一种基于商用Wi-Fi的非接触多人计步方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于商用Wi‑Fi的非接触多人计步方法及系统，方法包括以下步骤：通过商用Wi‑Fi采集参与者的CSI信号；定义d(t)为一个时间滑动窗口内所有振幅数据的平均绝对偏差之和，根据d(t)求取t时间段内的噪音水平N(t)，从CSI信号中筛除噪音信号；通过汉普尔滤波器剔除CSI信号中每个子载波的静态成分，使用萨维茨基‑格雷滤波器进一步去除其他噪音；引入张量分解，通过信号分解和信号融合，获得单个人产生的跑步信号，之后再通过波峰监测对每个人的步数进行估计。系统包括：微处理器、Wi‑Fi的发射端、以及Wi‑Fi的接收端。

A contactless multi person step counting method and system based on commercial Wi-Fi

The invention discloses a non-contact multi-person walking method and system based on commercial Wi_Fi. The method comprises the following steps: collecting CSI signals of participants through commercial Wi_Fi; defining d(t) as the sum of the average absolute deviations of all amplitude data in a time sliding window; and calculating the noise level N(t) in t time period according to d(t). Firstly, the noise signal is filtered out from the CSI signal, the static component of each sub-carrier in the CSI signal is eliminated by Hampel filter, and the other noises are further removed by Savitsky Grey filter; then, tensor decomposition is introduced to obtain the running signal produced by a single person through signal decomposition and signal fusion, and then the running signal is obtained by a wave crest. Monitoring is used to estimate the number of steps per person. The system includes the microprocessor, the transmitter end of Wi Fi, and the receiving terminal of Wi Fi.

【技术实现步骤摘要】
一种基于商用Wi-Fi的非接触多人计步方法及系统
本专利技术涉及计算机网络，特别涉及到特征提取，数据挖掘领域，尤其涉及一种基于商用Wi-Fi的非接触多人计步方法及系统。
技术介绍
随着无线技术的发展，无线信号不仅可以用于传输数据，还可以用来感知环境，在室内环境下WiFi设备产生的无线信号在周围不同的物体上发生直射、反射和散射，最后到达接收设备，因此无线信号携带了周围环境的信息。通过建立接收设备物理层中信道状态信息的波形特征与目标任务的关系，可以进行室内定位、行为识别、安全监控和医疗监护等等。先前的行为识别系统，它们一般使用照相机、可穿戴的传感器和软件无线电设备来跟踪运动信息，这些设备虽然捕获动作的精确度高，但是价格昂贵，普适性低。其他的系统则利用机器学习的方法对商用WiFi设备中的CSI(ChannelStateInformation无线信道状态信息)信号进行训练，最后使用模型来识别相关行为，但是模型不仅训练耗时，而且对特征的依赖性较大，所以使用训练的方法很难开发出轻量级，并且健壮的用户接口。本专利技术将使用常规的商用Wi-Fi设备进行步数估计，它价格便宜，普适性高；在技术上将使用无监督的方法估计多人运动的步数，它高效，且无需训练。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于商用Wi-Fi的非接触多人计步方法，本专利技术使用一系列信号处理与数据挖掘技术来处理Wi-Fi信号，实现了使用常规的Wi-Fi设备即可对多个人进行计步，详见下文描述：1、一种基于商用Wi-Fi的非接触多人计步方法，所述方法包括以下步骤：通过商用Wi-Fi采集参与者的CSI信号；定义d(t)为一个时间滑动窗口内所有振幅数据的平均绝对偏差之和，根据d(t)求取t时间段内的噪音水平N(t)，从CSI信号中筛除噪音信号；通过汉普尔滤波器剔除CSI信号中每个子载波的静态成分，使用萨维茨基-格雷滤波器进一步去除其他噪音；引入张量分解，通过信号分解和信号融合，获得单个人产生的跑步信号，之后再通过波峰监测对每个人的步数进行估计。所述其中，ap(n)表示子载波p所对应的数据包索引为n处的振幅值，P为子载波索引的最大值(此处为90)，N为滑动窗口内所有数据包索引的集合，L为滑动窗口的长度，E为滑动窗口内的所有数据包振幅的均值。所述方法利用汉克尔化的方法将去除其他噪音后得到的CSI振幅矩阵扩展为CSI张量。所述信号融合具体为：使用自相关来加强分解出来的信号的周期性；使用平均弗雷歇距离来度量信号两两之间的相似性，平均弗雷歇距离同时考虑了沿着曲线的点的位置和顺序，它能够识别自相关信号中的偏移，非常适合度量曲线之间的相似度；使用稳定的舍友匹配算法以自相关信号之间的弗雷歇距离为度量标准来对每个人产生的分解信号进行两两匹配；最后，将两个相似的信号以取平均的方式融合为一个信号，取平均一方面可以降低分解信号的偏差，另一方面可以保证信号的融合在同一时间下进行。一种基于商用Wi-Fi的非接触多人计步系统，所述系统包括：微处理器、WiFi的发射端、以及WiFi的接收端，所述WiFi的发射端和接收端放在地面上，发射端与接收端在一条直线上；在接收端上收集完成CSI数据后，接收端通过TCP/IP协议将CSI数据发送到微处理器上，微处理器通过MATLAB处理CSI数据；即，通过汉普尔滤波器剔除CSI信号中每个子载波的静态成分，使用萨维茨基-格雷滤波器进一步去除其他噪音；引入张量分解，通过信号分解和信号融合，获得单个人产生的跑步信号，之后再通过波峰监测对每个人的步数进行估计。本专利技术提供的技术方案的有益效果是：1、本专利技术使用常规的Wi-Fi设备即可实现室内多人计步，价格便宜而且普适性高。2、本专利技术提出的数据处理方法，也可以用于其他领域，具有很好的通用性；本专利技术为沉浸式游戏设备的开发提供了新思路，新理念。3、计步的意义一方面在于规范原地跑步的动作，另一方面可以增加原地跑步本身的趣味性，将健身变为一种娱乐游戏，比如可以预先对使用本专利技术设计的系统进行时间和步数设定，然后在规定时间内完成预定的步数，白领工作者可以在办公室内玩3分钟游戏以舒缓压力，家庭成员平时可以利用零碎时间进行原地慢跑步数比赛以增进感情。4、本专利技术也可以用于医疗康复，例如：病人每天做定量的运动，来达到康复的目的。附图说明图1为一种基于商用Wi-Fi的非接触多人计步方法的流程图；图2为CSI振幅降噪前后对比的示意图；其中，(a)为CSI原始信号；(b)为CSI降噪后的信号。图3为CP分解的结果示意图；图4为信号融合的结果示意图；图5为系统结构图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本专利技术实施方式作进一步地详细描述。实施例1一种基于商用Wi-Fi的非接触多人计步方法，参见图1，该方法包括以下步骤：101：通过商用Wi-Fi采集参与者的CSI信号；102：定义d(t)为一个时间滑动窗口内所有振幅数据的平均绝对偏差之和，根据d(t)求取t时间段内的噪音水平N(t)，从CSI信号中筛除噪音信号；103：通过汉普尔滤波器剔除CSI信号中每个子载波的静态成分，使用萨维茨基-格雷滤波器进一步去除其他噪音；104：引入张量分解，通过信号分解和信号融合，获得单个人产生的跑步信号，之后再通过波峰监测对每个人的步数进行估计。其中，步骤102中的所述：其中，ap(n)表示子载波p所对应的数据包索引为n处的振幅值，P为子载波索引的最大值(此处为90)，N为滑动窗口内所有数据包索引的集合，L为滑动窗口的长度，E为滑动窗口内的所有数据包振幅的均值。进一步地，该方法利用汉克尔化的方法将去除其他噪音后得到的CSI振幅矩阵扩展为CSI张量。其中，所述信号融合具体为：使用自相关来加强分解出来的信号的周期性；使用平均弗雷歇距离来度量信号两两之间的相似性，平均弗雷歇距离同时考虑了沿着曲线的点的位置和顺序，它能够识别自相关信号中的偏移，非常适合度量曲线之间的相似度；使用稳定的舍友匹配算法以自相关信号之间的弗雷歇距离为度量标准来对每个人产生的分解信号进行两两匹配；最后，将两个相似的信号以取平均的方式融合为一个信号，取平均一方面可以降低分解信号的偏差，另一方面可以保证信号的融合在同一时间下进行。综上所述，本专利技术实施例使用一系列信号处理与数据挖掘技术来处理Wi-Fi信号，实现了使用常规的Wi-Fi设备即可对多个人进行计步。实施例2本专利技术实施例提出了一种基于商用Wi-Fi的非接触多人计步方法，参见图1，该方法包括以下步骤：一、运动检测首先从搜集到的WiFi信号中提取出振幅信息，接着需要监测慢跑是否开始。在实验过程中可以观察到，人运动所产生的CSI信号的时间序列的波动要比背景噪音大，为了量化这种波动，定义d(t)为一个时间滑动窗口内所有振幅数据的平均绝对偏差之和：其中，ap(n)表示子载波p所对应的数据包索引为n处的振幅值，P为子载波索引的最大值(此处为90)，N为滑动窗口内所有数据包索引的集合，L为滑动窗口的长度，E为滑动窗口内的所有数据包振幅的均值。由于当室内没有人运动时，CSI信号的波动主要是由噪音导致，并且噪音水平随着时间缓慢变化，所以采用动态阈值的算法来追踪噪音水平的变化。首先，按照公式(1)计算一个时间滑动窗口内的平均绝对偏差d(t)，本专利技术实施例使用的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于商用Wi‑Fi的非接触多人计步方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：通过商用Wi‑Fi采集参与者的CSI信号；定义d(t)为一个时间滑动窗口内所有振幅数据的平均绝对偏差之和，根据d(t)求取t时间段内的噪音水平N(t)，从CSI信号中筛除噪音信号；通过汉普尔滤波器剔除CSI信号中每个子载波的静态成分，使用萨维茨基‑格雷滤波器进一步去除其他噪音；引入张量分解，通过信号分解和信号融合，获得单个人产生的跑步信号，之后再通过波峰监测对每个人的步数进行估计。

【技术特征摘要】
1.一种基于商用Wi-Fi的非接触多人计步方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：通过商用Wi-Fi采集参与者的CSI信号；定义d(t)为一个时间滑动窗口内所有振幅数据的平均绝对偏差之和，根据d(t)求取t时间段内的噪音水平N(t)，从CSI信号中筛除噪音信号；通过汉普尔滤波器剔除CSI信号中每个子载波的静态成分，使用萨维茨基-格雷滤波器进一步去除其他噪音；引入张量分解，通过信号分解和信号融合，获得单个人产生的跑步信号，之后再通过波峰监测对每个人的步数进行估计。2.根据权利要求1所述的一种基于商用Wi-Fi的非接触多人计步方法，其特征在于，所述其中，ap(n)表示子载波p所对应的数据包索引为n处的振幅值，P为子载波索引的最大值(此处为90)，N为滑动窗口内所有数据包索引的集合，L为滑动窗口的长度，E为滑动窗口内的所有数据包振幅的均值。3.根据权利要求1所述的一种基于商用Wi-Fi的非接触多人计步方法，其特征在于，所述方法利用汉克尔化的方法将去除其他噪音后得到的CSI振幅矩阵扩展为CSI张量。4.根据权利要求1所述的一种基于商用Wi-Fi的非接触多人计步方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘美光，张蕾，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津,12