[发明专利]处理环境射频数据以用于活动识别的方法

说明书

一种操作活动识别系统的方法，包括由射频(RF)嗅探器捕获环境RF数据。然后由处理器接收所述环境RF数据。所述处理器降低所述环境RF数据的噪声含量。然后由所述处理器从所述环境RF数据中减去背景。然后由所述处理器将经处理的环境RF数据转换成图像。所述系统为多个时间间隔中的每一个生成连续图像。将存储在存储介质中并由所述处理器执行的图像处理算法应用于所述多个连续图像以确定活动识别。

背景技术

本公开涉及一种活动识别系统，并且更具体地，涉及一种由系统处理环境射频数据以用于活动识别的方法。

存在检测、入侵检测和其他活动识别通常由运动检测器执行，运动检测器有多种形式，包括光学和热/红外相机、被动/主动红外运动检测器、声传感器、振动传感器、窗口磁性传感器和/或玻璃破碎传感器。用于入侵检测的最常见的运动传感器是被动红外传感器(PIR)，其依赖于感测人体辐射的热量。PIR可以部署在建筑物中的入口或过渡点处，入侵者可以通过所述入口或过渡点进入。

最近，研究和进步已经开发出运动和/或存在感测技术，其利用由无线装置生成的射频电磁场(即，通常称为RF场)的变化。一些系统包括多个无线节点/收发器，其中每个节点可以确定从其他节点接收的特定编码或通用RF信号的信号强度和/或链路质量的变化。然后，决策逻辑确定运动/存在。其他系统基于单个发射器和接收器，以使用单向测量或双向测量来确定区域中的运动和/或存在。令人遗憾的是，这些系统依赖于部署特定装置以生成和采样RF场。此类部署可能导致部署成本。此外，期望改进射频数据流的预处理以增加检测置信度。

发明内容

根据本公开的一个非限制性示例性实施方案的一种操作活动识别系统的方法包括：由射频(RF)嗅探器捕获环境RF数据；由处理器接收环境RF数据；由处理器降低环境RF数据的噪声含量；由处理器从环境RF数据中减去背景；由处理器将降低了噪声和减去了背景的环境RF数据转换成图像；由处理器为多个时间间隔中的每一个生成连续图像；以及将存储在存储介质中并由处理器执行的图像处理算法应用于每个连续图像以确定活动识别。

除了前述实施方案之外，通过在相同时间索引处去除多信道状态信息(CSI)子载波的平均值以减去共模噪声来降低环境RF数据的噪声含量。

替代地或除此之外，在前述实施方案中，减去背景包括将环境RF数据转换成时间的一阶导数。

替代地或除此之外，在前述实施方案中，减去背景包括将环境RF数据转换成时间的一阶导数。

替代地或除此之外，在前述实施方案中，转换成图像包括组合来自多个天线信道的RF数据。

替代地或除此之外，在前述实施方案中，转换成图像包括组合来自多个天线信道的RF数据。

替代地或除此之外，在前述实施方案中，多个时间间隔与包含RF嗅探器的建筑物区域的特征相关联。

替代地或除此之外，在前述实施方案中，图像处理算法应用深度学习网络。

替代地或除此之外，在前述实施方案中，深度学习网络是卷积神经网络(CNN)。

替代地或除此之外，在前述实施方案中，环境RF数据是环境WiFi数据。

替代地或除此之外，在前述实施方案中，环境WiFi数据是信道状态信息(CSI)数据。