一种感知设备在移动场景下实现无线非接触感知的方法技术

本发明专利技术公布了一种感知设备在移动场景下实现无线非接触感知的方法，建立设备运动对感知信号的干扰模型，并设计基于模型的干扰消除方法，实现感知设备在移动场景下的无线非接触感知。建立感知设备在移动场景下实现无线非接触感知系统，包括数据采集模块和数据处理模块。在数据采集模块，使用感知设备发送和采集感知信号。数据处理模块包括参考物体选择、设备运动消除和目标呼吸还原子模块；利用参考物体选择构造最优的感知设备的运动参考信号；接着通过运动变换方法消除感知设备运动在目标信号和参考信号上的差异，并通过目标信号和参考信号相除消去设备运动干扰；最后通过圆心拟合方法还原感知目标运动。合方法还原感知目标运动。合方法还原感知目标运动。

【技术实现步骤摘要】
一种感知设备在移动场景下实现无线非接触感知的方法


[0001]本专利技术属于物联网智能感知
，涉及移动无线非接触感知技术，特别涉及一种感知设备在移动场景下实现无线非接触感知的方法，当感知设备处于运动状态时，实现设备在移动场景下的无线非接触感知。

技术介绍

[0002]近年来，无线感知技术获得了学术界和产业界的普遍关注。无线感知的基本原理在于，通过感知设备向空间中发射无线信号，并在设备接收端分析感知目标运动对信号幅度、相位造成的影响，从而反推目标的位置、运动位移、运动频率等信息。无线感知系统的特点在于，无需感知目标佩戴(或安装)任何传感设备或者采集感知目标的图像信息，具有全天候、非侵扰和保护用户隐私的特性。目前，已有包括Wi
‑
Fi(文献[1])、FMCW(文献[2])，UWB(文献[3])、超声波(文献[4])在内的多种信号被用于无线感知系统的构建。
[0003]已有的无线感知系统通常要求感知设备静止放置。例如，已有工作(文献[1])记载了使用静置的WiFi路由器桌上感知用户的呼吸波形。已有工作(文献[4])记载了使用静置的智能音箱监测用户的呼吸和心跳。然而值得注意的是，在真实场景中更多的无线感知设备通常处于移动场景，而非静止状态。例如，智能汽车搭载的超声波或FMCW雷达在监测驾驶员呼吸、心跳时，设备可能随车体颠簸而晃动。又如，搭载UWB或Wi
‑
Fi的家用看护机器人可能在感知目标呼吸的同时调整自身位置。已有研究(文献[5])发现，在当设备自身运动幅度大于感知目标运动幅度时，目标运动的波形会被严重破坏。因此，若要实现移动场景的无线感知，必须消除设备自身运动的干扰。
[0004]目前，消除设备运动干扰的主要方法有三种：一种是文献[5]记载了基于经验模态分解(EMD)的方法，通过假设设备自身运动和人体呼吸处于不同频段，使用频率分解从混叠信号中提取出呼吸成分。该方法较容易实现，但不适用于设备运动和目标运动频率相近的情况。如在呼吸感知场景，看护人员手持感知设备监测目标呼吸，拿设备的手会随自身呼吸而不自主晃动；第二种，文献[6]记载了利用LiDAR或IMU传感器捕获设备运动，再从感知信号中消除设备运动的影响，但是不同模态数据对齐困难，运动干扰很难彻底消除；第三种方法是文献[7]记载了基于对抗生成网络(GAN)模型，通过大量数据的训练，从带设备运动干扰的信号中“生成”出真实呼吸模式。该方法恢复的波形与原始波形相似度较高，但模型泛化性差。例如当感知环境发生变化时，该方法可能失效。上述方法大都试图利用频率分解和机器学习实现设备移动场景下的无线感知，各自具有局限性。现有工作中尚未出现采用建立设备运动对信号干扰的数学模型，并设计基于模型的干扰消除方法以实现设备移动场景下的无线感知的技术方案。
[0005]参考文献：
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‑
Fi:Motion
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‑
405.

技术实现思路

[0013]为了克服上述现有技术的不足，本专利技术提供一种感知设备在移动场景下实现无线非接触感知的方法，建立设备移动场景下感知信号的模型，并设计基于模型的干扰消除方法，进一步实现设备移动场景无线感知。
[0014]本专利技术的技术方案：
[0015]一种感知设备在移动场景下实现无线本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种感知设备在移动场景下实现无线非接触感知的方法，建立设备运动对感知信号的模型，并设计基于模型的干扰消除方法，实现感知设备在移动场景下的无线非接触感知；包括如下步骤：第一步：通过感知设备采用多种感知模态采集得到感知信号；感知模态包括但不限于WiFi、超宽带UWB、调频连续波FMCW和超声波信号；感知设备无需固定放置；第二步：进行信号预处理，获得感知信号的距离
‑
时间谱，并分离出感知目标的反射信号和静态物体的反射信号；分别建立设备移动场景的感知目标反射信号模型和静态物体反射信号模型；建立设备移动场景的感知目标反射信号模型，表示为：其中，y(t)为感知目标反射信号；A
target
和A
stiatic
表示感知目标运动部分和静止部分反射的幅度大小，τ
static
表示目标与设备距离产生的时延，Δτ
target
(t)表示目标运动导致的时延变化，Δτ
device
(t)表示设备运动在感知目标反射路径产生的时延变化，f
c
表示载波频率，j表示虚数单位；建立设备移动场景的静态物体反射信号模型，表示为：其中，y
s,n
(t)表示空间中第n个静态物体的反射信号，A
s,n
表示第n个静态物体反射信号的幅度大小，τ
static,n
表示第n个静态物体与设备距离产生的时延，Δτ
device,n
(t)表示设备运动在第n个静态物体反射路径产生的时延变化；第三步：参考物体选择：提取各静态物体的反射信号，选择信号质量最大的静态物体反射信号作为参考信号；所述信号质量为信号平均强度和强度方差的比值；第四步：通过最小化设备运动相移差异，补偿目标信号的设备相移成分；具体是通过计算比例系数以补偿参考信号上的运动相移；再将目标反射信号除以补偿后的参考信号，消除设备运动相移，获得消除设备运动后的信号；包括如下过程：41)计算得到当设备运动位移Δd时感知目标反射信号路径和参考信号路径的长度变化；42)计算得到两路径上的设备运动相移；获得两路径上的设备运动相移之间的比例关系；43)最小化两路径的设备运动相移差异，求解得到比例系数β；设一段信号共N个采样点，分别使用和表示第n个采样点的相位，通过最小二乘法求解优化函数获得对应时间窗口的比例系数β；44)将静态反射信号的相位乘β，补偿设备运动相移的差异；将目标反射信号除以补偿后的静态反射信号，完全消除设备运动相移；第五步：还原感知目标的运动；对于第四步获得的消除设备运动后的信号，通过估计得到信号复平面圆心位置，再将信号复平面圆心移至信号复平面原点，得到圆心移后的信号；对圆心移后的信号取相位，即
可还原感知目标的运动波形；由此实现感知设备在移动场景下进行无线非接触感知。2.如权利要求1所述感知设备在移动场景下实现无线非接触感知的方法，其特征是，第一步中，对于不同的感知模态，使用不同的前端设备发送和采集感知信号。3.如权利要求1所述感知设备在移动场景下实现无线非接触感知的方法，其特征是，感知设备可处于自由运动状态；移动场景包括但不限于手持、机器人搭载或其他运动平台搭载的运动场景。4.如权利要求1所述感知设备在移动场景下实现无线非接触感知的方法，其特征是，第二步中，预处理后获得的感知信号的距离
‑
时间谱表示为：其中，y(t,τ)表示感知信号的距离
‑
时间谱；t表示感知信号的距离
‑
时间谱的时间域；τ表示感知信号的距离域或时延域；α
p
表示不同传播路径的衰减系数，g(
·
)表示信号的时延域脉冲形式；τ
p
表示反射体于设备距离导致的时延；Δτ
p
(t)表示反射体运动导致的时延变化；Δτ
device,p
(t)表示设备运动在各路径上产生的时延变化；j表示虚数单位；f
c
表示载波频率；通过在感知信号的距离
‑
时间谱上选择距离位置，分离出感知目标和静态物体的反射信号。...

【专利技术属性】
技术研发人员：张扶桑，刘晓燕，
申请(专利权)人：北京健安感知科技有限公司，
类型：发明
国别省市：