[发明专利]一种基于WIFI信号的人员检测方法有效
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 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 wifi 信号 人员 检测 方法 | ||
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。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西北工业大学,未经西北工业大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910367406.6/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:一种策略控制方法、设备及系统
- 下一篇:基于短波通信的无线对讲系统