[發(fā)明專利]一種基于環(huán)境背景無線射頻信號的運(yùn)動識別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011411399.4
• 申請日: 2020-12-04
• 公開（公告）號: CN112596024B
• 公開（公告）日: 2021-10-08
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 肖泳;石光明;葛曉虎;朱慧翔;李瑩玉;李強(qiáng)
• 申請（專利權(quán)）人: 華中科技大學(xué)
• 主分類號: G01S5/02
• 分類號: G01S5/02
• 代理公司: 華中科技大學(xué)專利中心 42201
• 代理人: 李智

1.一種基于環(huán)境背景無線射頻信號的運(yùn)動識別方法，其特征在于，包括：

S1.從待識別運(yùn)動目標(biāo)所處的環(huán)境背景中采集多路多頻段的無線射頻信號；上述無線射頻信號為多種類型，包括4G、LTE、5G；

執(zhí)行步驟S2之前所述方法還包括：

分別提取采集到的多頻段多路無線射頻信號樣本中的高相關(guān)性序列：對每一頻段的無線射頻信號設(shè)定多個大小確定的滑動窗口并使其依時間順序滑動，并計算窗口中所包含信號序列間的相關(guān)性；提取出相關(guān)性大于設(shè)定閾值的時間序列所對應(yīng)的信號；

將所提取序列中的信號輸送至步驟S2；

S2.運(yùn)動特征提取：

S2.1.將采集信號中的動態(tài)頻移分量與靜態(tài)頻移分量進(jìn)行提取和分離，濾除靜態(tài)頻移分量與環(huán)境噪聲；

S2.2.對濾波后的信號進(jìn)行主成分序列的提取，并進(jìn)一步分析和提取主成分序列的時頻特征；

S2.3.選擇并排列所采集信號的時頻特征，構(gòu)成待識別的運(yùn)動特征時頻圖；

S3.采用訓(xùn)練好的運(yùn)動判別器對提取到的運(yùn)動特征時頻圖進(jìn)行判別，得到該時頻圖屬于已知運(yùn)動類型的概率分布；當(dāng)最大概率大于某種已知運(yùn)動對應(yīng)的預(yù)設(shè)閾值時，判定待識別的運(yùn)動屬于已知運(yùn)動種類，并可確定其具體所屬的運(yùn)動種類；當(dāng)該時頻圖對應(yīng)所有已知運(yùn)動類別的概率均低于預(yù)設(shè)閾值時，判定該時頻圖對應(yīng)的待識別運(yùn)動特征屬于未知運(yùn)動種類；

S4.對步驟S3中判定的所有未知運(yùn)動種類對應(yīng)的運(yùn)動特征時頻圖進(jìn)行聚類；

S5.根據(jù)聚類的結(jié)果，確定未知運(yùn)動的類別數(shù)量，采用偽標(biāo)簽標(biāo)注聚類后得到的每一種未知運(yùn)動種類；所述方法還包括：

S6.評估聚類性能效果，當(dāng)聚類性能效果高于設(shè)定閾值時，將未知運(yùn)動種類的偽標(biāo)簽視作新的已知標(biāo)簽并更新至已知運(yùn)動類別標(biāo)簽列表；

S7.根據(jù)新的已知運(yùn)動類別列表重新訓(xùn)練運(yùn)動判別器，并重復(fù)執(zhí)行步驟S3-S7。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于環(huán)境背景無線射頻信號的運(yùn)動識別方法，其特征在于，使用主成分分析對濾波后的信號進(jìn)行主成分序列的提取。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于環(huán)境背景無線射頻信號的運(yùn)動識別方法，其特征在于，執(zhí)行步驟S3之前所述方法還包括：

計算運(yùn)動物體與用于采集無線射頻信號的接收端的相對位置；

利用頻移與速度間的相關(guān)性計算物體的運(yùn)動速度，并將運(yùn)動速度與運(yùn)動時頻特征圖合并輸入到步驟S3中所述的運(yùn)動判別器中。