一种基于WiFi信道状态信息的空中手写输入方法技术

本公开实施例公开了一种基于WiFi信道状态信息的空中手写输入方法，包括如下步骤：获取信道状态信息CSI随时间采样的CSI序列，并进行预处理；从CSI序列中获取兴趣分量幅度以及兴趣分量相位；比较兴趣分量幅度与手指静止时确定的幅度阈值的大小，识别有效输入动作；利用兴趣分量相位计算有效输入动作对应的反射路径长度变化，并根据反射路径长度变化和至少两对收发对设备的空间位置，计算得到使用者手部位移‑时间信息；根据有效输入动作以及手部位移‑时间信息，确定空中手写输入内容；该技术方案采用复平面轨迹的几何特性分析的方式保留了更多的细节信息，在确定使用者空中手写内容时，提高了显示的候选项的精度，从而提升了使用者的虚拟输入效率。

A handwritten input method in the air based on WiFi channel state information

【技术实现步骤摘要】
一种基于WiFi信道状态信息的空中手写输入方法
本公开涉及无线通信和射频感知技术，具体涉及一种基于WiFi信道状态信息的空中手写输入方法。
技术介绍
手部在空中进入虚拟输入是一种人机交互中重要的信息输入方式，能够为很多应用提供支撑。现有技术中实现空中手写技术的方式主要有基于专用传感器设备的识别以及基于正常通讯过程中产生的无线电信号的识别。基于专用传感器设备的识别允许在手指上携带某种传感器，根据传感器的不同，感知手指移动轨迹的方式也不同。但这种方法成本较高，佩戴的设备会对手部运动造成影响，使得手部输入不自然。基于正常通讯过程中产生的无线电信号的识别主要是利用WiFi设备采集到的信道状态信息还原手部移动轨迹。但由于信道状态信息的多径效应和较低的信噪比，很难直接对信道状态信息进行分析，这些方法大多使用了波形匹配或神经网络等方式实现，对不同环境适应性较差。利用信道状态信息进行精确感知的另一个挑战在于多径效应。信道状态信息包含了所有传播路径上环境的影响。直接滤波或者差分的兴趣分量获取方法容易丢失细节信息，掺杂非兴趣分量的影响，使其精度降低，健壮性差。
技术实现思路
本公开实施例提供一种基于WiFi信道状态信息的空中手写输入方法。本公开实施例中提供了一种基于WiFi信道状态信息的空中手写输入方法，应用于三台或以上数量的WiFi设备，至少包括一台信号发送设备Tx以及至少两台信号接收设备Rx，Tx和Rx构成至少两对收发对设备Rx-Tx，收发对设备Rx-Tx之间呈一定角度，构成的平面区域为使用者空中手写输入的有效输入区域，包括如下步骤：步骤S10：获取信道状态信息CSI随时间采样的CSI序列，并进行预处理，包括：S101：获取CSI序列后发送至数据处理设备；S102：数据处理设备为每个Rx设置一队列，并在接收到Rx发送的CSI时，将数据存储在Rx对应的队列；S103：当所有队列长度大于等于其处理窗长时，将所有队列中缓存的数据取出，并对时间窗内的CSI序列进行去噪；步骤S20：从CSI序列中获取兴趣分量幅度以及兴趣分量相位，包括：S201：将去噪后的CSI序列表示为复平面上的轨迹t0；S202：对轨迹t0使用S-G滤波器进行滤波，滤除高频噪声以及高频非兴趣分量，记为轨迹t1；S203：对轨迹t1使用低通滤波器滤波，再与轨迹t1进行运算，得到兴趣分量的粗估计，记为轨迹t3；S204：利用轨迹t3的相位信息确定轨迹t1的分段位置，根据分段位置将CSI序列划分为若干段完整的圆或弧，并对轨迹t1中每一分段求其对应的圆心位置；S205：对轨迹t1中各点减除步骤4)中对应的圆心位置，得到轨迹t4；S206：获取轨迹t4的幅度信息以及相位信息，作为兴趣分量幅度信息以及兴趣分量相位信息；步骤S30：比较兴趣分量幅度与手指静止时确定的幅度阈值的大小，若兴趣分量幅度大于手指静止时确定的幅度阈值，则识别有效输入动作；步骤S40：利用兴趣分量相位计算所述有效输入动作对应的反射路径长度变化，并根据反射路径长度变化和至少两对收发对设备Rx-Tx的空间位置，建立椭圆交点方程组，计算得到使用者手部位移-时间信息；步骤S50：根据步骤S30确定的有效输入动作以及步骤S40确定的手部位移-时间信息，确定使用者空中手写输入内容，包括：S501：当判断空中手写输入为有效输入动作时，开始记录手部的位移轨迹点；S502：当判断空中手写输入为有效输入动作停止时，即判断使用者无有效输入动作达到设定时长时，停止记录手部的位移轨迹点；S503：根据位移轨迹点，识别空中手写输入内容，并在屏幕上显示输入候选项；S504：在显示输入候选项时，在空中手写输入的有效输入区域输入预定手势，根据预定手势确定使用者空中手写输入内容。可选地，所述步骤S20还包括：S207：在执行S202后，获取时间窗内轨迹t1的方差，对各Rx-Tx对上的该方差加权平均，再开根号，作为整个系统兴趣分量幅度的粗估计信息，并比较兴趣分量幅度估计值与手指静止时确定的幅度阈值的大小，若兴趣分量幅度估计小于幅度阈值，则判断为无有效兴趣分量，即兴趣分量幅度为0，步骤S20结束；否则继续执行S203-S206。可选地，所述步骤S30还包括：若兴趣分量幅度小于手指静止时确定的幅度阈值，则判断为无有效输入动作，并重复步骤S10-步骤S20。可选地，所述S103中对时间窗内的CSI序列进行去噪，包括：将摆放距离不超过Tx发射波长的1/2的同一Rx的两个天线接受到的CSI相除，并在CSI序列的不同载波之间平均。可选地，信道状态信息CSI在至少两个Rx端获取，汇总到一台所述数据处理设备进行下一步处理。可选地，当信道状态信息CSI在至少两个Rx端获取时，所述步骤S10还包括：S104：数据处理设备记录接受CSI序列的本地时间，利用匹配算法同步两个Rx端获取的CSI序列。可选地，所述WiFi设备包括：wifi无线路由器、无线接入点AP、智能手机、带有WiFi网卡的笔记本电脑、台式电脑和摄像头；在所述WiFi设备中可以任选至少两台设备作为信号接收设备Rx、任选至少一台设备作为信号发送设备Tx。可选地，所述数据处理设备与信号发送设备Tx为同一设备，或者所述数据处理设备与信号接收设备Rx为同一设备。可选地，所述方法应用于RF感知场景。本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本公开实施例提供的基于WiFi信道状态信息的空中手写输入方法，无需使用专用传感器，也无需利用机器学习的方式，通过分析CSI序列的复平面轨迹的几何特性，从CSI序列中分离出兴趣分量幅度以及兴趣分量相位，根据兴趣分量的幅度判断使用者的手部动作有效或无效，再使用兴趣分量的相位，结合收发对设备Rx-Tx的空间位置，实时计算使用者手部位移，通过同时获取精确的兴趣分量幅度和相位提高了人机交互的效率。相比于直接滤波或者差分的兴趣分量获取方式，采用复平面轨迹的几何特性分析的方式获取兴趣分量保留了更多的细节信息，在确定使用者空中手写内容时，提高了显示的候选项的精度，从而提升了使用者的虚拟输入效率。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。附图说明结合附图，通过以下非限制性实施方式的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将变得更加明显。在附图中：图1示出根据本公开实施例的实施环境的示意图；图2示出根据本公开实施例的基于WiFi信道状态信息的空中手写输入方法的流程图；图3示出根据本公开实施例的步骤S10的流程图；图4示出根据本公开实施例的步骤S20的流程图；图5示出根据本公开实施例的步骤S50的流程图。具体实施方式下文中，将参考附图详细描述本公开的示例性实施例，以使本领域技术人员可容易地实现它们本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于WiFi信道状态信息的空中手写输入方法，应用于三台或以上数量的WiFi设备，至少包括一台信号发送设备Tx以及至少两台信号接收设备Rx，Tx和Rx构成至少两对收发对设备Rx-Tx，收发对设备Rx-Tx之间呈一定角度，构成的平面区域为使用者空中手写输入的有效输入区域，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤S10：获取信道状态信息CSI随时间采样的CSI序列，并进行预处理，包括：/nS101：获取CSI序列后发送至数据处理设备；/nS102：数据处理设备为每个Rx设置一队列，并在接收到Rx发送的CSI时，将数据存储在Rx对应的队列；/nS103：当所有队列长度大于等于其处理窗长时，将所有队列中缓存的数据取出，并对时间窗内的CSI序列进行去噪；/n步骤S20：从CSI序列中获取兴趣分量幅度信息以及兴趣分量相位信息，包括：/nS201：将去噪后的CSI序列表示为复平面上的轨迹t

【技术特征摘要】
1.一种基于WiFi信道状态信息的空中手写输入方法，应用于三台或以上数量的WiFi设备，至少包括一台信号发送设备Tx以及至少两台信号接收设备Rx，Tx和Rx构成至少两对收发对设备Rx-Tx，收发对设备Rx-Tx之间呈一定角度，构成的平面区域为使用者空中手写输入的有效输入区域，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S10：获取信道状态信息CSI随时间采样的CSI序列，并进行预处理，包括：
S101：获取CSI序列后发送至数据处理设备；
S102：数据处理设备为每个Rx设置一队列，并在接收到Rx发送的CSI时，将数据存储在Rx对应的队列；
S103：当所有队列长度大于等于其处理窗长时，将所有队列中缓存的数据取出，并对时间窗内的CSI序列进行去噪；
步骤S20：从CSI序列中获取兴趣分量幅度信息以及兴趣分量相位信息，包括：
S201：将去噪后的CSI序列表示为复平面上的轨迹t0；
S202：对轨迹t0使用S-G滤波器进行滤波，滤除高频噪声以及高频非兴趣分量，记为轨迹t1；
S203：对轨迹t1使用低通滤波器滤波，再与轨迹t1进行运算，得到兴趣分量的粗估计，记为轨迹t3；
S204：利用轨迹t3的相位信息确定轨迹t1的分段位置，根据分段位置将CSI序列划分为若干段完整的圆或弧，并对轨迹t1中每一分段求其对应的圆心位置；
S205：对轨迹t1中各点减除S204中对应的圆心位置，得到轨迹t4；
S206：获取轨迹t4的幅度信息以及相位信息，作为兴趣分量幅度信息以及兴趣分量相位信息；
步骤S30：比较兴趣分量幅度与手指静止时确定的幅度阈值的大小，若兴趣分量幅度大于手指静止时确定的幅度阈值，则识别有效输入动作；
步骤S40：利用兴趣分量相位计算所述有效输入动作对应的反射路径长度变化，并根据反射路径长度变化和至少两对收发对设备Rx-Tx的空间位置，建立椭圆交点方程组，计算得到使用者手部位移-时间信息；
步骤S50：根据步骤S30确定的有效输入动作以及步骤S40确定的手部位移-时间信息，确定使用者空中手写输入内容，包括：
S501：当判断空中手写输入为有效输入动作时，开始记录手部的位移轨迹点；
S502：当判断空中手写输入为有效输入动作停止时，即判断使用者无有效输入动作达到设定时长时，停止记录手部的...

【专利技术属性】
技术研发人员：路兆铭，赵靖博，韩子钧，温向明，郭凌超，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京;11