[发明专利]一种基于无线信号的动作检测和识别的方法

权利要求书

1.一种基于无线信号的动作检测和识别的方法，其特征在于：使用一个或多个通用无线设备采集无线信号数据，通过多路无线信号数据的相关性对无线数据进行去噪处理，并从无线数据中提取出与人体运动速度相关的特征对运动进行检测和识别；它包括具体步骤为：

数据采集步骤，通过对接收到的无线信号的强度进行测量；

数据去噪步骤，对多路信号进行主成分分析(PCA,Principal component analysis)，获取噪声最低的数据成分；

数据分段步骤：数据经过去噪处理后，需要对动作进行检测和分段，利用信号的方差信息来判断是否有动作；当有动作发生时，无线信号强度将有明显波动，通过其方差变大来进行判断，或者通过PCA的特征向量的平滑度来进行判断；当判断有动作发生后，对动作进行切分；在识别时依据分段后的动作信息来识别具体动作；

运动特征提取步骤，采用对无线信号数据进行时频分析获取无线信号在不同频率上的强度；

模型训练步骤，系统对离线数据集的训练，通过采集不同动作对应的无线信号来建立训练数据集；

动作识别步骤，动作识别方法采用隐马尔可夫模型(HMM，Hidden Markov Model)实现；

运动特征提取步骤中，所述时频分析方法包括短时傅立叶变换(STFT，Short-timeFourier transformation)和小波变换(Wavelet transform)；

短时傅立叶变换通过对信号加窗的方式，将信号分帧，计算每一帧信号的傅立叶变换值，获取信号在不同频率上的强度，每一帧信号将产生一个强度矢量，矢量中每一个数据表示信号在本帧中的某个频率上的强度；

所述小波变换获取每一帧信号在各个频段上的信号强度矢量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述通用无线设备是指支持WiFi，长期演进(LTE,Long Term Evolution)，蓝牙(Bluetooth)，Zigbee通信技术的无线设备。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述无线信号强度数据包括接收信号强度指示(RSSI，Received signal strength indication)或信道状态指示(CSI，Channelstate indication)。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

数据去噪步骤中，所述多路信号是指：一、无线信号采用正交频分复用(OFDM，Orthogonal Frequency Division Multiplexing)调制时，多个子载波上的信号强度能够单独测量；二、当无线发射器或无线接收器拥有多根天线时，每对发射/接收天线对上的信号强度能够单独测量；三、当有多个无线发射器或多个无线接收器时，每对发射/接收器上的信号强度能够单独测量；

这些单独测量的无线数据均看成是独立的多路信号。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：

针对多路信号采用联合去噪算法，依据人体运动在多路信号中的相关性，使用主成分分析的方法来从多路信号中提取出与运动相关的信息；

所述使用主成分分析的具体方法为：在每一个子载波上无线接收器都能够测量一系列的信号强度，将不同子载波上的信号强度按照时间和子载波的顺序排列；随后对单个子载波上的信号强度序列进行预处理，预处理中将信号强度时间序列减去信号强度的长期平均值，以得到预处理后的信号强度；将预处理后的信号强度进行分段处理，获取测量数据矩阵H；测量矩阵H的每一行表示的是单个子载波上的信号强度，每一列上为同一时刻测量的不同子载波上的信号强度；测量矩阵H的行数n等于子载波的数量，测量矩阵的列数m等于时间序列的长度；对测量矩阵H进行相关操作可以获取其相关矩阵，相关矩阵的维度是n×n，对相关矩阵C进行奇异值分解(SVD Singular value decomposition)或特征值分解(eigendecomposition)，获取相关矩阵的特征值和特征向量；测量矩阵H与特征向量相乘获取信号的各个PCA成分。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动作识别步骤：

首先，系统进行离线数据集的训练，通过采集不同动作对应的无线信号来建立训练数据集，在采集过程中，对信号进行标注和分段，标注过程是标明特定的信号是属于那一种动作，分段是人工将动作开始和结束点标出，形成训练数据集；

系统在进行动作检测和特征提取后，将提取的各帧信号强度矢量分别输入多个隐马尔可夫模型，每个隐马尔可夫模型对应一个动作，对每一个隐马尔可夫模型，系统计算其产生当前信号强度矢量序列的可能性，系统选择具有最大可能生成当前信号矢量序列的模型对应的动作作为识别结果。