CN103532647B - 基于WiFi物理层时域特征的视距传播路径判断方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于WiFi物理层时域特征的视距传播路径判断方法，包括以下步骤：从室内WiFi无线局域网物理层提取接收信号主要路径的包络；计算所述包络的偏态值；根据所述偏态值判断接收机与发射机之间的主要传播路径是否为视距传播路径。本发明通过从物理层提取多径传播的时域信息，利用信道冲激响应滤除噪声和延迟较长的非视距传播路径的影响，利用接收机的移动提高非视距传播路径的随机性同时维持视距传播路径的确定性，提高了视距传播路径判断的准确性和鲁棒性，在普适的无线局域网设备上和典型室内环境中实现了视距路径传播的判断。

Description

基于WiFi物理层时域特征的视距传播路径判断方法

技术领域

本发明涉及移动及普适计算领域，尤其涉及一种利用WiFi无线局域网的物理层信息提取时域特征判断视距传播路径的方法及系统。

背景技术

无线网络设备的普及与应用推动了普适计算、移动计算和人本计算的三重融合。作为一种室内普遍部署的无线局域网络，WiFi已经不仅仅是信息的载体，快速革新的应用不断将WiFi的应用场景拓展到如室内定位、穿墙扫描、手势识别等普适计算和人机交互等领域。为使这些新兴应用适用于多径传播丰富的室内场景，就需要对抗室内典型的非视距（NLOS）传播。非视距传播的衰减严重且难以预测，从而导致通信链路质量恶化，无线信道容量缩减，理论传播模型失效等问题。因此，判断当前接收机与发射机之前的主要传播路径是视距（LOS）传播路径还是非视距传播路径，为进一步分离视距传播路径，滤除非视距传播的影响，增强依赖视距传播路径的应用的鲁棒性奠定了基础。

虽然无线通信领域已经提出了视距传播和非视距传播的理论模型，但在实际应用中辨别视距传播和非视距传播通常涉及专用信道测量仪，或需假设足够的随机性以确保基于统计规律的理论模型的有效性。目前相对普适的解决方案仍需利用超宽带（UWB）信号的高时间分辨率获取较精细的信道信息，或针对长距通信（如蜂窝网络），且普遍止步于计算机仿真验证。然而，现有WiFi协议带宽仅为20MHz，无法区分路径差小于15m的传播路径，却通常被用于米级精度要求的室内服务和应用场景。这种带宽（即时间分辨率）与物理空间尺度的不匹配使得现有视距和非视距传播路径判别方法无法直接适用于仅能获取粗粒度信道测量信息并工作于短距室内传播环境的WiFi网络。虽然近来工作利用多天线（MIMO）技术将视距与非视距传播路径的判别方法延拓至空域，但仍需修改硬件，因此不适宜大规模推广和应用。

发明内容

本发明提供了一种基于WiFi物理层时域特征的视距传播路径判断方法及系统，实现了室内移动场景下准确判断接收机与发射机之间是否以视距传播路径为主的检测机制，本发明采用的技术方案如下：

一种基于WiFi物理层时域特征的视距传播路径判断方法，包括以下步骤：

从室内WiFi无线局域网物理层提取接收信号主要路径的包络；

计算所述包络的偏态值；

根据所述偏态值判断接收机与发射机之间的主要传播路径是否为视距传播路径。

进一步地，所述从室内WiFi无线局域网物理层提取接收信号主要路径的包络，包括如下步骤：

从物理层读取信道状态信息（CSI）；

将物理层信道状态信息（CSI）的相位响应用线性拟合方法滤除相位噪声和频率漂移，并将所述滤除相位噪声和频率漂移的相位响应与所述信道状态信息的幅度响应重新组合为新的信道状态信息，最后利用快速傅里叶变换将所述重组后的信道状态信息转换为接收数据包的信道冲激响应（CIR）；

从所述信道冲激响应中计算幅度斜率最大的分量的对应标号k，并计算冲激响应中标号为k-1，k，k+1的分量的幅度之和作为所述接收信号主要路径的包络。

更进一步地，在从所述室内WiFi无线局域网物理层提取信息时，接收机在1-2米范围内移动，移动速度为每秒1-2米，移动方向不限。

进一步地，所述计算所述包络的偏态值具体为根据所述接收信号主要路径的包络计算一个时间窗口内的偏态值，包括：

将获得的所述接收信号主要路径的包络归一化；

然后计算预先确定的时间窗口内的接收信号主要路径包络的偏态值；

偏态值s计算公式如下：

$s=\frac{E{\{x-\mathrm{\μ}\}}^3}{{\mathrm{\σ}}^3}$

其中x，μ和σ分别为测量样本，样本均值和标准差。

进一步地，所述根据所述偏态值判断接收机与发射机之间的主要传播路径是否为视距传播路径，包括：

当所述偏态值大于预先设定的阈值时，判定当前发射机与接收机之间的主要传播路径以非视距传播路径为主；

当所述偏态值小于设定的阈值时，判定当前发射机与接收机之间的主要传播路径以视距传播路径为主。

一种基于WiFi物理层时域特征的视距传播路径判断系统，包括：

发射机和接收机，所述发射机和所述接收机通过无线局域网相互通讯；

所述发射机用于发射无线信号；

所述接收机用于接收所述发射机发射的无线信号，从所述无线信号中提取主要路径的包络；计算所述包络的偏态值；根据所述偏态值判断当前发射机与接收机之间的传播路径是否以视距传播路径为主。

本发明通过从室内WiFi无线局域网物理层提取信息，利用接收信号主要路径包络的偏态值作为时域特征，提高了视距和非视距传播路径的区分度，实现了准确的视距和非视距传播路径的辨识。

本发明通过从物理层提取多径传播的时域信息，利用信道冲激响应滤除噪声和延迟较长的非视距传播路径的影响，利用接收机的移动提高非视距传播路径的随机性同时维持视距传播路径的确定性，提高了视距传播路径判断的准确性和鲁棒性，在普适的无线局域网设备上和典型室内环境中实现了视距路径传播的判断。

附图说明

图1为本发明的实施例示意图。

图2为本发明的流程图。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例，仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。

实施例一

本发明实施例提供的基于WiFi物理层时域特征的视距传播路径判断技术，包括：

步骤101：从室内WiFi无线局域网物理层信息中提取接收信号主要路径的包络；

步骤101具体包括步骤1011～1013：

步骤1011：接收机不断接收发射机发射的信号，并提取物理层信息，所述时域信息能够表征接收机与发射机之间主要传播路径的类型。

具体来说，如果存在视距传播路径，则经由视距路径传播的信号总是比经由非视距路径传播的信号先到达接收机，因此可从接收信号的时域特征判断视距和非视距传播路径。例如，在视距传播条件下，接收信号通常平均延迟较小，这也是大多数基于超宽带（UWB）信号的视距传播路径识别方法的基础，但这类方法需要高分辨率的信道信息。由于商用无线局域网设备通常不支持精确信道估计，因此不能直接采用基于信道延迟特征的辨别方法。

为避免所述粗粒度信道估计的问题，理论分析转而对更易获取的信号包络进行建模。与所述基于延迟特性的视距传播路径判断方法不同，基于信号包络分布特征的方法通过视距和非视距传播路径空间特性的不同导致的时域特征差异进行判断。由于非视距传播路径通常涉及大量反射、折射和衍射无线信号的障碍物，因此信号沿非视距路径传播往往比沿视距路径传播随机性更强。因此，从统计学的角度看，接收信号包络由于空间随机性程度不同而在视距和非视距传播情况下呈现不同的分布。理想情况下，接收信号包络在视距传播路径为主时呈现莱斯分布，而在非视距传播路径为主时呈现瑞利分布。在实际中，由于传统的信号包络强度通常用噪声干扰严重且稳定性差的MAC层接收信号强度（Received Signal Strength Indicator,RSSI）衡量，因此这类框架一般停留在计算机仿真阶段或部分适用于长距离室外通信场景（如蜂窝网）。但是对于室内WiFi网络而言，这类框架仍然存在如下挑战：

（1）传统的MAC层RSSI易受到噪声影响且稳定性差，从而导致视距传播路径的分布不确定性增加。

（2）由于特性的室内平面图和相对较短的传输距离的限制，非视距路径空间随机性不足，从而导致理论模型的适用性下降。

本发明提供的实施例从物理层信道状态信息（Channel State Information,CSI）提取接收信号的包络特征，代替传统的MAC层RSSI，从多径信号中分离最可能包含视距路径的分量，提高了判别时视距路径的确定性。

步骤1012：将物理层信息滤波并重组，得到滤除相位噪声和频率漂移的接收信号物理层时域特征（即为信道冲激响应，后续中解释）。

具体的，物理层信道状态信息CSI刻画了每个子载波的幅度和相位：

$H\left(f_k\right)=\left|\right|H\left(f_k\right)\left|\right|e^{j\sin (\∠H\left(f_k\right))}$

其中H(f_k)表示中心频率为f_k的CSI，∠H(f_k)表示其相位。

由于实际中接收机和发射机之间的时间和频率不能保证完全同步，因此从物理层直接测量的各子载波上的复数信道信息有大量的随机相位噪声。给定子载波中心频率f，初始相位Φ_t(f)和信号传播时间t，理想情况下的接收相位Φ_r(f)应为：

Φ_r(f)=Φ_t(f)+2πft

但实际情况下，由于发射机与接收机之间存在时钟漂移Δt和子载波频率差Δf，则将分别导致2πfΔt和2πΔft的相位漂移。由于频域相位漂移等价于时域时间延迟，因此未知的相位漂移导致利用物理层直接获取的原始信道信息计算接收信号时域特征时产生不确定的时间延迟。

为避免由于所述相位漂移导致的时域特征对齐错误，本发明实施例采用线性拟合方式减轻相位噪声。

具体的，修正后接收相位Φ_r'(f)按如下公式计算：

Φ_r'(f)=Φ_r(f)-αf-β

其中α为整体相位变化的斜率，β为所有子载波相位变化的平均值。

修正后的接收相位与对应的接收幅度重新组合为中心频率为f的子载波的复数信道响应信息。

最后将重组后的CSI信息利用快速傅里叶变换得到滤除相位噪声的物理层时域特征。

步骤1013：从所述物理层时域特征提取主要路径对应的包络。所述物理层时域特征为时间分辨率为多径簇的信道冲激响应（Channel Impulse Response,CIR），理想情况下，信道冲激响应h(τ)可表示为：

$h\left(\mathrm{\τ}\right)=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{a}_i\exp (-{\mathrm{j\θ}}_i)\mathrm{\δ}(\mathrm{\τ}-{\mathrm{\τ}}_i)$

其中a_i表示第i条多径分量的幅度衰减；θ_i表示第i条多径分量的相位偏移；τ_i表示第i条多径分量的时间延迟；N表示多径总数；δ(τ)表示冲激函数。

为从所述CSI信息得到的CIR序列中获取主要路径对应的信号包络，本发明的实施例采用了如下方法：

虽然物理层信息提供了对噪声基底的一个估计值，从而便于使用基于阈值的信号到达检测方法，但是本发明的实施例采用了更加可靠的基于斜率的信号到达检测方法。具体的，计算CIR序列中斜率最大的分量的序号k，作为主要信号的到达位置。基于斜率的检测方法的优点是能在接收信号功率较弱时仍较鲁 邦地检测接收端从噪声转变为接收信号的突变。

由于典型的室内最大额外延迟不到500ns，考虑到现有WiFi协议规定的带宽为20MHz，即50ns的时间分辨率，因此在获取的物理层信道冲激响应CIR中至多有10个分量与多径传播相关。另一方面，考虑到由于相位噪声导致的不确定的时间滞后带来的路径对齐错误，因此本发明的实施例将最大斜率的分量（序号k）和其相邻的CIR分量（序号分别为k-1和k+1）共同作为最可能包含视距传播路径的CIR分量。我们将需要分别为k-1，k，k+1的CIR分量求和作为接收信号主要路径的包络。

步骤102：计算所述包络的偏态值；

我们采用移动信道的接收信号主要路径的包络分布来计算偏态值作为本发明实施例的优选方式，主要出于以下考虑：

实验表明，经所述处理后的物理层CIR主要路径的包络分布比使用传统的MAC层RSSI的包络分布更为集中，说明从接收信号中滤除噪声和不相干的非视距传播路径的影响可提高视距传播路径的确定性。虽然莱斯分布能较好拟合视距传播路径为主的信号包络分布，但瑞利分布却不能较好地拟合实验测得的非视距传播路径为主的信号包络分布。这是由于非视距传播路径在相对静态且传输距离较短，散射不充分的室内传播环境中可能表现较稳定，从而导致非视距传播路径空间自由度和随机性不足而不能较好拟合理论分布。因此，使用处理后的CIR主要路径的包络在提高视距传播路径稳定性的同时，也降低了非视距传播路径的随机性。

为增加非视距传播路径的随机性，我们引入了接收机的移动性。直观上看，移动性会显著增加非视距传播路径的空间扰动。如图1所示，当接收机1从RX₁移动到RX₁'时，视距传播路径仅有轻微的变化，而非视距传播路径在传输距离、波达角、信道衰减等方面均经历了显著变化。这种由清晰的视距传播路径和若干随机衰减的非视距传播路径的混合能较好地被莱斯衰落描述。相反，当接收机2从RX₂移动至RX₂'时，几乎所有路径均发生了大幅波动，因此可更好地满足瑞利分布。经实验验证，移动场景下所述处理的CIR主要路径包络的分布在非视距传播路径为主时呈现明显的倾斜，因此更易使用瑞利分布拟合。

具体的，在从所述室内WiFi无线局域网物理层提取信息时，要求接收机在1-2米范围内移动，移动速度为每秒1-2米，移动方向不限。

为定量计算所述包络分布的特征，可比较测量的包络分布与理论莱斯和瑞利分布的相似度，从而判断当前接收机与发射机之间是否以视距传播为主。但这种方法需要大量测量样本才能获得准确的概率密度估计，从而限制了其实时性。本发明的实施例采用了偏态值作为量化上述包络分布特征的指标，从而实现了轻量且有效的视距传播路径判别。

具体的，偏态值s是一种描述一个分布倾斜程度的指标，偏态值定义如下：

$s=\frac{E{\{x-\mathrm{\μ}\}}^3}{{\mathrm{\σ}}^3}$

其中x，μ和σ分别为测量样本，样本均值和标准差。正数偏态表示测量包络的分布向样本均值右侧倾斜，负数偏态表示测量包络的分布向样本均值左侧倾斜。使用偏态值的优点是（1）避免了样本概率密度函数的估计，更加轻量且易于计算；（2）不依赖于特定分布，因此即便测量包络分布不符合莱斯和瑞利分布时也能使用。

本发明的实施例采用物理层信息提取的CIR主要路径包络分布的偏度值作为判断视距和非视距传播路径的特征，不依赖于特定分布、传输距离、传输功率。这是因为相比于传统MAC层RSSI，物理层CSI消除了未知的发射功率的影响，仅表征了传播信道的特征。然而，由于辐射功率随传播距离增加而递减，为使本发明进一步独立于信道的功率衰减，在计算所述包络的偏态值之前首先将处理过的CIR序列归一化处理。将每个CIR序列除以其平均幅度，即设定接收信号的平均信号幅度为1。

具体的，将所述接收机在1-2米范围内移动，移动速度为每秒1-2米，移动方向不限，并持续一个预先确定的时间窗口后，按步骤1011-1013从前述时间窗口内提取接收信号的主要路径的包络，将每个CIR序列除以其平均幅度归一化处理，最后按所述公式计算接收信号主要路径包络的偏态值。

步骤103：根据所述偏态值判断接收机与发射机之间的主要传播路径是否为视距传播路径；

步骤103具体包括： 

当所述偏态值s大于预先设定的阈值s_th时，判定当前发射机与接收机之间的主要传播路径以非视距传播路径为主；

当所述偏态值s小于设定的阈值s_th时，判定当前发射机与接收机之间的主要传播路径以视距传播路径为主。

本实施例提供的这种基于阈值的检测方法可适用于不同的传播距离、信道衰减和障碍物类型，并具有良好的实时性。因此仅需较少的预先训练获得阈值s_th后即可在较大室内范围内使用本实施例进行视距和非视距传播路径的辨识。

实施例二

本发明的实施例2提供了一种基于WiFi物理层时域特征的视距传播路径判断系统，该系统包括：

发射机201和接收机202，发射机201接收机202通过WiFi无线局域网相互通讯；本实施例采用的是室内环境中部署的无线局域网，可采用802.11n、802.11a/g等采用了OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）技术的无线局域网协议。

发射机201用于发射无线信号；本实施例优选采用的发射机201为室内已经部署的无线局域网接入点（Access Point，AP）。

接收机202用于接收发射机201发射的无线信号，从该信号中提取物理层信道状态信息CSI，滤波重组转换为信道冲激响应CIR并计算主要路径的包络，进而计算包络分布的偏态值；根据偏态值与预先训练的阈值的相对大小关系判 断发射机201与接收机202之间是否以视距传播路径为主（判断方法同实施例一）。

本实施例优选采用的接收机202为安装了Intel5300无线网卡的商用笔记本电脑。接收机202从发射机201发送的数据包中提取信道状态信息（Channel State Information，CSI）。每个CSI代表了一个OFDM子信道的实部和虚部。利用Intel5300无线网卡读取30个子载波上的CSI信息，并将其转换为30个CIR分量。接收机202每次记录一段时间内的N个CSI信息，并处理CSI信息统计主要路径包络分布，进而计算偏态值。

本实施例提供的基于WiFi物理层时域特征的视距传播路径判别系统与方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例这里不再赘述。

本实施例提供的这种系统，提高了区分度和鲁棒性，准确地实现了接收机与发射机之间视距传播路径的识别。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上仅是针对本发明的优选实施例及其技术原理所做的说明，而并非对本发明的技术内容所进行的限制，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明所公开的技术范围内，所容易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (4)

1.一种基于WiFi物理层时域特征的视距传播路径判断方法，其特征在于，包括以下步骤：

从室内WiFi无线局域网物理层提取接收信号主要路径的包络；

计算所述包络的偏态值；

根据所述偏态值判断接收机与发射机之间的主要传播路径是否为视距传播路径；

所述从室内WiFi无线局域网物理层提取接收信号主要路径的包络，包括如下步骤：

从物理层读取信道状态信息；

将物理层信道状态信息的相位响应用线性拟合方法滤除相位噪声和频率漂移，并将所述滤除相位噪声和频率漂移的相位响应与所述信道状态信息的幅度响应重新组合为新的信道状态信息，最后利用快速傅里叶变换将所述重新组合为新的信道状态信息转换为接收数据包的信道冲激响应；

从所述信道冲激响应中计算幅度斜率最大的分量的对应标号k，并计算冲激响应中标号为k-1，k，k+1的分量的幅度之和作为所述接收信号主要路径的包络。

2.根据权利要求1所述的基于WiFi物理层时域特征的视距传播路径判断方法，其特征在于，在从所述室内WiFi无线局域网物理层提取信息时，接收机在1-2米范围内移动，移动速度为每秒1-2米，移动方向不限。

3.根据权利要求2所述的基于WiFi物理层时域特征的视距传播路径判断方法，其特征在于，所述计算所述包络的偏态值具体为根据所述接收信号主要路径的包络计算一个时间窗口内的偏态值，包括：

将获得的所述接收信号主要路径的包络归一化；

然后计算预先确定的时间窗口内的接收信号主要路径包络的偏态值；

偏态值s计算公式如下：

$s=\frac{E{\{x-\mathrm{\μ}\}}^3}{{\mathrm{\σ}}^3}$

其中x，μ和σ分别为测量样本，样本均值和标准差。

4.根据权利要求1、2或3所述的基于WiFi物理层时域特征的视距传播路径判断方法，其特征在于，所述根据所述偏态值判断接收机与发射机之间的主要传播路径是否为视距传播路径，包括：

当所述偏态值大于预先设定的阈值时，判定当前发射机与接收机之间的主要传播路径以非视距传播路径为主；

当所述偏态值小于设定的阈值时，判定当前发射机与接收机之间的主要传播路径以视距传播路径为主。