[发明专利]基于WiFi动作识别系统的非接触式计步方法

说明书

本发明公开了一种基于WiFi动作识别系统的非接触式计步方法，包括：通过WiFi动作识别系统得到行走动作的时序CSI幅值片段，处理得到N_v个子载波；对得到的N_v个子载波的动作片段进行小波分解，得到不同频率范围的细节系数；筛选出代表脚部运动引起的CSI振幅变化所在频率范围的细节系数，重构每个子载波对应的细节信号，并计算重构信号的短时能量；筛选并统计有效波峰数，并融合N_v个子载波的统计结果计算得到稳定的步数值。该方法不需要携带任何计步设备，根据WiFi信号的多径传播模型，感知人体行走时脚部运动对WiFi信号CSI振幅造成的影响，进而以非接触的方式计算人体行走步数，且计步结果比传统计步方法稳定。

技术领域

本发明属于WiFi感知与室内定位技术领域，具体地涉及一种基于WiFi动作识别技术，结合信道状态信息(CSI)的频域特征实现非接触式计步的方法。

背景技术

目前主流的计步方法大多是基于传感器和视觉的。其中基于传感器的计步方法通过实时读取人体所携带智能设备中加速度计的加速度信息和陀螺仪的角度变化信息，识别人在行走时的节奏特征，并根据预先设定的阈值实现计步功能。由于人在行走过程中，不同身体部位(如，腰部和腿部)的运动速度和运动幅度往往差别较大，而将计步设备放置在身体不同部位会产生不同的加速度和角度变化信息。特别地，当将计步设备放置在手中不停摇晃时，此类设备会将摇晃动作识别成走路动作，将摇晃次数计为脚步数，进而造成“过计数”。因此，计步的准确性受设备放置在人体具体位置的影响较大。另外，当行走速度较为缓慢，身体运动幅度较小时，此类计步设备很难准确计步。

另一种基于视觉的方法主要通过识别人在行走中其脚在摄像头拍摄范围内出现和消失的过程来记录步数。该类方法虽然克服了基于传感器计步的准确性受人体不同部位运动幅度影响的缺点，但其受光照条件的影响较大，很难在黑暗环境下运作。同时摄像头的使用存在个人隐私泄漏的风险。此外，基于传感器和视觉的计步方法在计步过程中均要求人随时携带相应的硬件设备，从而一定程度上限制了这些计步方法的应用范围。

随着WiFi感知技术的发展，利用WiFi信号进行被动式人员检测、非接触式人体动作识别、呼吸检测和语音窃听等应用系统层出不穷。根据无线信号的多普勒效应和多径效应，在无线网络环境中，运动的人体会改变无线信号的传播路径，使得接收信号的振幅和相位发生变化。通过感知这种变化可以实现对人体各类运动的识别和检测。另外，利用WiFi信号的信道状态信息进行室内定位也是近几年研究的热点，步数在室内定位中是一个重要的参数，研究如何方便准确地测量步数具有很高的实用价值。

发明内容

针对主流计步方法中存在的技术问题，本发明目的是：提供了一种基于WiFi动作识别系统的非接触式计步方法，无需用户携带任何硬件设备，对行走动作的信道状态信息CSI幅值片段进行小波分解，获得脚部运动所对应的细节系数的重构信号，计算其短时能量并结合多载波计算结果获得稳定的步数值。

本发明的技术方案是：

一种基于WiFi动作识别系统的非接触式计步方法，其特征在于，包括以下步骤：

S01：通过WiFi动作识别系统得到行走动作的时序CSI幅值片段，处理得到N_v个子载波；

S02：对得到的N_v个子载波的动作片段进行小波分解，得到不同频率范围的细节系数；

S03：筛选出代表脚部运动引起的CSI振幅变化所在频率范围的细节系数，重构每个子载波对应的细节信号，并计算重构信号的短时能量；

S04：筛选并统计有效波峰数，并融合N_v个子载波的统计结果计算得到稳定的步数值。