[发明专利]基于物理层信息的运动物体被动检测方法

摘要

本发明提供了一种基于物理层信息的运动物体被动检测方法，对具有不同速度的运动物体进行被动检测。以广泛部署的商业Wi-Fi设备为载体，除了传统的CSI幅度信息外，本发明利用了CSI相位信息，利用PCA算法提取出信道物理层的幅度和相位信息的变化特征，并进一步通过MIMO系统的多天线特性得到较为稳定的变化特征，用于提高检测精度和鲁棒性。最后，本发明将上述处理得到的特征作为输入，利用SVM算法对环境中是否存在运动物体进行分类预测，从而实现运动物体的被动检测。

主权项

基于物理层信息的运动物体被动检测方法，其特征是，包括以下步骤：(1)从网卡的每个数据包中获得一组包含N个子载波的信道频率响应信息，即CSI：H＝[H(f₁),H(f₂),…,H(f_N)]其中每个分量代表了OFDM信号的对应子载波的幅度和相位，即：$H\left(f_k\right)=\left|\right|H\left(f_k\right)\left|\right|e^{j\∠H\left(f_k\right)},k=\mathrm{1,2},...,N$这里，H(f_k)是中心频率为f_k的第k个子载波的CSI，∠H(f_k)表示CSI的相位，记为φ_k，为了实现被动检测，接收机持续收集CSI并将某个特定时间窗内的k次CSI测量组成一个CSI序列：这K次CSI测量将作为运动检测算法的基本输入；通过预处理消除CSI的测量相位相比真实相位的偏移，并滤除异常值；(2)从K次测量并归一化的CSI的幅度和相位的协方差矩阵中提取变化特征；记和分别为归一化后的CSI的幅度和相位序列，则其对应的协方差矩阵分别为：$\mathrm{\Σ}\left(\right|\left|\stackrel{\‾}{H}\right|\left|\right)={\left[\mathrm{cov}({\stackrel{\‾}{H}}_i,{\stackrel{\‾}{H}}_j)\right]}_{K\×K}$$\mathrm{\Σ}\left(\stackrel{\‾}{\mathrm{\Φ}}\right)={\mathrm{cov}({\stackrel{\‾}{\mathrm{\φ}}}_i,{\stackrel{\‾}{\mathrm{\φ}}}_j)]}_{K\×K}$其中cov(X_i,X_j)表示向量x_i和X_j的协方差，而表示经过归一化处理的X；计算两个协方差矩阵的特征值并选取两个矩阵各自的最大特征值作为最终用于运动检测的特征；(3)选取所有天线的特征值的中位数；(4)在提取出信道物理层的幅度和相位信息的变化特征后，以这些特征作为输入，采用SVM分类算法对变化特征进行分类，对环境中是否存在运动物体进行预测。