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1、(10)申请公布号 CN 103023589 A (43)申请公布日 2013.04.03 C N 1 0 3 0 2 3 5 8 9 A *CN103023589A* (21)申请号 201210525758.8 (22)申请日 2012.12.06 H04B 17/00(2006.01) (71)申请人中山大学 地址 510006 广东省广州市番禺区大学城中 山大学东校区教学实验中心C401 (72)发明人肖江 伍楷舜 倪明选 罗笑南 (54) 发明名称 一种室内无源被动式移动检测方法及其检测 装置 (57) 摘要 本发明实施例公开了一种室内无源被动式移 动检测方法及其检测装置，其中，该检。
2、测方法包 括：获取信号解调后的各个子载波的信道状态信 息；根据信道状态信息提取任一单条信道相应的 特征值；对特征值进行分类，获取移动行为对应 的检测结果；对检测结果进行误判修正及漏检检 查，获得监测结果。实施本发明实施例，无需增加 任何额外硬件设备，可降低定位成本；主要通过 获取并处理各子载波的信道状态信息，利用其抗 窄带干扰性和时域稳定性，以优化无线局域网的 室内无源被动式移动检测问题，提高警报精度，能 够有效降低移动行为发生时室内环境多径的影 响，提高检测精度。 (51)Int.Cl. 权利要求书1页 说明书5页 附图4页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要。
3、求书 1 页 说明书 5 页 附图 4 页 1/1页 2 1.一种室内无源被动式移动检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取信号解调后的各个子载波的信道状态信息； 根据信道状态信息提取任一单条信道相应的特征值； 对特征值进行分类，获取移动行为对应的检测结果； 对检测结果进行误判修正及漏检检查，获得监测结果。 2.如权利要求1所述的室内无源被动式移动检测方法，其特征在于，根据信道状态信 息提取任一单条信道相应的特征值的步骤包括： 设置长度为n的滑动窗口； 收集对应信道状态信息并存于nn特征矩阵； 计算特征矩阵中每两列的相关系数； 根据系数获取特征值。 3.如权利要求1或2所述的室内无源被动式移。
4、动检测方法，其特征在于，对特征值进行 分类，获取突发行为对应的检测结果的步骤包括： 将特征值转化为特征值图案； 对特征值图案进行分类； 根据分类后的特征值图案获得移动行为对应的检测结果。 4.如权利要求3所述的室内无源被动式移动检测方法，其特征在于，采用基于密度的 分类算法DBSCAN对特征值图案进行分类。 5.如权利要求1所述的室内无源被动式移动检测方法，其特征在于，对检测结果进行 漏检检查包括：采用数据融合方式对多条信道的检测结果进行融合。 6.一种室内无源被动式移动检测装置，其特征在于，所述装置包括： 获取模块，用于获取信号解调后的各个子载波的信道状态信息； 提取模块，用于根据信道状态信。
5、息提取任一单条信道相应的特征值； 分类模块，用于对特征值进行分类，获取移动行为对应的检测结果； 修正模块，用于对检测结果进行误判修正及漏检检查，获得监测结果。 7.如权利要求6所述的室内无源被动式移动检测装置，其特征在于，提取模块包括： 设置单元，用于设置长度为n的滑动窗口； 收集单元，用于收集对应信道状态信息并存于nn特征矩阵； 计算单元，用于计算特征矩阵中每两列的相关系数； 特征值获取单元，用于根据系数获取特征值。 8.如权利要求6所述的室内无源被动式移动检测装置，其特征在于，分类模块包括： 转化单元，用于将特征值转化为特征值图案； 分类单元，用于对特征值图案进行分类； 检测结果获得单元，。
6、用于根据分类后的特征值图案获得移动行为对应的检测结果。 9.如权利要求8所述的室内无源被动式移动检测装置，其特征在于，分类单元还用于 采用基于密度的分类算法DBSCAN对特征值图案进行分类。 10.如权利要求6所述的室内无源被动式移动检测装置，其特征在于，修正模块还用于 采用数据融合方式对多条信道的检测结果进行融合。 权 利 要 求 书CN 103023589 A 1/5页 3 一种室内无源被动式移动检测方法及其检测装置 技术领域 0001 本发明涉及移动检测技术领域，尤其涉及一种室内无源被动式移动检测方法及其 检测装置。 背景技术 0002 移动检测是一个基本的检测是否存在任何实体在感兴趣区。
7、域移动的过程，其重要 性体现在越来越多的线/移动计算应用程序需要进行这项检测。例如，医院可以监控病人 的状态，并在患者疾病发作时及时发出一个健康护理报警；企业和住宅小区可利用该技术 监控异常入侵以加强安全防范措施等。尽管目前存在多种移动检测系统，大多数具有一定 的局限性，例如需要特殊硬件支持，如加速传感器、雷达传感器或者光电传感器，这样大规 模的部署极大耗费资源，甚至这些硬件在某些情况下无法发挥作用。 0003 最近，便于安装和开放接入的无线局域网（Wireless Local Area Networks， WLAN）的普及为研究开发无源被动式（Device-free pass ive，DFP。
8、）移动检测系统提供一个 良好机会。无线接收信号强度（Received Signal Strength，RSS）已广泛应用于无线局域网 中无源被动式移动检测技术中，无线接收信号强度是对接收信号能量的一个粗略测量，已 有的基于无线接收信号强度的无源被动式移动检测系统的基本思想是利用现有的无线接 入点（Wireless Access Point，AP）在收到一个数据包时，收集和处理无线信号接收强度， 并利用其受环境异常影响所发生变化的特性来表示移动行为。现有技术中，利用无线信号 接收强度进行移动监测存在两个主要问题：第一，无线接收信号强度受窄带干扰的问题尤 其严重。在2.4GHz的范围内，存在着各种。
9、通信设备如无绳电话、蓝牙和ZigBee等，这种普 遍的窄带设备会造成测量RSS的严重干扰，因此，移动检测系统将无法区分动态窄带干扰， 并以高概率地发出假警报。第二，被公认的，无线信号强度自身测量具有不稳定性，其结果 是，速度相对较慢的移动很容易被固有误差所隐藏，从而导致漏检。 发明内容 0004 本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种室内无源被动式移动 检测方法及其检测装置，可降低定位成本并提高警报精度及检测精度。 0005 为了解决上述问题，本发明提出了一种室内无源被动式移动检测方法，所述方法 包括： 0006 获取信号解调后的各个子载波的信道状态信息； 0007 根据信道状态。
10、信息提取任一单条信道相应的特征值； 0008 对特征值进行分类，获取移动行为对应的检测结果； 0009 对检测结果进行误判修正及漏检检查，获得监测结果。 0010 优选地，根据信道状态信息提取任一单条信道相应的特征值的步骤包括： 0011 设置长度为n的滑动窗口； 0012 收集对应信道状态信息并存于nn特征矩阵； 说 明 书CN 103023589 A 2/5页 4 0013 计算特征矩阵中每两列的相关系数； 0014 根据系数获取特征值。 0015 优选地，对特征值进行分类，获取突发行为对应的检测结果的步骤包括： 0016 将特征值转化为特征值图案； 0017 对特征值图案进行分类； 00。
11、18 根据分类后的特征值图案获得移动行为对应的检测结果。 0019 优选地，采用基于密度的分类算法DBSCAN对特征值图案进行分类。 0020 优选地，对检测结果进行漏检检查包括：采用数据融合方式对多条信道的检测结 果进行融合。 0021 本发明实施例还提供一种室内无源被动式移动检测装置，所述装置包括： 0022 获取模块，用于获取信号解调后的各个子载波的信道状态信息； 0023 提取模块，用于根据信道状态信息提取任一单条信道相应的特征值； 0024 分类模块，用于对特征值进行分类，获取移动行为对应的检测结果； 0025 修正模块，用于对检测结果进行误判修正及漏检检查，获得监测结果。 0026。
12、 优选地，提取模块包括： 0027 设置单元，用于设置长度为n的滑动窗口； 0028 收集单元，用于收集对应信道状态信息并存于nn特征矩阵； 0029 计算单元，用于计算特征矩阵中每两列的相关系数； 0030 特征值获取单元，用于根据系数获取特征值。 0031 优选地，分类模块包括： 0032 转化单元，用于将特征值转化为特征值图案； 0033 分类单元，用于对特征值图案进行分类； 0034 检测结果获得单元，用于根据分类后的特征值图案获得移动行为对应的检测结 果。 0035 优选地，分类单元还用于采用基于密度的分类算法DBSCAN对特征值图案进行分 类。 0036 优选地，修正模块还用于采用。
13、数据融合方式对多条信道的检测结果进行融合。 0037 实施本发明实施例，无需增加任何额外硬件设备，可降低定位成本；主要通过获取 并处理各子载波的信道状态信息，利用其抗窄带干扰性和时域稳定性，以优化无线局域网 的室内无源被动式移动检测问题，提高警报精度，能够有效降低移动行为发生时室内环境 多径的影响，提高检测精度。 附图说明 0038 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以 根据这些附图获得其它的附图。 。
14、0039 图1是本发明实施例的室内无源被动式移动检测方法的流程示意图； 0040 图2是本发明实施例的室内无源被动式移动检测方法具体实施的过程示意图； 说 明 书CN 103023589 A 3/5页 5 0041 图3是本发明实施例的基于物理层的无线网络室内无源被动式移动检测过程示 意图； 0042 图4是本发明实施例的室内无源被动式移动检测装置的结构组成示意图。 具体实施方式 0043 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，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于 本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性。
15、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。 0044 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。 0045 在本发明实施例中，主要通过获取并处理各子载波的信道状态信息，利用其抗窄 带干扰性和时域稳定性，以优化无线局域网的室内无源被动式移动检测问题，提高警报精 。
16、度，能够有效移动行为发生时室内环境多径的影响，提高检测精度并降低成本。 0046 图1是本发明实施例的室内无源被动式移动检测方法的流程示意图，如图1所示， 该方法包括： 0047 S101，获取信号解调后的各个子载波的信道状态信息； 0048 S102，根据信道状态信息提取任一单条信道相应的特征值； 0049 S103，对特征值进行分类，获取移动行为对应的检测结果； 0050 S104，对检测结果进行误判修正及漏检检查，获得监测结果。 0051 其中，S102进一步包括： 0052 设置长度为n的滑动窗口； 0053 收集对应信道状态信息并存于nn特征矩阵； 0054 计算特征矩阵中每两列的相。
17、关系数； 0055 根据系数获取特征值。 0056 S103进一步包括： 0057 将特征值转化为特征值图案； 0058 对特征值图案进行分类； 0059 根据分类后的特征值图案获得移动行为对应的检测结果。 0060 具体实施中，采用基于密度的分类算法DBSCAN对特征值图案进行分类。 0061 在S104中，对检测结果进行漏检检查包括：采用数据融合方式对多条信道的检测 结果进行融合。 0062 实施本发明实施例的室内无源被动式移动检测方法，无需增加任何额外硬件设 备，可降低定位成本；主要通过获取并处理各子载波的信道状态信息，利用其抗窄带干扰性 和时域稳定性，以优化无线局域网的室内无源被动式移。
18、动检测问题，提高警报精度，能够有 效降低移动行为发生时室内环境多径的影响，提高检测精度。 说 明 书CN 103023589 A 4/5页 6 0063 图2是本发明实施例的室内无源被动式移动检测方法具体实施的过程示意图，如 图2所示，该过程由三个阶段组成：第一阶段收集并处理信道状态信息，第二阶段根据基于 密度的分类算法对特征值进行分类进行突发监测，第三阶段应用窗口过滤和数据融合提高 监测准确性。 0064 系统具体实现如下：第一阶段，利用无线接入点作为发送端，传输无线射频信号给 配备iwl5300网卡的监测节点，通过在Linux平台修改网卡驱动，在监测节点并测量无线 射频信道状态信息，同时利。
19、用其抗窄带干扰性和稳定性提取滑动窗口内不同数据包的特征 值。 0065 第二阶段，利用基于密度的分类算法，对单条无线信道的特征值进行分类，从而得 到对移动行为对应的检测结果。 0066 第三阶段，通过简单的窗口过滤技术进行误判的修正，同时利用数据融合技术将 多条无线信道的结果进行融合从而减少漏判率。 0067 由于此系统构建于广泛应用的无线网基础设施，系统不会引入额外的硬件开销， 提供了低成本的优良特性。 0068 在本发明实施中，在室内环境窄带干扰普遍存在的情况下，在无线局域网的链路 信道提取精确的信道状态信息，利用其抗干扰性和稳定性标识因移动行为发生带来的环境 变化，收集监测节点的信道状态。
20、信息搭建静态环境下的无线电波地图，设计突发变化监测 算法，并利用数据融合技术进一步提高定位精度。 0069 下面结合图3对本发明实施例的方法进行进一步说明。 0070 接收方配备一块商用无线网卡，能同时获取多个子载波的信道状态信息，并对其 进行特征提取，并以不同特征值代表不同环境例如静态和动态下的信号模式；设计算法对 单条无线信道的特征值监测突发行为的发生，最终使用一个简单的窗口过滤器和数据融合 技术以减少误报率。 0071 在正交频分复用技术（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）系 统数据包的传输过程中，信号经过解调会直接输出到解码。
21、器中进行下一步处理。而在本发 明中，通过修改系统内核，利用低成本的商用无线网卡获取解调后的各个子载波的信道状 态信息，从而计算对应的信道状态信息。利用环境发生突变时信道状态信息相应发生变化， 我们首先对单条信道提取相应特征值。具体过程为：设置长度为n的滑动那窗口，收集对应 信道状态信息贮存于nn矩阵，并计算每两列的相关系数；收集对应信道状态信息并存于 nn特征矩阵；通过计算指定窗口长度的特征值，进一步计算特征矩阵任意两列的相关系 数，发现当特征值相关系数趋近1时，表示静态环境，反之表示动态环境。 0072 进一步建立静态环境下的无线电波地图及突发监测算法，拟定无线电波地图的搭 建过程离线完成，。
22、预期时间会限制在一个可接受的时间片。突发监测算法主要是将移动检 测转化为图案识别，利用在移动行为造成的异常环境变化下特征值图案与静态环境下的特 征值图案的不同，采用基于密度的分类算法DBSCAN对特征值图案进行分类，可以对不同环 境下的特征值图案进行准确分类。 0073 另外，可利用误判过滤和数据融合技术进一步提高突发监测的准确性。例如，一个 动作实例通常持续很短的时期，可以通过设定一个特定的滑动窗口，监测信道状态信息的 图案变化。切换至相邻窗口（左窗口和右窗口）并计算相应特征值。如果在窗口中的特征 说 明 书CN 103023589 A 5/5页 7 值与相邻窗口分离，那么产生“突发”的实例。
23、可以被判定为错误的检测并过滤掉。而对于漏 检，可采用数据融合技术将多条信道的监测结果进行融合。 0074 另外，本发明实施例还提供一种室内无源被动式移动检测装置，如图4所示，该装 置包括： 0075 获取模块40，用于获取信号解调后的各个子载波的信道状态信息； 0076 提取模块41，用于根据信道状态信息提取任一单条信道相应的特征值； 0077 分类模块42，用于对特征值进行分类，获取移动行为对应的检测结果； 0078 修正模块43，用于对检测结果进行误判修正及漏检检查，获得监测结果。 0079 其中，提取模块41包括： 0080 设置单元，用于设置长度为n的滑动窗口； 0081 收集单元，用。
24、于收集对应信道状态信息并存于nn特征矩阵； 0082 计算单元，用于计算特征矩阵中每两列的相关系数； 0083 特征值获取单元，用于根据系数获取特征值。 0084 分类模块42包括： 0085 转化单元，用于将特征值转化为特征值图案； 0086 分类单元，用于对特征值图案进行分类； 0087 检测结果获得单元，用于根据分类后的特征值图案获得移动行为对应的检测结 果。 0088 其中，分类单元还用于采用基于密度的分类算法DBSCAN对特征值图案进行分类。 0089 进一步地，修正模块还用于采用数据融合方式对多条信道的检测结果进行融合。 0090 实施本发明实施例的室内无源被动式移动检测装置，无需。
25、增加任何额外硬件设 备，可降低定位成本；主要通过获取并处理各子载波的信道状态信息，利用其抗窄带干扰性 和时域稳定性，以优化无线局域网的室内无源被动式移动检测问题，提高警报精度，能够有 效降低移动行为发生时室内环境多径的影响，提高检测精度。 0091 本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可 以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存 储介质可以包括：只读存储器（ROM，Read Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁盘或光盘等。 0092 另外，以上对本发明实施例所提供的室内。
26、无源被动式移动检测方法及其检测装置 进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实 施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术 人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说 明书内容不应理解为对本发明的限制。 说 明 书CN 103023589 A 1/4页 8 图1 说 明 书 附 图CN 103023589 A 2/4页 9 图2 说 明 书 附 图CN 103023589 A 3/4页 10 图3 说 明 书 附 图CN 103023589 A 10 4/4页 11 图4 说 明 书 附 图CN 103023589 A 11 。