[发明专利]基于信道状态信息的室内环境人员检测方法

摘要

本发明是一种基于CSI的适用于室内环境的全向人员检测方法。传统基于WiFi的室内人员检测方案主要采用RSSI信息，即接收信号指示强度。普通的商用AP和WiFi终端都能够方便地测量RSSI信息，然而其本身存在着粒度粗和时间稳定性差等缺陷。针对上述问题，本发明利用信道状态信息CSI代替RSSI，利用CSI信息时间稳定性好、对动态环境干扰抵抗力强、对链路周围人员存在敏感性强等优势，通过在室内环境下搭载基于Intel 5300系列网卡的功控机，采用指纹匹配的方法，实现了室内的全向被动式人员感知。通过使用本发明提出的方法可提高室内环境下人员检测的准确率，同时，可实现室内环境下的全向人员检测。

主权项

一种基于信道状态信息的室内环境下人员检测方法，其特征在于该方法包含以下的具体步骤：一.信道状态信息CSI信号特征提取及预处理：步骤1)在室内环境进行CSI信号数据采集：平台包括安装有Ubuntu系统、Intel 5300无线网卡、virtual CSI以及CSI Tool工具的迷你功控机一台、TP‑Link路由器、外接天线若干、液晶显示屏、笔记本电脑若干；在实验中，TP‑Link作为信号发射源AP，迷你功控机通过5300网卡接收无线信号，外接天线作为信号接收机MP，每一对AP、MP组成一条链路；利用虚拟状态信息Virtual CSI以及信道状态信息工具CSI Tool采集传输信道状态信息并保存到笔记本中；步骤2)利用IFFT傅里叶变换将采集到的频域信号CFR转换成时域信号CIR；步骤3)对CIR数据信息进行处理，减少多径传播及阴影衰落的影响；步骤4)对处理过后的CIR数据信号进行FFT傅里叶变换，还原成频域信号CFR；步骤5)利用获得的CFR信号数据得到信道状态信息的幅度和相位信息；二.信号指纹数据库建立：步骤6)针对不同场景，采集CSI信号进行训练，分别选取上、下、左、右四个方向作为全向的简单抽象的参考点，进行人为干扰情况下信号特征的测量并加入到指纹匹配数据库中，加上没有人存在情况下的信号特征，完成指纹匹配数据库的建立；三.全向人员检测：步骤7)利用灰色关联度分析方法进行信号特征的匹配，根据公式计算关联度，选择关联度最大值所对应的数据库信号特征作为当前测量场景的信号特征，其中X₀、X_i分别代表目标序列和比较序列，n代表序列长度，γ_0i(k)为关联系数；至此，实现了室内环境下全向人员的感知和检测。