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[發明專利]一種基于WiFi信號的被動式目標探測方法有效

專利信息
申請號: 201810412422.8 申請日: 2018-05-03
公開(公告)號: CN108761542B 公開(公告)日: 2019-04-23
發明(設計)人: 陳曉江;倪禮剛;王薇;陳峰;劉寶英;房鼎益;常麗瓊 申請(專利權)人: 西北大學
主分類號: G01V3/12 分類號: G01V3/12;G01V3/38;H04B1/10
代理公司: 西安恒泰知識產權代理事務所 61216 代理人: 張明
地址: 710069 *** 國省代碼: 陜西;61
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摘要:
搜索關鍵詞: 目標探測 被動式 環境噪聲影響 小波系數分解 學習的條件 預處理方式 子載波數據 低通濾波 幅度數據 平滑處理 平滑算法 探測區域 閾值探測 敏感 漢寧窗 絕對差 方差 和頻 時域 一階 重構 加權 判定 采集
【權利要求書】:

1.一種基于WiFi信號的被動式目標探測方法,用于對探測區域中是否存在待檢測目標進行探測,其特征在于,所述的目標探測方法包括:

步驟1、獲得探測區域內WiFi信號的所有子載波的幅度數據;

步驟2、將所述所有子載波的幅度數據中的高頻噪聲濾除;

步驟3、在所述進行高頻噪聲濾除后的所有子載波的幅度數據中,選擇幅度數據方差最大的子載波作為子載波findex,所述子載波findex的幅度數據由T個子幅度數據組成,T≥2;

步驟4、對所述子載波findex的幅度數據進行平滑后再進行歸一化,獲得子載波findex預處理后的幅度數據;

步驟5、采用如式IX的一階絕對差分算法對步驟4獲得的子載波findex預處理后的幅度數據進行處理,獲得時域上的幅度差ADiff:

式中,Anor(findex,t)表示子載波findex的第t個預處理后的子幅度數據,t∈T;

步驟6、利用小波系數的分解與重構算法對步驟4獲得的子載波findex預處理后的幅度數據進行處理,獲得頻域上的小波細節系數;

步驟7、若所述幅度差大于時間閾值Thresholdtime并且所述的小波細節系數大于頻率閾值Thresholdfrequency時,則當前探測區域中存在所述的待檢測目標;若所述幅度差小于時間閾值Thresholdtime并且所述的小波細節系數小于頻率閾值Thresholdfrequency時,則當前探測區域中不存在所述的待檢測目標。

2.如權利要求1所述的基于WiFi信號的被動式目標探測方法,其特征在于,所述的步驟2、采用巴特沃斯低通濾波器將所述所有子載波的幅度數據中的高頻噪聲濾除。

3.如權利要求2所述的基于WiFi信號的被動式目標探測方法,其特征在于,所述巴特沃斯低通濾波器的參數為通帶截止頻率wp=50Hz,阻帶截止頻率ws=17Hz,通帶允許最大衰減Rp=1dB,阻帶應達到的最小衰減As=20dB。

4.如權利要求1所述的基于WiFi信號的被動式目標探測方法,其特征在于,所述的步驟4、采用基于漢寧窗的均值加權平滑算法對所述子載波findex的幅度數據進行平滑處理。

5.如權利要求1所述的基于WiFi信號的被動式目標探測方法,其特征在于,所述的步驟4、采用式VIII對所述的平滑后的子載波findex的每一個子幅度數據進行歸一化,再匯總,獲得子載波findex預處理后的幅度數據:

式中,Ahann'(findex,t)表示子載波findex的第t個經過平滑后的子幅度數據,MaxA表示子載波findex的T個子幅度數據中最大值,MinA表示子載波findex的T個子幅度數據中最小值。

6.如權利要求1所述的基于WiFi信號的被動式目標探測方法,其特征在于,所述的步驟6、選擇db1小波基對子載波findex的預處理后的幅度數據進行一次分解,獲得估計小波細節系數;采用史坦無偏然似然估計自適應的閾值去噪方法對所述的估計小波細節系數去噪后,再進行重構,獲得頻域上的小波細節系數。

7.如權利要求1所述的基于WiFi信號的被動式目標探測方法,其特征在于,所述的時間閾值Thresholdtime為0.006,頻率閾值Thresholdfrequency為[-0.005,0.005]。

8.如權利要求1所述的基于WiFi信號的被動式目標探測方法,其特征在于,所述的探測方法還包括:

步驟8、采用式XIII計算所述待檢測 目標在所述探測區域中的滯留時間Timeactive

Timeactive=Timeend-Timestart 式XIII

式中,Timestart為探測區域中第一次探測到待檢 測目標的時間,Timeend為探測區域中所述的待檢 測目標消失的時間。

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