一種利用信道狀態(tài)信息的非綁定人數(shù)計(jì)數(shù)方法
【專利摘要】本發(fā)明提出一種利用信道狀態(tài)信息的非綁定人數(shù)計(jì)數(shù)方法。其將CSI值的變化轉(zhuǎn)換成移動(dòng)人員的數(shù)量。觀察結(jié)果表明，在移動(dòng)人員的數(shù)量和非零元素在CSI擴(kuò)張矩陣中的百分比之間存在對(duì)數(shù)的關(guān)系。本發(fā)明在一座典型的辦公樓中實(shí)現(xiàn)了FCC系統(tǒng)，實(shí)驗(yàn)證明，F(xiàn)CC系統(tǒng)估計(jì)誤差小于1人的概率為93％，這說明本發(fā)明可以在大多數(shù)場(chǎng)合進(jìn)行應(yīng)用。FCC能利用其人力成本低和免設(shè)備的優(yōu)勢(shì)，將會(huì)長(zhǎng)期和普遍的運(yùn)用在人群計(jì)數(shù)領(lǐng)域中。
【專利說明】一種利用信道狀態(tài)信息的非綁定人數(shù)計(jì)數(shù)方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于無線定位【技術(shù)領(lǐng)域】，涉及一種非綁定人數(shù)計(jì)數(shù)方法，尤其是一種利用 信道狀態(tài)信息的非綁定人數(shù)計(jì)數(shù)方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 在一個(gè)固定場(chǎng)景中，為了獲得人員數(shù)量的人群計(jì)數(shù)，比在多場(chǎng)景下為實(shí)現(xiàn)人員定 位的人群計(jì)數(shù)要更為關(guān)鍵。在理想的狀況下，人群計(jì)數(shù)的方法應(yīng)當(dāng)是可擴(kuò)展的、對(duì)用戶的侵 害較小的。人群計(jì)數(shù)的魯棒性是一個(gè)重要而又充滿挑戰(zhàn)性的任務(wù)。人群中的個(gè)體行為往往 是不可預(yù)知的，不合理的。因此，這項(xiàng)挑戰(zhàn)性的任務(wù)是要面對(duì)人群計(jì)數(shù)包括可靠的觀測(cè)收 集，對(duì)象閉塞和實(shí)時(shí)處理的要求。傳統(tǒng)的解決問題的方法包括兩大類：基于視頻（或圖像） 的識(shí)別和基于無圖像的定位。
[0003] 基于視頻（或圖像）的識(shí)別已經(jīng)廣泛部署在許多公共場(chǎng)所。一個(gè)具有代表性的方 法是提取一些低層次的圖像然后基于人數(shù)的特征來建模。另外一種方法是基于物體的檢測(cè) 技術(shù)，如臉，頭肩的探測(cè)器。這些方法都有固有的缺點(diǎn)。首先，攝像頭只能在有限的視線范 圍之內(nèi)工作，這會(huì)導(dǎo)致許多監(jiān)控盲區(qū)。其次，光線黑暗或空氣中有煙霧會(huì)嚴(yán)重縮短攝像機(jī)的 監(jiān)視范圍。再次，對(duì)象互相遮擋會(huì)進(jìn)一步惡化監(jiān)控的情況。此外，攝像頭可能會(huì)因?yàn)殡[私原 因在某些地方被禁止使用。
[0004] 基于非圖像的解決方案是利用特定的設(shè)備來定位人或者物體。比如，RFID標(biāo)簽、 手機(jī)、傳感器節(jié)點(diǎn)等。此類解決方案，除了部署的成本高之外，這些設(shè)備在監(jiān)控的時(shí)候需要 有人員的參與，這顯然限制了它的使用范圍（即：每個(gè)人都需要攜帶特定設(shè)備）。對(duì)于人數(shù) 和人員流動(dòng)率較大的環(huán)境，給每個(gè)人部署移動(dòng)設(shè)備是不切實(shí)際的，尤其是在有突發(fā)事件發(fā) 生的時(shí)候。與此同時(shí)，一些用于定位的設(shè)備（如手機(jī)），在災(zāi)難發(fā)生的時(shí)候很可能由于基站 的故障而不能運(yùn)行，因此也限制了這些方案的推廣。
[0005] 由于上述的兩種傳統(tǒng)的方法有很多的不足之處，所以一些非綁定的方法在最近被 提出來。大部分的這些方法是利用RSS來進(jìn)行定位的，現(xiàn)有的一些設(shè)備是很容易提取RSS數(shù) 據(jù)的。但是，現(xiàn)場(chǎng)勘測(cè)指紋是很耗時(shí)、耗人力、而且很容易受到環(huán)境的干擾。為了避免現(xiàn)場(chǎng) 勘測(cè)，一些人提出了基于模型的定位方法，利用信號(hào)傳播距離與RSS值的關(guān)系來定位對(duì)象。 不幸的是，由于在復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境的信號(hào)傳播不可預(yù)測(cè)，衰減模型表現(xiàn)的很不穩(wěn)定。而信道 狀態(tài)信息（CSI)基于OFDM系統(tǒng)，它新的潛在優(yōu)勢(shì)能克服RSS的許多缺點(diǎn)。不同于RSS，CSI 反映的是整個(gè)信道的信號(hào)特征，由信道中的每個(gè)子載波的頻率衰減和相移組成，因此，CSI 對(duì)由于人們移動(dòng)而造成的環(huán)境變化非常的敏感。
[0006] 本發(fā)明中，我們提出了一種叫FCC的方法。即就是，基于CSI的非綁定的人群計(jì)數(shù) 方法，所謂非綁定，指的是被估計(jì)的人群不需要攜帶任何額外設(shè)備。我們的設(shè)計(jì)是初衷是由 于觀察到CSI可以反映出由于環(huán)境的變化而引起的信號(hào)的多徑傳播，這可以幫助我們來獲 取活動(dòng)人員的數(shù)量。由于動(dòng)態(tài)環(huán)境的現(xiàn)場(chǎng)勘測(cè)是一個(gè)勞動(dòng)密集型而且易受環(huán)境影響的過 程，所以基于指紋的一些方法不適合人群的計(jì)數(shù)。FCC面臨的最大的挑戰(zhàn)是如何找到在移動(dòng) 人員和CSI的讀數(shù)特征之間的穩(wěn)定的單調(diào)的數(shù)據(jù)關(guān)系。我們提出一種新的度量PEM，它表示 非零元素在CSI擴(kuò)張矩陣中的百分比。我們發(fā)現(xiàn)在PEM和移動(dòng)的人群之間有一個(gè)類似對(duì)數(shù) 的關(guān)系。基于這種對(duì)數(shù)模型，我們可以對(duì)人群進(jìn)行計(jì)數(shù)。我們利用現(xiàn)有的IEEE802. Iln設(shè) 備對(duì)FCC系統(tǒng)進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)，并通過廣泛的實(shí)驗(yàn)來評(píng)估了其功能。結(jié)果表明我們的方法較目 前國(guó)內(nèi)外的最先進(jìn)的方法，具有更好的精確度，可擴(kuò)展性和一致性。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明的目的在于克服上述現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，提供一種利用信道狀態(tài)信息的非綁 定人數(shù)計(jì)數(shù)方法，其能夠在不需要人群攜帶任何設(shè)備的情況下對(duì)人數(shù)進(jìn)行估計(jì)。
[0008] 本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)的：
[0009] 該種利用信道狀態(tài)信息的非綁定人數(shù)計(jì)數(shù)方法，包括以下步驟：
[0010] I) CSI配置文件構(gòu)建
[0011] 在人群計(jì)數(shù)監(jiān)測(cè)之前，服務(wù)器收集監(jiān)測(cè)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)并加以處理：分為訓(xùn)練階段 和監(jiān)視階段；
[0012] 所述訓(xùn)練階段是在沒有人或者有很少人的情況下研究CSI值，為每個(gè)數(shù)據(jù)流構(gòu)建 訓(xùn)練的配置文件；
[0013] 所述監(jiān)測(cè)階段是收集監(jiān)測(cè)點(diǎn)的讀數(shù)并決定是否有人員移動(dòng)；并且還更新存儲(chǔ)的訓(xùn) 練日志；
[0014] 2) CSI配置文件適應(yīng)
[0015] 人數(shù)的增加后的CSI矩陣中非零元素的百分比呈單調(diào)增加，他們之間的關(guān)系用灰 色理論進(jìn)行曲線擬合和估計(jì)；利用GM(2, 1)模型對(duì)曲線進(jìn)行擬合，利用使用所有子載波的 平均CSI值進(jìn)行曲線擬合；
[0016] 3)人數(shù)估計(jì)
[0017] 根據(jù)當(dāng)前人數(shù)所對(duì)應(yīng)的PEM和擬合參數(shù)，計(jì)算對(duì)應(yīng)的人數(shù)：
[0018] 根據(jù)擬合序列的值，對(duì)應(yīng)求取{值，該值即為估計(jì)人數(shù)，根據(jù)灰色理論，設(shè)B1為灰發(fā) 展系統(tǒng)，代表曲線擬合和估計(jì)的能力，其值越接近〇則效果越好，利用歸一化調(diào)和數(shù)表征權(quán) 重，最終估計(jì)結(jié)果Enumber為：

【權(quán)利要求】
1. 一種利用信道狀態(tài)信息的非綁定人數(shù)計(jì)數(shù)方法，其特征在于，包括以下步驟： 1)csi配置文件構(gòu)建 在人群計(jì)數(shù)監(jiān)測(cè)之前，服務(wù)器收集監(jiān)測(cè)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)并加以處理：分為訓(xùn)練階段和監(jiān) 視階段； 所述訓(xùn)練階段是在沒有人或者有很少人的情況下研究CSI值，為每個(gè)數(shù)據(jù)流構(gòu)建訓(xùn)練 的配置文件； 所述監(jiān)測(cè)階段是收集監(jiān)測(cè)點(diǎn)的讀數(shù)并決定是否有人員移動(dòng)；并且還更新存儲(chǔ)的訓(xùn)練日 志； 2. CSI配置文件適應(yīng) 人數(shù)的增加后的CSI矩陣中非零元素的百分比呈單調(diào)增加，他們之間的關(guān)系用灰色理 論進(jìn)行曲線擬合和估計(jì)；利用GM(2, 1)模型對(duì)曲線進(jìn)行擬合，利用使用所有子載波的平均 CSI值進(jìn)行曲線擬合； 3) 人數(shù)估計(jì) 根據(jù)當(dāng)前人數(shù)所對(duì)應(yīng)的PEM和擬合參數(shù)，計(jì)算對(duì)應(yīng)的人數(shù)： 根據(jù)擬合序列的值，對(duì)應(yīng)求取f值，該值即為估計(jì)人數(shù)，根據(jù)灰色理論，設(shè)％為灰發(fā)展 系統(tǒng)，代表曲線擬合和估計(jì)的能力，其值越接近〇則效果越好，利用歸一化調(diào)和數(shù)表征權(quán) 重，最終估計(jì)結(jié)果Enumber為： Nλ Enumher=TM' y trA-
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用信道狀態(tài)信息的非綁定人數(shù)計(jì)數(shù)方法，其特征在于，訓(xùn) 練階段和監(jiān)視階段包含一個(gè)共同的組成部分，即學(xué)習(xí)監(jiān)視區(qū)域中的信號(hào)讀數(shù)的行為。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用信道狀態(tài)信息的非綁定人數(shù)計(jì)數(shù)方法，其特征在于，根 據(jù)人群分析算法進(jìn)行，所述人群分析算法包括： A. SI的振幅序列變換成二維矩陣； B. 擴(kuò)張所述二維矩陣，膨脹矩陣非零元； C. 計(jì)算矩陣中的非零元素所占比例。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用信道狀態(tài)信息的非綁定人數(shù)計(jì)數(shù)方法，其特征在于，步 驟2)中，對(duì)原始PEM數(shù)據(jù)Yw = {<，#，···，#}，確定擬合流程如下： a) 生成累加生成序列X(1> =W1Uf ，計(jì)算方法如下： b) 生成均值臨界生成序列= ，計(jì)算方法如下： C)根據(jù)灰色理論模型構(gòu)建關(guān)于累加生成序列的差分白化方程：d2X{UdX{1)v(l)_, -1-l·?Ζι--l·Q1X-b dt11dt2 d) 求解參數(shù)，利用最小二乘法，解得參數(shù)，令
e) 根據(jù)參數(shù)反解該微分方程；如果特征方程有兩個(gè)不相等實(shí)根時(shí)，其方程的解表 不成： t⑴=C；eri/+C，+f 其中，C1,C2是待定系數(shù)，由累加生成序列推出，x#為對(duì)應(yīng)白化方程的特解； f) 反解擬合序列=
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【文檔編號(hào)】G06M15/00GK104239951SQ201410458022
【公開日】2014年12月24日 申請(qǐng)日期:2014年9月10日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月10日
【發(fā)明者】惠維, 趙鯤, 趙季中, 程鵬, 李向陽, 蔣志平 申請(qǐng)人:西安交通大學(xué)