一種細粒度免校驗的室內(nèi)被動人體檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種細粒度免校驗的室內(nèi)被動人體檢測方法。包括以下幾步：構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)信號特征文件；根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)信號特征文件計算接收機敏感度因子；根據(jù)接收機敏感度因子估計入侵檢測閾值；接收機實時收集當(dāng)前檢測信號的信道狀態(tài)信息，并從中提取檢測信號特征，計算檢測信號特征與標(biāo)準(zhǔn)信號特征相關(guān)性；判斷檢測信號特征與標(biāo)準(zhǔn)信號特征相關(guān)性是否小于檢測閾值，如果小于閾值，則有入侵人體出現(xiàn)，否則無人出現(xiàn)。本發(fā)明依賴較少的人工勞動，部署快捷方便。
【專利說明】-種細粒度免校驗的室內(nèi)被動人體檢測方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于一種無線定位技術(shù)，尤其能夠自動預(yù)測檢測闊值的，一種細粒度免校 驗的室內(nèi)被動人體檢測方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，室內(nèi)入侵技術(shù)也在不斷的提升?；趬毫Ω兄⒓t外感 知、圖像感知的傳統(tǒng)入侵檢測逐漸被破解。無線入侵檢測系統(tǒng)繼而得到了極大的關(guān)注。無 線入侵檢測系統(tǒng)通過分析接收到的無線信號特征來捕獲環(huán)境變化，及時發(fā)現(xiàn)入侵行為。無 線信號所具有全向覆蓋、環(huán)境變化感知敏感的特點幫助其在入侵檢測領(lǐng)域發(fā)揮出優(yōu)異的表 現(xiàn)。近幾年，室內(nèi)WLAN技術(shù)的快速發(fā)展給室內(nèi)入侵檢測帶來了新的發(fā)展浪潮。價格便宜的， 易于部署的WLAN設(shè)備目前已被廣泛部署在工廠、樓宇、家庭環(huán)境中。該些WLAN設(shè)備不僅僅 是數(shù)據(jù)傳輸?shù)穆酚稍O(shè)備，更是廉價的無線信號發(fā)射機。若他們被應(yīng)用到室內(nèi)無線入侵檢測 系統(tǒng)中，將使室內(nèi)入侵檢測系統(tǒng)具有更強的普適性，能夠應(yīng)用到不同場景下。因此，許多學(xué) 者在基于WLAN設(shè)備的室內(nèi)無線入侵檢測系統(tǒng)中付諸了大量精力進行研究。
[0003] RSSI作為一個來自鏈路層的信號特征，其易于獲取、易于處理的特點使其首先作 為無線信號特征被應(yīng)用到室內(nèi)無線入侵檢測系統(tǒng)中。其中，室內(nèi)無線入侵檢測，也稱為室內(nèi) 被動入侵檢測，被認為是入侵者不攜帶任何無線設(shè)備，系統(tǒng)通過分析監(jiān)測區(qū)域內(nèi)鏈路RSSI 值變化來實現(xiàn)入侵檢測。為了增大監(jiān)測區(qū)域和提高檢測精度，基于RSSI的室內(nèi)入侵檢測系 統(tǒng)采用多鏈路架構(gòu)，然而該種架構(gòu)增加了系統(tǒng)花費和部署開銷。另一方面，在室內(nèi)環(huán)境下由 于信號多徑效應(yīng)的影響，RSSI值具有時間上的不穩(wěn)定性。該個缺點限制了室內(nèi)入侵檢測系 統(tǒng)精度的提高。因此，許多學(xué)者探索利用細粒度的物理層信息來克服多徑效應(yīng)，W提高室內(nèi) 入侵檢測系統(tǒng)的精度。
[0004] 物理層信息中最常用的特征是信道響應(yīng)。室內(nèi)信號在傳播過程中遭受了不同的能 量衰減、信號反射、散射，W分簇形式先后達到接收機。為了從時域上區(qū)分多徑信號，無線信 道被建模為一個時間線性過濾器，即信道時域響應(yīng)。然而我們發(fā)現(xiàn)在室內(nèi)環(huán)境下，信道時域 響應(yīng)對于入侵行為的敏感度較低。值得注意的是，正交頻分復(fù)用系統(tǒng)提供了一個簡單的信 道頻域響應(yīng)，將信道劃分為多個不同頻率的子載波，每個子載波具有獨立的振幅與相位。室 內(nèi)環(huán)境下，信道頻域響應(yīng)具有頻域選擇性衰減。不同頻率的子載波在經(jīng)歷相似的穿透、反射 后，其振幅將發(fā)生不同的變化。因而其對入侵行為具有較高的敏感度。幸運地是，信道頻域 響應(yīng)能夠從普通商業(yè)網(wǎng)卡中提取并W信道狀態(tài)信息的形式提交給用戶態(tài)。大量的基于信道 狀態(tài)信息的細粒度室內(nèi)入侵檢測系統(tǒng)繼而問世，并表現(xiàn)出優(yōu)異的性能。
[0005] 在值得慶幸的同時，我們注意到目前已有的細粒度室內(nèi)無線入侵檢測系統(tǒng)，包括 兩個部分；離線訓(xùn)練和在線檢測。離線訓(xùn)練過程需要采集無人情況下和有入侵者情況下的 信號特征信息來確定檢測闊值。該個過程也是無法避免的，因為在現(xiàn)實環(huán)境中，由于環(huán)境結(jié) 構(gòu)不同，信道頻域響應(yīng)不同。當(dāng)入侵行為發(fā)生時，入侵者對多徑信號產(chǎn)生的干擾導(dǎo)致的頻域 選擇性衰減不同，因此需要現(xiàn)場勘測來確定檢測闊值。但是離線訓(xùn)練是一個耗時的、勞動密 集型的過程，并且需要專業(yè)人±進行現(xiàn)場勘測和參數(shù)調(diào)控，該無疑增加了系統(tǒng)開銷和部署 難度。為此，我們在進行了大量的實驗和深入的分析后發(fā)現(xiàn)，檢測闊值大小與室內(nèi)多徑信號 變化表現(xiàn)出的敏感度相關(guān)。在保證不丟失大量的檢測精度的前提下，通過探測室內(nèi)多徑信 號成分的多少可W預(yù)測檢測闊值大小。估算多徑信號成分與視距路徑比重常用的方法是計 算萊斯因子。然而在室內(nèi)環(huán)境下，當(dāng)視距路徑信號能量小時，萊斯因子對多徑變化表現(xiàn)較低 的敏感度。同時分析室內(nèi)信號多徑傳播往往需要利用專業(yè)設(shè)備，如VNA，SDN等，該些設(shè)備價 格昂貴，攜帶不便，操作繁瑣。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的是提供部署快捷方便并且能夠預(yù)測檢測闊值的，細粒度免校驗的室 內(nèi)被動人體檢測方法。
[0007] 本發(fā)明是通過W下技術(shù)方案實現(xiàn)的：
[000引一種細粒度免校驗的室內(nèi)被動人體檢測方法，包括W下幾個步驟：
[0009] 步驟一：構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)信號特征文件；
[0010] 步驟二；根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)信號特征文件計算接收機敏感度因子；
[0011] 步驟根據(jù)接收機敏感度因子估計入侵檢測闊值；
[0012] 步驟四：接收機實時收集當(dāng)前檢測信號的信道狀態(tài)信息，并從中提取檢測信號特 征，計算檢測信號特征與標(biāo)準(zhǔn)信號特征相關(guān)性；
[0013] 步驟五：判斷檢測信號特征與標(biāo)準(zhǔn)信號特征相關(guān)性是否小于檢測闊值，如果小于 闊值，則有入侵人體出現(xiàn)，否則無人出現(xiàn)。
[0014] 本發(fā)明一種細粒度免校驗的室內(nèi)被動人體檢測方法，還可W包括：
[0015] 1、構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)信號特征文件馬td的方法為；在初始時刻，無人情況下，選取m個數(shù)據(jù) 包，提取每一個數(shù)據(jù)包中的信號特征，形成標(biāo)準(zhǔn)信號特征文件馬td，其中信號特征為從信道 狀態(tài)信息中提取頻域上所有子載波的振幅向量。
[0016] 2、信號特征求取過程為：
[0017] 建立無線通信模型：
[0018] y灼= /7(i〇@W) + zW
[0019] 其中，t是時間，y是接收信號，X是發(fā)送信號，h是信道狀態(tài)信息，Z為高斯白噪音，
[0020] 計算每個子載波信道狀態(tài)信息的振幅向量作為信號特征，
[0021] 在頻率域中，OFDM系統(tǒng)在OFDM子載波粒度上信道頻率響應(yīng)為；
[0022] H= {H(1)，H(2)，...，H(N)}
[0023] 每個子載波的CFR信息為：
[0024] H(f) = |H(f) |exp(jsin( Z H(f)))
[002引其中H訊表示子載波的振幅響應(yīng)，而Z H訊表示子載波的相位響應(yīng)。
[0026] 3、計算接收機敏感度因子的方法為，
[0027] 1)將每個子載波的振幅歸一化到中屯、頻率上；
[002引

【權(quán)利要求】
1. 一種細粒度免校驗的室內(nèi)被動人體檢測方法，其特征在于，包括以下幾個步驟： 步驟一：構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)信號特征文件； 步驟二：根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)信號特征文件計算接收機敏感度因子； 步驟三：根據(jù)接收機敏感度因子估計入侵檢測閾值； 步驟四：接收機實時收集當(dāng)前檢測信號的信道狀態(tài)信息，并從中提取檢測信號特征，計 算檢測信號特征與標(biāo)準(zhǔn)信號特征相關(guān)性； 步驟五：判斷檢測信號特征與標(biāo)準(zhǔn)信號特征相關(guān)性是否小于檢測閾值，如果小于閾值， 則有入侵人體出現(xiàn)，否則無人出現(xiàn)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種細粒度免校驗的室內(nèi)被動人體檢測方法，其特征在于： 所述的構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)信號特征文件Hstd的方法為：在初始時刻，無人情況下，選取m個數(shù)據(jù)包，提 取每一個數(shù)據(jù)包中的信號特征，形成標(biāo)準(zhǔn)信號特征文件Hstd，其中信號特征為從信道狀態(tài)信 息中提取頻域上所有子載波的振幅向量。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種細粒度免校驗的室內(nèi)被動人體檢測方法，其特征在于： 所述的信號特征求取過程為： 建立無線通信模型：v(/) =h(t) ? x(t)+z(t) 其中，t是時間，y是接收信號，x是發(fā)送信號，h是信道狀態(tài)信息，z為高斯白噪音， 計算每個子載波信道狀態(tài)信息的振幅向量作為信號特征， 在頻率域中，OFDM系統(tǒng)在OFDM子載波粒度上信道頻率響應(yīng)為： H= {H(1),H(2),...,H(N)I每個子載波的CFR信息為： H(f) = |H(f) |exp(jsin( Z H(f))) 其中H(f)表示子載波的振幅響應(yīng)，而ZH(f)表示子載波的相位響應(yīng)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種細粒度免校驗的室內(nèi)被動人體檢測方法，其特征在于： 所述的計算接收機敏感度因子的方法為， 1) 將每個子載波的振幅歸一化到中心頻率上：
其中H(fk)是第k個子載波原始振幅值，Hnmi(fk)第k個子載波歸一化后的振幅值，& 是中心頻率值，fk是第k個子載波的頻率值， 2) 求取歸一化后的振幅向量的變異系數(shù)：
其中，std(H_)和mean(H_)分別是歸一化CSI振幅11_的標(biāo)準(zhǔn)差與均值， 3) 求取接收機敏感度因子變量Ks:
其中X為變異系數(shù)V的測量值，y為變異系數(shù)V的均值，0為變異系數(shù)V的標(biāo)準(zhǔn)差 值。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種細粒度免校驗的室內(nèi)被動人體檢測方法，其特征在于： 所述的根據(jù)接收機敏感度因子估計入侵檢測閾值C為： C=a?Ks+b其中，a和b為系數(shù)。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種細粒度免校驗的室內(nèi)被動人體檢測方法，其特征在于： 所述的檢測信號為入侵檢測閾值估計完成后，接收機實時采集到的信號，從檢測信號的信 道狀態(tài)信息中提取的信號特征為檢測信號特征Hdrt 檢測信號特征Hdrt ^與標(biāo)準(zhǔn)信號特 征Hstd相關(guān)性為：
【文檔編號】G01V3/12GK104502982SQ201410765038
【公開日】2015年4月8日 申請日期:2014年12月11日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月11日
【發(fā)明者】楊武, 宮良一, 王巍, 苘大鵬, 玄世昌, 申國偉 申請人:哈爾濱工程大學(xué)