【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及wi-fi数据驱动方法，具体涉及一种用于智能家居非视距追踪的wi-fi数据驱动方法。
技术介绍
1、近些年来，位置信息已经成为现代社会不可或缺的数据之一，精准的位置数据在自动驾驶、船舶定位、行人导航等多个领域中扮演着关键的角色。为了满足对室内高精度位置获取的需求，室内定位技术的研究填补了传统定位在室内环境方面的技术空白，并积极推动着科技市场的发展。为了实现高精度的室内定位，目前有多种技术手段被应用于室内定位研究，包括声学定位、超宽带定位、蓝牙定位以及wi-fi定位等。尽管在实验环境中，这些定位技术能够实现可观的性能，但除了wi-fi定位技术外，其他技术都需要大量专用硬件和设备的额外部署。相比之下，基于wi-fi的室内定位具有广泛普及、低成本部署和强大实时性能的技术优势。此外，以wi-fi感知为主题的ieee 802.11bf协议预计将在2024年发布，该标准支持的重要应用之一是人体跟踪定位。这意味着未来，wi-fi跟踪不仅具备方便部署在现代智能环境的可能性，而且能够依托通信协议标准进行互相组网，形成覆盖更广、计算力更强的定位网络，从而极大地提高wi-fi跟踪的社会和商业价值。
2、物联网技术的飞速发展为我们的生活注入了前所未有的智能化和便利性。从智能家居到工业自动化，物联网正深刻地改变着我们的日常生活和工作方式。传感器的不断创新和微型化使得物联网设备越来越小巧精致，能够轻松嵌入各种设备和环境中。这种紧密的连接性使得设备之间可以实时交流和协同工作，大大提高了效率和智能化水平。过去十年见证了wi-fi无设备
3、在智能家居的应用场景下，由于室内物品摆放位置的复杂性，非视距的情况比视距的情况更加普遍。随着物联网技术的发展以及家庭智能设备的普及，室内连接到wi-fi路由器的智能设备有很多，如手机、智能扬声器、智能灯、电视等。因此，我们可以获得多个wi-fi链路进行无设备跟踪。尽管卧室有许多可以使用的wi-fi设备，但是由于wi-fi路由器位于客厅，且与卧室中的设备没有视距路径，因此这些非路由智能设备只能依赖于wi-fi路由器进行通信。如图1所示，我们使用智能音箱控制灯时，控制命令先发送到wi-fi路由器，然后发送到云端，最后由路由器传输到智能灯。在上述过程中，智能扬声器和灯之间没有直接的wi-fi视距连接。使用wi-fi direct技术实现任何设备对之间的直接通信可能会增加智能设备的设计成本，并导致更复杂的通信协议，而且这种方法可能与现有的智能家居设置不兼容。为了解决上述问题，本专利技术提出了一种用于智能家居非视距追踪的wi-fi数据驱动方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种用于智能家居非视距追踪的wi-fi数据驱动方法以解决
技术介绍
中所提出的问题，本专利技术通过分析非视距场景下csi信号的特征变化，提出新的理论模型完成对非视距场景下用户行为与信号特征映射关系的建模，借助神经网络的方法实现对该模型的学习，最后依靠设计并训练完成的模型实现非视距追踪功能。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种用于智能家居非视距追踪的wi-fi数据驱动方法，包括以下步骤：
4、s1、基于双曲线区理论，实现非视距追踪：将“发射机-用户”部分的公共传播路径进行消除，提出差分反射路径长度变化率这一新的量化特征，以建立起“用户-接收机”之间的运动模型关系，即适用于nlos场景下的追踪模型—双曲线区模型；
5、s2、wi-fi信道变化特征解析：设计一种完整的信道变化特征估计机制，将时频分析和csi比率模型进行结合，以实现准确的差分反射路径长度变化率(differential pathlength change rate，dplcr)估计；
6、s3、设计数据驱动框架，实现预测追踪：通过自生成数据集的方法为神经网络预测模型提供足够的数据集，借助神经网络的拟合作用，对s1中双曲线区追踪理论进行学习，进而使用训练好的神经网络模型实现快速和精准的轨迹追踪。
7、优选地，所述s1具体包括如下内容：
8、s1.1、假设有两个接收机，wi-fi信号通过用户躯干的漫反射被它们接收，两个信号传输连接之间存在公共部分；当一个人在监控区域内移动时，两个传输连接的公共部分将始终经历相同的修改，通过比较两个轨迹并计算时间导数，得到差分反射路径长度变化率(dplcr)如下：
9、
10、其中，表示第i条链路的反射路径长度变化率(plcr)，表示第i条和第j条链路之间差分反射路径长度变化率(dplcr)；vd(i，j)表示第i条和第j条链路之间差分反射路径长度变化率，tx表示发射机，h表示用户，ri表示接收机i，表示反射路径“发射机-用户-接收机i”的长度，表示用户与接收机i之间的路径长度；依靠差分反射路径长度变化率(dplcr)建立起接收机与用户之间的“虚拟”链路，以减少冗余传输信道对追踪感知的不利影响；
11、s1.2、根据s1.1中所得的差分反射路径长度变化率(dplcr)实现速度的映射求解：假设场景中有1个发射机和n个接收机，第n个接收机坐标用表示，用户当前位置坐标表示为用户速度表示为根据投影定理，用户与第n个接收机之间的距离变化表示为：
12、
13、其中，θn表示人体与第n个接收机之间连线在x轴上的投影角度，||·||表示计算两个点之间的距离；将(2)式代入(1)得到差分反射路径长度变化率(dplcr)的表达式如下：
14、
15、其中：
16、
17、s1.3、对所有的候选接收机设备进行两两组合，得到如下公式：
18、
19、其中，和γ分别表示如下：
20、
21、s1.4、通过迭代求解和γ，获得对应位置的最优速度估计，具体计算公式如下：
22、
23、其中，t表示转置卷积；
24、s1.5、利用s1.4中所得的最优速度估计确定下一个时刻的精确坐标，重复此过程，直到获得完整的轨迹序列，进而从获取的差分反射路径长度变化率(dplcr)中推导出运动速度；基于上述内容，整个过程输入的仅为用户初始位置确定坐标的过程表示如下：
25、
26、其中，表示用户在t时刻的位置，δt表示差分反射路径长度变化率(dplcr)序列的时间间隔。...
【技术保护点】
1.一种用于智能家居非视距追踪的Wi-Fi数据驱动方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于智能家居非视距追踪的Wi-Fi数据驱动方法，其特征在于，所述S1具体包括如下内容：
3.根据权利要求1所述的一种用于智能家居非视距追踪的Wi-Fi数据驱动方法，其特征在于，所述S2具体包括如下内容：
4.根据权利要求1所述的一种用于智能家居非视距追踪的Wi-Fi数据驱动方法，其特征在于，所述S3具体包括如下内容：
【技术特征摘要】
1.一种用于智能家居非视距追踪的wi-fi数据驱动方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于智能家居非视距追踪的wi-fi数据驱动方法，其特征在于，所述s1具体包括如下内容：
3.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：李克秋，徐晓强，石函冰，刘秀龙，佟鑫宇，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：
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