[發明專利]基于WiFi信道狀態信息多人室內環境狀態監控系統的設計與實現

有效

• 申請號: 201611271308.5
• 申請日: 2016-12-28
• 公開（公告）號: CN106658590B
• 公開（公告）日: 2023-08-01
• 發明（設計）人: 趙彥超;劉尚清;陳兵
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: H04W24/08
• 分類號: H04W24/08;H04W84/12;G06F18/10;G06F18/2135;G06F18/2411;G06F18/243;G06F18/20;G06N3/084
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 柏尚春

1.基于WiFi信道狀態信息的多人室內環境狀態監控方法，應用于多人室內環境狀態監控系統，其特征在于，

1)本方法是用于多人實時環境感知的首次應用；

2)為室內進出監測建立模型；包括如下步驟：

步驟1：波形切分，利用人體動作對CSI波形產生不同的影響，根據方差的差異對波形進行有效的切分；

步驟2：提取每個時間片的能量值和能量方差作為特征值；

步驟3：通過隱馬爾科夫的方法為室內出入監測建立模型；

步驟4：分類；

3)為人數識別建立模型；包括如下步驟：

步驟1：預訓練階段使用三層CNN神經網絡，為了得到最優權值，對輸入數據最大化邊緣分布，用公式表示為：

max∑_h1∑_h2∑_h3Pr(h⁰，h¹，h²，h³)

使用RBMs去降低深度學習的復雜度，對于每一層RBM模型，聯合分布Pr表示如下

E(h^i-1，hⁱ)＝-b^i-1h^i-1-bⁱhⁱ-h^i-1wⁱhⁱ

其中b表示第i層到i-1層的偏差；

步驟2：展開參數階段，當預訓練階段訓練完成后，得到神經網絡權值，使用前向算法得到新的輸入數據input2；

步驟3：調整參數階段，使用后向算法，通過計算輸入數據input1和新的input2數據的偏差去修正權重，得到最優權值；

4)利用室內進出監測模型修正人數識別模型，提高識別準確率。

2.如權利要求1所述的基于WiFi信道狀態信息的多人室內環境狀態監控方法，其特征在于，本方法是多人實時環境感知的首次應用；利用CSI進行環境感知動作感知、身份認證都是在多人的環境下進行的，本方法是CSI多人實時環境感知的首次應用，能夠實現實時室內進出監測和室內人數識別，監測房間狀態是否發生改變。

3.如權利要求1所述的基于WiFi信道狀態信息的多人室內環境狀態監控方法，其特征在于，需要切分出開關門動作發生的時間間隔，找出每個動作發生的時間閾，本方法利用人體不同動作對波形產生的差異性，根據方差進行有效的切割；

步驟1：設置滑動窗口W，計算出每一組信道數據在第j個窗口的絕對均值偏差：

步驟2：計算所有信道的絕對均值偏差和：

步驟3：設定閾值超出一定閾值的即認為是另外一個動作的開始。

4.如權利要求1所述的基于WiFi信道狀態信息的多人室內環境狀態監控方法，其特征在于，提出使用隱馬爾克夫方法建立模型，開關門動作分為明顯的若干階段，所述若干階段的概念和隱馬爾科夫模型中狀態的概念具有相對性。

5.如權利要求1所述的基于WiFi信道狀態信息的多人室內環境狀態監控方法，其特征在于，使用10折交叉驗證的方法確定模型參數，包括HMM模型的狀態數S及mixtures，從而選取最優參數建立模型，對于不同動作分類不同模型，從而實現開關門動作的準確識別。

6.如權利要求1所述的基于WiFi信道狀態信息的多人室內環境狀態監控方法，其特征在于，利用室內進出監測模型修正人數識別模型，根據出入模型判定房間中是否有人數改變，從而導致房間狀態發生變化，反饋到人數模型，不斷修正模型，使模型能夠更加準確的判定房間中的人數。