本发明专利技术公布了一种利用无线射频信号识别空中手势的方法，发射装置Tx和两个接收装置Rx均设置两根天线，装置之间没有阻挡；手在由发射装置Tx和两个接收装置Rx构成的平面上移动做空中手势行为，无需佩戴任何设备；利用手部移动对无线射频信号产生的扰动，通过测量通信链路上的信道状态信息变化，感知并识别不同的空中手势。本发明专利技术利用无线电设备通信过程中测量的信道状态信息CSI的变化来检测空中手部动作识别手势动作，可应用于现有的无线通讯设备上，无需额外配置专用的传感设备或生成专用的感知信号，能克服复杂电磁环境中感知信号质量变化对识别结果的负面影响，从而能更自然且更鲁棒地识别各类手势动作。鲁棒地识别各类手势动作。鲁棒地识别各类手势动作。
【技术实现步骤摘要】
一种利用无线射频信号识别空中手势的方法
[0001]本专利技术涉及无线电通信及无传感器感知技术，尤其涉及一种利用无线射频信号识别空中手势的方法，是一种无需专用传感器，基于已有通信设备的感知技术，利用无线电射频信号检测并识别手部(包括手或者单个手指)在空中移动手势行为的方法。
技术介绍
[0002]手势交互是一种重要的人机交互方式，快速准确的手势识别可以使得人和机器之间能够更加自然高效的交互，为很多应用提供支撑。根据设备部署方式的差异，现有的手势识别技术可以分为接触式和非接触式两类。
[0003]接触式手势识别方法要求用户手势或在身体其它部位穿戴固定的传感设备。这类方法好处是可以实现较为精准的手势识别，但其过于依赖专用的传感设备，而且接触式的感知方式在一定程度上限制了手势活动的自然性和舒适性[1]。其中，基于视觉和声波的手势识别方法需要使用专用的传感，而且也会涉及用户的隐私，极大的限制了其实用性[2
‑
4]。
[0004]与上述接触式手势识别方法相比，非接触式的手势识别方法不需要用户手持或佩戴任何传感设备，其非侵扰的特征使得整个感知过程能够在自然状态下完成。根据传感信号种类的不同，非接触手势识别系统包括基于声波，雷达以及WiFi等方式。基于声波的手势识别方法使用一个或多个扬声器和麦克风对手势位置进行感知。如LLAP[5]使用连续声波信号中的相位变化来进行手势移动追踪。FingerIO[6]则发送专门调制的OFDM信号。基于雷达的手势识别系统同样能够对手部运动进行识别。如Google Soli[7]使用60Hz专用设备来获取手势运动的多普勒信息，且能得到较高的识别精度。
[0005]以上各类技术均需要依赖于专用硬件设备，利用一种或多种传感器对手部移动进行追踪，场景适用有限，软硬件成本较高，专用设备如RFID、雷达等并不适合普通家用环境。基于声波的感知技术受限于声波在空中传播会严重衰减的现象,感知范围较小；且容易受到环境中其它声音的干扰。
[0006]基于无线射频信号(如WiFi)的感知方法利用设备在通讯过程产生的正常通讯信号来感知手势活动。由于无线射频设备(如WiFi路由器)在室内环境中的广泛部署，这类系统有着低成本和普适性等优势，无需配置专用的设备即可实现自然的手势识别。
[0007]现有基于手势识别的方法，大部分对于同一个手势动作的输入信号(信道状态信息)序列整体进行预处理(如低通滤波，SG滤波)来降噪，在得到预处理后的信号后再提取相应的特征(如多普勒速度等)进行手势动作的识别和分类。如清华大学刘云浩团队从WiFi信号中获得的多普勒速度，提取更高层次的手势运动信息,并结合深度学习方法实现了手势识别系统Widar3.0[8]。北京大学张大庆团队基于其提出的CSI商模型，提出了细粒度手指移动追踪系统FingerDraw，使用商用WiFi设备的信号重构出手指在空中写字的轨迹[9]，从而识别不同手势。
[0008]然而在感知过程中，接收的射频信号不仅受手势活动的影响，还容易受到复杂电
磁环境中噪声的影响。当同一个手势动作中的不同片段相对收发端的位置朝向不同时，手势活动对应信号和噪声信号相对关系随之变化，信号感知质量也随之不同。从感知质量较差的片段里提取出的手势识别特征容易被噪声混淆，很难较好地对应真实的手势活动。以往基于无线射频信号的手势识别方法无法克服感知质量差异性的负面影响，导致无法保证鲁棒地识别各类空中手势。
[0009]综上所述，目前基于传感器的手势识别技术在理想情况下可达到较好的精度，但大多需要专用设备，成本较高，存在一定的应用局限。而已有利用射频信号的无传感器手势识别技术容易受到环境噪声的影响，信号感知质量不够稳定，感知效果不够鲁棒。目前尚未出现能够不使用传感器，仅利用室内已有的通讯设施且能克服不同信号感知质量对应负面影响的手势识别方案。
[0010]【1】Liwei Chan,Rong
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Hao Liang,Ming
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Huai Su,Mike Y Chen,Wen
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[0011]【2】Chao Sun,Tianzhu Zhang,and Changsheng Xu.2015.Latent support vector machine modeling for sign language recognition with Kinect.ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology(TIST)6,2(2015),20
[0012]【3】Wei Wang,Alex X Liu,and Ke Sun.2016.Device
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free gesture tracking using acoustic signals.In Proceedings of the 22nd Annual International Conference on Mobile Computing and Networking.ACM,82
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[0014]【5】Wei Wang,Alex X Liu,and Ke Sun.2016.Device
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–
94.
[0015]【6】A.Virmani,M.Shahzad.Position and or本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种利用无线射频信号识别空中手势的方法，发射装置Tx和两个接收装置Rx均设置两根天线；手在由发射装置Tx和两个接收装置Rx构成的平面上移动做空中手势行为，无需佩戴任何设备；利用手部移动对无线射频信号产生的扰动，通过测量通信链路上的信道状态信息变化，感知并识别不同的空中手势；包括如下步骤：1)获取信道状态信息CSI并进行预处理，得到采样率均匀的CSI商信号序列；2)测量信号感知质量，得到CSI商序列信号感知质量指标的值；具体是：计算动态相位变化窗口序列中的每一个动态相位变化窗口内所有动态相位变化值的均值和方差，并进一步计算该均值的平方与该方差的比值，作为度量该动态相位变化窗口所对应的CSI商信号窗口中心处CSI商信号的感知质量指标；所有动态相位变化窗口对应的信号感知质量指标组成CSI商序列对应的信号感知质量指标序列；3)根据步骤2)得到的CSI商序列对应的感知质量指标，对手势多普勒速度谱进行估计；包括：将CSI商序列分类为高感知质量信号和低感知质量信号，计算动态相位变化序列并可进行优化；再根据动态相位变化序列求得手势活动的多普勒速度谱；4)根据两对收发端上获取的多普勒速度谱，生成手势方向谱；5)对于每一个待识别的手势计算其手势方向谱，并将其与参考方向谱进行手势方向谱的匹配；通过上述步骤，即可实现利用无线射频信号识别空中手势。2.如权利要求1所述利用无线射频信号识别空中手势的方法，其特征是，步骤1)包括如下过程：1a.Tx发射无线射频信号，两个Rx分别采集CSI信息；每一对Tx
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Rx上均产生包括两根天线多个OFDM子载波上的CSI时间序列数据，可随着无线数据通信收发；1b.将同一接收装置的两根天线上的同一子载波上的CSI数据分别进行相除，形成新的复数形式CSI商时间序列；1c.对处理后得到含有时间戳的CSI商时间序列进行插值，形成采样率均匀的CSI商信号序列。3.如权利要求1所述利用无线射频信号识别空中手势的方法，其特征是，步骤2)测量信号感知质量包括如下过程：2a.以步骤1)得到的CSI商信号序列中的每一个CSI商信号为中心，沿着时间维度从CSI商信号序列中取出一段设定窗口长度的CSI商信号；将得到的所有CSI商信号窗口组成CSI商信号窗口序列；2b.对2a中得到的CSI商信号窗口序列中的每一个CSI商信号窗口，设该窗口中所有CSI商信号的实部组成时间窗口X，该窗口中所有CSI商信号的虚部组成时间窗口Y；将窗口X和窗口Y构造为二维时间窗口(X，Y)，计算出(X，Y)在二维空间中投影方差最大的方向，该方向即为该CSI商信号窗口中所有CSI商在复平面上所形成的圆弧轨迹的切线方向；CSI商信号窗口序列中所有CSI商信号窗口对应的圆弧轨迹切线方向组成切线方向序列；2c.对2a中得到的CSI商信号窗口序列中的每一个CSI商信号窗口，沿时间维度取差分，得到CSI商差分窗口；利用CSI商差分窗口的实部和虚部构造二维时间窗口(X
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，Y
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),并在2b...
【专利技术属性】
技术研发人员：张大庆，高睿杨，李文威，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：
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