[发明专利]一种基于干扰信号重构的穿墙无源移动目标检测方法

说明书

本发明提出了一种基于干扰信号重构的穿墙无源移动目标检测方法。首先，利用天线接收的信道状态信息(Channel State Information,CSI)构建二维矩阵，并对二维矩阵进行联合二维平滑。其次，对平滑后的矩阵进行分解，并估计其空间谱信息。对极值点进行聚类，并选取对应极值最强和次强的两个类别分别对应收发机直射信号和墙面反射信号的空间谱参数。再次，对干扰信号进行幅值重构，得到减去直射信号和反射信号的抑制后的信号。最后，利用CSI的时间相关性和子载波相关性提取多维信号特征，并使用BP(Back Propagation)神经网络完成特征与检测结果的映射，结合多天线输出特征得到最终检测结果。

技术领域

本发明属于穿墙移动目标检测方法，具体涉及在WiFi系统下，收发机位于墙同侧对墙 后无源移动目标进行检测的一种方法。

背景技术

目标检测技术在现代社会的生产和生活中起到了愈来愈重要的作用。尤其是在博物馆、 档案室、机房、银行金库、监狱等安全警戒级别较高的地方，需要实时监测是否有人非法出 入。一般视距内的目标检测，可使用诸如红外线、摄像机等光电设备来完成。但这些技术无 法对墙体或遮蔽物后的物体进行检测。事实上，很多情况下对墙后人体目标进行检测是十分 必要的。例如，反恐作战中作战人员需对建筑物内的恐怖分子和人质进行状态分析，提升人 质营救的成功率。当地震、火灾等自然灾害发生时，救援人员常常需要对墙后人体进行探 测，以提高人体搜救的成功率。

现有的穿墙目标检测技术包括穿墙雷达、传感器网络、WiFi等。目前，基于WiFi的目 标检测系统研究一直是人们关注的焦点，这种系统不需要额外的基础设施，只需要部署两个 支持WiFi协议(如802.11n/ac)的无线设备。检测环境中存在的人体会对WiFi信号的传输 环境造成一定程度的影响，而信道状态信息(Channel State Information,CSI)可以细粒化的 记录WiFi信号的变化情况。在抑制干扰信号的基础上，可提取目标反射信号的特征以实现 穿墙检测。其难点在于干扰信号的抑制。现有的基于CSI的检测系统缺少对干扰信号的抑 制，直接使用幅值时域统计特征(如均值、方差、绝对中位差等)、幅值时间相关性特征、 子载波间相关性特征。这些特征在信号不穿墙时，可以很好地描述信道的状态，并且拥有较 高的检测准确率，但在信号穿墙情况下，由于信噪比大幅降低，检测准确率会大大降低。

接收到的信号主要由四部分组成：直达波、墙面反射、墙后人体目标的反射信号、墙后 非人体目标的反射信号。其中，直达波及墙面反射的能量最大，会严重掩盖来自人体的反射 信号。针对上述问题，本发明提出一种采用估计信道参数、重构虚拟信道、抵消干扰的方式 将目标反射信号从强干扰信号中分离出来。对CSI相位信息和子载波信息进行充分挖掘。再 联合幅值时域相关性特征、相位时域相关性特征、子载波特征、时频谱特征构建信号特征向 量。采集大量数据构成数据集输入BP(BackPropagation)神经网络进行检测，结合多天线 检测得到的最终检测结果，进而实现高精度动目标检测。

发明内容

本发明的目的是在WiFi系统下，提供一种基于干扰信号重构的穿墙移动目标检测方 法，它能够在收发机位于墙同侧的情况下对墙后无源动目标进行检测。

本发明所述的基于干扰信号重构的穿墙移动目标检测方法，具体包括以下步骤：

步骤一：假设WiFi系统的接收端是由I根天线组成的线性天线阵列，每根天线上可采 集K个子载波的CSI。因此从第m个数据包中获取的CSI为：