[发明专利]一种面向在线wifi感知的低延迟活动信号分割方法及装置

说明书

本发明提供一种面向在线wifi感知的低延迟活动信号分割方法及装置，所述方法的步骤包括：采集wifi信号的信道状态信息进行分窗，得到信道状态信息窗口序列；对信道状态信息窗口序列进行降维，基于移动方差算法对降维后的信道状态信息窗口序列进行处理，得到移动方差序列；根据时间参数顺序提取移动方差序列中的每个数据点，若在某个数据点之后的第一预设个数的数据点的方差值均小于该数据点的方差值与预设的比值参数的乘积，且之前不存在方差值大于该数据点的数据点，则将该数据点的方差值作为标定方差值；基于标定方差值计算粒度感知阈值，基于粒度感知阈值计算得到前端分割点和后端分割点，基于前端分割点和后端分割点对信道状态信息序列进行分割。

技术领域

本发明涉及无线传感技术领域，尤其涉及一种面向在线wifi感知的低延迟活动信号分割方法及装置。

背景技术

近年来，无线传感技术越来越受到关注，它利用WiFi、蓝牙等无线射频信号来感知人或其他物体的行为，进而实现智能应用。传感系统的准确性、效率和实用性决定了用户体验的质量。WiFi信号无处不在，不受视距和照明的影响，因此基于WiFi的无线传感吸引了广泛的研究。与RSSI(Received Signal Strength Indicator，接收信号的强度指示)相比，CSI(Channel State Information，信道状态信息)包含更细粒度和更稳定的信息。它抗背景噪声，对人类活动敏感。因此，CSI通常用于WiFi传感应用。CSI包含振幅和相位信息。CSI相位经常受到不确定因素的干扰，如载波频率偏移和采样频率偏移。而CSI的振幅通常是活动提取和分类的可靠和易读取的度量指标，因此CSI振幅是WiFi传感的常用特征。

基于WiFi的活动识别有两个主要阶段：活动提取和活动分类。活动提取通过分割CSI信号中包含人类活动的信号分段实现。而正确的活动信号分割对于后续的活动分类的准确率至关重要。

现有的基于阈值的信号分割方法根据其研究的活动粒度设置阈值，在实际场景中，粗粒度活动和细粒度活动通常交替随机发生，活动识别系统需要连续分割粗粒度活动(如行走、下蹲等)信号和细粒度活动(如手势)信号。现有的基于阈值的方法仅根据特定应用场景中具有一种粒度的活动设置适当的阈值。但是，在提取任何活动之前，由于无法提前预知活动的粒度，很难设置适合于所有类型活动的阈值，对于现有方法，为一个粒度的活动信号确定的阈值可能不适合于另一粒度的活动信号的分割，不能灵活的设置用于分割信号的阈值，导致分割准确率下降，并最终影响活动识别的准确率。

发明内容

鉴于此，本发明的实施例提供了一种面向在线wifi感知的低延迟活动信号分割方法，以消除或改善现有技术中存在的一个或更多个缺陷。

本发明的一个方面提供了一种面向在线wifi感知的低延迟活动信号分割方法，所述方法的步骤包括：

利用网卡采集wifi信号的信道状态信息，将所述信道状态信息中的多个数据点构建为信道状态信息序列，采用滑动窗口的方式对所述信道状态信息序列根据时间顺序进行分窗，得到信道状态信息窗口序列；

基于主成分分析法对信道状态信息窗口序列进行降维，基于移动方差算法对降维后的信道状态信息窗口序列进行处理，得到移动方差序列；

根据时间参数顺序提取所述移动方差序列中的每个数据点，若在某个数据点之后的第一预设个数的数据点的方差值均小于该数据点的方差值与预设的比值参数的乘积，且在该数据点之前不存在方差值大于该数据点的方差值的数据点，则将该数据点的方差值作为标定方差值；

基于所述标定方差值计算粒度感知阈值，基于所述粒度感知阈值在所述移动方差序列中计算得到前端分割点和后端分割点，基于前端分割点和后端分割点对信道状态信息序列进行分割。