[发明专利]一种基于信道状态信息的用户存在感知技术

权利要求书

1.一种基于信道状态信息的用户存在感知技术，其特征在于，具体包括以下步骤：

S1、数据滤波：选取1根天线的CSI采集端为研究对象，并设置其在T秒内以S发包率采样N个子载波的CSI幅值矩阵H，为避免测量误差和环境噪声等不利因素对人员检测的负面影响，需对CSI幅值矩阵H中各个子载波的时序数据进行数据滤波；

S2、基于S1，选取Hampel滤波用于剔除测量误差导致的异常点，再以小波去噪来减少温湿度变化等环境噪声；

S3、以修正瑞利分布刻画CSI幅值的分布：CSI的子载波因相互正交而互不干扰，因此可假设其符合广义平稳不相干散射(WSSUS)准则，由此其合成信号的幅值服从不同参数的瑞利分布；

S4、特征选择：用CSI幅值特性对电力用户的有人无人状态进行画像，由此提出如下特征量：形状参数σ和右偏修正系数β，子载波CSI幅值变化状态δ。

S5、构建人员检测特征指纹：基于CSI幅值特征可构建相应人员检测判断矩阵，受频率选择性效应影响，各个子载波对有或无用户状态时的CSI感知能力存在差异，故需筛选出m个敏感子载波作为检测对象，以提高计算速率，同时，一旦CSI采集端安置后几乎不会变动位置，故仅需在首次事前准备阶段计算历史特征指纹时筛选敏感子载波即可，鉴于所提特征量均与σ相关，筛选方法为选取有用户状态与无用户状态历史特征指纹中σ差值降序排序的前m个子载波；

S6、基于滚动计算模式提高计算速率：提出一种滚动计算模式来提升计算实时特征指纹矩阵的时效性，在包含T个数据包的CSI幅值矩阵中，该模式将原T个数据包更新一次的CSI幅值矩阵缩减为k/s秒更新，k取值的大小是综合考虑计算效率和检测精度需要的值，一般选取为50个数据包；

S7、通过最小距离准则判断房间人员存在状态，为衡量当前CSI数据和两种状态下数据分布的差异程度，可通过特征矩阵差值的F范数来描述实时特征指纹与有或无用户状态的历史特征指纹矩阵之间的距离，取距离近者的状态作为最终判断的检测结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于信道状态信息的用户存在感知技术，其特征在于，所述S2中，需说明的是，温湿度变化等通常为高频噪声，而用户活动引起的信号变化大多处于低频范围，故利用小波去噪在高频滤波方面的优势来增加检测精度。

3.根据权利要求1所述的一种基于信道状态信息的用户存在感知技术，其特征在于，所述S4中，σ和β作为描述CSI幅值分布情况的唯二参数，可准确度量用户状态，前者影响概率密度的形态，后者用于右移概率分布情况。

4.根据权利要求1所述的一种基于信道状态信息的用户存在感知技术，其特征在于，所述S4中，有用户状态可分为用户静止状态(如午休)和用户动作状态(如走动)，而用户静止状态和无用户状态对信号的多径传播无影响，子载波的CSI幅值分布情况处于稳态，但用户动作将扰动其分布情况，在用户走动或动作情况下，形状参数σ发生了较明显的变化，为此，定义子载波CSI幅值变化状态δ来表征用户动作情况。

5.根据权利要求1所述的一种基于信道状态信息的用户存在感知技术，其特征在于，所述S6中，由此方法在充分利用历史数据的情况下提升了时效性。进一步而言，所提模式不但不会影响无用户状态下的特征量计算，还能更细粒度的刻画用户动作状态下特征量的时域特性。