CN107171749A - 确定运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种用于确定运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移的方法。本发明利用2根天线上的信道状态信息即CSI的共轭相乘,消除了无线收发设备不同步导致的随机相移,使得能够从信道状态信息的相位信息中获取到完整的多普勒频移信息——包括大小和方向。本发明通过移除均值的方式,消除了静态路径的频率信息对多普勒频移的影响,从而获得更加准确的频率估计。本发明利用多重信号分类算法(Multiple Signal Classification(MUSIC)),根据实际采样间隔估计频率谱,避免了实际无线收发系统采样不均匀对频率估计精度的影响。

Description

确定运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移的方法
技术领域
本发明涉及无线信号技术领域,尤其涉及一种确定运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移的方法。
背景技术
无线信号在传输过程中,不仅仅通过收发设备之间的直接通路到达接收端,同时也会经过传输环境中的物体(地面、人、墙、家具等)反射到达接收端,这也被称为多径传输。如果一条路径信号的发射端、反射体或者接收端在不断运动,会导致在接收端测量到的信号频率与实际发射端发出信号频率之间存在一个偏移,该频率偏移被称为该路径信号的多普勒频移。当在无线信号的传输空间中存在有一个正在运动的物体,该物体会反射无线信号被接收端所接收。如果能分辨出该运动物体反射信号的多普勒频移,就能从中获得有关该活动物体的运动速度特征,从而用于分析运动物体的状态(例如,速度变化、走、跑、摔倒等)或对运动物体进行追踪等等。
然而,目前常见的商业射频通信系统上(Wi-Fi、RFID、蜂窝网络等)使用的信号频率在几百兆到几十G之间。在这样高频无线系统上,运动物体带来的多普勒频移只有几十赫兹。想要在高频信号上提取到如此“微小”的频率偏移,需要较高精度的频域采样。
1986年,美国Ralph O.Schmidt在文献1(Multiple emitter location andsignal parameter estimation,IEEE transactions on antennas and propagation,AP-34(3):276–280,Mar.1986)中提出了多重信号分类算法(Multiple SignalClassification,MUSIC),利用自相关矩阵特征值分解的方法来区分在接收端天线阵列处叠加在一起的多个入射信号,并估计它们各自的到达角度。MUSIC算法是空间谱估计算法,其利用接收数据的协方差矩阵分离出信号子空间和噪声子空间,利用信号方向向量与噪声子空间的正交性来构成空间扫描谱,进行全域搜索谱峰,从而实现信号的参数估计。其特点是测向分辨率高;对信号个数、DOA(波达方向)、极化、噪声干扰强度、来波的强度和相干关系可以进行渐进无偏估计;可以解决多径信号的DOA估计问题;可以用于高密度信号环境下的无线测向。除了到达角度信息外,MUSIC算法也被应用于无线信号频率估计。
2013年,美国Qifan Pu在文献2(Whole-home gesture recognition usingwireless signals,MobiCom13)中提出了一种解决方案:在Wi-Fi信号的数字信号处理阶段,把多个Wi-Fi信号帧拼接起来,获得足够长的时域信号采样,然后通过快速傅里叶变换方法获得高精度的频域采样。然而,该方法要求对传统的Wi-Fi信号接收机进行修改,这样才能在接收端把多个Wi-Fi信号帧拼接起来。对于日常消费级无线信号收发器,如WiFi网卡、路由器、RFID读卡器等,其数字信号处理模块已经确定,无法应用该方法。
在无线通信领域,信道状态信息(Channel State Information,CSI)是通信链路的信道属性,它描述了信号在每条传输路径上的衰弱因子,即信道增益矩阵中每个元素的值,如信号散射、多径时延、多普勒频偏、MIMO信道的秩、波束形成向量、环境衰弱、距离衰减等信息。CSI可以使通信系统适应当前的信道条件,在多天线系统中为高可靠性高速率的通信提供了保障。
2015年,中国Wei Wang在文献3(Understanding and Modeling of WiFi SignalBasedHuman Activity Recognition,MobiCom15)中建立了CSI-Speed模型,提出了可以从WiFi信号的信道状态信息(Channel State Information,CSI)的振幅中获取到运动物体反射信号的路径变化速度特征,并将其用于行为识别。
2016年,中国Kun Qian在文献4(Decimeter Level Passive Tracking withWiFi,HotWireless16)中对CSI-Speed模型给出了实际解释,CSI的振幅随频率变化实际体现了运动物体反射信号的多普勒频移。然而,通过这种方式估计出的多普勒频移信息只包含频移的大小,不包含频移的方向(正向/反向偏移),无法获得完整的多普勒频移信息。
发明内容
常见的无线信号收发系统都能提供信道信息来描述信号通过无线信道传输后振幅和相位的变化——无线信道带来的衰减和相移。例如在商用WiFi设备上,信道信息一般表现为信道状态信息(Channel State Information(CSI)),它体现了无线信号从发射端发出后通过无线信道传输到达接收端所产生的振幅衰减和相位漂移。
为了能够在日常消费级无线信号收发系统上获得完整的无线信号多普勒频移信息,本发明提供一种确定运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移的方法,其利用无线信号接收机测量得到的多个天线上的信道状态信息CSI的相位信息,能够在商业无线收发设备上进行。在本发明中,所针对的感知环境中仅存在一个运动物体——目标物体。在本发明中,运动物体直接反射的无线信号是指从发射设备发出的无线信号只经过目标运动物体的反射到达接收设备,中间没有再经过其他物体反射。
本发明的原理是:运动物体反射无线信号的路径长度会随着物体的运动而变化,这会导致信号传输时延发生改变并反映在CSI的相位上。其中,CSI相位变化的速率反映了多普勒频移的大小,相位变化的方向(增大或减小)反映了多普勒频移的方向。本发明以多个时刻采集到的CSI信息作为采样,以每个采样时刻获得的不同子载波上的CSI信息作为快照,利用MUSIC算法,从CSI相位变化中确定各个路径无线信号的多普勒频移,获得频率谱。本发明利用同一个无线信号接收机上的两根天线的CSI共轭相乘消除收发设备之间的随机相差。由于所有静态路径信号(包括直接通路信号和只经过静态物体反射的信号)的多普勒频移为0,因此在每次进行频率估计的时间窗口内,本发明通过减去CSI采样的均值的方式消除静态路径信号成分,从而除去静态路径的频率信息对多普勒频移估计的影响,这样确定出的频移信息全部为经过运动物体反射无线信号(本发明称为动态路径信号)的多普勒频移信息。由于运动物体直接反射的无线信号在所有动态路径中能量最强,因此确定出的频率谱中,最高谱峰对应的频率即为运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移。
根据本发明的一方面,本发明提供的一种优选技术方案是:
一种确定运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移的方法,无需修改硬件设备,把接收设备上两根天线上测量到的CSI信息共轭相乘消除收发设备之间不同步导致的随机相移,对于一次估计的时间窗口内的CSI采样,通过减去均值的方式消除静态路径信号成分,以每次CSI采样中包含的不同子载波的CSI信息作为一次采样的多个快照构造CSI矩阵,然后利用MUSIC算法计算频率谱,选择最高谱峰对应的频率作为运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移;包括以下步骤:
1)构造一对无线收发设备,其中接收设备具有2根以上天线,能同时接收无线信号;
发射端为无线信号发射设备(如WiFi设备、RFID标签);接收端是与发射端对应的无线信号接收设备。
2)接收端采集2根天线上的信道信息将其表示为信道状态信息即CSI并进行共轭相乘获得消除随机相移的CSI采样:
在时刻t频率为f的载波上,天线1上的原始CSI采样为x1(f,t)(即,第一CSI;其包括该采样的各个子载波的采样CSI成分,例如第一CSI中有K个子载波,它们可以表示为:x1(f1,t)…x1(fK,t)),在天线2上的原始CSI采样为x2(f,t)(即,第二CSI;其包括该采样的各个子载波的采样CSI成分,例如第二CSI中有K个子载波,它们可以表示为:x2(f1,t)…x2(fK,t))。取天线2的原始CSI采样的共轭复数:并与天线1上的原始CSI采样相乘获得消除随机相移的CSI采样:
3)对于一次估计的时间窗口内获得的M个CSI采样([xc(f,t1),…,xc(f,tM)]),其均值为从每个采样中减去其均值,从而移除静态路径信号成分,得到:除该方法外,还可以使用高通滤波器来滤除多普勒频移为0的成分(具体滤波参数由实际应用要求确定,但滤波的目的是必须保证滤除多普勒频移为0的成分)以实现该步骤目标。
4)以3)中获得的每次采样中各个子载波上的CSI信息作为快照,构造CSI矩阵,运行MUSIC算法确定频率谱;
假设在一次估计窗口内,接收端的获得M个采样,每个采样包含K个子载波上的CSI信息,这M个CSI采样构成天线阵列信号向量X(f):
式1中,x(fk,t0+Δtm)是第m个CSI采样在第k个子载波上的快照;Δtm是第m个CSI采样和第1个CSI采样的时间间隔,该信息可以根据采集到的CSI的时间戳来确定;L是空间中需要进行频率估计的路径数;v1是第l条路径的长度变化速度,其对应的多普勒频移为f是使用信号的中心频率;sl(fk)是第l条路径在第一次采样(t0)时在第k个子载波上的信道信息;N(f)是噪声矩阵,其每个列向量被称为一个导向向量;
如上所述,利用多重信号分类算法(Multiple Signal Classification,MUSIC),以式1的CSI矩阵(X(f))作为输入,根据式1,可以获得频率谱(以频率为横坐标,信号强度为纵坐标表示的频率谱),本领域的技术人员很容易根据该频率谱得到每个多普勒频移可能存在的概率;其中频率谱中每个谱峰对应着一条被识别出的路径,每个谱峰对应的频率为为该路径信号的多普勒频移fd,l。由于信号的原始频率(信道信号的中心频率f)和传播速度(光速c)已知,因此根据获得的频率谱中得出的每条路径的多普勒频移,就能得到每条路径长度的变化速度,即多普勒速度(vl)。
在实际操作中,还可以使用FFT快速傅里叶变换从某个子载波的CSI采样中([x(f1,t0),x(f1,t0+Δt2),…,x(f1,t0+ΔtM)])获取频率谱。
5)获得运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移信息:在频率谱中选择最高谱峰对应的频率作为运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移信息。
根据本发明的一个实施例,确定运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移的方法包括,无线信号接收端从其具有的至少两个天线上同时分别接收来自同一发射端的无线信号;该接收端在多个时刻采集至少两根天线的每根上的信道状态信息即CSI,并将在同一时刻分别在该至少两根天线中的两根天线上采集的CSI进行共轭相乘,以除去接收端和发射端之间的信号的随机相位偏移;根据除去随机相位偏移的CSI来确定运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移。
根据本发明的另一个实施例,确定运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移的方法包括,无线信号接收端从其具有的至少两个天线上同时分别接收来自同一发射端的无线信号;该接收端在多个时刻采集至少两根天线的每根上的信道状态信息即CSI,并将在同一时刻分别在该至少两根天线中的两根天线上采集的CSI进行共轭相乘,以除去接收端和发射端之间的信号的随机相位偏移;用高通滤波器处理除去随机相位偏移的CSI,以滤除多普勒频移为零的成分;将滤波后的CSI中包含的各个子载波的CSI信息作为采样的快照,以便构造CSI矩阵并利用多重信号分类算法即MUSIC确定频率谱,并根据频率谱来确定运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移。
根据本发明的又一个实施例,确定运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移的方法包括,无线信号接收端从其具有的至少两个天线上同时分别接收来自同一发射端的无线信号;该接收端在多个时刻采集至少两根天线的每根上的信道状态信息即CSI,并将在同一时刻分别在该至少两根天线中的两根天线上采集的CSI进行共轭相乘,以除去接收端和发射端之间的信号的随机相位偏移;处理除去随机相位偏移的CSI以消除静态路径信号成分,包括将除去随机相位偏移的CSI中的每个减去由全部除去随机相位偏移的CSI所计算出的均值;将经处理的消除静态路径信号成分的CSI中的各个子载波中的一个子载波上的CSI进行快速傅里叶变换(FFT)从而确定运动物体直接反射无线信号的多普勒频移。
根据本发明的另一方面,提供确定运动物体直接反射无线信号的多普勒频移的系统,其包括,具有至少两根天线的接收设备,其经配置在至少两根天线上同时接收同一发射设备发射的无线信号,并将所接收的无线信号表示为采样信道状态信息即采样CSI;存储器,存储有指令;处理器,其经配置执行指令从接收设备接收采样CSI,并根据采样CSI执行以下操作:将分别从至少两个天线中的两根天线上同时接收的采样CSI进行共轭相乘,以除去接收设备和发射设备之间的信号的随机相位偏移,根据除去随机相位偏移的CSI来确定运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移。
在一个实施例中,确定运动物体直接反射无线信号的多普勒频移的系统,还包括执行以下操作:处理共轭相乘后的采样CSI,使其每个都减去全部共轭相乘后的采样CSI所计算的平均值,以消除静态路径信号成分;根据经处理的消除静态路径信号成分的CSI确定运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移。
在另一个实施例中,确定运动物体直接反射无线信号的多普勒频移的系统,还包括执行以下操作:将经处理的消除静态路径信号成分的CSI中包含的各个子载波的CSI信息作为采样的快照,构造CSI矩阵并利用多重信号分类算法即MUSIC确定频率谱,并根据频率谱来确定运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移。
在又一个实施例中,确定运动物体直接反射无线信号的多普勒频移的系统,进一步包括执行选择频率谱中的最高谱峰对应的频率值作为运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移的操作。
在一个实施例中,确定运动物体直接反射无线信号的多普勒频移的系统中的接收设备包括wifi信号接收设备或RFID阅读器。
根据本发明的又一方面,提供一种计算机可读存储介质,其存储有经配置有处理器执行的指令,该指令使得计算机执行上述确定运动物体直接反射无线信号的多普勒频移的方法的操作。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:提供一种确定运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移的方法。本发明利用2根天线上的信道状态信息即CSI的共轭相乘,消除了无线收发设备不同步导致的随机相移,使得能够从信道状态信息的相位信息中获取到完整的多普勒频移信息——包括大小和方向。本发明通过移除均值的方式,移除静态路径信号成分,消除了静态路径的频率信息对多普勒频移估计的影响,从而更加准确地确定频率。本发明利用多重信号分类算法(Multiple Signal Classification(MUSIC)),根据实际采样间隔估计频率谱,避免了实际无线收发系统采样不均匀对确定的频率精度的影响。
本发明提供方法对设备要求低,在一些常见商业无线信号收发器上实现,接收设备需要具有2根以上的天线就能实现,不需要改动硬件,因此,本发明提供的技术方案能够部署在常见的商业无线设备上(如WiFi网卡、WiFi路由器等),实施快速、方便,低成本,高效益。
附图说明
图1是根据本发明的一个实施例中搭建的Wi-Fi信号收发系统;
其中,a为发射端(Wi-Fi设备);b为接收端(Wi-Fi网卡支持三根天线口,分别连接三根天线)。
图2为根据本发明的一个实施例中确定运动的人的直接反射无线信号的多普勒频移的方法流程框图。
图3为根据本发明的一个实施例的确定运动物体直接反射无线信号的多普勒频移的方法的流程框图。
图4为根据本发明的另一个实施例的确定运动物体直接反射无线信号的多普勒频移的方法的流程框图。
图5为根据本发明的又一个实施例的确定运动物体直接反射无线信号的多普勒频移的方法的流程框图。
图6为根据本发明的一个实施例的操作用于确定运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移的方法的系统。
图7为根据本发明的一个实施例的以方框图的形式描述的数据处理系统。
具体实施方式
下面结合附图,通过实施例进一步描述本发明,但不以任何方式限制本发明的范围。
本发明提供一种确定运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移的方法,基于无线信号多天线收发系统和处理服务器(处理系统),利用多天线上的信道状态信息CSI共轭相乘消除收发设备不同步导致的随机相移,通过减去均值的方式在移除静态路径信号成分后,以不同子载波上的CSI采样作为快照,利用多重信号分类算法(Multiple SignalClassification(MUSIC))获得频率谱,进而提取出目标物体直接反射的信号的多普勒频移。
在本发明的一个实施例中,无线信号发射设备可以为WiFi设备;无线信号接收设备可以为WiFi设备;无线信号可以为2.4GHz或5GHz信号。常见的商用Wi-Fi网卡支持连接三根天线(如图1所示)。本发明需要使用2根天线上的CSI信息,在本实例中假设使用的CSI信息是图1所示的接收端的1号天线和2号天线上测量得到的CSI信息。
一种用于确定运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移的方法,包括如下步骤:
1)搭建无线信号天线阵列收发系统,如商用WiFi收发系统,包括发射端和接收端;接收端具有多根天线能同时接收无线信号,如5GHz的WiF信号;
2)接收端采集不同天线上的信道状态信息CSI;
3)将天线1和天线2上的CSI共轭相乘得到消除随机相移的CSI采样;
4)当收集够60个CSI采样(具体采样数和采样频率由实际应用决定,本发明实施例中,200Hz采样率,60个CSI采样进行一次频率估计),给每个CSI采样减去这60个CSI采样的均值,移除静态路径信号成分;
在一些实施例中,可以一边进行CSI采样,一边对每个CSI采样利用步骤2)共轭相乘的方式消除随机相移,也可以收集够60个CSI采样后统一对每个CSI采样做共轭相乘消除随机相移;但是步骤4)中的通过减去平均值移除静态路径信号成分的操作是在收集够60个CSI采样后进行。
5)以每个CSI采样中包含的各个子载波的CSI信息作为该采样的快照(本发明实施例中,每个CSI采样包含了30个子载波的CSI信息),构造CSI矩阵,然后利用MUSIC计算频率谱;
6)选择频率谱中最高谱峰对应的频率值为目标运动目标直接反射的无线信号的多普勒频移。
在其他实施中,还可以选择其他无线设备,例如选择RFID标签作为无线信号发射设备(有源RFID标签或无源RFID标签);无线信号接收设备为RFID阅读器;无线信号为RFID设备所使用的无线信号。
本发明的另一实施例中,采用常见Wi-Fi设备作为信号发射端,用日常商业WiFi网卡(如Intel 5300网卡、Atheros AR9580网卡、Atheros AR9590网卡等)安装在一台个人电脑上作为信号接收端,有一个人在传输环境内自由活动,用本发明提供方法来识别该活动的人的直接反射信号的多普勒频移,包括如下步骤:
1)搭建系统:
用商业WiFi网卡搭建多天线WiFi接收机,如图1所示是一个支持3天线的接收机示意图。本发明实例中采用Intel 5300网卡来搭建系统,使用5GHz的WiFi信号,20MHz带宽。本实例由1个发射端、1个接收端、1台服务器(处理系统)组成。
利用该无线信号接收机确定运动物体直接反射的信号的多普勒频移的具体过程的流程如图2所示,包括以下步骤:
2)在步骤201中,发射端使用1根发射天线,以每秒200个包的速率发射信号(每个包对应一次信道信息采样,即每秒200次采样,这里相当于200Hz的采样率;具体采样率根据实际需要感知的频率范围选择),接收端的多根天线同时接收该信号,并采集信道信息发送给服务器。
在WiFi网卡上,信道信息通过信道状态信息(CSI)来表示,本实例采用Intel 5300网卡,采用5GHz的WiFi信号,20MHz的带宽;发射端通过1根天线发射信号,接收端用3根天线来接收信号,共构成3个收发天线对;接收端每收到一个WiFi信号包(即每一次CSI采样),接收端的Intel 5300网卡都会获得90个CSI信息(即3个收发天线对中的每个天线对会在每一次采样的30个子载波上获得30个子载波所对应的30个CSI信息,共90个CSI信息)。
3)在步骤202中,验证接收端是否缓存够60个包的信道信息。若否,则继续缓存信道信息,若是,则进行到下一个步骤203;
在图2的步骤202中,验证接收端缓存够60个包的信道信息后进行步骤203中的CSI共轭相乘。在一些实施例中,所验证的信道信息包的个数可以根据实际需要来决定。
4)在步骤203中,对于在t时刻接收到的WiFi包,选择天线1和天线2上采集的CSI进行共轭相乘,消除收发端不同步导致的随机相移;
在一些实施例中,可以在完成202步骤后再对每个CSI采样进行203步骤;也可以每收集一个CSI采样就对该采样进行一次203步骤;该顺序差异不影响实际结果。
5)在步骤204中,当收集够60次CSI采样(具体采样数和采样频率由实际应用决定,本发明实施例中,200Hz采样率,每60次CSI采样进行一次频率估计),给每次CSI采样减去这60次采样的均值,移除静态路径信号成分;
对于WiFi网卡,每个包提供一次信道信息采样,缓存够足够数量的包(本实例采用60个,具体数量由采样频率和应用需求来决定)并移除静态路径信号成分;。
6)在步骤205中,以每次CSI采样中包含的各个子载波的CSI信息作为该采样的快照,构造CSI矩阵,然后利用MUSIC计算频率谱;
对于本实例使用的Intel 5300WiFi网卡,每次CSI采样包含30个子载波的信道信息,因此每次CSI采样包含30个快照,60次CSI采样最终组成60×30的CSI矩阵作为MUSIC算法的输入;
7)在步骤206中,选择频率谱中最高谱峰对应的频率作为运动物体直接反射的信号的多普勒频移。
图3是根据本发明的一个实施例的确定运动物体直接反射无线信号的多普勒频移的方法的流程框图。在步骤301,,无线信号接收端从其至少两根天线上同时分别接收来自同一发射端的无线信号;在步骤302,接收端在多个时刻采集天线上的无线信号的信道状态信息即CSI,并将在同一时刻采集的不同天线上的CSI进行共轭相乘;在步骤303,根据共轭相乘后的CSI确定运动物体直接反射无线信号的多普勒频移。
在实际应用中,还有可替代的方法同样能够实现确定运动物体直接反射无线信号的多普勒频移。本发明进一步给出以下实施例。
图4为根据本发明的另一个实施例的确定运动物体直接反射无线信号的多普勒频移的方法的流程框图。在图4中,所用系统与图2所示的实施例搭建的系统相同,并且步骤401、步骤402、步骤403和步骤405分别对应于图2中的步骤201、步骤202、步骤203和步骤205,它们各自分别执行与图2中所对应的步骤相同的操作,这里为了简洁起见,不再详细描述。该实施例中的方法从开始一直进行到步骤404,在步骤404中,用高通滤波器滤除步骤403中共轭相乘后的采样CSI中的多普勒频移为零的成分(具体滤波参数由实际应用要求确定,但滤波的目的是必须保证滤除多普勒频移为零的成分);然后方法进行到步骤405,以滤除多普勒频移为零的成分后的每次CSI采样中包含的各个子载波的CSI信息作为该采样的快照,构造CSI矩阵,然后利用MUSIC计算频率谱;此后又继续进行到步骤406,利用所计算出的频率谱来确定运动物体直接反射无线信号的多普勒频移。在一些实施例中,步骤402所验证的信道信息包的个数可以根据实际需要来决定。在一些实施例中,可以在完成402步骤后再对每个CSI采样进行403步骤;也可以每收集一个CSI采样就对该采样进行一次403步骤;该顺序差异不影响实际结果。
图5为根据本发明的又一个实施例的确定运动物体直接反射无线信号的多普勒频移的方法的流程框图。在图5中,所用系统与图2所示的实施例搭建的系统相同,并且步骤501、步骤502、步骤503和步骤504分别对应于图2中的步骤201、步骤202、步骤203、步骤204,它们各自分别执行与图2中所对应的步骤相同的操作,这里为了简洁起见,不再详细描述。该实施例中的方法从开始一直进行到步骤505,在步骤505中,针对从步骤504中的减去其均值从而移除静态路径信号成分的CSI采样的子载波的CSI采样(例如,[x(f1,t0),x(f1,t0+Δt2),…,x(f1,t0+ΔtM)],其中f1表示第一个子载波,t0表示第1个CSI采样的时刻,Δtm是第m个CSI采样和第1个CSI采样的时间间隔),利用快速傅里叶变换(FFT)法获取频率谱;此后该方法继续进行到步骤506,利用所计算出的频率谱来确定运动物体直接反射无线信号的多普勒频移。在一些实施例中,步骤502所验证的信道信息包的个数可以根据实际需要来决定。在一些实施例中,可以在完成502步骤后再对每个CSI采样进行503步骤;也可以每收集一个CSI采样就对该采样进行一次503步骤;该顺序差异不影响实际结果。
图6是根据本发明的一个实施例的操作用于确定运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移的方法的系统。在图3中,无线信号接收设备具有三根天线,该接收设备在其每个天线上同时接收相应无线信号发射设备发射的无线信号,并采集所接收的无线信号的信道状态信息即CSI作为采样信号,然后将所采样的CSI信号发送到处理器;该处理器利用存储在计算机可读存储介质上的计算机可执行的程序指令对所采样的CSI信号进行相应的处理,从而得到运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移。具体地,该系统包括具有至少两根天线的接收设备(例如图3所示,具有三根天线,分别为天线1、天线2、天线3),其经配置同时在天线上接收同一发射设备发射的无线信号,并将所接收的无线信号表示为采样信道状态信息即采样CSI;处理器,其经配置从接收设备接收采样CSI,并根据采样CSI执行以下操作:将从至少两个天线上的两根天线上同时接收的采样CSI进行共轭相乘,以除去接收设备和发射设备之间的信号的随机相位偏移,根据除去随机相位偏移的CSI来确定运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移。在另一个实施例中,该系统还可以执行如下操作:处理共轭相乘后的采样CSI,使其每个都减去全部共轭相乘后的采样CSI所计算的平均值,以消除静态路径信号成分;根据经处理的消除静态路径信号成分的CSI确定运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移。在又一个实施例中,该系统还可以执行如下操作:将经处理的消除静态路径信号成分的CSI中包含的各个子载波的CSI信息作为采样的快照,构造CSI矩阵并利用多重信号分类算法即MUSIC确定频率谱,并根据频率谱来确定运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移。此外,在一个实施例中,该系统还可以执行如下操作:选择频率谱中的最高谱峰对应的频率值作为运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移。
本领域技术人员将理解的是,结合本文描述的示例描述的各种说明性逻辑块、模块和算法部件可以实施为电子硬件、计算机软件或两者的组合。此外,实施例还能够体现在非临时性机器可读介质上,使得处理器或计算机执行或运行特定功能。
为了清楚地说明硬件和软件的可互换性,各种说明性组件、块、模块、电路和处理部件已经就他们的功能在上面总体进行了描述。这些功能是否被实施为硬件或软件取决于施加于总系统上的特定应用程序和设计约束。熟练技术人员可以为每个特定应用程序以各种方式实施描述的功能,但是这种实施决策不应当解释为脱离公开的装置和方法的保护范围。
结合本文公开的示例描述的方法或算法的部件可以直接以硬件、处理器运行的软件模块或两者的组合体现。方法和算法的部件还可以与示例中提供的顺序交替的顺序执行。软件模块可以驻留在RAM存储器、闪存存储器、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移除盘、光盘或任何其他形式的本领域已知的存储介质。示例性存储介质连接到处理器,使得处理器能够从存储介质读取信息并向其写入信息。在替代选择中,存储介质可以与处理器是一体的。处理器和存储介质可以驻留在专用集成电路(ASIC)中。
图7以方框图的形式描述了数据处理系统。数据处理系统700可用于实施本发明中的各种系统。
如图所示,数据处理系统700包括通信架构702,其提供处理器单元704、存储装置706、通信单元708、输入/输出单元710和显示器之间的通信。在一些情形中,通信架构702可以被实施为总线系统。
处理器单元704被配置为执行软件的指令从而执行若干操作。处理器单元704根据实施可以包括若干处理器、多核处理器和/或一些其他类型的处理器。在一些情形中,处理器单元704可以采用硬件单元的形式,例如,电路系统、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑器件或一些其他合适类型的硬件单元。
处理器单元704运行的操作系统的指令、应用程序和/或程序可位于存储装置706中。存储装置706可以通过通信架构702与处理器单元704通信。如本文所用的,存储装置也被称为计算机可读存储装置,是任何能够将信息暂存和/或永久性存储的任何一件硬件。该信息可以包括,但不限于,数据、程序代码和/或其他信息。
存储器714和持久存储器716是存储装置706的实例。存储器714可以采用,例如随机存取存储器或一些易失性或非易失性存储装置的形式。持久存储器716可以包括任何数量的组件和装置。例如,持久存储器716可以包括硬件设备、闪存、可重写光盘、可重写磁带或上述其他组合。持久存储器716使用的媒介可以是或可以不是可拆卸的。
通信单元708允许数据处理系统700与其他数据处理系统和/或设备通信。通信单元708可以使用物理和/或无线通信链路提供通信。
输入/输出单元710允许从与数据处理系统700相连的其他设备处接收输入和发送输出。例如,输入/输出单元710可以允许用户通过键盘、鼠标和/或一些其他类型输入设备接收输入。作为另一个例子,输入/输出单元710可以允许发送输出至与数据处理系统700相连的打印机。
显示器712被配置为向用户显示信息。显示器712可以包括,例如,但不限于,监视器、触摸屏、激光显示器、全息显示器、虚拟显示设备和/或一些其他类型显示设备。
在这个示例性实例中,通过处理器单元704使用计算机实施指令可以执行不同示例性实施例的过程。这些指令可以被称为程序代码、计算机可用程序指令或计算机可读程序代码,而且处理器单元704中的一个或更多处理器可以读取和执行。
在这些实例中,程序代码718以功能性形式位于计算机可读介质720中,而且可以被加载到或被传输到数据处理系统700以被处理器单元执行,其中计算机可读介质720可以被选择性拆卸。程序代码718和计算机可读介质720共同形成计算机程序产品722。在这个示例性实例中,计算机可读介质720可以是计算机可读存储介质724或计算机可读信号介质726。
计算机可读存储介质724是用于存储程序代码718的物理的或有形存储设备而不是传播或传输程序代码718的媒介。计算机可读存储设备724可以是,例如,但不限于,与数据处理系统相连的光或磁盘或持续存储设备。
可替换地,使用计算机可读信号介质可以将程序代码718传输到数据处理系统700中。计算机可读信号介质726可以是,例如,包含程序代码718的传播的数据信号。该数据信号可以是电磁信号、光信号和/或一些其他能够通过物理和/或无线通信链路传输的信号。
图7所示的数据处理系统700并不意图提供可以实施这些示例性实施例的方式的结构限制。可以实施不同示例性实施例的数据处理系统包括附加组件或替代数据处理系统700所示的那些组件的组件。此外,图7中所示组件可以与所示实例中的不同。
需要注意的是,本发明所公开的实施例的目的在于帮助进一步理解本发明,提供之前公开的示例的描述使得本领域任何技术人员制造或使用公开的方法和装置。这些示例的各种替换和修改对于本领域技术人员来说是都是可能,并且本文限定的原理可以应用到其他实例中,而不脱离公开的方法和装置的精神或范围。在各个方面描述的实施例应当被视为说明性的而不是限制性的,因此本公开的范围由所附权利要求书而不是前面的描述指示。落入权利要求书的等价含义和范围的所有改变都将纳入权利要求书的范围。

Claims (20)

1.一种用于确定运动物体的状态的方法,所述方法包括:
无线信号接收端从其具有的至少两根天线上同时分别接收来自同一发射端的无线信号;
所述接收端在多个时刻采集所述至少两根天线的每根上的信道状态信息即CSI,并将在同一时刻分别在所述至少两根天线中的两根天线上采集的CSI进行处理,以除去所述接收端和所述发射端之间的信号的随机相位偏移;
根据除去随机相位偏移的CSI来确定所述运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移。
2.根据权利要求1所述的方法,其中所述处理包括将在同一时刻分别在所述至少两根天线中的两根天线上采集的CSI进行共轭相乘。
3.根据权利要求1或2所述的方法,进一步包括根据所述运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移,确定所述运动物体反射信号的路径长度的变化速度,从而得到所述运动物体的运动状态。
4.根据权利要求2所述的方法,其中所述共轭相乘包括将所述至少两根天线中的一个上采集的第一CSI与另一个天线上采集的第二CSI的共轭复数相乘,其中,所述第一CSI和所述第二CSI是在同一时刻采集的。
5.根据权利要求1或2所述的方法,进一步包括:
处理所述除去随机相位偏移的CSI以消除静态路径信号成分,并根据经处理的消除静态路径信号成分的CSI确定所述运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移。
6.根据权利要求1或2所述的方法,进一步包括:
将多个时刻采集的所述除去随机相位偏移的CSI中的每个减去由全部所述除去随机相位偏移的CSI所计算出的均值。
7.根据权利要求5所述的方法,其中所述静态路径信号包括直接通路信号和只经过静态物体反射的信号。
8.根据权利要求5所述的方法,进一步包括:
将所述经处理的消除静态路径信号成分的CSI中包含的各个子载波的CSI信息作为采样的快照,以便构造CSI矩阵并利用多重信号分类算法即MUSIC确定频率谱,并根据所述频率谱来确定所述运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移。
9.根据权利要求8所述的方法,进一步包括:
选择所述频率谱中的最高谱峰对应的频率值作为所述运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移。
10.根据权利要求8所述的方法,其中所述构造CSI矩阵并利用多重信号分类算法即MUSIC确定频率谱包括将多个时刻采集到的CSI构成天线阵列信号向量X(f),并将其进行如下处理:
其中,M是CSI采样的个数,K是每个采样包含的子载波的个数,Δtm是第m个CSI采样和第1个CSI采样的时间间隔,其可以根据采集到的CSI的时间戳来确定;L是空间中需要进行频率估计的路径数;vl是第l条路径的长度变化速度,其对应的多普勒频移为f是使用信号的中心频率;sl(fk)是第l条路径在第一次采样t0时在第k个子载波上的信道信息;N(f)是噪声矩阵,A的每个列向量被称为一个导向向量,
其中,利用所述MUSIC算法以所述天线阵列信号向量X(f)作为输入计算所述频率谱,确定所述运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移。
11.根据权利要求10所述的方法,其中,所述利用所述MUSIC算法以所述天线阵列信号向量X(f)作为输入计算所述频率谱,确定所述运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移包括:
以频率为横坐标,信号强度为纵坐标构建频率谱,其中频率谱中每个谱峰分别对应着一条被识别的路径,并且所述每个谱峰对应的频率为该路径信号的多普勒频移根据所述使用信号的中心频率和光速,确定所述运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移。
12.根据权利要求1‐11中任一项所述的方法,其中,所述接收端为Wifi信号接收端。
13.根据权利要求1‐11中任一项所述的方法,其中,所述接收端为RFID读取器。
14.一种确定运动物体直接反射无线信号的多普勒频移的系统,其包括:
具有至少两根天线的接收设备,其经配置分别在所述至少两根天线上同时接收同一发射设备发射的无线信号,并将所接收的无线信号表示为采样信道状态信息即采样CSI;
存储器,存储有指令;
处理器,其经配置执行所述指令从所述接收设备接收所述采样CSI,并根据所述采样CSI执行以下操作:
将分别从所述至少两根天线中的两根天线上同时接收的采样CSI进行共轭相乘,以除去所述接收设备和所述发射设备之间的信号的随机相位偏移,根据除去随机相位偏移的CSI来确定所述运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移。
15.根据权利要求14所述的系统,其中所述共轭相乘包括将所述至少两根天线中的一个上的采样CSI与和其不同的另一个天线上的采样CSI的共轭复数相乘。
16.根据权利要求14所述的系统,其进一步包括执行以下操作:
处理所述共轭相乘后的采样CSI,使其每个都减去全部所述共轭相乘后的采样CSI所计算的平均值,以消除静态路径信号成分;
根据经处理的消除静态路径信号成分的CSI确定所述运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移。
17.根据权利要求16所述的系统,其进一步包括执行以下操作:
将经处理的消除静态路径信号成分的CSI中包含的各个子载波的CSI信息作为采样的快照,构造CSI矩阵并利用多重信号分类算法即MUSIC确定频率谱,并根据所述频率谱来确定所述运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移。
18.根据权利要求17所述的系统,其进一步包括执行选择所述频率谱中的最高谱峰对应的频率值作为所述运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移的操作。
19.根据权利要求14所述的系统,其中所述接收设备包括wifi信号接收设备或RFID阅读器。
20.一种计算机可读存储介质,其存储有经配置由处理器执行的指令,该指令使得计算机执行根据权利要求1‐11中任一项所述的方法。
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Cited By (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108736987A (zh) * 2018-05-09 2018-11-02 上海大学 一种基于WiFi的信道状态信息的多普勒频移测量方法
CN108875584A (zh) * 2018-05-23 2018-11-23 西北工业大学 一种基于无线感知的高可靠用户行为识别方法
CN109255874A (zh) * 2018-09-19 2019-01-22 电子科技大学 一种基于普通商用WiFi设备的通行及人数检测方法
CN109257126A (zh) * 2018-08-30 2019-01-22 北京大学(天津滨海)新代信息技术研究院 一种基于无线信号的室内活动探测方法及系统
CN109745026A (zh) * 2017-11-07 2019-05-14 深圳欧德蒙科技有限公司 一种心率测量方法和系统
CN110299982A (zh) * 2019-06-05 2019-10-01 上海交通大学 基于有限带宽的Wi-Fi设备的多径信道侧写方法
CN110673147A (zh) * 2019-10-16 2020-01-10 西安科技大学 一种洪涝灾后评估方法
CN110687503A (zh) * 2019-10-31 2020-01-14 华中科技大学 一种基于背向散射的无线定位方法、装置及系统
CN110809240A (zh) * 2019-11-05 2020-02-18 重庆邮电大学 一种基于WiFi多维参数特征的室内目标被动跟踪方法
CN111182459A (zh) * 2019-12-31 2020-05-19 西安电子科技大学 一种基于信道状态信息室内无线定位方法、无线通信系统
CN111601253A (zh) * 2020-03-31 2020-08-28 西安电子科技大学 无源被动智能跟踪定位方法、系统、存储介质、跟踪定位终端
CN111631723A (zh) * 2020-05-22 2020-09-08 哈尔滨工程大学 一种基于信道状态信息的室内被动动态人体检测方法
CN111751814A (zh) * 2019-03-29 2020-10-09 富士通株式会社 基于无线信号的运动状态检测装置、方法及系统
CN112235028A (zh) * 2020-09-14 2021-01-15 德清阿尔法创新研究院 一种用于商用WiFi信号的CSI自动精确校准系统
CN112272406A (zh) * 2020-10-29 2021-01-26 武汉理工大学 一种基于多普勒频移提取的船舶驾驶人员巡逻检测方法
CN112330924A (zh) * 2020-11-05 2021-02-05 北京理工大学 一种室内环境下基于信道状态信息的跌倒事件检测方法
CN112315452A (zh) * 2020-10-29 2021-02-05 中国科学技术大学 基于多路径相位相消的人体呼吸追踪方法、装置及系统
CN112350762A (zh) * 2020-10-30 2021-02-09 福州大学 一种基于方向调制和智能反射平面的精准无线安全传输方法
CN112804693A (zh) * 2019-11-14 2021-05-14 华为技术有限公司 一种测量中间物体状态信息的方法及装置
CN113534946A (zh) * 2020-04-17 2021-10-22 北京大学 一种无接触手势识别方法
CN114760173A (zh) * 2022-03-30 2022-07-15 西安电子科技大学 一种基于谱分析优化的载波频偏估计方法
US20220308195A1 (en) * 2015-07-17 2022-09-29 Xiaolu ZENG Method, apparatus, and system for wireless sensing based on channel information
CN117092662A (zh) * 2023-10-17 2023-11-21 中国科学技术大学 一种风场探测的量子干涉激光雷达系统和方法
WO2024099153A1 (zh) * 2022-11-08 2024-05-16 维沃移动通信有限公司 信息传输方法、装置及通信设备

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017091232A1 (en) * 2015-11-25 2017-06-01 Hewlett Packard Enterprise Development Lp Access point selection
US10568064B2 (en) 2017-08-23 2020-02-18 Locix, Inc. Systems and methods for precise radio frequency localization using time difference of arrival
US10605889B2 (en) * 2017-08-23 2020-03-31 Locix, Inc. Systems and methods for precise radio frequency localization using time sweep time difference of arrival
WO2021007695A1 (en) * 2019-07-12 2021-01-21 Qualcomm Incorporated System and method for reporting channel state and doppler frequency information
CN110363143A (zh) * 2019-07-16 2019-10-22 珠海格力电器股份有限公司 监控方法、装置和系统
US11402489B2 (en) * 2019-12-17 2022-08-02 Hewlett Packard Enterprise Development Lp Passive multi-person location tracking utilizing signal polarization
US12081298B2 (en) * 2020-06-10 2024-09-03 Peking University Method, system, computer device, and storage medium for non-contact determination of a sensing boundary
CN111707986B (zh) * 2020-06-18 2022-05-27 重庆邮电大学 一种基于稀疏面阵的三维参数估计方法
WO2022027235A1 (en) * 2020-08-04 2022-02-10 Qualcomm Incorporated Beam feedback based on object movement in wireless sensing
CN118041729A (zh) * 2022-11-08 2024-05-14 维沃移动通信有限公司 信息传输方法、装置及通信设备

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104904172A (zh) * 2013-01-03 2015-09-09 华为技术有限公司 估算和去除dc偏移的方法
CN105911520A (zh) * 2016-06-20 2016-08-31 北京大学 运动物体反射无线信号的识别方法
CN106231670A (zh) * 2016-06-20 2016-12-14 北京大学 一种无接触感知定位方法
US9680607B2 (en) * 2012-09-28 2017-06-13 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Channel quality reporting in a multi-antenna wireless communication system

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6407897B2 (ja) * 2013-02-24 2018-10-17 エルジー エレクトロニクス インコーポレイティド 無線通信システムにおいて3次元ビームフォーミングのためのチャネル状態情報を報告する方法およびそのための装置
US9954592B2 (en) * 2013-03-11 2018-04-24 Lg Electronics Inc. Method and apparatus for reporting channel state information in wireless communication system
US9768849B2 (en) * 2013-04-04 2017-09-19 Lg Electronics Inc. Method and apparatus for reporting channel status information in wireless communication system
JP6351129B2 (ja) * 2013-12-31 2018-07-04 ホアウェイ・テクノロジーズ・カンパニー・リミテッド チャネル情報を取得するための方法、基地局及び端末
CN107211451B (zh) * 2014-11-26 2022-08-26 Idac控股公司 高频无线系统中的初始接入

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9680607B2 (en) * 2012-09-28 2017-06-13 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Channel quality reporting in a multi-antenna wireless communication system
CN104904172A (zh) * 2013-01-03 2015-09-09 华为技术有限公司 估算和去除dc偏移的方法
CN105911520A (zh) * 2016-06-20 2016-08-31 北京大学 运动物体反射无线信号的识别方法
CN106231670A (zh) * 2016-06-20 2016-12-14 北京大学 一种无接触感知定位方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
KUN QIAN: "Decimeter Level Passive Tracking with WiFi", 《HOTWIRELESS’16》 *
史白等: "基于信道状态信息的非合作式室内人体运动检测", 《计算机应用》 *

Cited By (32)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220308195A1 (en) * 2015-07-17 2022-09-29 Xiaolu ZENG Method, apparatus, and system for wireless sensing based on channel information
CN109745026A (zh) * 2017-11-07 2019-05-14 深圳欧德蒙科技有限公司 一种心率测量方法和系统
CN108736987A (zh) * 2018-05-09 2018-11-02 上海大学 一种基于WiFi的信道状态信息的多普勒频移测量方法
CN108875584A (zh) * 2018-05-23 2018-11-23 西北工业大学 一种基于无线感知的高可靠用户行为识别方法
CN109257126A (zh) * 2018-08-30 2019-01-22 北京大学(天津滨海)新代信息技术研究院 一种基于无线信号的室内活动探测方法及系统
CN109257126B (zh) * 2018-08-30 2021-03-09 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院 一种基于无线信号的室内活动探测方法及系统
CN109255874A (zh) * 2018-09-19 2019-01-22 电子科技大学 一种基于普通商用WiFi设备的通行及人数检测方法
CN111751814A (zh) * 2019-03-29 2020-10-09 富士通株式会社 基于无线信号的运动状态检测装置、方法及系统
US11808838B2 (en) 2019-03-29 2023-11-07 Fujitsu Limited Motion state detection apparatus and method based on wireless signals and system
CN110299982A (zh) * 2019-06-05 2019-10-01 上海交通大学 基于有限带宽的Wi-Fi设备的多径信道侧写方法
CN110299982B (zh) * 2019-06-05 2020-09-01 上海交通大学 基于有限带宽的Wi-Fi设备的多径信道侧写方法
CN110673147A (zh) * 2019-10-16 2020-01-10 西安科技大学 一种洪涝灾后评估方法
CN110687503A (zh) * 2019-10-31 2020-01-14 华中科技大学 一种基于背向散射的无线定位方法、装置及系统
CN110809240A (zh) * 2019-11-05 2020-02-18 重庆邮电大学 一种基于WiFi多维参数特征的室内目标被动跟踪方法
CN112804693B (zh) * 2019-11-14 2024-06-25 华为技术有限公司 一种测量中间物体状态信息的方法及装置
CN112804693A (zh) * 2019-11-14 2021-05-14 华为技术有限公司 一种测量中间物体状态信息的方法及装置
CN111182459A (zh) * 2019-12-31 2020-05-19 西安电子科技大学 一种基于信道状态信息室内无线定位方法、无线通信系统
CN111601253A (zh) * 2020-03-31 2020-08-28 西安电子科技大学 无源被动智能跟踪定位方法、系统、存储介质、跟踪定位终端
CN111601253B (zh) * 2020-03-31 2021-08-10 西安电子科技大学 无源被动智能跟踪定位方法、系统、存储介质、跟踪定位终端
CN113534946A (zh) * 2020-04-17 2021-10-22 北京大学 一种无接触手势识别方法
CN111631723A (zh) * 2020-05-22 2020-09-08 哈尔滨工程大学 一种基于信道状态信息的室内被动动态人体检测方法
CN112235028B (zh) * 2020-09-14 2022-04-19 德清阿尔法创新研究院 一种用于商用WiFi信号的CSI自动精确校准系统
CN112235028A (zh) * 2020-09-14 2021-01-15 德清阿尔法创新研究院 一种用于商用WiFi信号的CSI自动精确校准系统
CN112315452B (zh) * 2020-10-29 2021-10-01 中国科学技术大学 基于多路径相位相消的人体呼吸追踪方法、装置及系统
CN112315452A (zh) * 2020-10-29 2021-02-05 中国科学技术大学 基于多路径相位相消的人体呼吸追踪方法、装置及系统
CN112272406A (zh) * 2020-10-29 2021-01-26 武汉理工大学 一种基于多普勒频移提取的船舶驾驶人员巡逻检测方法
CN112350762A (zh) * 2020-10-30 2021-02-09 福州大学 一种基于方向调制和智能反射平面的精准无线安全传输方法
CN112330924A (zh) * 2020-11-05 2021-02-05 北京理工大学 一种室内环境下基于信道状态信息的跌倒事件检测方法
CN114760173A (zh) * 2022-03-30 2022-07-15 西安电子科技大学 一种基于谱分析优化的载波频偏估计方法
WO2024099153A1 (zh) * 2022-11-08 2024-05-16 维沃移动通信有限公司 信息传输方法、装置及通信设备
CN117092662A (zh) * 2023-10-17 2023-11-21 中国科学技术大学 一种风场探测的量子干涉激光雷达系统和方法
CN117092662B (zh) * 2023-10-17 2024-02-23 中国科学技术大学 一种风场探测的量子干涉激光雷达系统和方法

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