一种基于CSI的全方向步态检测算法制造技术

本发明专利技术公开了一种基于CSI的全方向步态检测算法。首先，该算法创建了人身体不同部位的运动速度与多普勒频移之间的关系模型MOFS,利用此模型从混合的CSI信息中提取出由脚步运动引起的WiFi信号频率变化成分。然后，该算法利用基于频率能量切片的频谱分割技术将频谱信息在时间轴上进行分析，根据MOFS模型，并利用能量累积百分位数法获取每一个测量点的瞬时径向步速。最后，该算法提出了WiFi信号传播路径长度变化率与行走方向的关系模型PLCR‑Dir,通过该模型实现了全方向的步行周期、步速和步长的计算。实验结果表明，基于CSI的步态检测算法相较于现有的步态检测算法检测误差更小，而且能够同时检测出步行周期、步速和步长三个步态参数。

【技术实现步骤摘要】
一种基于CSI的全方向步态检测算法
本专利技术涉及无线网络领域，尤其涉及无线网络中的动态感知技术，具体是一种基于CSI的全方向步态检测算法。
技术介绍
在人的行为活动中，行走是由人体大脑控制的一项复杂的行为，而步态是人行走时所呈现出的姿势和动作，可以使用步长、步速和步行周期这三个参数来评估一个人的步态。在步态检测方面，使用比较多的检测方式是基于传感器的步态检测和基于视觉的步态检测。而利用WiFi信号进行步态检测只需要普通的家用路由器，并且感知目标不需要携带任何设备，只需要被测人员在WiFi覆盖范围内活动即可，此方式具有更好的适用性。基于人体步态的检测应用包括室内定位与导航、人体身份识别、病人恢复训练、健康检测等，具有广泛的应用前景。在这些研究领域中，信道状态信息(ChannelStateInformation,CSI)包含相位和幅度双重信息，其具有粒度更细、稳定性更高、维度更高等特性，逐渐成为了目前相关领域研究的主流方向。根据人体步态数据来源，可以将步态检测方法划分为三种类型：基于视觉的步态检测、基于传感器的步态检测以及基于无线网络的步本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于CSI的全方向步态检测算法，其特征在于：将人在行走过程中身体不同部位的速度变化与多普勒频移进行关联，并根据身体不同部位速度变化的层次关系创建了Model of Frequency-Speed模型，简称MOFS模型。然后通过分析CSI数据采集处理后得到频谱图，使用频率能量切片的频谱图分割技术对频谱图进行分割，并结合MOFS模型，利用能量累积百分位数法提取出每一个切片中的脚步速度引起的频率成分，并计算出瞬时径向步速。最后将步行方向与WiFi信号传播路径长度变化率进行关联，创建了The RelationBetween Direction and Path Length Change Ra...

【技术特征摘要】
1.一种基于CSI的全方向步态检测算法，其特征在于：将人在行走过程中身体不同部位的速度变化与多普勒频移进行关联，并根据身体不同部位速度变化的层次关系创建了ModelofFrequency-Speed模型，简称MOFS模型。然后通过分析CSI数据采集处理后得到频谱图，使用频率能量切片的频谱图分割技术对频谱图进行分割，并结合MOFS模型，利用能量累积百分位数法提取出每一个切片中的脚步速度引起的频率成分，并计算出瞬时径向步速。最后将步行方向与WiFi信号传播路径长度变化率进行关联，创建了TheRelationBetweenDirectionandPathLengthChangeRate模型，简称PLCR-Dir模型。并根据该模型实现全方向的步态检测，同时计算出步行周期、步速和步长三个步态参数。


2.如权利要求1所述的一种基于CSI的全方向步态检测算法，其特征在于：所述的MOFS模型是通过数学公式的方式描述人行走过程中身体不同部位的速度变化与多普勒频移的关系。首先，根据人在行走过程中身体不同部位的速度变化情况，将人体划分为三部分：躯干、胳膊和腿部，其中胳膊包括左胳膊与右胳膊，腿部包括左腿与右腿。然后通过数学公式将人身体这三部的速度变化与速度引起的多普勒频移进行关联，最后表示出身体这三部分对应的频率成分。


3.如权利要求1所述的一种基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈良银，宋阳光，王浩，刘诗佳，王伟，胡顺仿，刘畅，刘雁林，张飞扬，胡翔，王帆，张泰豪，
申请(专利权)人：成都易书桥科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51