[发明专利]一种基于信道状态信息的用户存在感知技术

说明书

本发明公开了一种基于信道状态信息的用户存在感知技术，属于电气工程及其自动化技术领域，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。本发明中，技术的主要优点为：1、精度高：采用修正瑞利分布模型的数据刻画方法提供了高精度的检测结果；2、速度快：得益于协同计算模式和滚动计算方法，可在秒级内检测有人或无人状态；3、成本低：基于Wi‑Fi信号进行人员检测，保证智能家居网络正常使用的同时无需引入额外设备。

技术领域

本发明属于电气工程及其自动化技术领域，尤其涉及一种基于信道状态信息的用户存在感知技术。

背景技术

为实现入侵检测、有人无人探查、老年人护理等需要，各式采用视频监控、声波监控、红外探测等方式的设备已在市面上得到了广泛应用，但存在需要引入额外设备的不足。由于Wi-Fi设备应用的普遍性，基于Wi-Fi的探测方式能够显著克服传统方案种由于引入额外设备导致的成本增加和装设困难，因此具有设备无关(device-free)的特性。

信道状态信息作为Wi-Fi多径传播结果的主要反映指标，能够充分反映信号传播过程中随用户动作产生的变化，由此得到了广泛的研究与关注。例如相关技术[1]、[2]、[3]利用支持向量机和神经网络等深度学习算法探寻用户处于不同状态时CSI的多分类规律，以此作为离线特征指纹库与实时特征指纹进行对比，从而判定有无用户状态；相关技术[4]以多普勒速度运动模型来计量用户不同行为时CSI的差异度，从而对用户的行走参数进行估计，相关技术[5]则依据不同用户状态时子载波通道之间的相关系数差异判定用户存在与否。

目前技术中的不足主要为普遍计算量较大且依赖于专用网卡设备，成本较高、延迟较大，精度不足，不宜与用户信息的感知。具体而言，一方面常用计算设备，如边缘计算智慧网关ECG，在进行离线求解特征指纹时需占用大量算力，从而耽搁其他智能控制进程，而CSI采集端的计算芯片却处于闲置状态；另一方面，现有技术大多基于较长时间窗内的CSI序列来判定实时进行人员检测，但受到网络延时、解调和计算费时的影响，在实践中很难达到秒级内的判定时间尺度。

发明内容

本发明的目的在于：提出的一种基于信道状态信息的用户存在感知技术，通过由网关、终端组成的智能家居设备网络中广泛内嵌的通信模块，结合Wi-Fi信道状态信息(Channel State Information,CSI)，以终端、网关协同计算的方式，采用修正瑞利分布模型，高精度、快速、且低成本地感知用户的存在信息。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种基于信道状态信息的用户存在感知技术，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。