[发明专利]一种基于信道状态信息的室内被动动态人体检测方法在审
申请号: | 202010438361.X | 申请日: | 2020-05-22 |
公开(公告)号: | CN111631723A | 公开(公告)日: | 2020-09-08 |
发明(设计)人: | 杨武;吕继光;苘大鹏;王巍;玄世昌;陈文静 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨工程大学 |
主分类号: | A61B5/11 | 分类号: | A61B5/11;A61B5/00;G06F17/14;G06K9/62 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 信道 状态 信息 室内 被动 动态 人体 检测 方法 | ||
1.一种基于信道状态信息的室内被动动态人体检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:布置发射机和接收机,接收机获取一段时间内的信道状态信息;
步骤2:对获取的信道状态信息进行预处理,提取相位振幅进行校正,获取真实的相位振幅信息;
步骤3:通过快速傅里叶变换计算由于人体移动产生的微小频率变化;根据多普勒频移所确定的频率阈值,筛选出信道状态信息中符合范围的频率变化区间;提取频率变化的最大值、最小值和中值作为特征值组成特征向量;
当人体以一定的速度靠近接收机时,接收机接收到的信号频率将会升高;当人体以一定的速度远离接收机时,接收机接收的信号频率将会下降;多普勒频移与移动源的速度和信号可用公式表示:
其中,f为信号频率;c为电磁波的传播速度;v为人体移动的速度;θ为人体与接收机和发射机之间的夹角;
步骤4:将提取得到的特征向量划分为训练集和测试集;使用训练集训练高斯混合模型,得到分类器;将测试集输入到分类器中得到分类结果。
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