一种基于WIFI的无源‑无设备人体朝向检测方法与流程

本发明涉及人体检测领域，尤其涉及一种基于WIFI的无源-无设备的室内人体朝向检测方法。

背景技术：

人体朝向检测是无线传感领域中的重要研究方向之一，正受到越来越多的理论研究和工程应用的关注，在虚拟现实，智能家居，辅助临床医疗，军用探测侦察等各领域均具有广阔的应用前景和经济价值。目前几种主要的室内人体检测技术：红外线，视频图像检测，激光扫描等，都有着一些各自的缺点。比如红外线受外界的热光源的影响较大，易受射频辐射干扰，穿透性能差，环境温度和人体温度接近时，灵敏度有明显的下降；视频图像检测需要在光照良好的环境下，并且视频检测存在盲点，很难全方位的进行人体检测。而在近年来火热的虚拟现实中，HTC VIVE采用了激光和传感器来实现室内人体的检测，然而该技术需要人体携带特定的设备。并且以上方法都具有成本高，无法广泛部署的缺点。随着无线局域网(WLAN)的发展，无线热点已经广泛的分布于各种场合，如学校、医院、餐厅、超市等，同时随着无线技术的发展，无线局域网传输速率的会不断提高，这为利用无线进行人体检测提供了可能性。

目前已经出现了很多基于WIFI的人体检测方案，比如基于WIFI的人体移动检测，室内人体定位等等，但仍没有对人体朝向方面的检测方案。相比于移动检测或者定位而言，检测人体朝向需要更加细腻度的信息——信道状态信息(CSI,Channel State Information)。比起传统的基于WIFI方案中的接受信号强度信息(RSSI，Received Signal Strength Information)，CSI更加稳定、精度更高，适合细腻度要求高的检测方案，比如人体朝向的检测。

技术实现要素：

本发明要克服现有技术的不足，提供一种基于WIFI的无源-无设备人体朝向检测方法，可降低检测成本并提高检测精度。

为了实现上述的目标，本发明的一种基于WIFI的无源-无设备人体朝向检测方法，具体包括以下步骤：

步骤1：搭建数据采集平台，在一台装有intel 5300网卡的笔记本上安装Ubuntu系统，并在其上安装CSI驱动，以及一台无线路由器。

步骤2：离线训练阶段。采集训练数据。

步骤2-1：选定一个位置，人体在该位置依次朝向不同方向(记为L₁,L₂,L₃,L₄)并保持静止一段时间，同时利用5300网卡和无线路由器采集包含信道状态信息的数据包。信道状态信息数据的格式为：CSI＝[f₁,f₂,…,f₃₀]。CSI是一个T×R×N的一个矩阵，T为路由器的发射天数，R为笔记本5300网卡的接受天线数，N代表这一过程中数据包的数量，f_i为30个子载波，是一个复数，包含了信道状态信息的幅度和相位的信息。

步骤3：对采集到的数据进行预处理，去除数据中明显的异常值。

步骤3-1：计算每个方向自载波f_i的数据的平均值mean_i和标准差std_i，

步骤3-2：如果某一数据与平均值mean_i的差的绝对值大于三倍的标准差std_i，就认为该数据是异常数据，用平均值mean_i代替。

步骤4：计算每个方向L₁的数据的平均值mean_i和标准差std_i，作为该方向的一个指纹，并存入指纹库。

步骤5：在线测试阶段，采集测试数据。

步骤6：对测试的数据和离线阶段一样做数据的预处理，去除异常值。

步骤7：根据指纹库的指纹对测试的数据每个方向的每个数据包样本进行朴素贝叶斯分类，得到每个方向的每个样本的位置估计(EST₁,EST₂,…,EST_n)，其中n表示数据包样本的数量。

步骤7-1：取待分类的一个样本x＝{f₁,f₂,…,f₃₀}和类别集合C＝{l₁,l₂,l₃,l₄}；

步骤7-2：计算待分类数据在各个方向下出现的概率P(l_i|x),i＝1,2,3,4；

步骤7-3：取步骤7-2结果中概率最大的类别为估计方向即

P(EST|x)＝max(P(l_i|x))

步骤8：统计EST_i中每个方向的数量并取其中数量最多的方向L_i，判断为检测的方向。

步骤9：联合多对天线对的信息，得到最终的分类结果。

步骤9-1：分别利用不同天线对进行朴素贝叶斯分类，每个方向选出分类效果最好的天线对作为该方向的最终结果。

本发明的优点是：使用简单的无线设备作为检测平台，无需人体携带任何设备，无需增加任何额外特殊硬件设备，可降低检测成本；充分利用了多对天线对上的分集信息，通过获取并处理各子载波的信道状态信息，以到达检测朝向的目的。朴素贝叶斯算法相比于其他算法训练和测试时间短，同时具有较好的效果，在实际应用中有较大的应用价值。

附图说明

图1为发明的方法流程图。

图2为该发明的实验平台示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清除明确的界定。

本发明实施例中的信道状态信息(Channel Statement Information，CSI)表示通信链路信道特性，确切地说，CSI描述和反映了射频信号从发射源到接收端的传播状态，如散射、反射和衰减等。子载波上的信道状态信息能反映出各个不同频率的信号强度的大小。不同于传统的从一个包中获取各频率信号强度的平均值，利用CSI能得到更为精细的信号强度指示。

请参阅图1和图2，本发明实施例包括：

1.如图2所示，我们的数据采集平台包括接入点AP和监控点MP两部分，AP为普通的无线路由器，MP为安装了Intel 5300网卡的笔记本，该笔记本安装Ubuntu系统，并且安装CSI驱动。

2.具体实施地点为一个空旷的教室，AP和MP分别放置在两端，人体位于AP和MP中间。其中AP和MP高度为1.2m。

3.在离线训练阶段，每次采集时，人体站在AP和MP中间某个位置，依次朝向不同的方向，同时利用MP的CSI数据采集工具收集包含信道状态信息的数据包，每个方向的采集时间为20秒。采集完毕后，在MP里每个方向都能得到一个.dat的数据文件。

4.从每个方向的.dat文件中提取每对天线对的CSI数据。

5.对数据进行预处理，取出异常值。

6.计算每个方向L₁的数据的平均值mean_i和标准差std_i，作为该方向的一个指纹，并存入指纹库。

7.在线测试阶段，人体同样静止于图中的位置，依次朝向不同的方向，采集测试数据，每个方向的采集时间同样为20秒。

8.同样对测试的数据进行5中的预处理，取出异常值。

9.对每个方向的每个CSI数据包样本进行朴素贝叶斯分类，并联合多对天线对得到最终的分类结果。

以上所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，并非因此限制本发明的专利范围。凡是基于本发明中的实施例及说明书所做的等效结构或流程变换，及没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。