[发明专利]一种基于WiFi的驾驶人行为感知信号处理方法有效

专利信息
申请号: 202111179030.X 申请日: 2021-10-09
公开(公告)号: CN113938855B 公开(公告)日: 2023-08-22
发明(设计)人: 赵磊;赵羽飞;孙浩然;罗映;徐楠;刘建华;闫法义;贝太学;李新海;张宗喜 申请(专利权)人: 山东建筑大学
主分类号: H04W4/38 分类号: H04W4/38;H04W24/08;H04W24/10;G06F18/241;G06F18/2411;G06N3/0464;G06N3/08;G06V20/59;G06V40/20;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82
代理公司: 济南泉城专利商标事务所 37218 代理人: 支文彬
地址: 250101 山东省济*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 wifi 驾驶人 行为 感知 信号 处理 方法
【权利要求书】:

1.一种基于WiFi的驾驶人行为感知信号处理方法,其特征在于,包括:

a)在驾驶室内设置1个WiFi信号发射装置和N个WiFi信号接收装置完成WiFi信号的传输;

b)WiFi信号发射装置在5GHz频段内通过信道扫描发射多信道的WiFi信号,N个WiFi信号接收装置通过信道扫描获取所有信道的CSI数据后提取每个信道的谱相关函数,对提取的谱相关函数进行处理,从而消除电磁干扰;

c)利用快速傅里叶逆变换和非均匀离散傅里叶变换对多信道CSI拼接,建立驾驶人位置与WiFi信号特征关系,提取驾驶人位置的行为特征;

d)对拼接后的CSI信息进行短时傅里叶变换,得到驾驶人行为特征;

e)采用深度神经网络分类器对驾驶人行为特征进行分类,得到驾驶人的行为状态;步骤b)包括如下步骤:

b-1)WiFi信号发射装置通过信道扫描发射多信道的WiFi信号,N个WiFi信号接收装置,接收端获取5GHz中149信道、153信道、157信道、161信道以及165信道的CSI数据,通过公式计算得到所有信道的CSI的谱相关函数式中H[k]为CSI傅里叶变换,H*为H的共轭,α为角频率,k为信号变量;

b-2)对求梯度得到谱相关函数的梯度矩阵,对梯度矩阵进行奇异值分解获取干扰特征,将干扰特征输入训练后的SVM模型中进行分类;

b-3)根据分类结果确定干扰信道并将有干扰特征的信道消除,保留未受干扰信道;步骤c)包括如下步骤:

c-1)通过公式g=aδ(t-tl)对WiFi信号进行快速傅里叶逆变换,式中g为信号功率延迟曲线,a为角频率,δ(·)为狄拉克函数,t为时间变量,tl为信号的传播延迟时间,通过公式对信号进行非均匀离散傅里叶变换,拼接多信道CSI,得到车内有人干扰情况下WiFi信号接收装置1的信号功率延迟曲线,式中co为全信道CSI数据,F为系数;

c-2)在车内无人的环境下重复步骤c-1)得到无任何人干扰情况下WiFi信号接收装置1的信号功率延迟曲线,将无任何人干扰情况下的信号功率延迟曲线与步骤c-1)中得到的车内有人干扰情况下的信号功率延迟曲线相减,得到WiFi信号接收装置1的车内多人员的反射信号的曲线gs

c-3)重复步骤c-1)至c-2)直至分别得到WiFi信号接收装置2、WiFi信号接收装置3和WiFi信号接收装置4的车内多人员的反射信号的曲线gs,通过公式将多个传输链路信号叠加,得到驾驶人在驾驶室内的空间位置与反射信号的曲线gs之间的映射关系,其中P(i,j)为第i个驾驶人中第j个传输链路的信号功率延迟曲线;

c-4)将驾驶人对应的反射信号的曲线gs与无任何人干扰情况下WiFi信号接收装置1的信号功率延迟曲线相加,得到仅包含驾驶人姿态特征的信号功率延迟曲线;步骤b-2)中SVM模型为基于RBF函数作为核函数的非线性模型,SVM模型的惩罚项系数C=0.5,核函数参数γ=0.1,SVM模型训练方法为:

b-2.1)在车内场景下进行WiFi单信道传输;

b-2.2)分别在设置有电磁干扰和无电磁干扰两个场景下进行CSI数据采集,构建基于电磁干扰的数据集并标定;

b-2.3)利用该数据集对SVM模型进行训练。

2.根据权利要求1所述的基于WiFi的驾驶人行为感知信号处理方法,其特征在于:步骤a)中N的取值为4。

3.根据权利要求2所述的基于WiFi的驾驶人行为感知信号处理方法,其特征在于:步骤a)中WiFi信号发射装置安装中控台中间部位,设置于主驾驶座椅后侧的WiFi信号接收装置定义为WiFi信号接收装置1,设置于副驾驶座椅后侧的WiFi信号接收装置定义为WiFi信号接收装置2,将位于副驾驶座椅正后方的后排座椅后侧的WiFi信号接收装置定义为WiFi信号接收装置3,将位于主驾驶座椅正后方的后排座椅后侧的WiFi信号接收装置定义为WiFi信号接收装置4。

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