[发明专利]基于相对运动轨迹跟踪的Wi-Fi手势识别方法

摘要

本发明公开了一种基于相对运动轨迹跟踪的Wi‑Fi手势识别方法。首先，详细分析了系统获取的信道状态信息(Channel state information,CSI)的相位所包含的误差源，并利用斜率和截距的估计值完成误差消除；其次，利用消除误差后的信号到状态信息，提出一种新的基于数据融合的迭代干扰抑制算法，以完成反射信号和发射机与接收机之间直射信号的干扰消除；接下来，在干扰抑制的基础上系统捕捉运动手势反射的信号，利用在时域接收的连续时间信号构建虚拟天线阵列，然后利用二维空间平滑MUSIC算法估计信号的来波方向，重建手势的运动轨迹；最后，根据复现的运动轨迹，利用基于高斯核的支持向量机分类器完成手势识别。大量的实验和分析结果表明，本发明设计的迭代干扰抑制算法可有效的抑制干扰信号，同时提出的虚拟阵列技术，在提高分辨率的基础上，可大大减小接收端天线的开销，完成手势运动轨迹的重建；同时，本方法不仅能够完成单手手势识别，且可以准确的完成双手手势的识别，能够更好的满足人机交互中对手势识别系统的要求。

主权项

1.基于相对运动轨迹跟踪的Wi‑Fi手势识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、利用Wi‑Fi设备完成CSI数据采集，并对数据中由采样频偏、载波频偏以及符号定时偏差引入的误差进行分析，其中载波频偏与符号定时偏差引起的相位误差均与子载波编号成比例，由中心频偏引入的误差为常数，因此误差为关于子载波编号的线性函数，通过估计误差函数斜率及截距，完成对CSI数据中误差的消除；步骤二、根据接收机两根天线接收的数据，利用迭代干扰抑制算法求取干扰抑制参数，对环境中发射机到接收机的直射信号和静态物体反射信号引起的干扰进行抑制；步骤三、将手虚拟为天线阵列，结合从手反射的信号及求取的干扰抑制参数，完成虚拟阵列的接收信号矩阵的构建，并对该矩阵进行平滑处理，完成对相干信号的解算，然后对平滑后的矩阵进行自相关计算；步骤四、对求取的自相关矩阵进行分解，分解后较大的特征值对应的特征向量为信号张成的信号子空间，较小的特征值对应的特征向量为噪声子张成的噪声子空间，利用构建的转向矩阵与噪声子空间的正交性，系统解算出信号的波达方向；步骤五、将每一时刻估计出的谱峰按照时序进行排列，获取整个手势过程中信号波达角的变化情况，最终构建出手势的相对运动轨迹，将运动轨迹中每一时刻谱峰的角度值以及谱峰的个数作为训练的特征，完成对支持向量机(Support Vector Machine，SVM)的训练，最后组合多个SVM分类器对手势进行识别。