一种利用LTE信号信道状态信息实现运动检测的方法与流程

本发明属于无线通信的技术领域，涉及一种利用lte信号信道状态信息实现运动检测的方法。

背景技术

近年来随着无线通信技术的快速发展，无线射频信号已经从单纯的通信功能延伸为感知环境变化的工具。发射机发出的信号会在无线传播环境内的各种物体上反射，形成多径最后到达接收机，多径信号中携带着无线传播信道中的相关信息。

无线通信信号作为一种相干辐射源，在电磁波传播的任意方向和任意路径上其都具有明确的幅度和相位。在空间的任一平面，二维波前就是一张全息图，它编码了电波传播过程中经过的所有物体的三维信息。目标物体对电磁波的反射、散射和衍射等行为都会影响发射机到接收机之间的传播信道。接收机通过分析传播信道的变化可以发现运动的目标，通过分析信道变化的规律可以进行动作识别。

传统上运动检测是雷达系统的主要功能，但是雷达系统一般需要专用的频谱资源和独特的信号格式，同时其还需要专用的设备来发射和接受信号。近年来，基于外辐射源的目标检测、运动识别等研究逐渐获得了人们的关注。研究人员使用较多的外辐射源是wi-fi信号，但是wi-fi信号一般只覆盖在商场、酒店、家庭等室内热点区域，同时其信号传输在时间上是不连续的，无法实现长时间大范围观测。相比而言，移动通信信号是一种无缝覆盖、连续发射、永不停歇的辐射源。利用其进行运动检测的优点包括：

1)、使用外辐射源，信号无时不在、无处不在；不需要频率规划，不需要大功率高成本的信号发射装置。

2)、通信信号具有确定的帧格式，可以进行时频同步，对目标进行长时间观测和相干累积。

3)、移动终端可同时观测到多个基站的信号，每个基站有独立的小区编号，可同时使用多路传播信道的信息。

4)、移动终端具有强大的运算能力，目标探测可以与无线通信共享射频链路和部分信号处理模块。

lte作为典型的移动通信信号，具有上述的所有优点。基于lte信号的运动检测方法能够克服传统雷达系统以及基于wi-fi信号进行运动检测的缺陷，具有很大的应用价值。

技术实现要素：

本发明针对基于wi-fi的检测方法覆盖范围较小且无法实现连续观测；基于雷达的检测方法则需要配置专用的资源才能够工作的问题，提出了一种利用lte信号信道状态信息实现运动检测的方法，实现了lte信号状态信息的提取，利用信道状态信息来感知信道环境的变化，能在移动终端上实现入侵检测、手势控制和目标跟踪等应用。

具体步骤如下：

步骤一、在小基站或室内环境下，基于3gpp协议标准使用小区参考信号获取频域信道响应，解调转化为时域信道响应，并对主径上的时域信道响应进行提取；

频域信道响应由下式表示：

h(f,t)为频域信道响应的真实值，为频域信道响应的估计值；n(f,t)为频域信道响应下方差为σn²的噪声。

时域信道响应由下式表示：

h(t)＝hs+hd(t)+z(t)

其中，hs为时域信道响应中的静止部分；hd(t)为时域信道响应中受人体运动影响的动态部分，z(t)为时域信道响应下方差为σz²的噪声。当小区参考信号(crs)占据n个子载波时，有如下换算关系，σz²＝σn²/n。

步骤二、对提取的主径上的时域信道响应进行数据预处理，依次消除频偏和随机噪声，得到纯净的时域信道响应；

消除频偏具体步骤如下：

首先，通过平滑或锁相环估计出频偏信息；

1)、平滑：提取一段连续时间内的主径上的时域信道响应的相位，并通过平滑窗获取频偏误差的估计。

2)、锁相环：利用锁相环跟踪主径上的时域信道响应的相位重构出频偏信息，得到估计值。

然后，利用频偏信息估计值对主径上的时域信道响应进行频偏补偿，消除频偏。

具体公式如下：

其中，f{}表示频偏估计的函数；为频偏信息的估计值；为频偏补偿后的时域信道响应。

针对频偏补偿后的时域信道响应，采用如下两种方法消除随机噪声，具体为：

1)、通过平滑窗过滤频偏补偿后的时域信道响应，经过平滑后随机噪声被抑制。

2)、利用小波去噪方法抑制噪声：首先通过小波变换分解频偏补偿后的时域信道响应，然后将小波系数低于阈值的分量视为噪声并去除，最后重构出去噪后的信号。

步骤三、针对纯净的时域信道响应，通过长平滑窗或低通滤波器过滤得到其静态部分，进而计算动态部分，实现动静信号的分离。

纯净的时域信道响应的动态部分为主径信号减去静态信号的结果；

动静信号的分离公式如下：

其中，表示纯净的时域信道响应信道信号；表示纯净的时域信道响应的静态部分；表示纯净的时域信道响应的动态部分。

提取时域信道响应静态部分的方式有以下两种方法：

1)、对纯净的时域信道响应进行长平滑获得静态部分的估计值；

长平滑窗长的设计考虑实际运动的速度和时间。

2)、通过低通滤波器过滤纯净的时域信道响应从而获得静态部分的估计值。

低通滤波器考虑运动物体的运动速度。

步骤四、利用纯净的时域信道响应的幅度，以及提取的动态信号的幅度和相位对运动状态物体进行检测。

基于幅度的实现方式，包括基于纯净的时域信道响应的幅度，和提取的动态信号的幅度；具体如下：

1)、利用反射路径的幅度波动的方差作为决策统计量来进行运动状态的检测；

时域信道响应的动态部分对应着受人体运动影响的反射路径。

如下式：

其中，t0为给定观测时刻，t表示观测窗口；v1是基于反射路径的幅度波动方差的决策统计量，当其大于阈值ρ1时，环境中存在运动的物体。

2)、利用纯净的时域信道响应的幅度波动的方差作为决策统计量来进行运动状态的检测；

如下式：

其中，v2是基于纯净的时域信道响应的幅度波动方差的决策统计量，当其大于阈值ρ2时，环境中存在运动的物体。

基于相位的实现方式，是基于提取的动态信号的相位，具体如下：

综合考虑反射路径相位变化的斜率和噪声干扰来进行物体运动状态的检测。

首先，对反射路径相位进行处理得到去噪后的反射路径相位；

然后，分别计算观测窗内相位斜率的大小，及反射路径去噪后的相位和去噪前相位的均方根误差。

最后，通过将上述两个统计量相除，获得决策统计量并进行运动状态的判断。

由下式表示：

其中，p(t)为反射路径去噪前的原始相位；sp(t)为反射路径去噪后的相位。kphase为相位斜率的统计量；rmsephase为相位均方根误差统计量。v3是基于反射路径相位的决策统计量，当其大于阈值ρ3时，环境中存在运动的物体。

上述三个阈值ρ通过恒虚警概率准则来确定，过程如下：

当信道处于静止状态时，估计误差仅包含高斯噪声；假设hs(t0)＝hs，v的累计概率分布(cdf)曲线通过数值运算获得；给定虚警概率pfa，检测阈值ρ由下式决定：

其中，pr表示概率；检测阈值ρ为由t，pfa和|hs|/σz决定的常数。

步骤五、在确定检测到运动目标后，利用反射路径的相位信息实现运动方向和速度的计算。

首先，当确定检测到运动物体后，物体的运动方向与反射路径的相位有如下关系：当反射路径的相位增加时，物体相对于收发机在向内靠近；当反射路径的相位降低时，物体在向外远离。因此利用反射路径的相位变化的趋势即斜率正负判断物体运动的方向。

同时，物体运动的速度会影响反射路径相位变化的快慢，因此利用相位变化的斜率判断运动目标的速度。

综上，物体的运动方向和速度由下式表示，

d＝sign[kphase]∈{1,-1}

其中，d表示物体的运动方向；d为1表示物体向内靠近，-1为向外远离。υ表示物体的运动速度，λ表示载波波长。

然后，若运动目标距离收发机较远时，动态路径不存在主径的时域信道响应上，此时遍历各个时延格上的幅度变化，使用上述同样的方法识别距离更远的运动目标。

步骤六、在确定检测到运动目标后，利用重新变换的频域信道响应的相位信息实现运动目标定位。

相位包括静态路径中的直射路径相位和反射路径的相位，然后利用两者计算出直射路径和反射路径的传播距离，再进行定位。

具体步骤如下：

步骤601、在观测时刻t0下，将实现动静信号分离的纯净的时域信道响应中的静态路径和反射路径变换到频域上，重构频域信道响应；

公式如下：

其中，ai(t0)表示第i条路径对应的幅度；i＝1,2,...l-1；表示第i条路径对应的时延；f为载波频率。

步骤602、分别计算反射路径和直射路径的相位，并将接收的基带数字信号进行替换；

反射路径和直射路径的相位公式如下：

其中，表示直射路径的相位，表示反射路径的相位。

替换公式如下：

其中，δf为小区参考信号(crs)的频率间隔；k表示第k个小区参考信号。

步骤603、通过最小二乘法分别对直射路径相位φlos和反射路径相位φd线性拟合，得到斜率kl和kd；

步骤604、利用斜率kl和kd分别计算直射路径和反射路径的传播路程dl(t0)和dd(t0)；

得到公式：

步骤605、根据传播路程dl(t0)和dd(t0)，得到此时运动目标存在的位置；

位置为：以发射机和接收机的位置为焦点，以dd(t0)-dl(t0)+dtr为长轴的椭圆曲线上，其中dtr为发射机和接收机之间的距离。

步骤606、使用三对收发机进行运动目标的检测，分别求出运动目标相对于每对收发机各自直射路径和反射路径的距离并绘制出对应的椭圆曲线，通过椭圆曲线的交点得到运动目标的具体位置。

本发明的优点在于：

1)、一种利用lte信号信道状态信息实现运动检测的方法，其能够基于信道状态幅度信息实现物体运动状态的实时检测，并能够基于信道状态相位信息实现物体的运动方向，速度和位置的估计；

2)、一种利用lte信号信道状态信息实现运动检测的方法，其与现有无线通信系统共享射频链路和部分信号处理模块，其利用lte信号时频同步的帧格式，能够对指定区域进行长时间观测；

3)、一种利用lte信号信道状态信息实现运动检测的方法，其不需要额外的频率规划，不需要大功率高成本的信号发射装置。

附图说明

图1是本发明一种利用lte信号信道状态信息实现运动检测的方法流程图；

图2是本发明利用lte信号信道状态信息实现运动检测的应用场景；

图3是本发明使用平滑窗和锁相环方法估计频偏信息的实例结果图；

图4是本发明算法确定阈值及虚警漏警概率的示意图；

图5是本发明实测实验中由于物体运动引起的信道变化曲线；

图6是本发明运动目标定位的示意图；

图7是本发明运动检测装置的模块示意图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明作进一步的详细说明。

本发明是一种基于无线射频信号，利用移动通信lte信号作为外辐射源，实现运动检测的方法，主要包括以下步骤：首先，实现lte信号信道状态信息的解调，并将其转化为时域信道响应；然后，对时域信道响应进行预处理进行降噪和频偏补偿；其次，通过平滑或低通滤波器过滤原始信道状态信息得到静态信号，并实现动静信号的分离。最后，利用幅度或相位相关的信息作为决策统计量来进行运动状态的检测：包括探测区域内是否有运动目标、目标的运动方向和速度；同时，在确定检测到运动目标后，通过利用动态信号的相位信息实现目标定位。本发明利用lte信号无缝覆盖、连续发射和永不停歇的特点，实现了时间和空间上连续的同时利用幅度和相位信息的运动状态检测方法。

如图1所示，具体步骤如下：

步骤一、在小基站或室内环境下，基于3gpp协议标准使用小区参考信号(crs)获取频域信道响应，解调转化为时域信道响应，并对主径上的时域信道响应进行提取；

典型应用场景如图2所示，发射机tx与接收机rx之间存在一条直射路径、一条由墙体引发的静态发射径、以及一条由运动目标引发的动态发射径。直射路径距离为dlos，运动目标到发射机和接收机的距离分别为dt和dr。无线电波遇到运动目标发生反射时的入射角为θi，反射角为θr。运动目标从a点经b点到达c点这一过程中，其到发射机和接收机的距离之和dt+dr、以及其到收发机连接线的距离dh都会发生相应变化。在室内等一般的应用场景下，受人体运动影响的反射路径叠加在主径的时域信道响应上，因此对时域信道响应进行提取时主要提取主径上的时域信道响应，后续所指的时域信道响应皆表示主径上的时域信道响应。

频域信道响应由下式表示：

h(f,t)为频域信道响应的真实值，为频域信道响应的估计值；n(f,t)为频域信道响应下方差为σn²的噪声。

在小基站和室内环境下，多径时延一般均小于1us。因此将频域信道响应转化为时域信道响应以获得更好的snr并改善信道估计的性能。对于典型的20mhz的带宽配置，在时域上可区分的多径时延为50ns，其对应的传播距离为15m，因此动态路径极有可能和主径信号叠加在一起。若考虑动态路径存在于主径上，可省略中的τ得到时域信道响应，由下式表示：

h(t)＝hs+hd(t)+z(t)

其中，hs为时域信道响应中的静止部分；hd(t)为时域信道响应中受人体运动影响的动态部分，z(t)为时域信道响应下方差为σz²的噪声。当小区参考信号(crs)占据n个子载波时，有如下换算关系，σz²＝σn²/n。

步骤二、对提取的主径上的时域信道响应进行数据预处理，依次消除频偏和随机噪声，得到纯净的时域信道响应；

获得时域信道响应后，实际的信道状态信息由于噪声影响会存在误差；同时由于采样偏差等因素，实际得到的时域信道响应会含有残余频偏；因此必须在后续运动检测步骤之前，通过一定的数据预处理来抑制噪声和消除频偏干扰。

频偏误差带来的相位波动相对于运动造成的相位波动相对较慢，利用这一特性在保留运动造成的相位波动的同时消除频偏误差带来的干扰。首先通过两种可能的实现方式得到频偏信息的估计值，然后利用估计值对原始信号进行频偏补偿，消除频偏具体步骤如下：

首先，通过平滑或锁相环估计出频偏信息；

1)、平滑：提取一段连续时间内的主径上的时域信道响应的相位，并通过长度为100-200的平滑窗获取频偏误差的估计。

2)、锁相环：利用锁相环跟踪主径上的时域信道响应的相位重构出频偏信息，得到估计值。

使用平滑窗和锁相环方法估计频偏信息的结果，如图3所示。其中横坐标为跟踪时间，纵坐标为随时间变化的原始相位波动以及两种方法估计出的相位波动。可见两种方法均能很好地估计出频偏引起的相位波动，也即是估计出了频偏信息。

然后，利用频偏信息估计值对主径上的时域信道响应进行频偏补偿，消除频偏。

具体公式如下：

其中，表示频偏估计的函数；为频偏信息的估计值；为频偏补偿后的时域信道响应。

针对频偏补偿后的时域信道响应，采用如下两种方法消除随机噪声，具体为：

1)、通过平滑窗过滤频偏补偿后的时域信道响应，经过平滑后随机噪声被抑制。

2)、利用小波去噪方法抑制噪声：首先通过小波变换分解频偏补偿后的时域信道响应，然后将小波系数低于阈值的分量视为噪声并去除，最后重构出去噪后的信号。

步骤三、针对纯净的时域信道响应，通过长平滑窗或低通滤波器过滤得到其静态部分，进而计算动态部分，实现动静信号的分离。

首先从纯净的时域信道响应的主径信号中提取出静态信号，然后将主径信号与静态信号相减即可得到动态部分，进而将动态信号从叠加的主径信号中提取出来。

动静信号的分离公式如下：

其中，表示纯净的时域信道响应信道信号；表示纯净的时域信道响应的静态部分；表示纯净的时域信道响应的动态部分，时域信道响应的动态部分即对应着受人体运动影响的反射路径。

提取时域信道响应静态部分的方式有以下两种方法：

1)、对纯净的时域信道响应进行长平滑获得静态部分的估计值；

长平滑窗长的设计考虑实际运动的速度和时间，在此给定的推荐值为100-300之间。

2)、通过低通滤波器过滤纯净的时域信道响应从而获得静态部分的估计值。

低通滤波器考虑运动物体的运动速度。

如行人和手势运动的速度较慢，往往是每秒数个波长长度；在此推荐使用截止频率在5-10hz之间的kaiser窗，滤波器长度的推荐值为100-300之间。上述两种实现方法中，第二种实现方法可以看做是第一种实现方法的推广，是更通用的实现方法，但同时也需要考虑更多的设计参数。

步骤四、利用纯净的时域信道响应的幅度，以及提取的动态信号的幅度和相位对运动状态物体进行检测。

本发明利用幅度或相位相关的决策统计量来进行运动状态的检测，共提出三种可能的实现方式，基于幅度的实现方式，包括基于纯净的时域信道响应的幅度，和提取的动态信号的幅度；

具体如下：

1)、利用反射路径的幅度波动的方差作为决策统计量来进行运动状态的检测；

时域信道响应的动态部分对应着受人体运动影响的反射路径。

如下式：

其中，t0为给定观测时刻，t表示观测窗口；v1是基于反射路径的幅度波动方差的决策统计量，当其大于阈值ρ1时，环境中存在运动的物体。

2)、利用叠加径即主径的幅度波动的方差作为决策统计量来进行运动状态的检测；

如下式：

其中，v2是基于叠加径幅度波动方差的决策统计量，当其大于阈值ρ2时，环境中存在运动的物体。

上述两种方法均是基于幅度的实现方式，利用叠加径或反射路径的幅度波动方差作为决策统计量进行运动状态的判别。基于相位的实现方式，是基于提取的动态信号的相位，具体如下：

主要思路是综合考虑反射路径相位变化的斜率和噪声干扰来进行物体运动状态的检测。

首先，对反射路径相位进行处理得到去噪后的反射路径相位；

然后，分别计算观测窗内相位斜率的大小，及反射路径去噪后的相位和去噪前相位的均方根误差。

最后，通过将上述两个统计量相除，获得决策统计量并进行运动状态的判断。

由下式表示：

其中，p(t)为反射路径去噪前的原始相位；sp(t)为反射路径去噪后的相位。kphase为相位斜率的统计量；rmsephase为相位均方根误差统计量。v3是基于反射路径相位的决策统计量，当其大于阈值ρ3时，环境中存在运动的物体。

上述三个阈值门限ρ通过恒虚警概率准则和静止状态下的决策统计量的累计概率分布曲线来确定，同时结合运动状态下决策统计量的累计概率分布曲线计算漏警概率，使用漏警概率来度量性能，过程如下：

当信道处于静止状态时，估计误差仅包含高斯噪声；假设hs(t0)＝hs，v的累计概率分布(cdf)曲线通过数值运算获得；给定虚警概率pfa，检测阈值ρ由下式决定：

其中，pr表示概率；检测阈值ρ为由t，pfa和|hs|/σz决定的常数。

当信道中存在运动物体时，包含hd(t)和噪声；假定|hd(t)|＝al(t)且al(t)在观测窗口内基本保持不变，由恒虚警概率准则来确定阈值后，同样通过数值运算得到运动状态下的漏警概率pma。

如图4所示，首先获得静止状态下的cdf曲线，并通过恒虚警概率(10％)确定阈值，然后获得运动状态下的cdf曲线，并由阈值可以计算出实际的漏警概率。

步骤五、在确定检测到运动目标后，利用反射路径的相位变化计算检测物体运动的方向和速度。

首先，当确定检测到运动物体后，利用反射路径相位斜率的正负和大小进行运动方向和速度的计算。物体的运动方向与反射路径的相位有如下关系：当反射路径的相位增加时，物体相对于收发机在向内靠近；当反射路径的相位降低时，物体在向外远离。因此利用反射路径的相位变化的趋势即斜率正负判断物体运动的方向。

同时，物体运动的速度会影响反射路径相位变化的快慢，因此利用相位变化的斜率判断运动目标的速度。

综上，物体的运动方向和速度由下式表示，

d＝sign[kphase]∈{1,-1}

其中，d表示物体的运动方向；d为1表示物体向内靠近，-1为向外远离。υ表示物体的运动速度，λ表示载波波长。

如图5所示，展示了某次实测实验中由于物体运动引起的信道变化曲线，通过本发明提出的方法可以计算得出此时运动目标的方向和运动速度。从相位变化曲线可以看出，前半段物体在向内靠近，后半段物体在向外远离；靠近和远离的速度均为1m/s左右。

然后，若运动目标距离收发机较远时，动态路径不存在主径的时域信道响应上，此时遍历各个时延格上的幅度变化，使用上述同样的方法识别距离更远的运动目标。

运动目标在时域信道响应和频率信道状态响应上都会造成规律类似的幅度和相位波动。因此，本发明前面叙述的方法同样适用于在频域信道状态响应上对运动目标的识别。lte信号的频域信道响应是在间隔90khz的若干小区参考信号上进行信道响应的估计，且该估计值会随着时间和信道变化，所以将前文所述的方法应用到其中任意一个小区参考信号的信道响应上进行运动目标的识别。

步骤六、在确定检测到运动目标后，利用重新变换的频域信道响应的相位信息实现运动目标定位。

相位包括静态路径中的直射路径相位和反射路径的相位，然后利用两者计算出直射路径和反射路径的传播距离，以此计算出运动目标位置的候选位置，结合多对收发机的位置信息并计算交点得到运动目标的确切位置。关键步骤为求得直射路径和反射路径的传播距离。

具体步骤如下：

步骤601、在观测时刻t0下，将实现动静信号分离的纯净的时域信道响应中的静态路径和反射路径变换到频域上，重构频域信道响应；

公式如下：

其中，ai(t0)表示第i条路径对应的幅度；i＝1,2,...l-1；表示第i条路径对应的时延；f为载波频率。

假定对应直射路径，假定对应直射路径，一般情况下，静态路径中经过折射或反射等二次传播的路径相比于直射路径会弱很多，即a1＞＞ai(i＝2,3,...,l-1)，因此有下式：

步骤602、分别计算反射路径和直射路径的相位，并将接收的基带数字信号进行替换；

反射路径和直射路径的相位公式如下：

其中，表示直射路径的相位，表示反射路径的相位。

替换公式如下：

其中，δf为小区参考信号(crs)的频率间隔；k表示第k个小区参考信号。

步骤603、通过最小二乘法分别对直射路径相位φlos和反射路径相位φd线性拟合，得到斜率kl和kd；

理想情况下在频域信道响应上相位与频率呈线性关系；由于实际接收的信号中存在噪声和多径效应，相位和频域并不服从严格的线性关系，此时通过最小二乘法进行线性拟合获得时延信息。

通过最小二乘法分别对直射路径相位φlos和反射路径相位φd线性拟合得到斜率kl和kd。

步骤604、利用斜率kl和kd分别计算直射路径和反射路径的传播路程dl(t0)和dd(t0)；

得到公式：

步骤605、根据传播路程dl(t0)和dd(t0)，得到此时运动目标存在的位置；

此时运动目标可能存在的位置为：以发射机和接收机的位置为焦点，以dd(t0)-dl(t0)+dtr为长轴的椭圆曲线上，其中dtr为发射机和接收机之间的距离。

步骤606、使用三对收发机进行运动目标的检测，分别求出运动目标相对于每对收发机各自直射路径和反射路径的距离并绘制出对应的椭圆曲线，通过椭圆曲线的交点得到运动目标的具体位置。

如图6所示，展示了运动目标的定位过程。lte接收模块接收来自三个lte基站的直射信号以及来自入侵目标的反射信号，入侵目标会反射来自各个lte基站的信号。lte接收模块与每个lte基站构成一对收发机，估计出入侵目标所在的一个椭圆。三个椭圆的交点即是入侵目标的位置。

本发明抽象制作了一种运动检测装置，如图7所示，能够利用lte信号信道状态信息实现运动检测，分为信道状态信息采集模块，数据预处理模块，算法模块1和算法模块2。信道状态信息采集模块接收lte信号，并使用小区参考信号(crs)获取频域信道响应和时域信道响应。数据预处理模块对信道状态信息进行预处理消除噪声和频偏，并从信道状态信息中提取出静态信号和动态信号。随后算法模块1利用其中的幅度或相位相关的信息来进行运动状态的检测。当确定检测到运动目标后，算法模块2计算出运动物体的速度，方向及位置。