【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于检测，具体涉及一种鲁棒呼吸检测方法。
技术介绍
1、作为人体最重要的生理过程之一，呼吸能够在很大程度上反应人体的身体健康状况，因此呼吸检测在临床诊断、疾病预防上显得尤为重要。现有的呼吸检测方法可分为接触式和非接触式两大类。基于前者的呼吸检测方法相对成熟，但需要用户佩戴感知设备，会对日常生活带来较大障碍，感知对象(老年人等)常常抵制这种方式，另外该类方法无法应对烧伤病人等特殊场景。为解决这一问题，已有研究提出了多种基于无线信号(雷达等)的非接触式呼吸检测方法，然而雷达设备昂贵的问题严重阻碍了这类方法在家用场景的推广和普及。
2、相比之下，wi-fi设备价格低、已在全球范围内得到普及且普遍支持mimo技术，可实现真正的非接触式检测和无缝接入，在2022年pervasivehealth发表的《robustrespiration sensing based on wi-fi beamforming》文章中提出了一种基于wi-fi波束成形的鲁棒呼吸检测方法，可以满足房间级别的呼吸检测需求。但是该方法的主要缺点在于仅使用了接收端的多根天线，检测效果受到接收天线数量的极大限制，且该方法仍具有一定的位置依赖性，用户呼吸检测仍存在一定的鲁棒性问题。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的不足，本专利技术提供一种基于wi-fi波束成形的鲁棒呼吸检测方法，使用波束成形算法组合多根天线上csi、构造不包含呼吸信息的参照csi，将两者作商来消除时变噪声的干扰，并用坐标变换来突出呼吸特
2、本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案包括如下步骤：
3、步骤1：将两台终端设备分别作为发射端和接收端，合称为收发端，部署在室内环境中，每台设备配备由全向天线组成天线阵列，收发端距离地面高度均为0.8m；
4、步骤2：计算机控制发射端发射探测数据包，接收端接收探测数据包并据此计算出收发端所有天线对间信道即链路的信道状态信息csi；
5、步骤3：分别以发射端和接收端为中心，扫描物理空间的不同方向，计算权重向量对不同链路的csi加权求和，得到合成csi；
6、步骤4：构造不包含呼吸信息的参照csi，将步骤3中得到的合成csi除以该参照csi以消除时变噪声，得到降噪csi；
7、步骤5：对降噪csi进行坐标变换，增强感知目标的呼吸特征；
8、步骤6：用短时傅里叶变换将步骤5中得到的信号从时域转换到频域，根据频谱峰值信息提取目标相对于收发端的方向，然后计算出目标方位；
9、步骤7：提取步骤6中峰值方向的信号，用频域带通滤波提取目标的呼吸模式，并用基于自相关的周期检测算法计算呼吸速率，即每分钟呼吸次数。
10、进一步地，所述步骤1中收发端的天线阵列排列方式如下：天线阵列的阵元以相等的距离d排列成一条直线即均匀线性阵列，相邻天线间距不超过半波长，即2.4ghz频段小于6.15cm，5g频段小于2.83cm。
11、进一步地，所述步骤2中发射端发送探测数据包的速率设置为100个每秒。
12、进一步地，所述步骤3具体为：
13、波束成形以天线阵列法线方向为0°，扫描的角度范围为-90°～90°，对csi加权的权重向量：
14、延迟求和波束成形dsb的权重向量：
15、
16、其中d为天线间距，θ为扫描的角度，λ为信号波长，α为对齐的角度；
17、最小方差无畸变响应mvdr波束成形算法的权重向量：
18、
19、其中为接收信号期望的估计，a(θ)为导向矢量。
20、进一步地，所述步骤4构造参照csi时，为了能够在信号各成分未知时消除呼吸成分，以呼吸能量比即给定频率范围内各成分能量和与信号总能量之比为指标，首先用遗传算法搜索近似全局最优解，解决可能陷入局部最优的问题，紧接着将遗传算法的输出作为初始值，采用随机优化算法搜索全局最优解的精确解，保证优化算法的效率。
21、进一步地，所述步骤6通过扫描确定目标相对于收发端的方向，利用目标、发射机、接收机之间的三角关系计算出目标的位置。
22、本专利技术的有益效果如下：
23、本专利技术方法利用波束成形算法整合多根天线的csi，有效增强目标信号，成功抑制噪声干扰，将呼吸检测范围扩展至整个房间内。同时，利用波束成形技术构造参照csi以消除时变噪声，并用坐标变换和特征映射，增强并提取与位置无关的呼吸特征，从而消除感知的“盲点”，显著提高系统的鲁棒性。此外，通过扫描获取目标的方位信息，进一步利用三角定位原理可获得目标的大致位置信息。
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1.一种基于Wi-Fi波束成形的鲁棒呼吸检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于Wi-Fi波束成形的鲁棒呼吸检测方法，其特征在于，所述步骤1中收发端的天线阵列排列方式如下：天线阵列的阵元以相等的距离d排列成一条直线即均匀线性阵列，相邻天线间距不超过半波长，即2.4GHz频段小于6.15cm，5G频段小于2.83cm。
3.根据权利要求1所述的一种基于Wi-Fi波束成形的鲁棒呼吸检测方法，其特征在于，所述步骤2中发射端发送探测数据包的速率设置为100个每秒。
4.根据权利要求1所述的一种基于Wi-Fi波束成形的鲁棒呼吸检测方法，其特征在于，所述步骤3具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于Wi-Fi波束成形的鲁棒呼吸检测方法，其特征在于，所述步骤4构造参照CSI时，为了能够在信号各成分未知时消除呼吸成分，以呼吸能量比即给定频率范围内各成分能量和与信号总能量之比为指标，首先用遗传算法搜索近似全局最优解，解决可能陷入局部最优的问题，紧接着将遗传算法的输出作为初始值，采用随机优化算法搜索全局最优解的精确解，保
6.根据权利要求1所述的一种基于Wi-Fi波束成形的鲁棒呼吸检测方法，其特征在于，所述步骤6通过扫描确定目标相对于收发端的方向，利用目标、发射机、接收机之间的三角关系计算出目标的位置。
...【技术特征摘要】
1.一种基于wi-fi波束成形的鲁棒呼吸检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于wi-fi波束成形的鲁棒呼吸检测方法，其特征在于，所述步骤1中收发端的天线阵列排列方式如下：天线阵列的阵元以相等的距离d排列成一条直线即均匀线性阵列，相邻天线间距不超过半波长，即2.4ghz频段小于6.15cm，5g频段小于2.83cm。
3.根据权利要求1所述的一种基于wi-fi波束成形的鲁棒呼吸检测方法，其特征在于，所述步骤2中发射端发送探测数据包的速率设置为100个每秒。
4.根据权利要求1所述的一种基于wi-fi波束成形的鲁棒呼吸检测方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：王柱，宋文超，丁剑桥，孙卓，郭斌，於志文，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：
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