运动物体反射无线信号的识别方法
【专利摘要】本发明公布了一种运动物体反射无线信号的识别方法，无线传输环境中的发射端为无线信号发射设备；无线传输环境中的接收端是与发射端对应的无线信号接收器；其特征是，无需修改无线信号发射端和接收端设备，通过无线信号接收端的天线阵列来接收信号，通过信号处理方法合并直接通路信号和静态物体反射路径的信号为一条静态路径信号，在信号识别过程中自动识别静态路径信号的到达角度和运动物体反射路径的信号的到达角度，从而识别出运动物体反射的无线信号。本发明技术方案对设备要求低，不需要改动硬件，能够部署在常见的商业无线设备，实施快速、方便，低成本，高效益。
【专利说明】
运动物体反射无线信号的识别方法
技术领域
[0001] 本发明涉及无线信号技术领域，尤其涉及一种运动物体反射无线信号的识别方 法。
【背景技术】
[0002] 无线信号在传输过程中，不仅仅通过收发设备之间的直接通路到达接收端，同时 也会经过传输环境中的物体(地面、人、墙、家具等)反射到达接收端，这也被称为多径传输。 当接收端采用天线阵列接收信号时，不同传输路径(直接通路和反射路径)上的信号到达该 天线阵列的角度不同，该角度被称为传输信号的到达角度。当在无线信号的传输空间中存 在有一个正在运动的物体，该物体会反射无线信号被接收端所接收。如果能分辨出该运动 物体反射信号及其达到角度，就能从中获得许多有关该活动物体的物理信息，如位置、形 状、运动轨迹等。
[0003] 然而，不同传输路径的信号最后叠加在一起被接收端接收，必须通过处理接收到 的信号，把活动物体反射路径的信号分离出来并识别其到达角度。
[0004] 1986年，美国Ralph O.Schmidt在文献l(Multiple emitter location and signal parameter estimation,IEEE transactions on antennas and propagation,AP-34(3) :276-280,Mar. 1986)中提出了一种解决方案：多重信号分类算法(Multiple Signal Classification，MUSIC)，利用自相关矩阵特征值分解的方法来区分在接收端天线阵列处 叠加在一起的多个入射信号，并估计它们各自的到达角度。然而，该方法要求接收端的天线 阵列的天线数多于入射信号，这样才能把所有信号区分开并准确估计各个信号的到达角 度。当接收端天线阵列的天线数少于入射信号的数量时，该算法会把几个角度接近的入射 信号当作一个入射信号来识别，造成被识别出的入射信号的到达角度不准确。对于日常消 费级无线信号收发器，如WiFi网卡、路由器、RFID读卡器等，受成本和尺寸限制，其天线数往 往只有3-4根，远远少于一般多径传输环境中的信号数，无法满足该方法的应用要求。
[0005] 2013年，英国Xiong Jie在文献2(ArrayTrack:A Fine-Grained Indoor Location System，NSDI 13)中首次提出了用 WiFi 信号的信道信息（Channel State Information， CSI)作为MUSIC算法的输入来识别多径传输环境下直接通路的信号并估计其到达角度，该 方法实现在开放访问无线平台(Warp)上，并且需要4-8根天线，这在商用WiFi网卡上很难实 现。并且该方法同样受天线数量的限制，只能保证识别直接通路信号，无法保证识别出动态 物体的反射信号。
[0006] 2014年，英国的Jon Gjengset在文献3(Phaser:Enabling Phased Array Signal Processing on Commodity WiFi Access Points，Mobicom 14)中提出了一种方案，通过连 接并同步两块商用WiFi网卡，来获得5根可使用天线，提高直接通路信号的到达角度的估计 精度。然而，该方法同样不能保证识别出运动物体的反射信号并估计到达角度。
[0007] 20 15年，美国的Manikanta Kotaru在文献4 ( SpotFi : Dec imeter Leve 1 Localization Using WiFi,Sigcomm'15，P269-282)中提出了一种解决方案：利用WiFi网卡 提供的30个子载波上的信息，增加虚拟天线的数量，从而降低普通WiFi网卡天线数对信号 区分及到达角度估计的影响。然而，该方法只是在对信号进行估计和区分时，增加了信号到 达时间估计的维度，只能有限地提高可识别的路径数量。在实际的多径传播中，除了直接通 路的传输路径和运动物体的反射路径外，还存在许多静态物体反射的传输路径。如果存在 一条由静态物体反射的信号，其到达接收端的到达时间与运动物体反射的信号到达接收端 天线阵列的到达时间十分接近，受实际物理天线数量的限制，这两个入射信号也会被多重 信号分类算法当作一个信号识别，无法准确识别出运动物体反射的无线信号。在真实的室 内环境中，受空间限制，静态物体反射的信号的到达时间与动态物体反射的信号的到达时 间十分接近，会被多重信号分类算法当作一个信号进行识别。除此之外，该解决方案也不能 区分被识别出的入射信号中，哪些信号是由运动物体反射的信号，哪些是静态物体反射的 信号。
【发明内容】
[0008] 为了克服上述现有技术的不足，本发明提供一种运动物体反射无线信号的识别方 法，利用信号的相干特性，能够在商业无线收发设备的有限天线数量限制下，不对硬件做任 何修改，通过采用无线信号接收端的天线阵列来接收信号，通过信号处理方法把无关的直 接通路信号和静态物体反射的信号当作一个入射信号一一静态路径信号，减少需要识别的 信号数量，同时估计该静态路径信号以及运动物体反射的信号的到达角度，并从这些估计 出的信号的到达角度中识别出运动物体反射的无线信号的到达角度。
[0009] 本发明的原理是：直接通路的信号和所有静态物体反射路径的信号之间是相干 的，在利用多信号分类算法(Multiple Signal ClaSsificati〇n(MUSIC))时，相干信号会被 合并当作一个信号，不会被区分开，在本发明中，利用信号的相干性来减少无关信号（相干 的静态物体反射路径信号以及直接通路信号）。本发明将被合并为一个信号的相干信号称 为静态路径信号；而运动物体的反射信号被称为动态路径信号。静态路径信号和动态路径 信号是不相干的，在充足的天线数量的情况下，能够被MUSIC算法准确区分开并估计到达角 度。这样，即使在环境中有很多静态物体反射信号，但需要被识别并估计到达角度的信号只 包括一条合并后的静态路径信号和若干条运动物体反射的动态路径信号，大大减少了需要 识别的信号数量，降低了对天线数的要求，使得在商业无线信号收发设备的有限天线数下， 也能够识别并估计运动物体的反射信号的到达角度。除此之外，利用静态路径信号较高的 稳定性而运动物体的反射信号有时无法被接收端收到的特性，本发明通过比较在较短窗口 内根据各角度被识别出的稳定性差异自动区别运动物体的反射信号和静态路径信号的到 达角度。
[0010] 本发明提供的技术方案是：
[0011] -种运动物体反射无线信号的识别方法和到达角度的估计方法，无需修改硬件设 备，通过采用无线信号接收端的天线阵列来接收信号，通过信号处理方法把无关的直接通 路信号和静态物体反射的信号融合为一条静态路径信号，减少需要被识别的信号数量，同 时估计该静态路径信号以及运动物体反射的信号的到达角度，并从这些估计出的信号的到 达角度中识别出运动物体反射的无线信号的到达角度;包括以下步骤：
[0012] 1)利用接收端有限的天线搭建一个天线间隔不超过所使用的无线信号波长一半 的均匀线性天线阵列；
[0013] 发射端为无线信号发射设备(如WiFi设备、RFID标签）；接收端是与发射端对应的 无线信号接收器，用现有的天线搭建均匀线性天线阵列；例如，采用商用WiFi收发系统，可 以使用2.4GHz或者5GHz的WiF信号，常见的商用Wi-Fi网卡支持连接三根天线，可以用来构 建一个三天线的均匀线性天线阵列，天线间隔不超过所使用的2.4GHz或者5GHz的WiFi信号 的半波长。天线阵列的间隔应由具体无线信号收发设备所采用的信号的波长来决定。另外， 如果某些无线系统能提供更多的天线搭建天线阵列，能获得更好的效果，例如常见RFID读 写器能提供4根天线。
[0014] 本发明一实施例中，无线信号发射设备为WiFi设备;无线信号接收设备为WiFi设 备;无线信号为2.4GHz或5GHz信号；均匀线性天线阵列中的天线数量为三根。具体实施中， 还可以选择RFID标签作为无线信号发射设备;无线信号接收设备为RFID阅读器;无线信号 为RFID设备所使用的无线信号;均匀线性天线阵列中的天线数量为四根。
[0015] 2)接收端采集不同天线上的信道信息；
[0016] 常见的无线信号收发系统都能提供信道信息来描述信号通过无线信道传输后振 幅和相位的变化一一无线信道带来的衰减和相移。例如在商用WiFi设备上，信道信息一般 表现为通道状态信息(Channel State Information(CSI))，它体现了无线信号从发射端发 出后通过无线信道传输到达接收端所产生的振幅衰减和相位漂移。假设接收端的天线阵列 由M根天线组成，在采样时刻t，获得M根接收天线的各自采集的信道信息，构成天线阵列信 号向量X(t):
[0017] X⑴=…,x.M(f)]T = SLi a.(0,:)~⑴ + ~⑴ （式 1)
[0018]式1中，xm(t)是第m根天线上采集到的信道信息;n表示到达接收天线阵列的不同 路径的信号数;表示第i条路径的信号到达接收端的天线阵列的到达角度;aOO表示第i 条路径的信号在接收端的天线阵列上的导向向量; Sl(t)是第i条路径的信号到达接收端天 线阵列的第一根天线的衰减和相移;N(t)是噪声向量。
[0019] 由于直接通路信号和静态物体反射的信号的传输路径随时间是稳定不变的，相互 之间具有相同的中心频率和固定的相位差，因此这些信号是相干的。本发明中用s s>1(t)表 示直接通路信号到达接收端天线阵列第一根天线的衰减和相移，则直接通路和静态物体反 射路径的信号集合中的第i个信号到达第一根天线的衰减和相移为 Ss,40=1,lSs>1(t)， as>1是该信号与直接通路信号的固定相位差，是个常数。运动物体反射的信号（动态路径信 号）的传输路径是不断随时间变化的，因此和静态路径信号具有时变的相位差，彼此之间是 不相干的。因此，当有运动的物体在无线传输环境中存在时，天线阵列的信号向量为： X⑴=1,4(0，…⑴]T
[0020] = S.f=i a(仏.)、(0+ ~(〇 =SL + S3
[0021] 式2中，X(t)为在t时刻具有M根天线的天线阵列的信号向量;Xm(t)是第m根天线上 采集到的信道信息;n表示到达接收天线阵列的不同路径的信号数；0:表示第i条路径的信 号到达接收端的天线阵列的到达角度;a(0〇表示第i条路径的信号在接收端的天线阵列上 的导向向量 ;Sl(t)是第i条路径的信号到达接收端天线阵列的第一根天线的衰减和相移;N (t)是噪声向量;ns是直接通路和所有静态物体反射路径的信号集合中的信号总数;nm是运 动物体反射的信号数;ss>1(t)表示直接通路信号到达接收端天线阵列第一根天线的衰减和 相移;SsWOiauSsWt)表示直接通路和静态物体反射路径的信号集合中的第i条路径的 信号到达第一根天线的衰减和相移， as>1是该信号与直接通路信号的固定相位差常数；9S>1 表示直接通路和静态物体反射路径的信号集合中的第i条路径的信号到达接收端的天线阵 列的到达角度;a(0s>1)表示直接通路和静态物体反射路径的信号集合中的第i条路径的信 号在接收端的天线阵列上的导向向量;表示第i个动态反射路径信号到达接收端天 线阵列第一根天线的衰减和相移;9^表示第i条动态反射路径的信号到达接收端的天线阵 列的到达角度;a(0 m>1)表示第i条动态反射路径的信号在接收端的天线阵列上的导向向量。 [0022]直接通路信号和所有静态物体反射的信号在式2中融为一个信号，在本发明中被 称为静态路径信号，其导向向量是直接通路信号和各静态物体反射路径信号的导向向量的 叠加，其到达第一根天线的衰减和相移就是直接通路信号到达第一根天线的衰减和相移。 [0023] 3)以天线阵列接收的信号向量的若干次采样为输入，运行MUSIC算法；
[0024] 多重信号分类算法(Multiple Signal Classification，MUSIC)是美国Ralph 0?Schmidt在文南犬1(Multiple emitter location and signal parameter estimation, IEEE transactions on antennas and propagation ,AP_34(3): 276-280,Mar ? 1986)中记 载的多重信号分类方法，利用该方法，能够分类由上述式2中得到的各个信号(融合后的静 态路径信号和其他动态路径信号）并估计其导向向量获得到达角度信息。如果动态路径信 号存在并被接收端接收到，MUSIC算法的输出就是识别出一条静态路径信号和至少一条动 态路径信号，以及这些信号的参数一到达角度；
[0025] 4)自动识别动态路径信号的到达角度:在一个较短的时间窗口里多次识别各路径 的信号及到达角度，利用静态路径信号和动态路径信号稳定性的差异，区分出属于动态路 径信号的到达角度；由此识别出静态路径信号和动态路径信号；动态路径信号的到达角度 就是运动物体反射信号的到达角度。
[0026] 与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0027] 本发明提供一种运动物体反射无线信号的识别方法，利用多信号分类算法 (Multiple Signal Classification(MUSIC))及信号相干性，将无关的直接通路信号和静 态物体反射的信号合并为一个信号，准确区分开运动物体的反射信号(动态路径信号)和静 态路径信号及其到达角度。本发明通过合并无关信号，节约了识别动态路径信号对天线数 的要求，使得可以在日常使用的无线收发设备上实现对活动运动物体的反射信号的识别及 其到达角度信息的估计，利用识别出的动态路径信号和静态路径信号及其到达角度，可进 一步识别并理解环境中运动物体的行为。
[0028] 本发明提供方法对设备要求低，在一些常见商业无线信号收发器上实现，只需要 现有的3-4根天线就能实现，不需要改动硬件，因此，本发明提供的技术方案能够部署在常 见的商业无线设备上（如WiFi网卡、WiFi路由器、RFID读写器等），实施快速、方便，低成本， 尚效:fii。
【附图说明】
[0029] 图1是本发明实施例中搭建的Wi-Fi天线阵列收发系统；
[0030] 其中，（a)为发射端(Wi-Fi设备）；（b)为接收端(设有均匀线性天线阵列的Wi-Fi网 卡，Wi-Fi网卡支持三根天线口，分别连接三根天线，天线间隔不超过半波长）。
[0031] 图2为本发明实施例中识别运动的人的反射信号的到达角度的方法流程框图。
【具体实施方式】
[0032] 下面结合附图，通过实施例进一步描述本发明，但不以任何方式限制本发明的范 围。
[0033] 本发明提供一种运动物体反射无线信号识别方法，基于无线信号天线阵列收发系 统和处理服务器，利用多信号分类算法(Multiple Signal Classification(MUSIC))将相 干信号合并为一个信号，准确区分开运动物体的反射信号(动态路径信号)和静态路径信号 并识别其到达角度。包括如下步骤：
[0034] 1)搭建无线信号天线阵列收发系统，包括发射端和接收端;接收端用天线阵列接 收无线信号；
[0035]发射端为无线信号发射设备(如WiFi设备、RFID标签）；接收端是与发射端对应的 无线信号接收器，用现有的天线搭建均匀线性天线阵列；在本发明实施实例中采用商用 WiFi收发系统，并使用5GHz的WiF信号，常见的商用Wi-Fi网卡支持连接三根天线，可以用来 构建一个三天线的均匀线性天线阵列，天线间隔不超过5GHz的WiFi信号的半波长(如图1所 示）。天线阵列的间隔应由具体无线信号收发设备所采用的信号的波长来决定。另外，如果 某些无线系统能提供更多的天线搭建天线阵列，能获得更好的效果，例如常见RFID读写器 能提供4根天线。
[0036] 2)接收端采集天线阵列的不同天线上的信道信息；
[0037]本发明实施实例中采用WiFi网卡，接收端采集不同天线上的信道信息是每个天线 上测得的CSI彳目息；
[0038] 3)每次采样获得接收端的天线阵列中的每根天线测量到的信道信息并构造信号 向量；
[0039]以天线阵列接收的信号向量的若干次采样(具体次数由采样频率和天线数决定， 本发明实施实例中，3根接收天线，2000Hz采样频率，每次用90个采样为输入;一般10个以上 的采样效果比较好;采样频率在1000Hz以上比较好)为输入，运行MUSIC算法，输出识别的各 个路径的信号并估计其导向向量获得到达角度信息:如果动态路径信号存在并被接收端接 收到，MUSIC算法的输出就是识别出一条静态路径信号和至少一条动态路径信号(具体由天 线数量和实际存在动态路径信号数量决定），以及这些信号的参数一一到达角度；
[0040] 4)自动识别动态路径信号的到达角度；
[0041] 在一段较短的时间窗口内（0.3s以上)连续多次（15次以上)估计各路径信号的到 达角度，始终能被识别出的到达角度是静态路径信号的到达角度；由于运动物体反射的信 号较弱且有时无法到达接收端，有时探测不到的角度就是动态路径信号的到达角度，例如 连续20次测量，至少有1次探测不到，则该角度属于动态路径信号的到达角度；
[0042] 在本发明实施例中，根据路径信号被探测到的概率来区分静态路径信号和动态路 径信号:能100%被探测到的路径信号为静态路径信号，被探测到的角度为静态路径信号的 到达角度;其余为动态路径信号，被探测到的角度为动态路径信号的到达角度；
[0043] 5)动态路径信号的到达角度就是运动物体反射的信号的到达角度，由此识别出运 动物体反射的信号并估计出其到达角度。
[0044]以下实施例采用常见Wi-Fi设备作为信号发射端，用日常商业WiFi网卡(如Intel 5300网卡、Atheros AR9580网卡、Atheros AR9590网卡等）安装在一台个人电脑上作为信号 接收端，有一个人在传输环境内自由活动，用本发明提供方法来识别该活动的人的反射信 号和信号的到达角度，包括如下步骤：
[0045] 1)搭建系统：
[0046]用商业WiFi网卡支持的三根天线口分别连接三根天线，构建一个天线间隔不超过 半波长的均匀线性天线阵列，如图1所示。本发明实例中采用Intel 5300网卡来搭建系统， 使用5GHz的WiFi信号，40MHz带宽。本实例由1个发射端、1个接收端、1台服务器组成。
[0047]利用该天线阵列识别运动物体的反射信号及其到达角度的具体过程的流程如图2 所示，包括以下步骤：
[0048] 2)发射端使用1根发射天线，以每秒2000个包的速率发射信号(每个包对应一次信 道采样，这里相当于2000Hz的采样率;一般采用1000Hz以上的速率比较好），接收端的天线 阵列接收该信号，并采集信道信息发送给服务器。
[0049] 在WiFi网卡上，信道信息通过信道状态信息（Channel State Information)来表 示，本实例采用Intel 5300网卡，采用5GHz的WiFi信号，40MHz的带宽，发射端通过1根天线 发射信号，接收端用3根天线构成的均匀线性天线阵列来接收信号，每收到一个WiFi信号 包，接收端的Intel 5300网卡都会获得90个CSI信息，其中每对收发天线对会在30个子载波 上获得对应的30个CSI信息，3对收发天线对，共90个CSI信息。
[0050] 3)对于在t时刻接收到的WiFi包，选择一个固定的子载波，获得3个CSI信息构成该 天线阵列的接收信号向量；
[0051 ]对于在t时刻接收到的WiFi包，对于接收端的3根天线，选择一个固定的子载波，例 如第10号子载波，可以获得3个CSI信息构成该天线阵列的接收信号向量:X(t) = [X1(t)，x2 (t)，X3(t)]T。
[0052] 4)多个WiFi包的测量信息构成多次采样的信号向量作为输入，运行MUSIC算法，输 出各路径信号的到达角度；
[0053]对于WiFi网卡，每个包提供一次信道信息采样，缓存够足够数量的包（10个以上效 果较好，具体根据发射包的速率和可用天线数决定，本实例采用90个)的测量信息构成信号 向量作为输入，运行MUSIC算法并输出各路径信号的到达角度。
[0054] 5)自动识别动态路径信号的到达角度：
[0055]本实例在0.4s内连续识别并估计各路径信号的到达角度20次，计算每个角度被探 测到的次数，能100%被探测到的角度为静态路径信号的到达角度，至少有1次未被识别出 的角度为该活动人的反射信号的到达角度。
[0056]需要注意的是，公布实施例的目的在于帮助进一步理解本发明，但是本领域的技 术人员可以理解:在不脱离本发明及所附权利要求的精神和范围内，各种替换和修改都是 可能的。因此，本发明不应局限于实施例所公开的内容，本发明要求保护的范围以权利要求 书界定的范围为准。
【主权项】
1. 一种运动物体反射无线信号的识别方法，无线传输环境中的发射端为无线信号发射 设备;无线传输环境中的接收端是与发射端对应的无线信号接收器;其特征是，无需修改无 线信号发射端和接收端设备，通过采用无线信号接收端的天线阵列接收信号，通过信号处 理方法分离而识别出运动物体反射的无线信号，包括如下步骤： 1) 利用无线信号接收端的天线搭建一个均匀线性天线阵列;所述均匀线性天线阵列中 的天线数量至少为=根;所述多根天线之间的间隔不超过所使用的无线信号波长的一半； 2) 接收端采集所述均匀线性天线阵列中多根天线上的信道信息，构成天线阵列信号向 量;所述信道信息表示无线信号从发射端天线发出经过无线信道传输被接收端天线接收所 产生的衰减和相移； 3. W步骤2)所述天线阵列信号向量的多次采样作为输入，通过多重信号分类算法进行 信号分类并估计信号的到达角度，将相干的直接通路信号和所有静态物体反射信号融为一 个信号，所述融为一个的信号被识别为静态路径信号;将运动物体反射的无线信号识别为 动态路径信号;所述静态路径信号和所述动态路径信号不相干。2. 如权利要求1所述运动物体反射无线信号的识别方法，其特征是，所述无线信号发射 设备为WiFi设备或RFID标签;所述无线信号接收设备为与发射设备对应的WiFi设备或RFID 阅读器。3. 如权利要求1所述运动物体反射无线信号的识别方法，其特征是，所述无线信号发射 设备为WiFi设备;所述无线信号接收设备为WiFi设备;所述无线信号为2.4G化或5G化信号； 所述均匀线性天线阵列中的天线数量为=根。4. 如权利要求1所述运动物体反射无线信号的识别方法，其特征是，所述无线信号发射 设备为RFID标签;所述无线信号接收设备为RFID阅读器;所述均匀线性天线阵列中的天线 数量为四根。5. 如权利要求1所述运动物体反射无线信号的识别方法，其特征是，步骤2)所述天线阵 列信号向量通过式1构建得到： 设定接收端的天线阵列由M根天线组成，在采样时刻t，获得M根接收天线的各自采集的 信道信息，通过式1构成天线阵列信号向量X(t):式1中，xm(t)是第m根天线上采集到的信道信息;n表示到达接收天线阵列的不同路径的 信号数;01表示第i条路径的信号到达接收端的天线阵列的到达角度;a(0i)表示第i条路径 的信号在接收端的天线阵列上的导向向量;Si(t)是第i条路径的信号到达接收端天线阵列 的第一根天线的衰减和相移;N(t)是噪声向量。6. 如权利要求5所述运动物体反射无线信号的识别方法，其特征是，当有运动物体在无 线传输环境中存在时，所述天线阵列信号向量表示为式2: X(t) = [Xl(t)，...，XM(t)]T 式2中，X(t)为在t时刻具有M根天线的天线阵列的信号向量;Xm(t)是第m根天线上采集 到的信道信息;n表示到达接收天线阵列的不同路径的信号数；01表示第i条路径的信号到 达接收端的天线阵列的到达角度;a(0i)表示第i条路径的信号在接收端的天线阵列上的导 向向量;si(t)是第i条路径的信号到达接收端天线阵列的第一根天线的衰减和相移;N(t) 是噪声向量;ns是直接通路和所有静态物体反射路径的信号集合中的信号总数;nm是运动物 体反射的信号数；Ss,l(t)表示直接通路信号到达接收端天线阵列第一根天线的衰减和相 移;33,1(*)=〇3,133,1(*)表示直接通路和静态物体反射路径的信号集合中的第1条路径的信 号到达第一根天线的衰减和相移，Os, 1是该信号与直接通路信号的固定相位差常数；0S,1表 示直接通路和静态物体反射路径的信号集合中的第i条路径的信号到达接收端的天线阵列 的到达角度;a(0s,i)表示直接通路和静态物体反射路径的信号集合中的第i条路径的信号 在接收端的天线阵列上的导向向量;Sm,i(t)表示第i个动态反射路径信号到达接收端天线 阵列第一根天线的衰减和相移;Vi表示第i条动态反射路径的信号到达接收端的天线阵列 的到达角度;a(0m,i)表示第i条动态反射路径的信号在接收端的天线阵列上的导向向量。7. 如权利要求1所述运动物体反射无线信号的识别方法，其特征是，步骤3)所述采样为 10次W上;采样频率至少1000化。8. 如权利要求1所述运动物体反射无线信号的识别方法，其特征是，步骤3)所述多重信 号分类算法为文南犬！（Multiple emitter location and signal parameter estimation, IEEE transactions on antennas and propagation ,AP-34(3): 276-280 ,Mar. 1986)中记 载的多重信号分类方法MUSIC。9. 如权利要求1所述运动物体反射无线信号的识别方法，其特征是，步骤3)通过估计信 号的到达角度识别所述运动物体反射无线信号，具体通过在一个时间窗口里多次探测，识 别静态路径信号的到达角度和动态路径信号的到达角度，通过静态路径信号和动态路径信 号稳定性的差异区分出属于动态路径信号的到达角度。10. 如权利要求9所述运动物体反射无线信号的识别方法，其特征是，所述在一个时间 窗口里多次探测，所述时间窗口为〇.3sW上;所述多次为15次W上;多次探测过程中至少有 1次探测不到的信号到达角度被识别为动态路径信号的到达角度。
【文档编号】G01S5/02GK105911520SQ201610445802
【公开日】2016年8月31日
【申请日】2016年6月20日
【发明人】张大庆, 李翔, 李晟洁, 王亚沙
【申请人】北京大学