[发明专利]一种基于WIFI信号的人员检测方法有效

专利信息
申请号: 201910367406.6 申请日: 2019-05-05
公开(公告)号: CN110149604B 公开(公告)日: 2021-07-06
发明(设计)人: 刘航;王彤;任雅琪;李晖晖;王志祥;郭达伟 申请(专利权)人: 西北工业大学
主分类号: H04W4/30 分类号: H04W4/30;H04W4/80;H04B17/318;H04B17/364
代理公司: 西北工业大学专利中心 61204 代理人: 王鲜凯
地址: 710072 *** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 wifi 信号 人员 检测 方法
【权利要求书】:

1.一种基于WIFI信号的人员检测方法,其特征在于步骤如下:

步骤1、静态环境CSI数据的相关性计算:采集静态环境下的CSI数据,计算t秒内各个子载波CSI数据的相关系数矩阵Ps:

其中:H1和H2分别表示第i个和第j个子载波的CSI,D(H)表示CSI数据H的方差,Cov(H1,H2)表示H1和H2的协方差;

步骤2、动态环境CSI数据的相关性计算:采集动态环境下CSI数据,计算t秒内各个子载波CSI数据的相关系数矩阵Pd;

步骤3、子载波选择:选择出Pd与Ps差别最大的前k个子载波

(i,S)=maxk(||Pd-Ps||)

其中,i是被选择的子载波索引号,S是被选择的子载波CSI矩阵;

步骤4、主成分分析:

1、对被选择的每个子载波的CSI数据进行标准化变换:

其中:Si和Xi分别表示第i个子载波标准化变换前、后的值,E(Si)为Si的数学期望,D(Si)为Si的方差;

2、标准化后的CSI数据协方差矩阵为:

Y=XTX

3、解相关矩阵的特征方程|Y-λIk|=0,得到k个特征根,解方程组Yb=λib得到单位特征向量

4、将标准化后的指标变量转换为主成分:

其中W1成为第一主成分,W2称为第二主成分,……,Wk为第k主成分;

步骤5:选取的第i个主成分数据使用小波算法进行去噪;

步骤6:对于去噪后的数据,使用长度为L的滑动窗口,按照下式计算信号上包络,平滑持续出现的毛刺,降低漏报率:

Ei=max1iL(Wi)

其中Ei表示通过计算得到的包络线上的点;根据所需信号的平滑程度,窗口每次滑动M个数据;

步骤7:计算步骤6所得的上包络线的方差作为人员出现的特征数据:

对特征数据进行更新:

Cj=λ*Vj+(1-λ)*Cj-1

其中,Vj为j时刻的方差计算值,Cj为j时刻方差的平滑值;λ取值在[0,1]之间,表示指数移动平均算法对于历史计算值的权重;

步骤8、检测:以强度阈值Ta和时间阈值Th,对步骤7得到的每个实时特征Cj按照进行检测:

在窗口w内对tj进行统计:

若t-Th≤0则判定为没有人员出现,t-Th>0则判定为有人出现;

所述强度阈值的计算为:采用指数移动平均算法对步骤7的上包络线的方差进行实时平滑,统计得到其最大值CMAX,强度阈值Ta=α*CMAX,其中:α为系数;

所述时间阈值Th:TnTh≤Tw,Tw为人的走动行为的最短持续时间,Tn为由于非人为因素引起的信号毛刺的持续时间。

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