一种增强型室内无源被动人体定位方法
【专利说明】一种增强型室内无源被动人体定位方法
[0001] 方法领域
[0002] 本发明属于无线定位领域，具体涉及一种增强型室内无源被动人体定位方法。
【背景技术】
[0003] 基于位置的服务给人们的生活带来了极大的方便。基于无线方法的无源被动定位 作为定位方法的组成部分之一，其无需用户携带任何定位相关的设备便可以对人体进行实 时精确定位。该方法在许多领域发挥着巨大作用，包括安全防护、入侵检测、医疗看护等。因 此大量的无源被动无线定位系统被相继研宄与开发。
[0004] 无源被动无线定位方法起初采用易于获取的信号强度信息（RSS)作为信号特征。 大部分的无源被动无线定位系统基于人体对无线信号遮挡效应利用多链路数据融合方法 来定位人体位置。然而在室内环境下，无线信号遭受多径效应影响，RSS值具有不稳定性。 另外，当人体远离视距路径时，RSS对移动人体感知能力极弱。因此，无源被动无线定位系 统的精度往往依赖于密集的设备部署，大量的现场指纹采集等方法。然而这些方法给无源 被动定位系统带来了巨大的开销，一定程度上限制了无源被动无线定位系统的应用。为了 取得低开销、高精度的无源被动定位，大量的学者探索利用无线信道物理层信息来实现无 源被动无线定位。信道状态信息是一种常用的、细粒度的信号特征，其在一定程度上可以描 述多径传播特征，有利于实现室内高精度的无源被动定位。
[0005] 近些年来，随着WLAN和0FDM方法的快速发展，基于信道状态信息的无源被动无线 定位方法被给予了极大的关注。MonoPHY和Pilot系统率先取得了基于信道状态信息的无 源室内被动定位，MonoPHY甚至可以利用单条通信链路实现大面积的无源被动无线定位，这 对于智能家居、安全防护系统的发展具有巨大的推进作用。然而值得注意的是，大量的定 位盲点依然存在感兴趣区域内，同时室内无源被动定位的精度依然无法达到令人满意的程 度。减少定位盲点，提高精度通常采取措施是增加设备部署密度。这样又将必然导致系统开 销的增加。因此为了能实现利用少量的设备来实现大范围、无盲点、高精度室内无源被动定 位，本发明提出一种增强型室内无源被动定位方法。本发明通过利用信道状态信息来评估 接收机敏感度大小以调整接收机至高度敏感位置，以此达到单通信链路下最高检测和定位 精度。本发明采用先进的贝叶斯定位方法，基于统计概率理论实现对人体位置的定位。通 过以上方法，本发明实现了大范围、高精度的室内无源被动定位。
【发明内容】
[0006] 本发明的目的在于提供一种利用从普通商业网卡上获取的信道状态信息来评估 室内多径信号变化表现的敏感度，调整接收机至高敏感位置，利用贝叶斯定位方法，实现 对人体位置的最大概率推断的增强型室内无源被动人体定位方法。
[0007] 本发明的目的是这样实现的：
[0008] (1)离线训练：
[0009] (1. 1)从网卡中采集信号特征信息；
[0010] (1. 1. 1)从网卡中获取物理层信号信道状态信息；
[0011] (1. 1. 2)提取数据包中每个子载波的振幅值，所有子载波振幅值集合作为信号特 征信息；
[0012] (1. 2)计算接收机敏感度因子大小，调整接收机位置；
[0013] (1. 2. 1)采集一定量静态环境状态下的信号特征信息；
[0014] (1. 2. 2)利用采集的数据来计算接收机的敏感度因子，如果接收机敏感度较低则 调整接收机位置，重复步骤（1. 2. 1)，直到获取较高的接收机敏感度；
[0015] (1. 3)计算位置信号指纹特征，构建位置信号指纹数据库；
[0016] (1. 3. 1)测试人员站于指定采样位置，包括无测试人员存在的情况；
[0017] (1. 3. 2)接收机采集一定量当前状态下的信号特征信息，计算信号特征模型参数， 将其作为位置指纹信号特征存储于数据库中；
[0018] (1. 3. 3)测试人员更换采样位置，重复步骤（1. 3. 2)操作，直到采集完所有采样位 置对应的信号指纹特征信息；
[0019] ⑵实时定位：
[0020] (2. 1)实时采集信号特征信息；
[0021] (2. 1. 1)从网卡中获取物理层信号信道状态信息；
[0022] (2. 1. 2)提取数据包中每个子载波的振幅值，所有子载波振幅值集合作为信号特 征信息；
[0023] (2. 2)实时人体出现检测；
[0024] (2. 2. 1)实时获取检测信号特征信息；
[0025] (2. 2. 2)根据静态状态下的信号模型，计算无人出现的概率，如果其概率小于设定 阈值则进行人体定位，否则继续步骤（2. 2. 1);
[0026] (2. 3)如果步骤（2. 2)检测有人体出现则对人体进行定位，否则继续执行步骤 (2. 1)；
[0027] (2. 3. 1)读取数据库位置信号指纹信息，计算检测信号特征对应各个采样位置的 概率；
[0028] (2. 3. 2)对比检测信号在各个位置处概率大小，最大概率值所对应的位置即为人 体出现的位置。
[0029] 本发明的有益效果在于：
[0030] 本发明提出一个增强型室内无源被动人体定位方法，该方法可利用信道状态信息 来计算接收机对周围环境改变的敏感度，通过调整接收机位置可达到较大能力感知环境变 化。对于相同设备、同等规模定位区域来说，该方法可以大大降低定位区域内的盲点个数， 甚至可以覆盖更广的定位区域内或降低设备使用量，降低系统部署开销。
[0031] 本发明通过调整接收机至较高的接收机敏感度可以提高传统的室内无源被动定 位精度，能够取得大规模定位区域下的高精度室内无源被动定位。
【附图说明】
[0032] 图1是本发明第一实施例提供的增强型室内无源被动人体定位方法的流程图；
[0033] 图2是本发明第二实施例提供的增强型室内无源被动人体定位方法的离线训练 示意图；
[0034] 图3是本发明第三实施例提供的增强型室内无源被动人体定位方法的实时定位 示意图。
【具体实施方式】
[0035] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。
[0036] 本发明公开了一种增强型室内无源被动人体定位方法。所述方法包括两个阶段： 离线训练与实时定位。离线训练阶段包括：采集信号特征信息；计算接收机敏感度因子大 小，调整接收机至高敏感度的位置；计算位置信号指纹特征，构建位置信号指纹数据库。实 时定位阶段包括：实时采集环境信号特征信息，检测人体是否出现；当人体出现时，进行指 纹信号特征匹配，对人体进行定位。
[0037] 为实现上诉发明目的，本发明提供一种增强型室内无源被动人体定位方法，该方 法实现包括以下两个阶段：
[0038] 阶段A:离线训练；
[0039] 阶段B:实时定位；
[0040] 其中阶段A包括以下步骤：
[0041] 步骤A1 :从网卡中采集信号特征信息；
[0042] 步骤A2 :计算接收机敏感度因子大小，调整接收机位置；
[0043] 步骤A3 :计算位置信号指纹特征信息，构建位置信号指纹数据库。
[0044] 阶段B包括以下步骤：
[0045] 步骤B1 :实时采集信号特征信息；
[0046] 步骤B2 :实时人体出现检测；
[0047] 步骤B3 :如果步骤B2检测有人体出现则对人体进行定位，否则继续执行步骤B2。
[0048] 所述步骤A1中的信号特征信息是指子载波的振幅信息，其所述提