一种基于无线信号折射模型的谷物水分检测方法

本发明属于检测，具体涉及一种谷物水分检测方法。

背景技术：

1、食品是人类赖以生存和社会持续发展的基础，其中粮食发挥重要的作用。近年来，智能谷物存储技术受到广泛关注，旨在通过实时监测存储环境中的相关因素来减少存储损失。为了促进智能谷物储存，需要检测的重要信息之一是储存谷物的水分。现有的方法通常是通过在仓库中部署大量的传感设备来实现检测，例如，摄像头和温度/湿度/二氧化碳传感器。然而，这种检测方法不仅价格昂贵，而且准确性也不高。例如，基于摄像头的监测方法只能检测谷物的表面，这对于水分检测来说是不够的。因此，迫切需要提出一个高准确度和低成本的谷物水分检测方法。提议探索基于无线传感技术的谷物水分检测方法。具体来说，建议采用wi-fi信号的信道状态信息(csi)，因为它在高感知性能和低部署成本方面具有优势。然而，由于以下挑战，将wi-fi csi应用于谷物水分检测仍非易事。

2、首先，用wi-fi csi感知谷物水分的基本想法是测量由于介电常数的不同而产生的相移。具体来说，不同水分的谷物具有不同的介电常数，这影响了wi-fi信号的传播速度，并导致不同的相移。考虑到谷物的介电常数普遍在2到3.5之间的小范围内略有变化，需要一个高频无线信号来提供足够的感应分辨率。然而，高频信号将导致大的相移，即使它只是在谷物中传播很短的距离。由于可检测的相移在0和2π之间，大于2π的相移将导致相位模糊的问题。因此，如何解决相位模糊的问题是应用wi-fi csi进行谷物水分检测的第一个挑战。

3、其次，在室内环境中，墙壁和其他物体的存在使无线信号以复杂的方式传播。具体来说，由于反射和折射现象的共存，接收器会捕捉到一个混合信号。水分检测方法依赖于通过谷物的折射信号，但多路径反射会对检测精度造成严重干扰。此外，由于收发器时钟不同步，接收器捕获的不同数据包之间存在着时间变化的相位偏移。因此，第二个挑战是如何减少多路径干扰和消除随机相位偏移，而不破坏信号在谷物中传播造成的相位偏移。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于无线信号折射模型的谷物水分检测方法，首先以谷物介电常数为桥梁建立谷物水分和信号测量相位差的理论模型。在wi-fi收发节点部署多天线约束相位差不超过2π，从而解决相位模型问题。然后基于wi-fi波束成形算法增强对水分检测有用的折射无线信号。获取信号特征wi-fi csi波束成形比的相位信息，最后基于理论模型估计谷物水分。主要工作内容包括信号采集与预处理、信号增强与模型优化、提取相位差特征、谷物水分估计。本发明在不同谷物的水分检测实验中均表现良好，平均绝对误差小于5％。

2、本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括如下步骤：

3、步骤1：使用台式计算机作为wi-fi收发节点；

4、步骤2：设定收发端信号工作频率和带宽，并设置单次实验的持续时间；

5、步骤3：对接收端采集的多路wi-fi信号进行预处理；

6、步骤4：应用wi-fi波束成形算法进一步优化预处理后的信号，增强目标折射信号，并基于优化后的复合信号构造新的信号特征，wi-fi波束成形比csibratio；

7、步骤5：基于最小方差原则选择wi-fi波束成形比的最优子载波，并提取相位差

8、步骤6：基于测量相位差估计谷物介电常数εg，并进一步估测谷物水分m。

9、进一步地，所述台式计算机搭载intel 5300网卡。

10、进一步地，所述wi-fi收发节点安装linux 802.11n csi工具平台。

11、进一步地，所述单次实验的持续时间为30秒。

12、进一步地，所述的收发端信号中心频率为5.2ghz，带宽为20mhz；发送节点以100hz的频率发送数据包，并被接收节点捕获。

13、进一步地，所述步骤3进行预处理的方法包括基于hampel算法的离群点去除、基于低通滤波算法降噪以及基于savitzky-golay滤波算法平滑数据，其中低通滤波算法截止频率为200hz。

14、进一步地，所述wi-fi波束成形算法为：

15、

16、

17、其中，hbeam1和hbeam2是分别对两根发射天线信号进行波束成形增强后的复合信号，hmn(f,t)是指接收天线n收到的发射天线m的wi-fi信号，d是接收天线之间的间距，θ是目标信号方向角。

18、进一步地，所述wi-fi波束成形比csibratio为：

19、

20、其中，hbeam1和hbeam2是分别对两根发射天线信号进行波束成形增强后的复合信号，是信号衰减因子，决定了信号的幅值变化，f是信号中心频率，τ21(t)-τ11(t)是发射天线1和发射天线2到达接收天线1的传播路径时间延迟之差，-j2πf(τ21(t)-τ11(t))是信号相位信息。

21、进一步地，所述相位差为：

22、

23、其中，f是信号中心频率，τ21(t)-τ11(t)是发射天线1和发射天线2到达接收天线1的传播路径时间延迟之差。

24、进一步地，所述谷物水分m为：

25、

26、其中，f是信号中心频率，δd是发射天线间距，c0是信号在空气中传播速度，θg是信号折射角，是相位差，a、b、c均是谷物水分与介电常数经验模型的常量参数。

27、本发明的有益效果如下：

28、本发明基于先验知识对模型参数进行优化，以提高水分估计精度。此外，本发明还提出了wi-fi波束成形算法增强折射信号，并进一步提出了csi波束成形比信号特征，以消除子载波频率偏差和累积相位偏差的影响。本发明在不同谷物的水分检测实验中均表现良好，平均绝对误差小于5％。

技术特征：

1.一种基于无线信号折射模型的谷物水分检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于无线信号折射模型的谷物水分检测方法，其特征在于，所述台式计算机搭载intel 5300网卡。

3.根据权利要求1所述的一种基于无线信号折射模型的谷物水分检测方法，其特征在于，所述wi-fi收发节点安装linux 802.11n csi工具平台。

4.根据权利要求1所述的一种基于无线信号折射模型的谷物水分检测方法，其特征在于，所述单次实验的持续时间为30秒。

5.根据权利要求1所述的一种基于无线信号折射模型的谷物水分检测方法，其特征在于，所述收发端信号的中心频率为5.2ghz，带宽为20mhz；发送节点以100hz的频率发送数据包，并被接收节点捕获。

6.根据权利要求1所述的一种基于无线信号折射模型的谷物水分检测方法，其特征在于，所述步骤3进行预处理的方法包括基于hampel算法的离群点去除、基于低通滤波算法降噪以及基于savitzky-golay滤波算法平滑数据，其中低通滤波算法截止频率为200hz。

7.根据权利要求1所述的一种基于无线信号折射模型的谷物水分检测方法，其特征在于，所述wi-fi波束成形算法为：

8.根据权利要求1所述的一种基于无线信号折射模型的谷物水分检测方法，其特征在于，所述wi-fi波束成形比csibratio为：

9.根据权利要求1所述的一种基于无线信号折射模型的谷物水分检测方法，其特征在于，所述相位差为：

10.根据权利要求1所述的一种基于无线信号折射模型的谷物水分检测方法，其特征在于，所述谷物水分m为：

技术总结
本发明公开了一种基于无线信号折射模型的谷物水分检测方法，首先以谷物介电常数为桥梁建立谷物水分和信号测量相位差的理论模型。在Wi‑Fi收发节点部署多天线约束相位差不超过2π，从而解决相位模型问题。然后基于Wi‑Fi波束成形算法增强对水分检测有用的折射无线信号。获取信号特征Wi‑Fi CSI波束成形比的相位信息，最后基于理论模型估计谷物水分。主要工作内容包括信号采集与预处理、信号增强与模型优化、提取相位差特征、谷物水分估计。本发明在不同谷物的水分检测实验中均表现良好，平均绝对误差小于5％。

技术研发人员：王柱,陈震,孙卓,郭斌,於志文
受保护的技术使用者：西北工业大学
技术研发日：
技术公布日：2024/2/6