基于信号分集与合并的远距离人体运动感知方法及系统

技术领域

本发明涉及一种无线电通信及非接触感知技术领域，特别是关于一种基于信号分集与合并的远距离人体运动感知方法及系统。

背景技术

经过室内人体反射到达接收端的RF通讯信号携带了许多和室内人体运动、生理状态有关的信息，这些信息可以用来检测人体动作，如手势、嘴唇运动、呼吸时的胸部位移等。

当人体距离设备较远时，此时从人体上反射的信号会变得非常微弱，导致可以反映人体运动的CSI变化信息容易被测量噪声所掩盖，因为无法分辨远处的人是否在运动。只有当运动引起的信号变化强度和噪声强度的比值，即感知信噪比(SSNR)达到最低感知阈值时，此时环境中的运动才能被感知到。而当感知目标距离设备较远时，从人体上反射回来并被接收的信号会变得非常微弱，这意味着发生在距离设备较远处的人体活动感知信噪比(SSNR)会变得很低，导致感知不到人体的活动或状态。尽管最近在RF通讯信号感知应用方面取得了较大进展，但是因为噪声的存在，导致远处的感知信噪比较低，所以目前感知范围都局限在较小范围内。而较小的感知范围(目前最大的感知范围达到11米)也限制了基于RF通讯信号的非接触感知技术在现实世界中的应用。为了覆盖一个较大的感知区域，可能必须部署大量的RF通讯信号设备，这无疑增加了RF通讯信号设备的部署成本。同时由于非视线(NLoS)情况的存在，这会使RF通讯信号在室内环境中的传播情况变得更加复杂，增加了使用RF通讯信号进行目标人体行为感知的难度。

发明内容

针对上述因为距离设备较远位置感知信噪比SSNR较低导致的感知范围过小的问题，本发明的目的是提供一种基于信号分集与合并的远距离人体运动感知方法及系统，其可以将不同时频空等维度的信号采样合并叠加，从而实现感知信噪比大幅提升，并最终扩大感知范围。

为实现上述目的，一方面，本发明采取的技术方案为：一种基于信号分集与合并的远距离人体运动感知方法，其包括：获取信道状态信息CSI，根据所述信道状态信息CSI得到CSI商信号时间序列；将所述CSI商信号时间序列进行合并叠加处理，得到信噪比增强后的CSI数据；利用信噪比增强后的所述CSI数据进行人体运动检测。

进一步，所述获取信道状态信息CSI的方法包括：在无线设备接收端采集所述信道状态信息CSI，或在无线设备发送端集中采集所述信道状态信息CSI；所述无线设备接收端和所述无线设备发送端与被检测者之间具有大距离。

进一步，所述根据所述信道状态信息CSI得到CSI商信号时间序列，包括：对于同一个接收设备的多个天线上采集到的所述信道状态信息CSI，每两根天线的所述信道状态信息CSI相除，形成含有时间戳的所述CSI商信号时间序列；对含有时间戳的非均匀的所述CSI商信号时间序列进行插值，形成随时间均匀的CSI商信号时间序列。

进一步，所述将所述CSI商信号时间序列进行合并叠加处理，包括：

设定提取窗口，选取所述窗口内的所述CSI商信号时间序列进行减均值，滤波平滑后，并对振幅归一化；

将所述CSI商信号时间序列旋转一角度，消除不同所述CSI商信号时间序列之间的相位差；

将消除相位差后的所述CSI商信号时间序列进行叠加求合，得到信噪比增强后的CSI数据。

进一步，所述将所述CSI商信号时间序列旋转一角度，消除不同所述CSI商信号时间序列之间的相位差，包括：

汇总每对收发设备获取到的若干个所述CSI商信号时间序列，以第一个所述CSI商信号时间序列为参考，在0-360°内旋转其余所述CSI商信号时间序列，每旋转一个角度则计算第一个所述CSI商信号时间序列和其余所述CSI商信号时间序列对应时刻采样点在复平面上的距离并相加求和，当该值最小时，记录下该角度；

将其余所述CSI商信号时间序列分别旋转求得的所述角度。

进一步，所述利用信噪比增强后的所述CSI数据进行人体运动检测，包括：

对信噪比增强后的所述CSI数据进行平滑滤波，得到复平面上往复运动的圆弧状分布的CSI商序列；

对所述CSI商序列分别取实部和虚部组成两列向量进行主成分分析，保留第一主成分序列；

根据所述第一主成分序列计算自相关函数，通过所述自相关函数对人体运动进行检测。

进一步，所述通过所述自相关函数对人体运动进行检测，包括：

取0时刻点以外的第一个峰的大小，如果该第一个峰的值大于预先设置的阈值，则认为环境中存在人体运动，否则环境中不存在。

另一方面，本发明采取的技术方案为：一种基于信号分集与合并的远距离人体运动感知系统，其包括：信息获取模块，用于获取信道状态信息CSI，根据所述信道状态信息CSI得到CSI商信号时间序列；合并叠加模块，将所述CSI商信号时间序列进行合并叠加处理，得到信噪比增强后的CSI数据；感知检测模块，利用信噪比增强后的所述CSI数据进行人体运动检测。

另一方面，本发明采取的技术方案为：一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行上述方法中的任一方法。

另一方面，本发明采取的技术方案为：一种计算设备，其包括：一个或多个处理器、存储器及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行上述方法中的任一方法的指令。

本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：

1、本发明无需专用传感器，即可实现基于已有通讯设备信号传输时的无线信道变化感知人体呼吸等微小活动。

2、本发明利用已有的无线通讯设备上采集的信道CSI数值，无需额外硬件设备，无需在无线收发设备上进行硬件改动，节约成本。

3、本发明的无线发送设备和接收设备之间无需时钟同步，能够使用大多数常见的通讯设备(如WiFi，LTE)进行感知，适用范围广。

4、本发明可以对一个RF通讯信号波长以内胸腹部起伏进行精确追踪，感知精度高，呼吸率估计准确。

附图说明

图1是本发明一实施例中以呼吸监测为例的远距离人体运动感知方法流程框图；

图2是本发明一实施例中以使用WiFi信号监测人体呼吸为例，在该场景收发端相距较近且互相可见的情况下监测较远处的人体呼吸的示意图；

图3是本发明一实施例中以使用WiFi信号监测人体呼吸为例，在该场景收发端相距较远或收发设备互相不可见的情况下监测一个设备附近较远处的人体呼吸；

图4是本发明一实施例中使用RF通讯信号感知人体细粒度运动的示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

本发明基于信号分集合并技术降低测量噪声。对含有独立采样噪声的同一个信号的多个观测值进行合并，能够降低噪声水平，该结论得到了Wiener-khinchin大数定律的支持：对于随机变量Xn(n＝1，2，......)，假设Xn为独立、同分布的随机变量。随着样本n数量的增加，所有样本的平均值将收敛于期望值。在RF通讯信号(即CSI商)感知应用中，本发明通过合并叠加多个CSI商样本(即信号加和取平均)来降低噪声的影响。

本发明的核心技术路线是通过将RF商用设备提供的时频空等不同维度信号分集提供的多个CSI采样合并叠加，从而降低信号中的噪声，提高感知信噪比，从而充分发挥商用设备的感知潜力，最大限度地提高感知信号的质量和感知范围。其中，信号分集技术是无线通信中广泛使用的一种技术，原本是用于对抗信号衰落和噪声等影响。分集技术的原理就是利用多条传输相同信息且具有近似相等强度的信号和相互独立衰落特性的信号路径，并在接收端对这些信号进行适当合并，以便大大降低多径衰落的影响，从而改善传输的可靠性。通信领域经常使用信号分集与合并技术提高信号质量，但是在感知领域，合并来自不同维度信号的要求与通信不同，目前并没有相关工作可以在信噪比极低的情况下实现信号的合并从而提高信噪比。为此，本发明提出了基于大数定律的技术实现了对来自不同维度信号的有效叠加，最终提高了感知信噪比。

本发明提供的基于信号分集与合并的远距离人体运动感知方法及系统，其涉及无需专用传感器、基于已有商用通讯设备的感知技术，尤其涉及一种通过合并叠加无线电RF(RadioFrequency，射频)通讯设备提供的多个信号分集(Diversity)数据采样从而提高基于无线电RF通讯信号感知范围。利用本发明可以实现对较大范围内人体活动的高精度监测。

本发明中的时间维度指不同时刻采集到的CSI信号，频率维度指不同频率的载波上搭载的信号，空间维度指不同天线上采集到的CSI信号。

在本发明的一个实施例中，提供一种基于信号分集与合并的远距离人体运动感知方法。本实施例中，如图1所示，该方法包括以下步骤：

1)获取信道状态信息CSI，根据信道状态信息CSI得到CSI商信号时间序列；

2)将CSI商信号时间序列进行合并叠加处理，得到信噪比增强后的CSI数据；

3)利用信噪比增强后的CSI数据进行人体运动检测。

上述步骤1)中，获取信道状态信息CSI的方法为：在无线设备接收端采集信道状态信息CSI，或在无线设备发送端集中采集信道状态信息CSI。其中，无线设备接收端和无线设备发送端与被检测者之间具有大距离，例如40m。

上述步骤1)中，根据信道状态信息CSI得到CSI商信号时间序列，具体包括以下步骤：

1.1)对于同一个接收设备的多个天线上采集到的信道状态信息CSI，每两根天线的信道状态信息CSI相除，形成含有时间戳的CSI商信号时间序列；

1.2)对含有时间戳的非均匀的CSI商信号时间序列进行插值，形成随时间均匀的CSI商信号时间序列。

上述步骤2)中，将CSI商信号时间序列进行合并叠加处理，具体包括以下步骤：

2.1)设定提取窗口，选取窗口内的CSI商信号时间序列进行减均值，滤波平滑后，并对振幅归一化；

2.2)将CSI商信号时间序列旋转一角度，消除不同CSI商信号时间序列之间的相位差；

2.3)将消除相位差后的CSI商信号时间序列进行叠加求合，得到信噪比增强后的CSI数据。

上述步骤2.2)中，将CSI商信号时间序列旋转一角度，消除不同CSI商信号时间序列之间的相位差，具体包括以下步骤：

2.2.1)汇总每对收发设备获取到的若干个CSI商信号时间序列，以第一个CSI商信号时间序列为参考，在0-360°内旋转其余CSI商信号时间序列，每旋转一个角度则计算第一个CSI商信号时间序列和其余CSI商信号时间序列对应时刻采样点在复平面上的距离并相加求和，当该值最小时，记录下该角度；

2.2.2)将其余CSI商信号时间序列分别旋转求得的角度。

上述步骤3)中，利用信噪比增强后的CSI数据进行人体运动检测，具体包括以下步骤：

3.1)对信噪比增强后的CSI数据进行平滑滤波，得到复平面上往复运动的圆弧状分布的CSI商序列；

3.2)对CSI商序列分别取实部和虚部组成两列向量进行主成分分析，保留第一主成分序列；

3.3)根据第一主成分序列计算自相关函数，通过自相关函数对人体运动进行检测。

上述步骤3.3)中，通过自相关函数对人体运动进行检测的方法为：取0时刻点以外的第一个峰的大小，如果该第一个峰的值大于预先设置的阈值，则认为环境中存在人体运动，否则环境中不存在。

实施例：

本实施例以使用WiFi信号进行呼吸检测为例，实现了两种类型场景下的呼吸检测：1)当无线RF通讯设备收发端相距较近，且设备和人之间相互可见时，即处于LoS(Lightof Sight)情况，如图2所示，该应用场景中收发端相距较近，例如收发端相距2米，此场景可以感知超过40米远处的人体呼吸。2)当设备互相不可见，即处于NLoS(Non Light ofSight)情况，即当设备处于图3中R1、T1位置，或者当设备相距较远，例如收发设备分别处于图3中R2、T2位置时，收发端相距32米(较远)，可以感知收发设备附近超过5米的人体呼吸。

如图4所示，人体在呼吸时，胸腹部的移动会对无线电信号造成影响。这种影响表现在人体胸腹部表面会反射无线电波，反射的电波和原先从Tx(发送机)发出的信号叠加在一起，形成Rx(接收机)上接收到的信号强度。当胸腹部起伏运动时，胸腹部反射的无线电信号经过的传播路径长度不断发生变化，而沿LoS传播的路径以及环境中静态反射的路径的长度并不发生变化。于是，来自这些多径传播的无线电波会发生叠加，可以表示为一个动态旋转的向量(图3中的H

虽然从商用设备中获取的CSI还含有其他类型的噪声，包括CSI振幅中的脉冲噪声、CSI相位中的随机相位偏移(包括载波频率偏移CFO，采样频率偏移SFO和数据包检测延迟PDD)、测量噪声等，但是过往工作基于CSI商的方法成功消除了这部分噪声的影响。然而，现有的基于CSI商的方法不能有效地消除测量噪声。本发明则基于信号分集合并技术降低测量噪声。因为CSI商有三个组成部分(动态向量，静态向量和环境噪声)。本发明要使SSNR通过CSI商合并得到提高，有三点要求：(1)环境噪声需要是相互独立的随机变量；(2)用于合并的信号包含的有效信息(动态向量)需要取值相同或非常相似；(3)用于叠加的数据点越多，噪声的影响可以被降低得越多。

对于要求(1)，来自不同维度/域的测量噪声天然满足这一要求；对于要求(3)，本发明有两种方式来获得更多的数据样本：①在无线通信领域，为了提高通信效率，正交频分复用(OFDM)和多输入多输出(MIMO)在802.11 a/g/n/ac中被广泛应用。这两种技术使得在每一个空间信息传输链中都使用多个载波将信息从Tx传递到Rx。每一条传输链中的每个载波都可以当成对信道的独立观测，携带了同一个信道的信息，因此可以利用多个子载波和多根天线来获得多个数据样本。②同一子载波的两个接近的时间戳(例如，△t＝1ms，频率为1000Hz)的非噪声部分(动态向量和静态向量)在短时间内可以被视作几乎没有变化。因此，本发明可以对信号进行过采样(大幅提高采样率)，以增加采样的数量。对于要求(2)，因为信号从发送端到达不同接收端天线的反射路径长度不同，且不同子载波的波长也有差别，在感知目标距离设备较远时，此时不同载波的相位也存在较大差异。现有工作因为噪声过大因而无法找到来自不同天线的CSI相位差，导致无法有效叠加来自不同维度的CSI商采样。为了应对这一挑战，本发明以CSI商为输入信号，采用信号分集合并叠加方法来合并叠加来自不同维度/域的CSI采样，从而提高信噪比。

对于幅度较小的运动，不同天线和载波上接收到的感知信号由动态向量旋转形成的弧的大小是相似的，但彼此之间有一个相移，所以需要首先估计不同天线和载波上CSI的相位差，然后消除这种相移。为此本发明通过在复平面上旋转处理过后的信号来搜索两个感知信号之间的相位差。具体来说，对一个信号进行整体旋转，然后计算两个感知信号对应时刻采样点在复平面上的距离并求和。理论上，当来自不同分集的CSI通过旋转恰好补偿原本存在的CSI相位差时，此时距离和将取最小值。在实践中，因为噪声的存在，噪声也会引入额外的距离，所以不同角度下的距离和的差异可能被噪声距离的差异所掩盖，使得很难准确找到最小值对应的角度从而确定相位差。为了消除噪声的影响，本发明提出利用长时间信号采样来计算距离和。这是因为当采样足够多时，根据大数定理，噪声引入的距离将趋于定值，不会随着信号整体的旋转而改变，从而不会掩盖相位差引入的采样点间的距离，使相位差搜索算法即使在噪声干扰非常严重时也能工作。

找到不同CSI商采样的相位差后，就可以将不同维度的CSI商采样调整到相同的初始相位(此时不同CSI商采样在各时刻相位也近似一致)，然后叠加合并。在叠加合并时，可以采用等增益合并法，也可以采用最大比合并法。在CSI商采样足够多时，两种方式效果相近。

具体的，在呼吸检测时，放置一个信号发送设备Tx(例如：WiFi无线路由器或无线接入点AP、LTE室内信号发送基站)、至少一个信号接收设备Rx(例如：PC个人电脑、智能手机等)。设备摆放可以参考上述场景图(如图1和图2所示)。当人坐着或者躺在床上呼吸时，设备可以在一定范围内移动，使得胸腹部起伏方向垂直于收发设备中距离人体较近设备天线的放置方向。人体不需要粘贴或携带任何设备。当收发设备距离比较近且设备之间无遮挡时(如图2所示)，被感知的目标可以在较大范围内的任意一个位置面向任何一个设备正常呼吸，在周围环境没有其他干扰运动时，系统可以实时检测到人体的呼吸情况。当收发设备距离比较远或设备之间有墙壁等遮挡时(如图3所示)，此时被感知目标可以在其中一个设备附近较大范围内的任意一个位置面向设备正常呼吸，在周围环境没有其他干扰运动时，系统可以实时检测到人体的呼吸情况。具体步骤如下：

1)获取信道状态信息CSI，根据信道状态信息CSI得到CSI商信号时间序列；

a)CSI信息既可以在无线设备接收端采集，也可以在无线设备发送端集中采集。每一对Tx、Rx天线接收到的每一个子载波上都会获取一组不同时刻的CSI序列，假设包含T个采样，如果发送设备Tx有2根天线，接收设备Rx有3根天线，在20M信道下利用CSITool可以获取2*3*30组CSI序列，共计2*3*30*T个复数值。

b)CSI信息的采集是伴随设备正常通讯的过程同步完成的。可以在每次通讯信息传输前，测量一次CSI数值。

c)对于一个由一个发送端和P个接收端组成的网络系统，每个接收端都可以获取独立的CSI采样序列。

d)对于每一个Rx，每一对收发天线都可以获得一组CSI数据，假设有M对天线，每根天线上有N个载波，我们首先将M对天线两两组合，其中使用一根天线上N个载波上的T个采样数据整体对应除以另一根天线上的N个载波上的T个采样数据，得到新的复数值序列，总共获得A

要想准确感知人体不同速度下的运动，例如呼吸，CSI采样率不能过低，经验上可以使用400Hz，可以根据系统要求进行调整。

2)将CSI商信号时间序列进行合并叠加处理，得到信噪比增强后的CSI数据；

a)采集到的CSI数值会包含网卡形成的时间戳，根据时间戳可以判断出获取的CSI是否是均匀采样。对时间戳做差分，若前后采样时间差值大于差分结果的平均值，则通过插值、拟合等的方式进行补全。

b)对于N组CSI商序列，每次选取一段时间窗口的数据进行处理。该窗口不能太小，经验上当采样率在400Hz时，窗口需要在大概6s左右，此时一个窗口内有大约2400个采样；

c)对于每一个窗口内的数据，分别计算N组CSI商的均值；

d)将N组数据分别减去CSI商的均值；

e)使用滑动平均方法对N组减去均值后的CSI商数据分别进行平滑；

f)分别获取N组平滑后CSI商数据中各数据模长的最大值；这里的模长最大值指的是该窗口内所有采样点中，在复平面上计算每个采样点到复平面原点的欧氏距离，选取距离最大的值；

g)N组数据分别除以各组数据的模长最大值进行归一化；

h)以第一组数据为参考，对剩下的N-1组数据分别和第一组数据进行相位校正操作。具体来说，对于第i组数据，我们将其整体进行旋转，步长为1°，旋转1-306°，每旋转一次，计算第1组CSI商和第i组CSI商的差，假设该窗口内每组数据有T个采样点，做差后将得到T个复数，计算T个复数的模长并求和。此时对于第1组数据和第i组数据下的360个角度，每个角度都有一个模长和，记录下模长和最小时对应的旋转角度。

i)重新取b)步骤未经处理过的N组CSI商，对于每一组数据分别减去c)步骤获取的均值，再除以f)步骤获取的模长最大值，再旋转h)步骤获取的旋转角度；

j)将经过i)步骤处理的N组CSI商数据加和求平均，得到一组CSI商序列(如果一个窗口有T个采样，则经过这一步，原本N*T个数据变成了1*T个数据)，即得到感知信噪比提高的CSI数据。这里可以将N组数据直接相加(即为等增益合并)，也可以根据f)步骤获得的模长最大值作为权重进行最大比合并。

k)获取下一个窗口的数据，重复进行步骤a)到步骤j)；

3)利用信噪比增强后的CSI数据检测呼吸；

a)因为呼吸监测需要至少包含一个完整的呼吸周期才能估计出呼吸率，且窗口较大时对于估计平稳的呼吸更为有利，经验上选取9s作为一个呼吸率估计窗口，也可以根据需求选取其他窗口长度。当数据累积达到9s后进入下一步处理。

b)对加强后的CSI商信号序列应用S-G滤波(也可以使用其他平滑滤波算法，当距离比较近时可以不滤波)，以去除噪音并平滑，得到复平面上往复运动的圆弧状分布的CSI商序列；滤波窗口大小可以根据呼吸检测的需求进行调整，一般可以每0.3s-1s进行一次滤波；

c)对滤波后的CSI商分别取实部和虚部组成两列向量进行主成分分析(PCA)，保留第一主成分序列用于估计呼吸率；

d)对第一主成分序列计算自相关函数，取0点以外的第一个峰的大小，如果该峰的值大于预先设置的呼吸监测阈值，则认为环境中存在呼吸；否则环境中不存在呼吸，输出当前状态信息；

当环境中存在呼吸时，根据0点以外第一个峰出现的采样点编号，结合采样率计算呼吸率；

e)展示呼吸波形和呼吸率，并获取下一个窗口的CSI商处理数据，重复步骤a)到d)。

为了进一步说明本发明在感知信噪比上的巨大提升，通过对比评估本发明和现有工作在感知范围上的差异，论证本发明在信号质量上的巨大提升。

实验场景1：如图2，首先在一个空旷长走廊上进行试验。Tx和Rx放置于相隔2米的位置，将收发设备连线L的中点标记为O，并将O固定在走廊的中心。将感知目标人体和中点O的连线记为T，并将T与设备连线L的夹角记为人体相对于设备的角度θ。以O为中心，以π/6为步长旋转收发器的位置。可以测试人体处在12个相对于设备连线的不同方向(即0，π/6,π/3,...,和11π/6)下的感知范围。受试者坐在走廊的另一端并保持正常呼吸。将受试者与O之间的距离从2米增加到40米。将采样率设定为200赫兹。感知范围被定义为受试者和O之间的最大探测距离，此时应满足呼吸率估计相对于真实值的平均绝对误差小于0.5bpm(次呼吸/分钟)。

实验结果1：本发明在所有方向上感知范围都优于现有工作。呼吸感知覆盖范围在所有方向上都可以达到至少40米。需要说明的是，由于空间的限制，即走廊的最大长度为40米，只能测试40米以内的情况。同样测试了当受试者坐在离LoS不同距离时其他现有方法的感知范围。结果显示，当受试者离LoS有2米远时，所有现有方法几乎都可以监测到呼吸。当受试者远离设备，且距离达到8米时，只有EMA、Farsense和本发明仍然保持着较高的检测准确性且可以稳定监测呼吸。然而，当目标进一步移动，距离达到11米时，此时只有EMA和本发明仍然保持较高的检测准确性且可以稳定监测呼吸。当距离超过12米时，此时只有本发明仍然可以保持较高的呼吸检测准确率。

实验场景2：如图2所示，在这个实验中，把Tx和Rx放在不同的空间里，中间有墙隔开。具体来说，把Rx放在一个房间的中心位置R1，把Tx放在房间外的走廊上T2位置。Tx与Rx的距离是20米。受试者坐在房间内Rx旁边不同的方位并面向Rx。总共选取8个不同的方位(如图2中的箭头)，在每个方位评估不同方法的感知距离。注意，由于房间空间的限制。在第1、3、5、7号方向最大房间长度为3.5米，在第2、4、6、8号方向房间最大长度为5m。

实验结果2：本发明在所有方向上感知范围都优于现有工作，与之对比的是，基于振幅的工作HRD[Human respiration detection with commodity wifi devices:do userlocation and body orientation matter？.]在各方向的平均感知范围约为1m，FarSense在各个方向的平均感知范围为2m，EMA的平均感知范围为2.5m，本发明在所有方向上都达到了可测的最大距离。

综上，本发明使用时，无需专用传感器，即可实现基于已有通讯设备信号传输时的无线信道变化感知人体呼吸等微小活动。利用已有的无线通讯设备上采集的信道CSI数值，无需额外硬件设备，无需在无线收发设备上进行硬件改动，节约成本；无线设备发送设备和接收设备之间无需时钟同步，能够使用大多数常见的通讯设备(如WiFi，LTE)进行感知，适用范围广；可以对一个RF通讯信号波长以内胸腹部起伏进行精确追踪，感知精度高，呼吸率估计准确；还可以实时连续运行，方便实用。

本发明因为通过合并叠加来自不同时频空分集的信号采样，使得CSI商中的测量噪声趋近于0，从而恢复了原本被测量噪声所掩盖的运动引起的CSI变化，从而可以感知到更加微弱的CSI变化，即更远处的人体微小活动。本发明通过提高感知信噪比，扩大感知范围的方法可以应用在多种基于无线RF通讯信号实现的感知应用中。

本发明可用于各类RF通讯信号，例如WiFi，LTE，和多种感知应用，例如手指手势识别、呼吸检测等。本发明以使用WiFi信号监测呼吸为例实现了DiverSense呼吸实时监测系统，展示了这一发明对感知信号质量的提升作用。将该技术搭载在现有无线通信设备上，无需专门的硬件或者传感器，即可在两类场景下，实现对较大范围内呼吸的感知。

在本发明的一个实施例中，提供一种基于信号分集与合并的远距离人体运动感知系统，其包括：

信息获取模块，用于获取信道状态信息CSI，根据信道状态信息CSI得到CSI商信号时间序列；

合并叠加模块，将CSI商信号时间序列进行合并叠加处理，得到信噪比增强后的CSI数据；

感知检测模块，利用信噪比增强后的CSI数据进行人体运动检测。

上述实施例中，在信息获取模块中，在无线设备接收端采集信道状态信息CSI，或在无线设备发送端集中采集信道状态信息CSI。其中，无线设备接收端和无线设备发送端与被检测者之间具有大距离，例如40m。

上述实施例中，在信息获取模块中，根据信道状态信息CSI得到CSI商信号时间序列，具体为：

1.1)对于同一个接收设备的多个天线上采集到的信道状态信息CSI，每两根天线的信道状态信息CSI相除，形成含有时间戳的CSI商信号时间序列；

1.2)对含有时间戳的非均匀的CSI商信号时间序列进行插值，形成随时间均匀的CSI商信号时间序列。

上述实施例中，在合并叠加模块中，将CSI商信号时间序列进行合并叠加处理，具体包括：

2.1)设定提取窗口，选取窗口内的CSI商信号时间序列进行减均值，滤波平滑后，并对振幅归一化；

2.2)将CSI商信号时间序列旋转一角度，消除不同CSI商信号时间序列之间的相位差；

2.3)将消除相位差后的CSI商信号时间序列进行叠加求合，得到信噪比增强后的CSI数据。

上述实施例中，将CSI商信号时间序列旋转一角度，消除不同CSI商信号时间序列之间的相位差，具体包括：

2.2.1)汇总每对收发设备获取到的若干个CSI商信号时间序列，以第一个CSI商信号时间序列为参考，在0-360°内旋转其余CSI商信号时间序列，每旋转一个角度则计算第一个CSI商信号时间序列和其余CSI商信号时间序列对应时刻采样点在复平面上的距离并相加求和，当该值最小时，记录下该角度；

2.2.2)将其余CSI商信号时间序列分别旋转求得的角度。

上述实施例中，在感知检测模块中，利用信噪比增强后的CSI数据进行人体运动检测，具体包括：

3.1)对信噪比增强后的CSI数据进行平滑滤波，得到复平面上往复运动的圆弧状分布的CSI商序列；

3.2)对CSI商序列分别取实部和虚部组成两列向量进行主成分分析，保留第一主成分序列；

3.3)根据第一主成分序列计算自相关函数，通过自相关函数对人体运动进行检测。

上述实施例中，通过自相关函数对人体运动进行检测的方法为：取0时刻点以外的第一个峰的大小，如果该第一个峰的值大于预先设置的阈值，则认为环境中存在人体运动，否则环境中不存在。

本实施例提供的系统是用于执行上述各方法实施例的，具体流程和详细内容请参照上述实施例，此处不再赘述。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。