基于CSI信号功率响应自相关的人呼吸监测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种基于CSI信号功率响应自相关的人呼吸监测方法和装置，属于健康监测领域。包括：采集无线WiFi的CSI信号；分别计算采集到的CSI信号各信道子载波信号的功率响应信号；对各功率响应信号分别进行自相关操作，得到各自相关信号；对各自相关信号，根据信号第一个波峰对应时延，计算信号的呼吸频率；对得到的所有子载波呼吸频率求平均，将均值作为人体的呼吸频率。本发明专利技术通过分析CSI子载波信号功率响应的自相关来获得这种周期性变化，信号与其自身在不同时间点的互相关，两次观察之间的相似度，以找出重复模式，自相关信号即使在环境干扰下，仍呈现周期性，从而实现高精确的实时睡眠呼吸估计。

【技术实现步骤摘要】
基于CSI信号功率响应自相关的人呼吸监测方法和装置
本专利技术属于健康监测领域，更具体地，涉及基于CSI信号功率响应自相关的人呼吸监测方法和装置。
技术介绍
呼吸速率是一个人身体状况的重要指标，它是评估一个人的一般身体健康和识别各种疾病问题的基本组成部分。例如，当一个人在正常状态时，呼吸保持相对平稳，当情绪激动或发生剧烈运动时，呼吸模式发生显著改变。当一个人进入睡眠状态时，呼吸模式会发生改变。因此呼吸速率的监测可以应用于一个人的情绪判断，睡眠呼吸暂停的监测，临床病人尤其是哮喘病人的治疗，以及睡眠阶段的监测等。传统的呼吸监测方法，需要患者佩戴专用的传感器，然而，这方法只能在有限的空间使用，并且设备昂贵。现如今，由于智能手机和可穿戴设备的遍及，我们可以在任何时间和地点使用这些设备来测量呼吸和心率，然而应用程序通常有较大的测量误差，并且可穿戴设备必须要与身体接触，具有侵入性。为了克服这些问题，提出非侵入的呼吸检测。但是，非侵入式的呼吸监测则要么采用红外摄像头，会造成隐私泄漏的隐患；要么采用UWB射频方式等方法，但设备昂贵，部署不易，不适用。近年来，人们研究基于WiFi信号的人呼吸监测方法。然而，由于呼吸中的人体起伏太过轻微，对WiFi信号的影响十分微弱，因而给检测带来挑战。现有的各种分析处理方法，容易受到环境其他扰动影响。
技术实现思路
针对现有技术的缺陷和改进需求，本专利技术提供了一种基于CSI信号功率响应自相关的人呼吸监测方法和装置，其目的在于高精确的实时睡眠呼吸估计。为实现上述目的，按照本专利技术的第一方面，提供了一种基于CSI信号功率响应自相关的人呼吸监测方法，该方法包括以下步骤：S1.采集人体所处环境中的无线WiFi的CSI信号；S2.分别计算采集到的CSI信号各信道子载波信号的功率响应信号；S3.对各功率响应信号分别进行自相关操作，得到各子载波功率响应的自相关信号；S4.对各子载波的功率响应的自相关信号，根据该信号第一个波峰对应时延，计算该信号的呼吸频率；S5.对计算得到的所有子载波呼吸频率求平均，将平均值作为人体的呼吸频率。优选地，步骤S2中，功率响应信号的计算公式如下：其中，厂表示子载波频率，t表示时间，表示子载波信号，||表示取信号幅值运算。优选地，步骤S3中，所述自相关操作公式如下：其中，t表示时间，x(t)表示各子载波的功率响应信号，表示时延，cov()表示协方差运算。优选地，步骤S4中，该信号的呼吸频率的计算公式为：其中，表示自相关信号第一个波峰对应的时延，BPM表示每分钟呼吸次数。优选地，步骤S1中，采用Hample滤波和低通滤波对采集到的CSI信号进行预处理。为实现上述目的，按照本专利技术的第二方面，提供了一种基于CSI信号功率响应自相关的人呼吸监测装置，该装置包括：采集装置，用于采集人体所处环境中的无线WiFi的CSI信号；信号处理装置，用于分别计算采集到的CSI信号各信道子载波信号的功率响应信号；对各功率响应信号分别进行自相关操作，得到各子载波功率响应的自相关信号；呼吸频率识别模块，用于对各子载波的功率响应的自相关信号，根据该信号第一个波峰对应时延，计算该信号的呼吸频率；对计算得到的所有子载波呼吸频率求平均，将平均值作为人体的呼吸频率。优选地，该人呼吸监测装置还包括：显示模块，用于显示呼吸频率。优选地，该人呼吸监测装置还包括：数据存储，用于将呼吸频率存储到本地数据库；上传模块，用于将呼吸频率数据上传到健康相关的其他数据库。优选地，该人呼吸监测装置还包括：告警模块，用于在呼吸频率异常时，向被监测者或者被监测者的监护人员发出警报。总体而言，通过本专利技术所构思的以上技术方案，能够取得以下有益效果：针对人体在呼吸过程中，途经人体胸口反射的WiFi信号会随胸口起伏而成周期性变化，本专利技术通过分析其中CSI子载波信号功率响应的自相关结果来获得这种周期性变化，信号与其自身在不同时间点的互相关，两次观察之间的相似度对它们之间的时间差的函数，以找出重复模式(如被噪声掩盖的呼吸周期信号)，并且CSI子载波信号功率响应的自相关信号即使在环境干扰下，仍呈现周期性，从而实现高精确的实时睡眠呼吸估计。附图说明图1为本专利技术提供的一种基于CSI信号功率响应自相关的人呼吸监测装置布置图；图2为本专利技术提供的接收端收到的WiFi的CSI信号中某一个子载波功率响应的自相关信号示例图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。此外，下面所描述的本专利技术各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。如图1所示，本专利技术提供了一种基于CSI(ChannelStateInformation，信道状态信息)信号功率响应自相关的人呼吸监测装置，该装置包括：采集装置，用于采集人体所处环境中的无线WiFi的CSI信号。本专利技术中，WiFi发射器即为布置在房间内的无线WiFi路由器，可以是市面上任意一种无线路由器，其有一根天线。呼吸监测装置不局限，本实施例中为装有5300网卡的电脑或者MinPC。发射器、呼吸监测装置、被监测的人体最好位于同一房间内，避免隔墙信号衰减大，出现误差。这三者优选位于同一中垂线上，人与发射器之间、人与监测装置之间的距离为1～7米。本实施例中，路由器和接收终端相距相对而放，人处于收发端之间。CSI采集模块分别以较高频率(50Hz～100Hz)采集WiFi中的CSI信号，采集需要基于一定的时间窗口。每根天线(称为每路信号)采集到信号固定包含30个子载波，每一路子载波包含一个CSI信号。采集过程中，人尽量保持同一个姿势进行呼吸，这样监测效果更好。信号处理装置，用于分别计算采集到的CSI信号各信道子载波信号的功率响应信号；对各功率响应信号分别进行自相关操作，得到各子载波功率响应的自相关信号。当无呼吸时，信号波动会比较小，自相关后值会趋近于0，因此，本专利技术采用子载波信号的功率响应信号的自相关信号表示人体呼吸。呼吸频率识别模块，用于对各子载波的功率响应的自相关信号，根据该信号第一个波峰对应时延，计算该信号的呼吸频率；对计算得到的所有子载波呼吸频率求平均，将平均值作为人体的呼吸频率。一个信号与其自身在不同时间点的互相关，两次观察之间的相似度对它们之间的时间差的函数。它是找出重复模式(如被噪声掩盖的呼吸周期信号)，信号的第一个波峰对应的时延就是一个呼吸周期时长。优选地，该人呼吸监测装置还包括：显示模块，用于显示呼吸频率。优选地，该人呼吸监测装置还包括：数据存储，用于将呼吸频率存储到本地数据库；上传模块，用于将呼吸频率数据上传到健康相关的其他数据库。优选地，该人呼本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于CSI信号功率响应自相关的人呼吸监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/nS1.采集人体所处环境中的无线WiFi的CSI信号；/nS2.分别计算采集到的CSI信号各信道子载波信号的功率响应信号；/nS3.对各功率响应信号分别进行自相关操作，得到各子载波功率响应的自相关信号；/nS4.对各子载波的功率响应的自相关信号，根据该信号第一个波峰对应时延，计算该信号的呼吸频率；/nS5.对计算得到的所有子载波呼吸频率求平均，将平均值作为人体的呼吸频率。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于CSI信号功率响应自相关的人呼吸监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1.采集人体所处环境中的无线WiFi的CSI信号；
S2.分别计算采集到的CSI信号各信道子载波信号的功率响应信号；
S3.对各功率响应信号分别进行自相关操作，得到各子载波功率响应的自相关信号；
S4.对各子载波的功率响应的自相关信号，根据该信号第一个波峰对应时延，计算该信号的呼吸频率；
S5.对计算得到的所有子载波呼吸频率求平均，将平均值作为人体的呼吸频率。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中，功率响应信号的计算公式如下：



其中，f表示子载波频率，t表示时间，表示子载波信号，||表示取信号幅值运算。


3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，步骤S3中，所述自相关操作公式如下：



其中，t表示时间，x(t)表示各子载波的功率响应信号，表示时延，cov()表示协方差运算。


4.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，步骤S4中，该信号的呼吸频率的计算公式为：



其中，表示自相关信号第一个波峰对应的时延，BPM表示每分钟呼吸次数...

【专利技术属性】
技术研发人员：李海洲，郭鹏，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42