复杂环境下基于信道状态信息监测睡眠的方法与流程

技术特征：

1.一种复杂环境下基于信道状态信息监测睡眠的方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一，获取一段时间T范围内的Wi-Fi信道状态信息CSI，采用去离群值滤波器去除原始CSI中的离群值；

步骤二，对于经步骤一处理后所获的CSI，采用线性变换的方法对其相位信息进行处理，获得的校准后的相位信息成为后面步骤可用于移动检测的有效形式；

步骤三，处理经步骤一和步骤二处理后获得的CSI信息，按照时间窗口长度t和滑动窗口Δt提取出T时间内的个时间窗口内的CSI幅度和相位的相关系数矩阵的特征值，然后从CSI幅度和相位的相关系数矩阵的特征值中分别提取n个组成一个时间窗口内的CSI特征向量，将该时间窗口内的CSI特征向量输入到预先训练好的分类器，得到分类结果用以判断是否有移动的物体：若有移动物体，则对该时间窗口进行标记；若没有移动物体，则不进行标记；

步骤四，对于经步骤一处理后所获得的CSI，使用低通滤波器和主成分分析法去除其中的高频噪声，获得能够表示用户呼吸状态的信息，利用该呼吸信号计算用户的呼吸速率，并去除其中有标记的时间窗口内的数据。

2.根据权利要求1所述的一种复杂环境下基于信道状态信息监测睡眠的方法，其特征在于：所述去离群值滤波器为Hampel去离群值滤波器。

3.根据权利要求1所述的一种复杂环境下基于信道状态信息监测睡眠的方法，其特征在于：步骤二所述采用线性变换的方法对其相位信息进行处理的具体过程如下：

首先，用表示CSI第i个子载波的相位的测量值，其中，φ_i表示第i个子载波的真实相位信息，δ表示接收端方向的时间误差，β是未知的相位偏差，Z表示测量误差，N表示快速傅里叶变换采用的点数；

然后令为两个中间变量，因为可以看成近似为0，所以

最后计算得到真实相位的线性变换,该校准后的相位信息相比较于测量相位分布更加稳定。

4.根据权利要求1所述的一种复杂环境下基于信道状态信息监测睡眠的方法，其特征在于：步骤三所述一个时间窗口内的CSI幅度和相位的相关系数矩阵通过下述过程获取：

首先，记一个时间窗口内的CSI包含k组测量值；

其次，对这k组测量值，用m×1的向量A_j来表示第j组CSI测量值中m个子载波的幅度或相位，其中1≤j≤k，为了消除信号绝对能量的影响，对所有A_j进行标准化得到

最后，用来表示两个幅度向量或两个相位向量的相关系数，其中1≤i，j≤k，通过计算得到幅度数据或相位数据的相关系数矩阵

5.根据权利要求1所述的一种复杂环境下基于信道状态信息监测睡眠的方法，其特征在于：步骤三所述n个为最大的3个。

6.根据权利要求1所述的一种复杂环境下基于信道状态信息监测睡眠的方法，其特征在于：步骤四所述低通滤波器为巴特沃兹低通滤波器。

7.根据权利要求1所述的一种复杂环境下基于信道状态信息监测睡眠的方法，其特征在于：步骤四所述采用主成分分析法去除CSI中的高频噪声获得能够表示用户呼吸状态的信息的具体过程如下：

首先，记一个时间窗口内的CSI包含k组测量值；

然后，用一个k×1的向量HP_i表示CSI的第i个子载波的时间序列，则m个子载波的时间序列用k×m的矩阵HP＝[HP₁,HP₂,HP₃,…,HP_m]表示；让HP中的每一列的每一个元素都减去该列的平均值，得到标准化后的计算的k×k协方差矩阵S，并求出S的特征值，选出其中n个特征值对应的k×1的特征向量e₁、e₂、……e_i……e_n；其中1≤i≤n；

最后，根据公式计算出k×1的呼吸信号breathSignal，其中α_i是权重系数，1≤i≤n。

8.根据权利要求7所述的一种复杂环境下基于信道状态信息监测睡眠的方法，其特征在于：所述n个特征值为最大的2个特征值。

9.根据权利要求7所述的一种复杂环境下基于信道状态信息监测睡眠的方法，其特征在于：所述

10.根据权利要求1-9任一所述的一种复杂环境下基于信道状态信息监测睡眠的方法，其特征在于：步骤四所述利用呼吸信号计算用户的呼吸速率的具体过程如下：对于一个时间窗口内获得的呼吸信号breathSignal，首先提取出其中关于幅度的信息，绘成波形图，两个波峰之间的间隔就是用户呼吸一次的时间；然后通过计算获得用户的呼吸周期E，其中p_i是第i对相邻波峰值时间间隔，u是相邻波峰对数；最后通过计算R＝60/E来获得用户在这一个时间窗口内的呼吸速率。