一种基于WIFI信号的人员检测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于WIFI信号的人员检测方法，对采集得到的WiFi网络所有子载波的CSI进行相关性分析，挑选出动态性较强的前k个子载波；其次对挑选出的子载波CSI进行主成分分析，提取出最能表现由于人员移动所造成的信号变化部分的主要分量；接着使用小波去噪方法滤除掉叠加在主要分量上的环境高频噪声，保留下包含人类活动的低频信号成分；然后使用去噪后数据的方差作为信号特征，来刻画由于人员移动所导致的信号波动；最后综合使用信号强度阈值和信号时延阈值，判断被监控区域内是否有人员出现。本发明专利技术可广泛应用于国防、党政机关、企业与公司等需要对人员出现进行安全防范检测的单位和居民家庭。

A Personnel Detection Method Based on WIFI Signal

【技术实现步骤摘要】
一种基于WIFI信号的人员检测方法
本专利技术属于计算机处理
，涉及一种基于WIFI信号的人员检测方法。
技术介绍
随着时代的进步，人们的物质生活得到极大改善。然而，一些与公民人身和财产安全相关的犯罪行为现象呈现上升趋势，入室盗窃、抢劫、恐怖袭击等行为，威胁着公民的生命健康和财产安全，同时也破坏了社会的长治久安，社会和国家对于安保方面的问题予以了很高的重视。人员检测便是预防这类行为发生的一个重要手段。人员检测包括对家庭居住周边环境和财物的监控与保护；金融机构、文博单位、民航、车站、码头、重要物资存储库、重要内保单位(如电力、电信等高风险对象的安全防范场所)附近可疑行为的侦测和监察；独居老人或行动不便人群以及医院病号异常行为的随时看护等方面。目前得到普遍应用的人员检测技术主要是基于计算机视觉、超声波、红外线、传感器网络、雷达等技术。虽然这些技术在人员检测方面发挥着显著的作用，但是仍然存在诸多不可避免的缺点。最为广泛普及的检测技术便是基于计算机视觉的视频监控技术，这种技术直观可视，但却受到种种制约：易受光线影响，在黑暗环境下无法正常工作；只能检测到视距范围内的目标；布置不当可能会造成隐私泄露的问题。基于超声波的人员检测技术需要配备专门的硬件，成本较高且会受限于视距范围内检测。基于红外线的技术不能实现监控区域内的全范围覆盖，会留出可被利用的空隙。利用传感器网络进行人员检测的技术耗费大量人力物力，成本高，不易维护。基于雷达的技术支付昂贵，部署成本过高，不适于广泛投入使用。近年来，无线通信技术日趋成熟，无线信号已不仅仅是一种通信方式，而且可以作为一种环境感知方式。目前已有研究人员利用广泛覆盖的无线局域网，实现被动式的人员检测。WIFI网络的广泛普及和低廉的价格，使得无需部署专门的硬件，也不需要被检测人员携带任何设备，仅利用现有随处可见的WIFI网络，便可实现目标人员的出现检测。我们经过检索国内专利、非专利文献及互联网资源，共检索出以下与基于WIFI的人员检测方法密切相关的资料：《一种基于WiFi信号的穿墙室内人员跌倒检测系统及方法技术方案》利用现有设备，提取信号中的物理层信道状态信息，并对信息进行滤波、降噪、主成分分析、特征提取等处理，使用机器学习算法训练相应二分类模型，对老人在室内是否发生跌倒进行自动探测。《基于WiFi的室内人体活动检测方法和系统》利用人类呼吸这一性质，获取人体静止信息。采用局部异常因子的异常检测算法检测人体运动并分离出相应异常模式。《基于WiFi的室内入侵检测方法和装置的制造方法》从接收到的无线信号中提取出信道状态信息，计算得到其模长矩阵，得到表征CSI波动程度的向量(方差)，以此判断室内的安全程度。综上，检索的结论是：国内外在基于WIFI的人员检测技术方面的研究已经取得了一定的成果，但尚未有相应的产品面世。而且，该类技术本身仍然存在一些问题需要解决。例如，在实际环境中，由于非人员出现造成的环境变化、无线设备自身功率自适应均会对无线信号产生影响，使人员检测模块会因此出现漏报或误报等情况；另外，室内各种材料的物体对信号产生的反射、折射和散射对WIFI感知精度造成很大的影响。因而，如何利用WIFI无线信号进行人员检测是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
要解决的技术问题为了避免现有技术的不足之处，本专利技术提出一种基于WIFI信号的人员检测方法，首先对采集到的WIFI无线信号的信道状态信息(ChannelStateInformation,CSI)进行预处理，然后从预处理后的数据中提取特征，使用多次离线实验获得的信号强度经验阈值和在线得到的信号强度自适应阈值作为系统的信号强度检测阈值，并设置信号的时延检测阈值，对信号强度大于信号强度检测阈值、且持续时间超过时延检测阈值的情况判定为有人出现在监控区域中，实现人员的出现检测。技术方案一种基于WIFI信号的人员检测方法，其特征在于步骤如下：步骤1、静态环境CSI数据的相关性计算：采集静态环境下的CSI数据，计算t秒内各个子载波CSI数据的相关系数矩阵Ps：其中：H1和H2分别表示第i个和第j个子载波的CSI，D(H)表示CSI数据H的方差，Cov(H1,H2)表示H1和H2的协方差；步骤2、动态环境CSI数据的相关性计算：采集动态环境下CSI数据，计算t秒内各个子载波CSI数据的相关系数矩阵Pd；步骤3、子载波选择：选择出Pd与Ps差别最大的前k个子载波(i,S)＝maxk(||Pd-Ps||)其中，i是被选择的子载波索引号，S是被选择的子载波CSI矩阵；步骤4、主成分分析：1、对被选择的每个子载波的CSI数据进行标准化变换：其中：Si和Xi分别表示第i个子载波标准化变换前、后的值，E(Si)为Si的数学期望，D(Si)为Si的方差；2、标准化后的CSI数据协方差矩阵为：Y＝XTX3、解相关矩阵的特征方程|Y-λIk|＝0，得到k个特征根，解方程组Yb＝λib得到单位特征向量4、将标准化后的指标变量转换为主成分：其中W1成为第一主成分，W2称为第二主成分，……，Wk为第k主成分；步骤5：选取的第i个主成分数据使用小波算法进行去噪；步骤6：对于去噪后的数据，使用长度为L的滑动窗口，按照下式计算信号上包络，平滑持续出现的毛刺，降低漏报率：Ei＝max1<i<L(Wi)其中Ei表示通过计算得到的包络线上的点。根据所需信号的平滑程度，窗口每次滑动M个数据；步骤7：计算步骤6所得的上包络线的方差作为人员出现的特征数据：对特征数据进行更新：Cj＝λ*Vj+(1-λ)*Cj-1其中，Vj为j时刻的方差计算值，Cj为j时刻方差的平滑值。λ取值在[0,1]之间，表示指数移动平均算法对于历史计算值的权重；步骤8、检测：以强度阈值Ta和时间阈值Th，对步骤7得到的每个实时特征Cj按照进行检测：在窗口w内对tj进行统计：若t-Th≤0则判定为没有人员出现，t-Th>0则判定为有人出现。所述强度阈值的计算为：采用指数移动平均算法对步骤7的上包络线的方差进行实时平滑，统计得到其最大值CMAX，强度阈值Ta＝α*CMAX，其中：α为系数。所述时间阈值Th：Tn<Th≤Tw，Tw为人的走动行为的最短持续时间，Tn为由于非人为因素引起的信号毛刺的持续时间。有益效果本专利技术提出的一种基于WIFI信号的人员检测方法，首先对采集得到的WiFi网络所有子载波的CSI进行相关性分析，挑选出动态性较强的前k个子载波，减小后续计算分析的数据量，保证系统的实时性；其次对挑选出的子载波CSI进行主成分分析，提取出最能表现由于人员移动所造成的信号变化部分的主要分量；接着使用小波去噪方法滤除掉叠加在主要分量上的环境高频噪声，保留下包含人类活动的低频信号成分；然后使用去噪后数据的方差作为信号特征，来刻画由于人员移动所导致的信号波动；最后综合使用信号强度阈值和信号时延阈值，判断被监控区域内是否有人员出现。本专利技术可广泛应用于国防、党政机关、企业与公司等需要对人员出现进行安全防范检测的单位和居民家庭。本专利技术方法使用广泛部署的WIFI网络，无需搭建专门的硬件，也不需要被检测人员随身携带装置，节省大量的人力物力。且本专利技术所提出的一套数据预处理、去噪、特征提取和检测方法，能够降低系统的漏报率本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于WIFI信号的人员检测方法，其特征在于步骤如下：步骤1、静态环境CSI数据的相关性计算：采集静态环境下的CSI数据，计算t秒内各个子载波CSI数据的相关系数矩阵Ps：

【技术特征摘要】
1.一种基于WIFI信号的人员检测方法，其特征在于步骤如下：步骤1、静态环境CSI数据的相关性计算：采集静态环境下的CSI数据，计算t秒内各个子载波CSI数据的相关系数矩阵Ps：其中：H1和H2分别表示第i个和第j个子载波的CSI，D(H)表示CSI数据H的方差，Cov(H1,H2)表示H1和H2的协方差；步骤2、动态环境CSI数据的相关性计算：采集动态环境下CSI数据，计算t秒内各个子载波CSI数据的相关系数矩阵Pd；步骤3、子载波选择：选择出Pd与Ps差别最大的前k个子载波(i,S)＝maxk(||Pd-Ps||)其中，i是被选择的子载波索引号，S是被选择的子载波CSI矩阵；步骤4、主成分分析：1)、对被选择的每个子载波的CSI数据进行标准化变换：其中：Si和Xi分别表示第i个子载波标准化变换前、后的值，E(Si)为Si的数学期望，D(Si)为Si的方差；2)、标准化后的CSI数据协方差矩阵为：Y＝XTX3)、解相关矩阵的特征方程|Y-λIk|＝0，得到k个特征根，解方程组Yb＝λib得到单位特征向量4)、将标准化后的指标变量转换为主成分：其中W1成为第一主成分，W2称为第二主成分，……，Wk为第k主成分；步骤5：选取的第i个主成分数据使用小波算法进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘航，王彤，任雅琪，李晖晖，王志祥，郭达伟，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61