[发明专利]一种基于商用Wi-Fi的非接触单人计步方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于商用Wi‑Fi的非接触单人计步方法及系统，方法包括：参与者按照预设的动作要求进行重复运动，通过商用Wi‑Fi采集参与者的CSI信号；定义d(t)为一个时间滑动窗口内所有振幅数据的平均绝对偏差之和，根据d(t)求取t时间段内的噪音水平，从CSI信号中筛除噪音信号；通过汉普尔滤波器剔除CSI信号中每个子载波的静态成分，使用萨维茨基‑格雷滤波器去除其他噪音；采用因子分析的降维算法从降噪后的CSI信号中提取单人信号；对单人信号进行时频分析、特征提取、以及波峰检测，其中波峰检测具体为：根据波峰间距、波峰高度、波峰突起、波峰宽度四个约束条件进行检测。系统包括：微处理器、WiFi的发射端、以及WiFi的接收端。

技术领域

本发明涉及计算机网络，特别涉及到特征提取，数据挖掘领域，尤其涉及一种基于商用Wi-Fi的非接触单人计步方法及系统。

背景技术

随着无线技术的发展，无线信号不仅可以用于传输数据，还可以用来感知环境，在室内环境下WiFi设备产生的无线信号在周围不同的物体上发生直射、反射和散射，最后到达接收设备，因此无线信号携带了周围环境的信息。

通过建立接收设备物理层中信道状态信息的波形特征与目标任务的关系，可以进行室内定位、行为识别、安全监控和医疗监护等等。先前的行为识别系统，它们一般使用照相机、可穿戴的传感器和软件无线电设备来跟踪运动信息，这些设备虽然捕获动作的精确度高，但是价格昂贵，普适性低。

其他的系统则利用机器学习的方法对商用WiFi设备中的CSI(Channel StateInformation无线信道状态信息)信号进行训练，最后使用模型来识别相关行为，但是模型不仅训练耗时，而且对特征的依赖性较大，所以使用训练的方法很难开发出轻量级，并且健壮的用户接口。

本发明将使用常规的商用Wi-Fi设备进行步数估计，它价格便宜，普适性高；在技术上将使用无监督的方法估计单人运动的步数，它高效，且无需训练。

发明内容

本发明提供了一种基于商用Wi-Fi的非接触单人计步方法及系统，本发明通过使用一系列信号处理与数据挖掘技术来处理Wi-Fi信号，实现了使用常规的Wi-Fi设备即可对单个人进行计步，详见下文描述：

一种基于商用Wi-Fi的非接触单人计步方法，所述方法包括：

参与者按照预设的动作要求进行重复运动，通过商用Wi-Fi采集参与者的CSI信号；

定义d(t)为一个时间滑动窗口内所有振幅数据的平均绝对偏差之和，根据d(t)求取t时间段内的噪音水平N(t)，从CSI信号中筛除噪音信号；

通过汉普尔滤波器剔除CSI信号中每个子载波的静态成分，使用萨维茨基-格雷滤波器进一步去除其他噪音；

采用因子分析的降维算法从降噪后的CSI信号中提取单人信号；

对单人信号进行时频分析、特征提取、以及波峰检测，其中波峰检测具体为：根据波峰间距、波峰高度、波峰突起、波峰宽度四个约束条件进行检测。

其中，

其中，a_p(n)表示子载波p所对应的数据包索引为n处的振幅值，P为子载波索引的最大值(此处为90)，N为滑动窗口内所有数据包索引的集合，L为滑动窗口的长度，E为滑动窗口内的所有数据包振幅的均值。

进一步地，所述波峰间距、波峰高度、波峰突起、波峰宽度四个约束条件分别为：

(1)波峰间距：

基于正常人原地跑步时的步间间隔时间，设置波峰间距最小为0.32s，最大间距为0.7s；

(2)波峰高度：