[发明专利]一种室内环境下基于信道状态信息的跌倒事件检测方法

说明书

本发明公开了一种室内环境下基于信道状态信息的跌倒事件检测方法。本方法利用商用Wi‑Fi设备和接收天线来收集用户在室内环境中进行日常活动时的Wi‑Fi信号，通过分析Wi‑Fi信号的信道状态信息，包括信号的幅值、相位和动态路径分量等信息，来确定用户是否有活动，然后结合机器学习方法，从用户活动引起的信号变化中提取有效特征来判断该用户活动是否为跌倒事件，最终实现室内环境下的跌倒事件检测。本发明仅依靠商用Wi‑Fi设备发送Wi‑Fi信号，一组天线接收Wi‑Fi信号，部署和维护成本低、使用便利、不存在泄露隐私问题，尤其适用于单人的室内检测环境，具有很高的准确性。

技术领域

本发明涉及一种跌倒事件检测方法，特别涉及一种室内环境下基于Wi-Fi信号的信道状态信息的跌倒事件检测方法，用于检测室内环境下是否有跌倒事件发生，属于无线网络信道状态信息应用方法技术领域。

背景技术

近几年来，随着老年人人数的大幅度增加，老年人在室内环境中的安全问题引起了人们的广泛关注。在各种日常行为和活动中，跌倒对于老年人来说是最危险的事件之一，尤其是对于那些独居老人。如果缺乏及时的报警和救助，跌倒事件很容易对老年人的健康造成严重的、难以预计的伤害。有研究表明，大约50％的老年人跌倒事件都发生在室内。因此，快速准确地检测室内环境下的跌倒事件对于提高老年人日常活动的安全性有着至关重要的作用。

目前，已有大量的依赖可穿戴设备的跌倒检测方法投入使用。这些方法主要利用可穿戴设备中的各类传感器，例如加速度计、光学心率传感器和皮电反应传感器，来监测用户的日常活动，从而发现跌倒事件。然而，大多数老年人并不适应佩戴这些可穿戴设备，尤其是在一些像洗澡、做饭或者睡觉的场合下，佩戴这些可穿戴设备更是增加了老年人生活的不便。同时，依赖特殊设备的跌倒检测方法还存在部署成本高、维护难度大的缺点。此外，还存在一些利用摄像头来进行跌倒检测的方法。这些方法通过摄像头拍摄老年人的日常活动，然后结合视觉处理技术来发现跌倒事件。但是，依赖视觉信息的方法不仅需要良好的照明条件，还存在盲区无法检测、容易泄露隐私等问题。

商用Wi-Fi设备由于其部署成本低、维护简单、信号覆盖面广、无需佩戴特殊设备等的特点，为室内跌倒检测提供了一种可行的方案。一些基于Wi-Fi设备的跌倒检测方法通过分析Wi-Fi信号的信道状态信息(CSI)来检测用户在室内的跌倒行为。但是，这些方法仅利用CSI的粗粒度信息，未能考虑到室内环境变化带来的干扰，准确率较低。

综上所述，目前迫切需要一种高效准确的、利用普通商用Wi-Fi设备来检测处于室内环境中的用户，尤其是老年人，是否有跌倒事件发生的方法。

发明内容

本发明的目的是为了解决目前在室内环境检测用户是否存在跌倒事件成本过高、抗干扰性不强的问题，创造性地提出一种利用商用Wi-Fi设备来检测用户在室内环境中是否有跌倒事件发生的方法。

本发明的核心思想是：利用商用Wi-Fi设备产生无线信号，部署天线接收该无线信号，然后通过分析接收到的Wi-Fi信号的信道状态信息，利用设计的去噪和校准算法提取出信道状态信息中的细粒度信息并对信号的偏置进行校准，获得用户的室内活动信息，再结合机器学习方法，从室内活动中区分出跌倒事件和非跌倒事件，从而实现跌倒事件检测。本发明方法尤其适用于单用户的室内环境。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种室内环境下基于信道状态信息的跌倒事件检测方法，包括以下步骤：

步骤1：将商用Wi-Fi设备作为发射端，一组天线作为接收端。收集用户在发送端和接收端之间活动时的Wi-Fi信号，并对收集到的信号进行校准，包括幅值校准和相位校准。然后，针对分别消除幅值和相位偏移后的Wi-Fi信号，利用动态路径选择算法，从信道状态信息中提取出动态路径对应的分量。

具体地，步骤1的实现方法如下：