[發(fā)明專(zhuān)利]基于無(wú)線感知的濕度檢測(cè)的方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710525205.5
• 申請(qǐng)日: 2017-06-30
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107294621B
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-04-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 伍楷舜;王璐;張翔
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 深圳大學(xué);深圳奇跡智慧網(wǎng)絡(luò)有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): H04B17/309
• 分類(lèi)號(hào): H04B17/309;G01N33/00
• 代理公司: 深圳市科吉華烽知識(shí)產(chǎn)權(quán)事務(wù)所(普通合伙) 44248
• 代理人: 劉顯揚(yáng)

1.一種基于無(wú)線感知的濕度檢測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1、無(wú)線接收端接收來(lái)自無(wú)線發(fā)射端的無(wú)線信號(hào)，并評(píng)估信道狀態(tài)信息；其中，每個(gè)無(wú)線信道中包括多個(gè)子載波，所述無(wú)線信道的信道狀態(tài)信息包括該信道中多個(gè)子載波的CSI值的平均值；

S2、CSI數(shù)據(jù)特征提取，輸出目標(biāo)模式，即對(duì)得到的多個(gè)無(wú)線信道的狀態(tài)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得到表征所述多個(gè)無(wú)線信道所在環(huán)境空間的特征參數(shù)集；所述特征參數(shù)集中包括所述得到的多個(gè)無(wú)線信道的狀態(tài)信息的均值、歸一化的標(biāo)準(zhǔn)差、平均絕對(duì)偏差、四分位范圍和信號(hào)熵值；

S3、將步驟S2中輸出的目標(biāo)模式，使用SVM分類(lèi)，以檢測(cè)周?chē)h(huán)境的濕度信息，包括：將得到的特征參數(shù)集輸入到事先設(shè)置的、環(huán)境濕度與無(wú)線信道的特征參數(shù)對(duì)應(yīng)的分類(lèi)模型中，對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)或歸屬判斷，進(jìn)而得到環(huán)境濕度；

S4、反饋針對(duì)檢測(cè)結(jié)果的響應(yīng)信息，調(diào)整分類(lèi)算法的參數(shù)，進(jìn)一步提升準(zhǔn)確性，包括根據(jù)本次檢測(cè)得到的特征參數(shù)集中的參數(shù)值和檢測(cè)結(jié)果，對(duì)所述分類(lèi)模型的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于無(wú)線感知的濕度檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟S1中進(jìn)一步包括：

S11、在一個(gè)無(wú)線信道中，同時(shí)測(cè)量并取得該無(wú)線信道中N個(gè)子載波中連續(xù)T個(gè)子載波的CSI值；

S12、取得到的T個(gè)CSI值的平均值作為該無(wú)線信道的信道狀態(tài)信息；

S13、在M個(gè)無(wú)線信道中同時(shí)或先后執(zhí)行上述步驟，得到M個(gè)信道狀態(tài)信息；

其中，M、N和T均為大于1的自然數(shù)，且N大于T。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于無(wú)線感知的濕度檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟S2進(jìn)一步包括：

S21、對(duì)得到的M個(gè)信道狀態(tài)信息分別進(jìn)行求其均值、歸一化的標(biāo)準(zhǔn)差、平均絕對(duì)偏差、四分位范圍和信號(hào)熵值的計(jì)算，分別得到所述M個(gè)信道狀態(tài)信息的均值、歸一化的標(biāo)準(zhǔn)差、平均絕對(duì)偏差、四分位范圍和信號(hào)熵值；

S22、將上述得到的均值、歸一化的標(biāo)準(zhǔn)差、平均絕對(duì)偏差、四分位范圍和信號(hào)熵值放置到一個(gè)向量集中，得到本次檢測(cè)的特征參數(shù)集。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于無(wú)線感知的濕度檢測(cè)方法，其特征在于，所述事先設(shè)定的分類(lèi)模型包括一個(gè)所述特征參數(shù)集的映射集合，所述映射集合包括多個(gè)由在設(shè)定的環(huán)境濕度下取得的特征參數(shù)集和該設(shè)定的環(huán)境濕度組成的集合元素；所述步驟S3進(jìn)一步包括：

S31、將當(dāng)前取得的特征參數(shù)集中的參數(shù)與所述分類(lèi)模型中的特征參數(shù)集逐個(gè)比較，找到與當(dāng)前取得的特征參數(shù)集中所有特征參數(shù)值最為接近的集合元素；

S32、選擇該集合元素中的環(huán)境濕度為當(dāng)前環(huán)境濕度。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于無(wú)線感知的濕度檢測(cè)方法，其特征在于，所述映射集合中的設(shè)定環(huán)境濕度值線性分布在測(cè)量范圍內(nèi)。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于無(wú)線感知的濕度檢測(cè)方法，其特征在于，對(duì)所述分類(lèi)模型進(jìn)行調(diào)整包括將當(dāng)前取得的特征參數(shù)集和當(dāng)前選擇的環(huán)境濕度形成所述集合元素，并加入到所述映射集合中。

7.一種基于無(wú)線感知的濕度檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，包括：

CSI獲取模塊，用于取得多個(gè)無(wú)線信道中每一個(gè)的信道狀態(tài)信息；其中，每個(gè)無(wú)線信道中包括多個(gè)子載波，所述無(wú)線信道的信道狀態(tài)信息包括該信道中多個(gè)子載波的CSI 值的平均值；

特征參數(shù)集取得模塊，用于對(duì)得到的多個(gè)無(wú)線信道的狀態(tài)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得到表征所述多個(gè)無(wú)線信道所在環(huán)境空間的特征參數(shù)集；所述特征參數(shù)集中包括所述得到的多個(gè)無(wú)線信道的狀態(tài)信息的均值、歸一化的標(biāo)準(zhǔn)差、平均絕對(duì)偏差、四分位范圍和信號(hào)熵值；

檢測(cè)模塊模塊，用于將得到的特征參數(shù)集輸入到事先設(shè)置的、環(huán)境濕度與無(wú)線信道的特征參數(shù)對(duì)應(yīng)的分類(lèi)模型中，對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)或歸屬判斷，進(jìn)而得到環(huán)境濕度；

反饋模塊：用于根據(jù)本次檢測(cè)得到的特征參數(shù)集中的參數(shù)值和檢測(cè)結(jié)果，對(duì)所述分類(lèi)模型的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。