[发明专利]一种基于WiFi信号检测步态实现多用户身份识别的方法及装置

权利要求书

1.一种基于WiFi信号检测步态实现多用户身份识别的方法，其特征在于，包含以下步骤：

步骤1，从接收到的双人行走WiFi信号中获取按照时间变化的信道状态信息CSI流，并进行预处理，具体如下：

1)动态计算平均值和方差，检测由硬件及传输所产生的离群值，再用相邻点的平均值代替，从而获得相对平滑的信号波；

2)用低通滤波器对每条信道状态信息流进行高频去噪，保留表征行走的低频信息；

3)最后对多条信道状态信息流采取主成分分析，为获得高质量的信号波，保留第一主成分S_m作为后续分析；

步骤2，将预处理后的CSI通过短时傅里叶变换结合深度神经网络分离为两个谱图，再利用快速傅里叶变换分离得到两条信号波；

步骤3，对分离得到的两条信号波进行有效步伐分割；

步骤4，对每个所述步伐分割得到的片段进行时域和频域的特征提取，以用户的身份作为该片段的标签，通过特征和标签训练得到多用户身份识别分类器，利用该分类器进行多用户的身份识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤2的具体过程如下：

通过短时傅里叶变换，将S_m和两名用户单独行走得到的第一主成分I₁和I₂分别变换为SPEC、MAG₁和MAG₂；根据横纵轴将SPEC、MAG₁和MAG₂划分成a·b个最小单位，比较MAG₁和MAG₂在各个最小单位的值，得到两个由0、1组成的分配指示图Y₁和Y₂，其中，a为时域帧的个数，b为频域频率的个数；通过对(S_m,Y₁,Y₂)的训练可以得到一个仅输入S_m便输出分配指示图V₁和V₂的神经网络，再根据V₁和V₂中1的分布，将SPEC分配成两个谱图SPEC₁和SPEC₂，最后利用快速傅里叶逆变换将SPEC₁和SPEC₂转换成时域的两条波S₁和S₂，S₁和S₂即分别代表两名用户。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述步骤3的具体过程如下：

通过一个低通滤波器对S₁和S₂分别处理，首先利用滤波后的平滑波寻找行走起始点，当某点与该点前点的平均值的绝对值之差大过某个阈值，则将其置为起始点；其次按照极值点进行分割，对起始点后的波段寻找极值点，若相邻极值点h_i和h_i+1的间隔时间小于某阈值t₁，则舍弃h_i+1，继续包含寻找下一个极值点并计算间隔总和，如此重复，直至大于t₁；若相邻极值点h_i和h_i+1的间隔大于某阈值t₂，则将h_i和h_i+1中间点作为分割点；最后根据分割点对S₁和S₂进行分割，得到对应两个不同用户的步伐分割片段。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述步骤2中，在比较MAG₁和MAG₂中对应每个最小单位值的大小，大的一方在对应的分配指示图Y₁或Y₂中对应的最小单位标注为1，否则为0；将SPEC分配到两个谱图SPEC₁和SPEC₂时，若V₁对应的最小单位为1，则将SPEC的该最小单位分配到SPEC₁对应位置，否则分配到SPEC₂中。