[发明专利]基于WiFi信道状态信息多人室内环境状态监控系统的设计与实现

权利要求书

1.基于WiFi信道状态信息的多人室内环境状态监控方法，应用于多人室内环境状态监控系统，其特征在于，

1)本方法是用于多人实时环境感知的首次应用；

2)为室内进出监测建立模型；包括如下步骤：

步骤1：波形切分，利用人体动作对CSI波形产生不同的影响，根据方差的差异对波形进行有效的切分；

步骤2：提取每个时间片的能量值和能量方差作为特征值；

步骤3：通过隐马尔科夫的方法为室内出入监测建立模型；

步骤4：分类；

3)为人数识别建立模型；包括如下步骤：

步骤1：预训练阶段使用三层CNN神经网络，为了得到最优权值，对输入数据最大化边缘分布，用公式表示为：

max∑_h1∑_h2∑_h3Pr(h⁰，h¹，h²，h³)

使用RBMs去降低深度学习的复杂度，对于每一层RBM模型，联合分布Pr表示如下

E(h^i-1，hⁱ)＝-b^i-1h^i-1-bⁱhⁱ-h^i-1wⁱhⁱ

其中b表示第i层到i-1层的偏差；

步骤2：展开参数阶段，当预训练阶段训练完成后，得到神经网络权值，使用前向算法得到新的输入数据input2；

步骤3：调整参数阶段，使用后向算法，通过计算输入数据input1和新的input2数据的偏差去修正权重，得到最优权值；

4)利用室内进出监测模型修正人数识别模型，提高识别准确率。

2.如权利要求1所述的基于WiFi信道状态信息的多人室内环境状态监控方法，其特征在于，本方法是多人实时环境感知的首次应用；利用CSI进行环境感知动作感知、身份认证都是在多人的环境下进行的，本方法是CSI多人实时环境感知的首次应用，能够实现实时室内进出监测和室内人数识别，监测房间状态是否发生改变。

3.如权利要求1所述的基于WiFi信道状态信息的多人室内环境状态监控方法，其特征在于，需要切分出开关门动作发生的时间间隔，找出每个动作发生的时间阈，本方法利用人体不同动作对波形产生的差异性，根据方差进行有效的切割；

步骤1：设置滑动窗口W，计算出每一组信道数据在第j个窗口的绝对均值偏差：

步骤2：计算所有信道的绝对均值偏差和：

步骤3：设定阈值超出一定阈值的即认为是另外一个动作的开始。

4.如权利要求1所述的基于WiFi信道状态信息的多人室内环境状态监控方法，其特征在于，提出使用隐马尔克夫方法建立模型，开关门动作分为明显的若干阶段，所述若干阶段的概念和隐马尔科夫模型中状态的概念具有相对性。

5.如权利要求1所述的基于WiFi信道状态信息的多人室内环境状态监控方法，其特征在于，使用10折交叉验证的方法确定模型参数，包括HMM模型的状态数S及mixtures，从而选取最优参数建立模型，对于不同动作分类不同模型，从而实现开关门动作的准确识别。

6.如权利要求1所述的基于WiFi信道状态信息的多人室内环境状态监控方法，其特征在于，利用室内进出监测模型修正人数识别模型，根据出入模型判定房间中是否有人数改变，从而导致房间状态发生变化，反馈到人数模型，不断修正模型，使模型能够更加准确的判定房间中的人数。