随着无线基础设施的广泛部署,基于无线信号的无线感知技术已经得到研究人员的广泛关注。与传统基于摄像头和红外线的感知手段相比,无线感知具有覆盖范围广、对光照条件和遮挡物不敏感、以及隐私保护等优点。其中,被动式感知技术以其无需目标用户携带任何感知设备和无需主动参与感知过程的优点,催生了一系列新型的感知应用,例如人员入侵检测、健康监测和室内定位等。被动式感知的首要感知任务是利用无线信号判断目标区域内是否有人员存在,即被动式人员检测,随后在此基础上再进行目标的行为识别和位置估计等进一步感知。然而,尽管被动式人员检测已经取得一定的研究成果,现有方案仍然存在检测场景单一、检测范围受限、检测准确性和可靠性不足等问题。针对上述问题,本文研究基于信道状态信息(Channel State Information,CSI)的被动式人员检测技术,根据检测场景和目标状态的不同,分别利用现成的商用Wi-Fi设备设计低部署成本、高鲁棒性、高准确性的人员检测方案,并在真实的日常生活环境下进行了原型系统部署验证,有助于实现被动式人员检测系统在实际场景下的大规模部署和长时间运行。此外,在上述不同的人员检测方案的研究基础上,本文进一步提出了一个自适应的统一被动式人员检测框架,可以根据应用场景和目标状态自适应地选取合适的检测方案,为普适人员检测系统的实际部署提供了一种低成本、高可靠性的可行实现。具体来说,本文完成的主要工作和创新点如下:(1)基于CSI的被动式室内动态人员检测。针对现有室内动态人员检测方案检测精度不足、检测范围受限的问题,本文提出了一种基于CSI幅度方差分布的鲁棒人员检测方案R-PMD。根据检测目标移动性引起的CSI幅度时域变化,R-PMD提取信号主成分的方差概率分布直方图作为检测特征,通过采集少量的离线数据构造无人场景下的环境特征。在此基础上,计算在线特征和离线特征之间的EMD(Earth Mover’s Distance)距离度量判断是否存在动态目标。真实场景下的实验结果验证了R-PMD的准确性和有效性。(2)基于CSI的被动式穿墙动态人员检测。针对现有穿墙人员检测方案依赖于专用设备和信号的问题,本文提出了一种基于商用Wi-Fi设备的高精度鲁棒人员检测方案R-TTWD。利用目标移动导致的信号频域上不同子载波CSI幅度变化相关性,R-TTWD提取CSI频域相关矩阵特征向量的一阶差分均值作为检测特征。在此基础上,R-TTWD只需要采集少量离线数据训练出相应的支持向量机分类器,随后在线检测阶段根据训练好的分类界面判断是否存在动态目标。在多个真实场景下的大量实验表明,R-TTWD不仅能够取得较好的检测准确率和时间鲁棒性,还具备一定的应用场景通用性。(3)基于CSI的被动式室内静态人员检测。针对现有人员检测方案依赖于检测目标移动性的问题,本文进一步提出了一种基于呼吸速率估计的静态人员检测方案R-PSHD。根据静态人员呼吸活动引起的信号周期性变化,R-PSHD利用CSI的相位时域变化进行静态人员检测。为了滤除商用设备CSI相位信息中的随机成分,R-PSHD首先计算不同天线的相位差信息作为有效信号。在此基础上,利用包括子载波选取在内的一系列信号处理方法实现呼吸速率的准确估计,并根据估计结果判断是否存在静态目标。真实场景下的实验结果表明,R-PSHD可以有效提高静态人员检测系统的检测距离和检测可靠性。