[發明專利]一種基于WiFi信道狀態信息和支持向量機的室內人數統計方法

在審

• 申請號: 201711154554.7
• 申請日: 2017-11-20
• 公開（公告）號: CN107992882A
• 公開（公告）日: 2018-05-04
• 發明（設計）人: 周瑞;魯翔;趙浩森
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;H04B7/06
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及人數統計領域，尤其涉及一種基于WiFi信道狀態信息和支持向量機進行室內人數統計的方法。

背景技術

室內人數對于很多應用來說是很重要的信息，例如，可以幫助商家確定進店顧客的數量并據此安排員工，可以監控公共場所人群密度并及時啟動應急措施以確保安全，可以根據樓內人數進行自動空調調節以節約能源等。傳統人數統計方法主要采用視頻監控方法或者無線射頻方法。視頻監控方法目前已經獲得廣泛應用，但在弱光環境下或非視距情況下，攝像頭無法良好工作，導致監控質量下降或者監控盲區，此外視頻監控還存在較大隱私問題，不適用于私人空間?；跓o線射頻的監控近年來也獲得較多關注，如采用無線傳感器網絡、紅外線、超寬帶等，但這些方法都需要安裝部署專有設備，成本高，普適性差。

基于WiFi的無線網絡已獲得廣泛部署，其在提供無線數據傳輸服務的同時，可以用來進行監控和人數統計。該方法不需要增加額外硬件設施，也不需要人員攜帶電子設備，僅利用現有的WiFi無線網絡就能完成人數統計，成本低，普適性強，因此是極具市場前景和發展潛力的解決方案。由于人體會對周圍的WiFi信號產生反射、散射、衍射、衰減等效果，通過監測WiFi信號的變化就可以確定室內人數。目前使用最廣泛的用于測量WiFi信號變化的能量特性是接收信號強度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)，可以用來進行人數統計。但是由于室內環境的復雜性，WiFi信號存在多徑效應，即信號會通過多條路徑從發送端傳播到接收端，且每條路徑具有不同延遲、衰減和相位移動，導致RSSI是多條路徑信號的疊加，從而導致RSSI不穩定，用于人數統計時精度較差。

發明內容

本發明的目的是針對上述存在的問題，提出一種基于WiFi信道狀態信息(Channel State Information,CSI)和支持向量機(Support Vector Machines,SVM)的精確的室內人數統計方法。

本發明為解決上述技術問題所采用的技術方案是，一種基于WiFi信道狀態信息和支持向量機的室內人數統計方法，包括以下步驟：

1)室內人數統計模型訓練步驟：

1-1)采集不同人數場景下的CSI原始數據樣本，所述樣本包括發送天線個數、接收天線個數、信號發送頻率、信道狀態信息CSI矩陣，并記錄當前人數；

1-2)移除原始數據樣本中CSI矩陣的第一維度，將產生的二維矩陣從線性(電平)空間轉換到對數(功率)空間，將矩陣中每一個復數轉換成幅值；

1-3)應用基于密度的聚類算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)對由每一對發送和接收天線組成的信道中的CSI數據進行聚類，通過刪除離群點得到去噪后的CSI數據；

1-4)使用膨脹矩陣算法對去噪后的CSI數據進行特征提取，獲得每條子載波的非零率，作為CSI特征指紋樣本。該膨脹矩陣算法包含以下步驟：將每條子載波的幅值序列轉換為一個二維矩陣；膨脹該二維矩陣；計算膨脹后的二維矩陣中的非零率；對所有信道中的所有子載波進行上述操作，得到非零率向量作為CSI特征指紋樣本；

1-5)基于CSI特征指紋樣本，采用v-SVR(Support Vector Regression)算法訓練得到初步SVM回歸模型，表達人數和CSI特征指紋樣本之間的依賴關系；

1-6)對初步SVM回歸模型進行參數尋優，采用網格搜索和交叉驗證方法嘗試比較不同參數組合，得到最優模型參數及最優SVM回歸模型。

2)室內人數統計步驟：

2-1)采集未知人數場景下的CSI原始數據樣本；

2-2)按照步驟1-2)、1-3)和1-4)對CSI原始數據樣本進行處理和特征提取，獲取當前CSI特征樣本指紋；

2-2)通過步驟1-5)和1-6)建立的SVM回歸模型，根據當前CSI特征樣本指紋來確定當前場景中的人數。