CN102830440A - 一种室内人体探测方法 - Google Patents

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汪照
赵翠茹
朱星
王炯滔
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Abstract

本发明公开了一种室内人体探测方法，其利用VHF-FM频段的多天线接收机接收信号，然后利用A/D转换器对多天线接收机接收到的信号进行采样，再利用微处理器对采样数据作相关处理，得到信号子空间特征向量，将信号子空间特征向量映射为相应的代价值，通过比较代价值与探测门限进行室内探测，由于信号与噪声一般是独立的，因此接收到的数据经过相关处理后能得到信号子空间特征向量与噪声子空间特征向量，这样在静态无人环境下，信号子空间特征向量的获得几乎不受噪声的影响，所以能够很好地区分室内静态无人环境和动态有人环境，且更不容易受到噪声环境的影响，更容易设置探测门限，具有更稳定、更准确的探测性能。

Description

一种室内人体探测方法
技术领域
本发明涉及一种人体探测技术，尤其是涉及一种室内人体探测方法。
背景技术
随着经济水平和科学技术的飞快发展，人们对安全防范的要求也越来越高。为了对付各种各样的经济刑事犯罪，保护国家和人民群众的生命财产安全，保证各行各业和国家重点部门的正常运转，采用高科技的手段预防和制止犯罪已经成为安防领域里的共识。
传统的视频监控和红外探测技术虽然在安防领域里起到了很大的作用，但它们也存在一定的局限。视频监控是通过光学成像和图像处理技术获得人体图像的，虽然其容易捕捉，但探测视角有限，且不够隐蔽。红外探测技术是根据人体正常情况下会发出特定波长的红外线而进行检测处理的，虽然其不产生辐射，且器件功耗低，但容易受各种热源、阳光干扰，尤其当环境温度与人体温度接近时，探测性能会明显下降。
微波技术作为一种新型的技术，在安防领域，其具有稳定性高、探测范围广等许多优点，具有广泛的应用前景，近几年已被许多科研人员研究。有研究者提出用超宽带脉冲波（UWB-IR）作为室内人体探测的方法，其是通过比较有人和无人入侵时的延迟功率分布的不同而实现探测的。这种室内人体探测方法由于利用了室内电磁波的反射和衍射特性，因此探测范围很广，而且由于只需一对发射机和接收机，因此安装成本较低，然而由于延迟功率分布是基于接收信号强度（RSS）的，容易受噪声影响，即使在静态坏境下信号强度也可能会有较大地波动，因此很难设置它的事件探测探测门限。还有研究者提出了甚高频调频广播（VHF-FM）和特高频电视广播（UHF-TV）的室内人体探测系统，由于空间中存在着丰富的VHF-FM或UHF-TV频率点处的微波，所以该室内人体探测系统利用了室内的VHF-FM和UHF-TV的微波作为发射机信号，再用单根天线的接收机接收微波信号，并根据传统的室内电磁波多径阴影效应能够使在人存在的情况下接收电平幅度值有较大的变化的原理进行检测的，由于该检测方式容易受到很大的干扰，因此将导致检测效果不是很理想。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种成本低，且能够很好地区分室内静态无人环境和动态有人环境，能够有效地提高检测效果的室内人体探测方法。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种室内人体探测方法，其特征在于包括以下步骤：
①设计一个VHF-FM频段的具有L根天线的多天线接收机，该多天线接收机的L根天线以线性阵列形式排布，其中，L>1；
②将多天线接收机安放于室内靠近门或窗的位置，使多天线接收机能够接收VHF-FM频段中的任意有信号强度的频率点处的信号，将多天线接收机接收到的信号记为x(t)；
③由多天线接收机将其接收到的信号x(t)传输给A/D转换器，由A/D转换器对x(t)进行实时采样，并实时传输采样数据给微处理器；
④由微处理器将实时接收到的Ns个连续的采样数据作为一组采样数据，并对该组采样数据的相关性进行分析，得到该组采样数据的自相关矩阵，记为
Figure BDA00002094854900021
Figure BDA00002094854900022
其中，Ns≥5000，1≤k≤Ns，x(tk)H为x(tk)的共轭转置，x(tk)表示该组采样数据的Ns个采样数据中的第k个采样数据，其为长度为L的一维矢量，tk表示x(tk)的采样时刻；
⑤由微处理器对R进行特征值对角分解，得到L个特征值及对应的特征向量，将第l个特征值记为λl，将与λl对应的第l个特征向量记为vl，假设L个特征值存在下述关系：λ1≥λ2≥…≥λL>0，则将第1个特征向量v1构成的矩阵作为信号子空间，表示为[v1]，将第1个特征向量v1作为信号子空间特征向量，将由第2个特征向量v2至第L个特征向量vL构成的矩阵作为噪声子空间，表示为[v2,v3,…,vL]，其中，1≤l≤L，λ1表示第1个特征值，λ2表示第2个特征值，λL表示第L个特征值，v1表示第1个特征向量，v2表示第2个特征向量，v3表示第3个特征向量，vL表示第L个特征向量，此处“[]”为矩阵表示符号；
⑥按照步骤④至步骤⑤的操作，由微处理器将相隔1ms后的Ns个连续的采样数据作为一组采样数据进行处理，获得相应的信号子空间及信号子空间特征向量；
⑦将相隔1ms前的Ns个连续的采样数据相应的信号子空间特征向量记为v1old，将相隔1ms后的Ns个连续的采样数据相应的信号子空间特征向量记为v1new，然后由微处理器计算相隔1ms前后的两个信号子空间特征向量的映射代价值，记为P，P＝|v1old Hv1new|，然后判断P是否小于设定的探测门限Pth，如果是，则确定此时室内有人，否则，确定此时室内无人，其中，v1old H为v1old的转置，符号“||”为取绝对值符号；
⑧返回步骤⑥继续执行，以1ms为室内人体探测时间间隔，实现室内人体探测。
所述的步骤①中4≤L≤8，所述的多天线接收机的天线之间的间距为4～6cm。
所述的步骤②中将多天线接收机接收到的信号x(t)表示为：x(t)=a(θ)s(t)+n(t)，其中，t表示时间变量，s(t)表示信号源，n(t)表示均值为0且方差为δ2的高斯加性白噪声，δ表示高斯加性白噪声的标准差，θ表示波到达的方向，a(θ)为波到达的方向构成的矢量，其中的每个元素表示信号源s(t)在每根天线上相对于第1根天线的相位偏移，
Figure BDA00002094854900031
j为虚数单位，λ表示波长，d表示天线之间的间距，
Figure BDA00002094854900032
为
Figure BDA00002094854900033
的转置列向量；然后根据室内信号的反射和衍射现象，确定x(t)是由多个路径经过不同程度的衰减并混有噪声的一维信号矢量，并将x(t)重新表示为：
Figure BDA00002094854900034
其中，M表示信号源s(t)经直射、反射或衍射到达多天线接收机的总的路径数，αi表示信号源s(t)的第i条路径的衰减因子,对于直射来的第1条路径的衰减因子α1=1，a(θi)表示信号源s(t)经反射或衍射从θi方向到达的方向矢量，θi表示第i条路径的波到达的方向。
所述的步骤③中微处理器为型号为C6713的数字信号处理芯片。
所述的步骤④中5000≤Ns≤10000。
所述的步骤⑦中设定的探测门限Pth的值为0.9～0.95。
与现有技术相比，本发明的优点在于：利用VHF-FM频段的多天线接收机接收信号，然后利用A/D转换器对多天线接收机接收到的信号进行采样，再利用微处理器对采样数据作相关处理，得到信号子空间特征向量，将信号子空间特征向量映射为相应的代价值，通过比较代价值与设定的探测门限进行室内探测，由于信号与噪声一般是独立的，因此接收到的数据经过相关处理后能得到信号子空间特征向量与噪声子空间特征向量，这样在静态无人环境下，信号子空间特征向量的获得几乎不受噪声的影响，所以能够很好地区分室内静态无人环境和动态有人环境，且相比于基于接收信号强度的检测方法或基于接收电平幅度值变化的检测方法，本发明方法更不容易受到噪声环境的影响，更容易设置探测门限，具有更稳定、更准确的探测性能；同时相比于红外、摄像头也具有稳定、隐蔽、探测区域广等优点；此外，本发明方法只需设计一个VHF-FM频段的多天线接收机用于接收信号，无需发射机，成本低。
附图说明
图1为以线性阵列形式排布的L根天线的示意图；
图2为多天线接收机的组成结构及本发明方法的信号处理过程示意图；
图3为室内静态无人环境下无线电波传输的示意图；
图4为有人进入室内，室内环境改变时无线电波传输的示意图；
图5为天线根数为8根时，室内无人环境及环境改变时，信号子空间特征向量的映射代价值P随时间变化的示意图。
具体实施方式
以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。
本发明提出了一种室内人体探测方法，其利用了室内的甚高频调频广播（VHF-FM）的微波作为发射机信号，并设计了VHF-FM频段的多天线接收机，该多天线接收机会接收到某频率点幅度和相位不同的多路信号，多路信号经过相关处理，可以得到信号子空间特征向量，将信号子空间特征向量映射为相应的代价值，这样在静态无人的环境下，该代价值基本上没有太大变化，而在有人进入室内，室内环境发生改变时，该代价值会发生明显的变化，因此根据这种变化可以实现室内人体探测。
本发明的室内人体探测方法包括以下步骤：
①设计一个VHF-FM频段的具有L根天线的多天线接收机，该多天线接收机的L根天线以线性阵列形式排布，如图1所示，其中，L>1。
在实际设计过程中，如图1所示，可设计天线根数为4～8根（即4≤L≤8）的多天线接收机，天线之间的间距d可设置为4～6cm。
在具体实施过程中，可在现有的收音机原理基础上制成多天线接收机。例如：根据调频收音机的组成原理，将多个相同的单天线调频收音机构成VHF-FM频段的多天线接收机，如图2所示，由L个相同的接收机模块与L根天线组成本发明方法所需的多天线接收机，在图2中接收机模块采用现有技术。
②将多天线接收机安放于室内靠近门或窗的位置，使多天线接收机能够接收VHF-FM频段中的任意有信号强度的频率点处的信号，将多天线接收机接收到的信号记为x(t)，x(t)=a(θ)s(t)+n(t)，其中，t表示时间变量，s(t)表示信号源，其很远可以看成是平面波，n(t)表示均值为0且方差为δ2的高斯加性白噪声(AWGN)，δ表示高斯加性白噪声的标准差，θ表示波到达的方向（即垂直面顺时针方向的夹角），a(θ)可以看成是波到达的方向构成的矢量，其中的每个元素表示信号源s(t)在每根天线上相对于第1根天线的相位偏移，
Figure BDA00002094854900051
j为虚数单位，λ表示波长，d表示天线之间的间距，
Figure BDA00002094854900052
为
Figure BDA00002094854900053
的转置列向量。
由于室内信号的反射、衍射现象，因此多天线接收机接收到的信号x(t)是由多个路径经过不同程度的衰减并混有噪声的一维信号矢量，因此x(t)可以重新表示为：
Figure BDA00002094854900054
其中，M表示信号源s(t)经直射、反射或衍射到达多天线接收机的总的路径数，αi表示信号源s(t)的第i条路径的衰减因子,对于直射来的第1条路径的衰减因子α1=1，a(θi)表示信号源s(t)经反射或衍射从θi方向到达的方向矢量，θi表示第i条路径的波到达的方向。
在实际实施过程中，可将多天线接收机安放于室内的任何一个能够接收到VHF-FM频段中的任意有信号强度的频率点处的信号的地方，由于人进入时一般从门或窗进入，因此可将多天线接收机安放于室内靠近门或窗的位置，这样更容易影响微波信号的传输方向，探测效果更好。
③如图2所示，由多天线接收机将其接收到的信号x(t)传输给A/D转换器，由A/D转换器对x(t)进行实时采样，并实时传输采样数据给微处理器。
在此具体实施例中，A/D转换器采用现有技术，微处理器采用型号为C6713的数字信号处理（DSP）芯片。
④由微处理器将实时接收到的Ns个连续的采样数据作为一组采样数据，并对该组采样数据的相关性进行分析，得到该组采样数据的自相关矩阵，记为
Figure BDA00002094854900061
其中，Ns≥5000，1≤k≤Ns，x(tk)H为x(tk)的共轭转置，x(tk)表示该组采样数据的Ns个采样数据中的第k个采样数据，其为长度为L的一维矢量，tk表示x(tk)的采样时刻。
在此，Ns的取值越大，性能就越好，但微处理器需耗费更多的资源，折衷考虑在具体实施过程中一般可取值为5000～10000（即5000≤Ns≤10000）。
⑤由微处理器对进行特征值对角分解，得到L个特征值及对应的特征向量，将第l个特征值记为λl，将与λl对应的第l个特征向量记为vl，假设L个特征值存在下述关系：λ1≥λ2≥…≥λL>0，则将第1个特征向量v1构成的矩阵作为信号子空间，表示为[v1]，将第1个特征向量v1作为信号子空间特征向量，将由第2个特征向量v2至第L个特征向量vL构成的矩阵作为噪声子空间，表示为[v2,v3,…,vL]，其中，1≤l≤L，λ1表示第1个特征值，λ2表示第2个特征值，λL表示第L个特征值，v1表示第1个特征向量，v2表示第2个特征向量，v3表示第3个特征向量，vL表示第L个特征向量，此处“[]”为矩阵表示符号。
⑥按照步骤④至步骤⑤的操作，由微处理器将相隔1ms后的Ns个连续的采样数据作为一组采样数据进行处理，获得相应的信号子空间及信号子空间特征向量。即由微处理器对相隔1ms后的Ns个连续的采样数据的相关性进行分析，获得该Ns个采样数据的自相关矩阵，再由微处理器对该Ns个采样数据的自相关矩阵进行特征值对角分解，得到信号子空间及信号子空间特征向量。
⑦将相隔1ms前的Ns个连续的采样数据相应的信号子空间特征向量记为v1old，将相隔1ms后的Ns个连续的采样数据相应的信号子空间特征向量记为v1new，然后由微处理器计算相隔1ms前后的两个信号子空间特征向量的映射代价值，记为P，P＝|v1old Hv1new|，由于在静态无人环境下v1old与v1new在间隙小的时间内具有很强的相关性，所以P的值接近于1，但当有人进入室内时，v1old与v1new的相关性变弱，P的值明显小于1，因此本发明方法通过设置一个合理的探测门限Pth，由此区分有人与无人室内环境，即判断P是否小于设定的探测门限Pth，如果小于，则确定此时室内有人，否则，确定此时室内无人。在此，v1old H为v1old的转置，符号“||”为取绝对值符号。
⑧返回步骤⑥继续执行，以1ms为室内人体探测时间间隔，实现室内人体探测。即只要多天线接收机、A/D转换器和微处理器均处于工作状态下，则一直探测室内是否有人。
在此具体实施例中，设定的探测门限Pth的值为0.9～0.95，如在实际使用时可取0.95。
图3给出了室内静态无人环境下无线电波传输的示意图，从图3中可以看出在室内无线电波遇到家具、墙壁、金属物体等，会形成折射、衍射，在静态环境下，信号的各路径传输基本上是没变化的。图4给出了人进入室内时无线电波传输的示意图，由于人的走动，会使得遇到人的微波信号的传输路径发生变化，或信号有不同程度的衰减，从而使得到达多天线接收机的多路信号发生变化，这样多天线接收机接收到的信号经相关处理得到的信号子空间特征向量也会发生变化，从而可以作为室内人体探测。
图5为天线根数为8根时，人体进入室内时，信号子空间特征向量的映射代价值P在0～5s内随时间变化的示意图，从图5中可以看出在静态无人环境下，P值非常接近1，因而在间隙小的时间内相邻的两个信号子空间特征向量具有很强的相关性，同时可以看出P值的波动很小，因而它不容易受到噪声环境的影响。当人体进入室内，P值开始下降，在0.2～0.8s的时间内，P值开始急剧下降，说明本发明方法开始探测到人体的存在，1～5s时间内，人体在室内的走动使得P值有较明显的起伏变化，如果设定的探测门限Pth为0.9～0.95，则能够很准确的探测到人体的存在。

Claims (6)

1.一种室内人体探测方法，其特征在于包括以下步骤：
①设计一个VHF-FM频段的具有L根天线的多天线接收机，该多天线接收机的L根天线以线性阵列形式排布，其中，L>1；
②将多天线接收机安放于室内靠近门或窗的位置，使多天线接收机能够接收VHF-FM频段中的任意有信号强度的频率点处的信号，将多天线接收机接收到的信号记为x(t)；
③由多天线接收机将其接收到的信号x(t)传输给A/D转换器，由A/D转换器对x(t)进行实时采样，并实时传输采样数据给微处理器；
④由微处理器将实时接收到的Ns个连续的采样数据作为一组采样数据，并对该组采样数据的相关性进行分析，得到该组采样数据的自相关矩阵，记为
Figure FDA00002094854800011
Figure FDA00002094854800012
其中，Ns≥5000，1≤k≤Ns，x(tk)H为x(tk)的共轭转置，x(tk)表示该组采样数据的Ns个采样数据中的第k个采样数据，其为长度为L的一维矢量，tk表示x(tk)的采样时刻；
⑤由微处理器对
Figure FDA00002094854800013
进行特征值对角分解，得到L个特征值及对应的特征向量，将第l个特征值记为λl，将与λl对应的第l个特征向量记为vl，假设L个特征值存在下述关系：λ1≥λ2≥…≥λL>0，则将第1个特征向量v1构成的矩阵作为信号子空间，表示为[v1]，将第1个特征向量v1作为信号子空间特征向量，将由第2个特征向量v2至第L个特征向量vL构成的矩阵作为噪声子空间，表示为[v2,v3,…,vL]，其中，1≤l≤L，λ1表示第1个特征值，λ2表示第2个特征值，λL表示第L个特征值，v1表示第1个特征向量，v2表示第2个特征向量，v3表示第3个特征向量，vL表示第L个特征向量，此处“[]”为矩阵表示符号；
⑥按照步骤④至步骤⑤的操作，由微处理器将相隔1ms后的Ns个连续的采样数据作为一组采样数据进行处理，获得相应的信号子空间及信号子空间特征向量；
⑦将相隔1ms前的Ns个连续的采样数据相应的信号子空间特征向量记为v1old，将相隔1ms后的Ns个连续的采样数据相应的信号子空间特征向量记为v1new，然后由微处理器计算相隔1ms前后的两个信号子空间特征向量的映射代价值，记为P，P＝|v1old Hv1new|，然后判断P是否小于设定的探测门限Pth，如果是，则确定此时室内有人，否则，确定此时室内无人，其中，v1old H为v1old的转置，符号“||”为取绝对值符号；
⑧返回步骤⑥继续执行，以1ms为室内人体探测时间间隔，实现室内人体探测。
2.根据权利要求1所述的一种室内人体探测方法，其特征在于所述的步骤①中4≤L≤8，所述的多天线接收机的天线之间的间距为4～6cm。
3.根据权利要求1或2所述的一种室内人体探测方法，其特征在于所述的步骤②中将多天线接收机接收到的信号x(t)表示为：x(t)=a(θ)s(t)+n(t)，其中，t表示时间变量，s(t)表示信号源，n(t)表示均值为0且方差为δ2的高斯加性白噪声，δ表示高斯加性白噪声的标准差，θ表示波到达的方向，a(θ)为波到达的方向构成的矢量，其中的每个元素表示信号源s(t)在每根天线上相对于第1根天线的相位偏移，j为虚数单位，λ表示波长，d表示天线之间的间距，
Figure FDA00002094854800022
为
Figure FDA00002094854800023
的转置列向量；然后根据室内信号的反射和衍射现象，确定x(t)是由多个路径经过不同程度的衰减并混有噪声的一维信号矢量，并将x(t)重新表示为：
Figure FDA00002094854800024
其中，M表示信号源s(t)经直射、反射或衍射到达多天线接收机的总的路径数，αi表示信号源s(t)的第i条路径的衰减因子,对于直射来的第1条路径的衰减因子α1=1,a(θi)表示信号源s(t)经反射或衍射从θi方向到达的方向矢量，θi表示第i条路径的波到达的方向。
4.根据权利要求3所述的一种室内人体探测方法，其特征在于所述的步骤③中微处理器为型号为C6713的数字信号处理芯片。
5.根据权利要求4所述的一种室内人体探测方法，其特征在于所述的步骤④中5000≤Ns≤10000。
6.根据权利要求5所述的一种室内人体探测方法，其特征在于所述的步骤⑦中设定的探测门限Pth的值为0.9～0.95。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103235341A (zh) * 2013-03-20 2013-08-07 山东大学 一种无线传感器网络无源感知的方法
CN104502982A (zh) * 2014-12-11 2015-04-08 哈尔滨工程大学 一种细粒度免校验的室内被动人体检测方法
CN109085658A (zh) * 2018-07-09 2018-12-25 宁波大学 一种室内人体感应装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020140597A1 (en) * 2001-03-30 2002-10-03 Taylor David W. A. Method and apparatus for detecting a moving object through a barrier
US20100164780A1 (en) * 2007-03-06 2010-07-01 Keio University Event detecting apparatus
CN101799542A (zh) * 2010-01-08 2010-08-11 西安电子科技大学 基于Adcock天线的外辐射源相干定位雷达测向系统及其测向方法
CN102087354A (zh) * 2010-12-15 2011-06-08 哈尔滨工程大学 无源雷达分组ls-clean微弱目标检测方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020140597A1 (en) * 2001-03-30 2002-10-03 Taylor David W. A. Method and apparatus for detecting a moving object through a barrier
US20100164780A1 (en) * 2007-03-06 2010-07-01 Keio University Event detecting apparatus
CN101799542A (zh) * 2010-01-08 2010-08-11 西安电子科技大学 基于Adcock天线的外辐射源相干定位雷达测向系统及其测向方法
CN102087354A (zh) * 2010-12-15 2011-06-08 哈尔滨工程大学 无源雷达分组ls-clean微弱目标检测方法

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103235341A (zh) * 2013-03-20 2013-08-07 山东大学 一种无线传感器网络无源感知的方法
CN103235341B (zh) * 2013-03-20 2016-11-02 山东大学 一种无线传感器网络无源感知的方法
CN104502982A (zh) * 2014-12-11 2015-04-08 哈尔滨工程大学 一种细粒度免校验的室内被动人体检测方法
CN104502982B (zh) * 2014-12-11 2017-04-12 哈尔滨工程大学 一种细粒度免校验的室内被动人体检测方法
CN109085658A (zh) * 2018-07-09 2018-12-25 宁波大学 一种室内人体感应装置
CN109085658B (zh) * 2018-07-09 2019-11-15 宁波大学 一种室内人体感应装置

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