[發明專利]一種基于WiFi信號的穿墻室內人員跌倒探測系統及方法

有效

• 申請號: 201711031744.X
• 申請日: 2017-10-30
• 公開（公告）號: CN107749143B
• 公開（公告）日: 2023-09-19
• 發明（設計）人: 吳宣夠;儲昭斌;鄭嘯;樊旭
• 申請（專利權）人: 安徽工業大學
• 主分類號: G08B21/04
• 分類號: G08B21/04
• 代理公司: 安徽知問律師事務所 34134
• 代理人: 杜袁成

1.一種基于WiFi信號的穿墻室內人員跌倒探測方法，包括以下步驟：

（1）WiFi接收網卡持續收集無線AP發射的信號，并通過終端設備提取接收信號中的物理層信道狀態信息CSI；

（2）將提取的CSI與其對應的時間相關聯，組成CSI流信息；

（3）對CSI流在時間軸上的波形進行濾波、降噪，濾波利用低通濾波器實現，為了實現有效降噪，首先利用低秩矩陣分解技術除去環境噪音的影響，再利用主成分分析技術PCA獲取第一主成分的CSI波形；具體處理過程如下：

①將t時間內接收到的90個子載波的CSI幅度值表示為：

式中，表示第i個接收天線的第j子載波的CSI幅度值；

②將90個子載波的CSI流表示為：

③分離背景噪音的具體過程是求解下式的最優解：

滿足條件：

表示背景環境的CSI矩陣，表示包含動作特征的余下CSI矩陣，是一個低秩矩陣，對利用低秩矩陣分解技術，可以獲取到和，從而實現除去背景環境噪音的影響；

（4）獲取以上的CSI波形后，通過歸一化方差閾值的滑動窗口算法，獲取動作發生的時間片段，并截取該時間片段的CSI波形；具體處理過程如下：

①將CSI波形的第一主成分中每100個作為一個小時間片段；

②計算每一個時間片段的幅度值的方差，并對該段數據流的所有時間片段的方差作歸一化處理，歸一化后的方差記為V；

③從第一個時間片段開始，依次取出每一個時間片段的歸一化后的方差V，比較V與閾值δ，如果，則繼續取出下一個時間片段的歸一化后的方差V；如果出現，則將該時間片段標記為動作開始時間Ts；

④在Ts確定后，繼續取出Ts后的時間片段的歸一化后的方差V，并判斷V是否小于閾值δ，如果不是，則繼續取出后續的時間片段的歸一化后的方差V，當出現小于δ的方差V后，標記該時間片段為T，并取出T后的一個時間片段的歸一化后的方差，并記為V2，然后通過指定參數a，通過下式計算出VT：

⑤判斷VT是否小于，參數u設為3；如果是，則時間片段T為動作結束時間，如果否，則回到步驟④，但從T后繼續取出接下來的時間片段的歸一化后的方差；

⑥當確定Ts和T后，Ts和T之間的數據就是動作所在的數據流；

（5）從截取的包含動作發生的CSI波形中，提取該波形中不同的特征值；

（6）利用獲取的特征值和其對應發生的動作，通過機器學習算法訓練相關的二分類模型；

（7）基于上述步驟獲取的未知動作的CSI波形特征值，將所述特征值作為模型輸入值，通過模型計算后，即可獲取該未知動作是否為跌倒。

2.根據權利要求1所述的一種基于WiFi信號的穿墻室內人員跌倒探測方法，其特征在于：步驟（1）中通過實驗人員在無線AP和終端設備之間進行指定的動作，終端設備提取接收信號中的物理層信道狀態信息CSI，構建一個訓練數據庫，該數據庫中有已知的不同動作和這些動作對應的CSI數據。

3.根據權利要求2所述的一種基于WiFi信號的穿墻室內人員跌倒探測方法，其特征在于：步驟（2）首先將提取的CSI數據轉換成其幅度值，并將一段時間內接收到的CSI幅度值在時間域上進行排序，組成CSI流信息。

4.根據權利要求3所述的一種基于WiFi信號的穿墻室內人員跌倒探測方法，其特征在于：通過歸一化方差閾值的滑動窗口算法，獲取動作發生的時間片段過程中，步驟①的時間片段長度為0.1s；步驟③中閾值δ設為0.15；步驟④中參數a設為0.1。

5.根據權利要求4所述的一種基于WiFi信號的穿墻室內人員跌倒探測方法，其特征在于：步驟（5）從動作所在的數據流中提取6種數據特征值，分別是：歸一化標準差STD、絕對中位差MAD、四分位距IR、信號改變速度、信號熵和動作持續時間。

6.根據權利要求5所述的一種基于WiFi信號的穿墻室內人員跌倒探測方法，其特征在于：步驟（6）利用支持向量機SVM算法訓練兩個分類器，在SVM中選擇高斯核函數作為核函數。