【摘 要】
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科学技术的发展,为人们生活带来极大的便利,诸如智能家居等应用开始出现在日常生活中。通过检测室内环境是否存在运动目标,提供相对应的服务,使智能家居等应用更加智能化。随
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科学技术的发展,为人们生活带来极大的便利,诸如智能家居等应用开始出现在日常生活中。通过检测室内环境是否存在运动目标,提供相对应的服务,使智能家居等应用更加智能化。随着无线保真(Wireless Fidelity,WiFi)技术在室内环境广泛分布,同时其具有成本低、易部署等优点,利用WiFi进行无源目标运动检测越来越受到研究人员的重视。室内环境中收发机间的信号包含视距(Line-Of-Sight,LOS)信号和穿墙信号,现有基于WiFi无源目标运动检测技术只是针对单一的场景,在包含两类信号的复杂场景如室内家居环境中没有较多的应用。针对这种情况,本文开展了基于信道状态信息(Channel State Information,CSI)的复杂场景无源目标运动检测算法研究。本文的主要研究内容如下:首先,开展了视距(Line-Of-Sight,LOS)/穿墙信号识别的研究。由于接收信号的载波存在差异,通过计算最大方差的方式挑选合适载波,然后计算挑选载波数据的累积概率分布。最后运用动态时间规整计算不同数据的距离,与阈值比较识别LOS/穿墙信号。其次,开展穿墙信号条件下无源运动目标检测的研究。首先采用共轭相乘的数据处理方式消除接收数据中固有的相位偏移并进行线性插值。然后利用Doppler-MUSIC估计接收数据的多普勒频移及其对应的频谱功率,并进一步提取频谱功率的数据均值和一阶差分均值等数据特征值。最后运用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)实现穿墙信号条件下的无源目标运动检测。再次,进行运动目标的区域检测。运用动态时间规整在线判断室内多条链路的链路状态。利用线性链条件随机场将目标运动区域信息参数化,结合改进迭代尺度法进行参数更新。最后运用维特比算法估计目标运动区域。在室内复杂场景中进行算法验证,实验结果表明能够高准确率的检测链路状态是否发生变化,同时穿墙信号条件下,运动目标检测算法能够保持93%以上的检测成功率。针对目标不同的运动区域,算法能够准确的估计目标运动区域。
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