[发明专利]一种基于信道状态信息的人体呼吸追踪方法

摘要

本发明属于信号处理领域，具体是一种基于信道状态信息的人体呼吸追踪方法，本发明通过发射接收端直接相连的方式，避免了信道状态信息中的各种相位误差对呼吸频率估计的干扰；利用稀疏重构理论对空间中信号传播的路径进行了建模和求解，提取出了来自特定路径的信号，避免了其他路径的干扰；对提取出的信号进行适当滤波，进一步去除噪声；最后利用滤波后信号的相位，提取出呼吸状态随时间变化的波形(呼吸信号)，实现高精度的呼吸频率估计及呼吸状态追踪。

主权项

1.一种基于信道状态信息的人体呼吸追踪方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、在接收端布置天线间距为半波长的均匀直线天线阵列，同时，采用同轴线将发射端与接收端直接连接；步骤2、将接收端的天线接收信号与同轴线传输信号共轭相乘，得到校正后接收信号y(t)；针对单一时刻，对于第l条路径，第m个天线和第k个子载波相对第1根天线和第1个子载波的联合相移表达式为：其中，f0为信号的载波频率，Δf为子载波之间的频率间隔，θl和τl分别为第l条路径的AOA和TOF，d为天线间距，c为信号的传播速度；l＝1,2,...,L、L为空间中总的路径数目，m＝1,2,...,M、M为天线数量，k＝1,2,...,K、K为子载波数量；则相移矢量为：a(θl,τl)＝[1,Φ21(θl,τl),...,ΦM1(θl,τl),Φ12(θl,τl),...,ΦMK(θl,τl)]T则校正后接收信号表达为：y＝Aα，其中，A＝[a(θ1,τ1),a(θ2,τ2),...,a(θL,τL)]，α为信号的复衰减向量：α＝[α1,α2,...,αL]；步骤3、定义AOA‑TOF网格：N表示网格数，则得到网格矩阵为：得到校正后接收信号的稀疏表示为：其中，步骤4、利用最小l1范数法对进行求解，得到根据α_n≠0、n＝1,2,...,N所对应(θ_n,τ_n)，得到对A的估计；步骤5、计算得第l条路径上的复衰减α(t)：其中，表示取伪逆；提取复衰减α(t)的相位；步骤6、采用Hampel滤波器和高通滤波器对复衰减α(t)的相位进行滤波，得到呼吸信号；步骤7、根据呼吸信号，采用快速傅里叶变换得到呼吸频率。