CN109564280B - 检测运动检测所用的信号调制 - Google Patents

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Abstract

在一般方面中，基于无线信号来检测运动。在一些方面中，在运动检测器装置处识别第一信号的调制类型。所述第一信号基于由发送器装置通过空间发送并且由所述运动检测器装置接收到的无线信号。所述运动检测器装置处的解调器通过根据所识别的调制类型对所述第一信号进行解调，来根据所述第一信号生成第二信号。所述运动检测器装置处的调制器通过根据所识别的调制类型对所述第二信号进行调制，来根据所述第二信号生成第三信号。基于所述第一信号和所述第三信号来生成信道响应。使用所述信道响应来检测所述空间中的物体的运动。

Description

检测运动检测所用的信号调制
优先权要求
本申请要求2016年8月4日提交的标题为“Detecting Signal Modulation forMotion Detection(检测运动检测所用的信号调制)”的美国申请15/228,418的优先权，其通过引用而并入于此。
背景技术
以下说明涉及运动检测。
运动检测系统已被用于检测例如室内或室外区域中的物体的移动。在一些示例性运动检测系统中，使用红外或光学传感器来检测传感器的视野中的物体的移动。运动检测系统已被用于安全系统、自动化控制系统以及其它类型的系统中。
附图说明
图1A是示出示例性无线通信系统的图。
图1B是示出用于检测运动的示例性处理的流程图。
图2A是示出运动检测器装置的示例性处理器电路的图。
图2B是示出用于检测运动的示例性处理的流程图。
图3是示出示例性信道响应数据的绘图。
图4是示出示例性接近度数据的绘图。
图5是示出示例性无线通信系统的图。
具体实施方式
在这里描述的一些方面中，运动检测器装置可以检测应用于无线信号的信号调制的类型，并基于所检测到的信号调制的类型来处理无线信号。在一些实例中，通过处理无线信号，运动检测器装置检测运动检测场中的物体的运动。在一些实现中，运动检测器装置可以在用于使用标准调制带宽来进行通信的多链路调制未知的运动检测方案中使用。该运动检测方案可以包括运动接近度检测和其它特征。在一些情况下，运动检测器装置包括在入侵检测系统(例如，安全系统)、无线网络系统或其它类型的系统基础设施中。
在一些实现中，无线信号用于例如通过识别物体的运动空间的信道特性来在该空间中探测物体的运动空间。例如，无线信号可以通过该空间发送并由运动检测器装置接收，并且运动检测器装置可以处理所接收到的无线信号以确定与该空间相关联的信道响应。在一些情况下，运动检测方案可以独立于无线发送方案而工作，因此运动检测器装置可以基于大量无线信号来检测运动。
在一些实现中，运动检测器装置可以处理根据多个不同发送方案中的任意发送方案而发送的无线信号。例如，针对运动检测而处理的无线信号可以包括使用单载波、扩频、频分复用(FDM)或其它类型的无线发送方案所发送的信号。在一些情况下，使用正交频分复用(OFDM)来发送用于运动检测的无线信号。例如，IEEE开发的802.11a和802.11n标准使用可用于运动检测的OFDM型信号。在一些情况下，使用可用于运动检测的OFDM型信号的其它标准包括DVB(数字视频广播)TV标准、WiMAX(全球微波互联接入)标准、WiMedia联盟标准以及FLASH-OFDM标准。在一些情况下，使用直接序列扩频(DSSS)来发送用于运动检测的无线信号。例如，IEEE开发的802.11b和802.11c标准使用可用于运动检测的DSSS型信号。在一些情况下，使用可用于运动检测的DSSS型信号的其它标准包括3G无线标准、HSUPA(高速上行链路分组接入)标准和EV-DO(演进数据优化)标准。因此，运动检测器装置可被配置为基于使用OFDM发送方案而发送的无线信号以及使用DSSS发送方案而发送的无线信号来检测运动。在一些情况下，运动检测器装置可被配置为基于其它类型的无线信号来检测运动。
在一些实现中，运动检测器装置接收从无线接入点(WAP)装置发送来的无线信号，并处理所接收到的信号以检测运动。例如，WAP装置可以是用于根据Wi-Fi标准来发送信号的Wi-Fi接入点。普遍的Wi-Fi标准包括基于DSSS的发送方案(例如，802.11b、802.11c)和基于OFDM的发送方案(例如，802.11a、802.11n)这两者。运动检测器装置可被配置为利用这两种发送方案来工作以进行敏感运动检测。作为示例，如果Wi-Fi接入点正在使用DSSS调制方案发送信标信号，则运动检测器装置可以使用该信标信号来检测运动；如果同一Wi-Fi接入点稍后开始使用OFDM调制方案来发送802.11n分组，则同一运动检测器装置可以使用802.11n分组来检测运动。
在一些实现中，运动检测方案可以通过识别信道特性的变化来检测运动。在一些情况下，使用不同的波形，例如通过使这些波形与频域中的参考相关联来获得信道签名。在一些示例中，运动检测方案接收多个不同的波形，检测应用于各波形的调制的类型，使用适当的解调处理来对各波形进行解调，使用适当的调制处理来对各波形进行再生，并提取针对各波形的信道响应。作为示例，再生波形和原始波形可以通过滤波器组，并且可以使用自适应滤波器以基于滤波器组输出来估计频域中的信道系数。在一些情况下，可以基于接收频谱内的功率的相对分布和噪声基底来创建频道签名(channel signature)的词典。在一些情况下，可以从信道签名中提取各种度量并将其转译为运动指示、运动接近度指示、或这些和其它类型的指示的组合。在一些情况下，在差异化的运动流中追踪频谱签名，并且从各运动流中提取活动度量。
在一些实现中，运动检测方案可以例如为了入侵检测或其它目的而提供与移动物体相对于特定无线通信链路的接近度有关的粒度信息。接近度信息可以用于检测移动物体的区带，并且可能基于多个无线通信链路的几何配置来对物体的位置进行三角测量。在一些情况下，这种位置追踪不受无线信号的调制后带宽约束。
图1A是示出示例性无线通信系统100的图。示例性无线通信系统100包括三个无线装置——第一无线接入点102A、第二无线接入点102B和运动检测器装置104。示例性无线通信系统100可以包括附加的无线装置和其它组件(例如，附加运动检测器装置、附加无线接入点、一个或多个网络服务器、网络路由器、网络交换机、线缆或其它通信链路等)。
示例性无线接入点102A、102B可以例如根据无线网络标准或其它类型的无线通信协议而在无线网络中工作。例如，无线网络可被配置为作为无线局域网(WLAN)、个人局域网(PAN)、城域网(MAN)、或其它类型的无线网络而工作。WLAN的示例包括被配置为根据IEEE所开发的802.11标准家族中的一个或多个标准等而工作的网络(例如，Wi-Fi网络)。PAN的示例包括根据短距离通信标准(例如，
Figure BDA0001967117250000041
近场通信(NFC)、ZigBee)以及毫米波通信等而工作的网络。
在一些实现中，无线接入点102A、102B可被配置为例如根据蜂窝网络标准而在蜂窝网络中进行通信。蜂窝网络的示例包括根据如下标准进行配置的网络：诸如全球移动系统(GSM)和GSM演进的增强数据率(EDGE)或EGPRS等的2G标准；诸如码分多址(CDMA)、宽带码分多址(WCDMA)、通用移动电信系统(UMTS)和时分同步码分多址(TD-SCDMA)等的3G标准；诸如长期演进(LTE)和高级LTE(LTE-A)等的4G标准；等等。
在图1A所示的示例中，无线接入点102A、102B可以是或者可以包括标准无线网络组件；例如，在一些情况下可以使用传统的Wi-Fi接入点。在一些情况下，可以使用其它类型的标准或传统的Wi-Fi发送器装置。在一些示例中，无线接入点102A、102B各自包括调制解调器以及诸如电源、存储器和有线通信端口等的其它组件。在一些实现中，第一无线接入点102A和第二无线接入点102B是相同类型的装置。在一些实现中，第一无线接入点102A和第二无线接入点102B是两种不同类型的装置(例如，两种不同类型的无线网络的无线接入点、或者同一无线网络的两种不同类型的无线接入点)。
示例性运动检测器装置104包括无线电子系统112、处理器子系统114、存储器116和电源单元118。运动检测器装置104可以包括附加的或不同的组件。在一些情况下，运动检测器装置104包括附加端口或通信接口或其它特征。在一些实现中，无线电子系统112、处理器子系统114、存储器116和电源单元118一起容纳在共同的壳体或其它组装件中。在一些实现中，一个或多个组件可被分别容纳在例如单独的壳体或其它组装件中。
在一些实现中，数据处理器子系统114和无线电子系统112或它们中的部分包括在运动检测器装置的调制解调器中。例如，处理器子系统114可以包括与无线电子系统112接合的基带处理器。调制解调器可以包括在共同的芯片或芯片组上实现的基带处理器以及无线电组件，或者它们可以在卡或其它类型的组装装置中实现。调制解调器可被配置为对根据无线通信标准格式化的射频信号进行通信(接收、发送或两者兼有)。
在一些情况下，示例性无线电子系统112包括射频电路以及一个或多个天线。射频电路可以例如包括用于对模拟信号进行滤波、放大或以其它方式进行调节的电路、用于将基带信号上变频为RF信号的电路、用于将RF信号下变频为基带信号的电路等。这样的电路可以例如包括滤波器、放大器、混频器、本地振荡器等。在一些示例中，无线电子系统112包括无线电芯片和RF前端。无线电子系统可以包括附加的或不同的组件。
在一些实例中，示例性运动检测器装置104中的无线电子系统112(例如，通过天线)无线地接收射频信号，将射频信号下变频为基带信号，并将基带信号发送至处理器子系统114。在无线电子系统112和处理器子系统114之间交换的信号可以是数字信号或模拟信号。在一些示例中，基带子系统包括转换电路(例如，数模转换器、模数转换器)，并与无线电子系统交换模拟信号。在一些示例中，无线电子系统包括转换电路(例如，数模转换器、模数转换器)，并与基带子系统交换数字信号。在一些实现中，无线电子系统112基于所接收到的无线信号而产生例如数字或模拟格式的同相信号(I信号)和正交信号(Q信号)。
在一些情况下，处理器子系统114包括被配置为处理数字基带数据的数字电子器件。作为示例，处理器子系统114可以包括基带芯片、数字信号处理器(DSP)、微处理器或其它类型的数据处理设备。在一些情况下，处理器子系统114包括数字处理逻辑，以操作无线电子系统112、处理通过无线电子系统112而接收到的无线信号、基于通过无线电子系统112而接收到的信号来检测运动、或者进行其它类型的处理。处理器子系统114可被配置为通过执行指令(例如，存储器中所存储的程序、代码、脚本或其它类型的指令、或者逻辑电路、逻辑门、或其它类型的硬件或固件组件中所编码的指令等)来进行操作。
处理器子系统114可以包括被配置为(例如，通过根据无线通信标准对信号进行解码、通过根据运动检测处理对信号进行处理、或以其它方式)处理来自无线电子系统的信号中所编码的数据的一个或多个芯片、芯片组、或其它类型的装置。例如，处理器子系统114可以包括被配置为处理来自无线电子系统112的同相信号(I信号)和正交信号(Q信号)以从所接收到的无线信号提取数据的硬件。作为示例，处理器子系统114可以包括图2A所示的组件、或被配置为识别信道响应和噪声矢量的其它组件。在一些情况下，处理器子系统114包括被配置为分析运动检测所用的信道响应、噪声数据或其它类型的信息的一个或多个芯片、芯片组、或其它类型的装置。例如，处理器子系统114可以包括被配置为进行图2B所示的示例性处理250中的一个或多个操作或与运动检测相关的其它操作的硬件。
示例性存储器116可以包括计算机可读介质，例如易失性存储器装置、非易失性存储器装置或这两者。存储器116可以包括一个或多个只读存储器装置、随机存取存储器装置、缓冲存储器装置、或这些和其它类型的存储器装置的组合。在一些实例中，存储器116的一个或多个组件可以与运动检测器装置104的其它组件一体化或以其它方式相关联。
示例性电源单元118向运动检测器装置104的其它组件提供电力。例如，其它组件可以基于由电源单元118通过电压总线或其它连接提供的电力而工作。在一些实现中，电源单元118包括电池或电池系统，例如可再充电电池。在一些实现中，电源单元118包括适配器(例如，AC适配器)，其中该适配器接收(来自外部源的)外部电力信号并将该外部电力信号转换为被调节用于运动检测器装置104的组件的内部电力信号。电源单元118可以包括其它组件或者以其它方式工作。
在图1A所示的示例中，无线接入点102A、102B根据无线网络标准来发送无线信号。例如，无线接入点102A、102B可以广播无线信号(例如，信标信号、状况信号等)，或者它们可以发送寻址到其它装置(例如，用户设备、客户端装置、服务器等)的无线信号，并且其它装置(未示出)以及运动检测器装置104可以接收无线接入点102A、102B所发送的无线信号。在一些情况下，无线接入点102A、102B所发送的无线信号例如根据无线通信标准或以其它方式定期地重复。
在所示的示例中，运动检测器装置104处理来自无线接入点102A、102B的无线信号，以检测无线信号所访问的空间中的运动。例如，运动检测器装置104可以进行图1B中的示例性处理150、图2B中的示例性处理250、或用于检测运动的其它类型的处理。运动检测信号所访问的空间可以是室内或室外空间，其可以包括例如完全或部分封闭的一个或多个区域、没有封闭的开放区域等。该空间可以是或可以包括房间、多个房间或建筑物等的内部。在一些情况下，例如，可以修改无线通信系统100，使得运动检测器装置104可以发送无线信号，并且无线接入点102A、102B可以处理来自运动检测器装置104的无线信号以检测运动。
用于运动检测的无线信号可以包括例如信标信号(例如，蓝牙信标、Wi-Fi信标、其它无线信标信号)或根据无线网络标准为了其它目的而生成的其它标准信号。在一些示例中，无线信号在与移动物体相互作用之前或之后传播通过物体(例如，壁)，这可以使得在移动物体和发送或接收硬件之间没有光学视线的情况下能够检测到移动物体的移动。运动检测器装置104所生成的运动检测数据可被通信至另一装置或系统(诸如安全系统等)，其中该另一装置或系统可以包括用于监视诸如房间、建筑物、室外区域等的空间内的移动的控制中心。
在一些实现中，无线接入点102A和102B可被修改为包括用于发送具有头部和有效载荷的信号的单独发送信道(例如，频率信道或编码信道)，其中运动检测器装置104可以使用该有效载荷来进行运动感测。例如，运动检测器装置104可以知道应用于有效载荷的调制以及有效载荷中的数据的类型或数据结构，这可以减少运动检测器装置104为了运动感测而进行的处理量。头部可以包括附加信息，诸如通信系统100中的另一装置是否检测到运动的指示、调制类型的指示等。
在图1A所示的示例中，运动检测器装置104和第一无线接入点102A之间的无线通信链路可以用于探测第一运动检测场110A，并且运动检测器装置104和第二无线接入点102B之间的无线通信链路可以用于探测第二运动检测场110B。在一些实例中，当物体在无线信号所访问的空间中移动时，运动检测器装置104检测运动并识别运动的大致位置或接近度。例如，当图1A所示的人106在第一运动检测场110A中移动时，运动检测器装置104可以基于第一无线接入点102A所发送的无线信号来检测运动，并且识别运动相对于运动检测器装置104和第一无线接入点102A的位置的位置或接近度。
在一些实例中，运动检测场110A、110B可以包括例如空气、固体材料、液体或无线电磁信号可以传播的其它介质。在图1A所示的示例中，第一运动检测场110A在第一无线接入点102A和运动检测器装置104之间提供无线通信信道，并且第二运动检测场110B在第二无线接入点102B和运动检测器装置104之间提供无线通信信道。在操作的一些方面中，使用通过无线通信信道传送的无线信号来检测物体在该无线通信信道中的移动。物体可以是任何类型的静态或可移动物体，并且可以是有生命的或无生命的。例如，物体可以是人(例如，图1A所示的人106)、动物、无机物体(例如，系统、装置、设备或组装件)、用于限定空间的全部或部分边界的物体(例如，壁、门、窗等)、或其它类型的物体。
在一些情况下，无线信号的通信信道可以包括发送无线信号的多个路径。对于给定通信信道(或通信信道中的给定路径)，从发送器装置(例如，无线接入点102A、102B)发送的信号可以被通信信道中的表面反射或散射。在一些情况下，对发送信号的反射、散射或其它影响可以被表征为信道响应。在一些情况下，可以通过在运动检测器装置104处处理所接收到的信号来确定信道响应。例如，可以如图2A所示或以其它方式确定信道响应。当物体在通信信道中移动时，对通信信道中的发送信号的影响改变，因此，通信信道的信道响应也可能改变。因此，在信道响应中检测到的改变可以指示通信信道内的物体的移动。在一些情况下，可以如图2B所示或以其它方式处理信道响应以进行运动检测。在一些实例中，噪声、干扰或其它现象可能影响接收器所检测到的信道响应，并且运动检测系统可以考虑这些影响以提高运动检测能力的精度和质量。
图1B是示出用于检测运动的示例性处理150的流程图。示例性处理150可以例如由用于从一个或多个发送器装置接收无线信号的运动检测器装置进行。例如，处理150中的操作可以由图1A所示的运动检测器装置104基于从无线接入点102A、102B其中之一或两者接收到的无线信号进行。示例性处理150可以由其它类型的装置基于来自其它类型的发送器装置的无线信号进行。示例性处理150可以包括附加的或不同的操作，并且这些操作可以以所示的顺序或其它顺序进行。在一些情况下，图1B所示的操作中的一个或多个被实现为包括多个操作、子处理或其它类型的例程的处理。在一些情况下，操作可以组合、以其它顺序进行、并行进行、迭代或以其它方式重复或者以其它方式进行。
在151处，获得基带信号(第一信号)。基带信号基于由发送器装置(例如，无线接入点或其它类型的无线网络装置)通过空间发送并由运动检测器装置接收到的无线信号。该无线信号可以例如是射频信号，并且基带信号可以通过对射频信号的无线电子系统处理(例如，下变频、滤波等)而产生。可以例如在基带处理器处从无线电子系统以数字或模拟格式获得基带信号。基带信号可以是包括同相信号(I信号)分量和正交信号(Q信号)分量的数字信号。
在152处，识别基带信号的调制类型。例如，调制类型可以由图2A所示的调制检测器202识别。基带信号的调制类型是运动检测器装置可以识别的多种不同调制类型其中之一。不同调制类型可以例如包括正交频分复用(OFDM)、直接序列扩频(DSSS)以及可能的其它类型。在一些情况下，基于头部、前导码或基带信号的其它部分中所包含的信息来识别调制类型。
在154处，对基带信号(第一信号)进行解调以产生解调信号(第二信号)。可以通过解调器(例如，图2A所示的解调器204)根据152处所识别的调制类型对基带信号的解调的操作而生成解调信号。
在156处，从解调信号提取信息。从解调信号提取的信息可以例如包括发送器装置的标识符。例如，图2A中的解调器204可以提取发送无线信号的无线接入点(或其它发送器装置)的介质访问控制(MAC)地址。在一些情况下，发送器装置的标识符由运动检测器装置基于所识别的调制类型、MAC地址、或这些的组合或者其它数据而生成。在一些情况下，解调信号包括头部和有效载荷，并且可以从头部提取信息。例如，头部可以指示调制的类型、运动是否由同一通信系统中的其它装置检测到等。
在158处，对解调信号(第二信号)进行再调制以产生再调制信号(第三信号)。可以通过调制器(例如，图2A所示的调制器206)根据152处所识别的调制类型来对解调信号进行调制的操作而生成再调制信号。在一些情况下，对信号进行再调制会产生原始波形(例如，被转换为发送器装置所发送的无线信号的原始基带波形)的干净版本。因此，158处所产生的再调制信号与151处所获得的基带信号之间的差异可归因于无线传输，并且可以处理这些信号以分析无线通信信道。
在160处，确定信道响应。在一些情况下，信道响应可以被解释为无线通信信道的滤波器表示。可以基于基带信号(第一信号)、再调制信号(第三信号)以及可能的其它信号或信息来确定信道响应。在一些实现中，第一组频率分量例如由图2A所示的滤波器组210根据基带信号确定；第二组频率分量例如由图2A所示的滤波器组208根据再调制信号确定。在一些实现中，第三组频率分量是通过对第二组频率分量应用信道响应值而确定的，并且第三组频率分量可以用于确定误差值。例如，图2A所示的可调谐滤波器212A、212B、212C可以修改滤波器组208的输出以产生第三组频率分量，并且误差检测器214A、214B、214C可以根据第一组频率分量和第三组频率分量来确定误差值。可以例如由图2A所示的自适应系数计算器218基于误差值来确定信道响应。可以以其它方式或者通过其它类型的硬件组件或处理来确定信道响应。
如图1B所示，可以针对多个基带信号确定信道响应。例如，运动检测器装置可以接收两个、三个、四个或更多个无线信号的序列，将无线信号转换为相应的基带信号，并且如图1B所示针对各相应的基带信号确定信道响应。可以对运动检测器装置随时间的经过而接收到的各相应无线信号进行操作151、152、154、156、158、160。例如，当接收到第二无线信号时，可以根据第二无线信号产生另一基带信号(第四信号)。可以(在154处)对该基带信号进行解调以产生另一解调信号(第五信号)，并且可以(在158处)对该解调信号进行再调制以产生另一再调制信号(第六信号)。然后可以基于相应的基带信号(第四信号)和相应的再调制信号(第六信号)来针对第二无线信号确定第二信道响应。
在162处，基于信道响应来检测运动。例如，可以基于根据多个无线信号生成的信道响应来检测这多个无线信号所访问的空间中的物体在一时间段内的运动。在一些情况下，分析信道响应随时间的变化，并且可以将显著的变化解释为无线信号所访问的空间中的移动的指示。
在一些实现中，在162处，使用来自多个发送器装置的信道响应来检测运动的位置或相对接近度。例如，可以根据第二发送器装置通过空间发送的第二无线信号来确定第二信道响应。在一些情况下，可以基于第一信道响应和第二信道响应来确定物体的接近度。例如，可以如关于图3、4和5所讨论地或以其它方式确定接近度。在一些情况下，物体的运动的接近度是相对于其它物体、相对于发送器装置、相对于运动检测器装置、或者相对于其它参考来确定的。
在一些实现中，进一步分析或以其它方式处理由处理150生成的运动数据、噪声数据或其它信息。例如，运动数据可以由运动检测器装置、服务器或其它类型的系统处理。运动数据可以例如包括已检测到运动的指示。运动数据可以指示检测到运动的时间、检测到运动的装置的身份、检测到的运动的位置等。在一些情况下，运动数据例如被作为安全协议的一部分进行处理，以判断安全性是否已被破坏。在一些情况下，运动数据例如被作为电源管理协议的一部分进行处理，以判断是应当启用还是应当停用灯、HVAC、安全系统(例如，门锁)或其它系统。
图2A是示出运动检测器装置的示例性处理器电路200的图。例如，图2A所示的处理器电路200可以包括在图1A所示的示例性运动检测器装置104的处理器子系统114中。图2A所示的处理器电路200被配置为基于根据无线信号生成的数字基带信号来确定信道响应。例如，图2A中的输入信号201可以是在图1B所示的处理150中(的151处)获得的基带信号，并且图2A中的信道响应(HVEC)228可以是图1B中(的160处)生成的信道响应。
如图2A所示，处理器电路200接收包括输入信号201和前导码203的输入，并且处理器电路200产生包括信道响应(HVEC)228、链路标识符230、参考矢量(RefVEC)232、接收矢量(RcvVEC)234和噪声矢量(NVEC)236的输出。在一些情况下，处理器电路200可以接收附加的或不同的输入，产生附加的或不同的输出，或者两者兼有。
输入信号201可以是数字基带信号。例如，输入信号201可以是通过无线电子系统对射频无线信号进行下变频、滤波和数字化而产生的基带信号。输入信号201可以包括同相信号(I信号)分量和正交信号(Q信号)分量。
前导码203包括各种无线网络前导码的列表。例如，前导码203可以包括不同Wi-Fi网络标准所用的Wi-Fi前导码的列表。前导码203可以存储在处理器电路200可访问的本地存储器中。
链路标识符230可以是发送无线信号的发送器装置的标识符。链路标识符230可以例如是发送由处理器电路200处理的无线信号的无线接入点或其它网络装置的介质访问控制(MAC)地址。在一些情况下，链路标识符230可以是与发送器装置相关联的其它类型的唯一地址或标识符。
信道响应(HVEC)228、参考矢量(RefVEC)232、接收矢量(RcvVEC)234和噪声矢量(NVEC)236是通过在频域中处理输入信号201而产生的所有矢量对象。在一些情况下，各矢量对象是复数的数组，其中各复数具有两个分量(例如，实分量和虚分量、或者振幅分量和相位分量)。如图2A所示，各矢量对象具有三个分量，但是矢量对象通常将包括数十或数百个分量。在所示的示例中，所有矢量对象具有相同数量的分量；在一些情况下，它们中的一个或多个可以具有不同数量的分量。
图2A所示的示例性处理器电路200包括调制检测器202、解调器204、时间延迟(Z-M)205、调制器206、滤波器组208、210、可调谐滤波器212A、212B、212C、误差检测器214A、214B、214C、自适应系数计算器218和积分器组216、220、222。在一些实例中，可调谐滤波器212A、212B、212C、误差检测器214A、214B、214C和自适应系数计算器218可被配置为例如作为自适应滤波器而共同工作。在一些情况下，图2A所示的一个或多个组件可以在可编程逻辑(例如，具有实例化的核心的现场可编程门阵列(FPGA)、或其它类型的可编程逻辑等)、通用处理器或数字信号处理器(DSP)或专用集成电路(ASIC)等、或其组合中实现。运动检测器装置中的处理器电路可以包括附加的或不同的组件。
示例性调制检测器202可以识别应用于发送器装置所发送的原始波形的调制的类型。例如，调制检测器202可以检测用于发送无线信号的无线网络标准，并基于无线网络标准来识别调制类型。在一些情况下，调制检测器将输入信号的前导码与所存储的前导码203相关联以检测无线网络标准。在一些实例中，调制检测器202所识别的调制类型是例如基于对根据802.11a或802.11n标准发送的无线信号的检测的正交频分复用(OFDM)。在一些实例中，调制检测器202所识别的调制类型是例如基于对根据802.11b或802.11c标准发送的无线信号的检测的直接序列扩频(DSSS)。调制检测器202可以识别其它调制类型(例如，支持宽带数据传输的其它调制类型)，并且该调制类型可以采用其它方式来识别。如图2A所示，调制检测器202接收输入信号201和前导码203，并且向解调器204提供对调制类型的识别。
示例性解调器204可以根据调制检测器202所识别的调制类型来对输入信号201进行解调。例如，如果检测到OFDM调制，则解调器204可以使用OFDM解调来对输入信号201进行解调；如果检测到DSSS调制，则解调器204可以使用DSSS解调来对输入信号201进行解调。如图2A所示，解调器204从调制检测器202接收输入信号201和调制类型的识别，并将解调信号提供给调制器206。从利用解调器204的解调信号中提取链路标识符230。
示例性调制器206可以根据调制检测器202所识别的调制类型对来自解调器204的解调信号进行调制。因此，调制器206使用用于生成无线信号的相同调制方案来对解调信号进行再调制。例如，如果检测到OFDM调制，则调制器206可以对使用OFDM解调的信号进行再调制；如果检测到DSSS调制，则调制器206可以对使用DSSS解调的信号进行再调制。如图2A所示，调制器206从解调器204接收解调信号和调制类型的识别，并将再调制信号提供给滤波器组208。
示例性时间延迟(Z-M)205在将输入信号201提供给滤波器组210之前，对输入信号201应用时间延迟。时间延迟使被提供给滤波器组210的输入信号201的开始与被提供给另一滤波器组208的再调制信号的开始对准。因此，(通过时间延迟(Z-M)205的操作而)应用的时间延迟考虑了(通过解调器204和调制器206的操作)对信号进行解调和再调制所需的时钟周期。如图2A所示，时间延迟(Z-M)205接收输入信号201并将输入信号201的时间延迟副本提供给滤波器组210。
示例滤波器组208、210各自基于时域输入信号而产生一组频率分量。滤波器组210基于来自时间延迟(Z-M)205的输入信号201的时间延迟副本而产生第一组频率分量，并且滤波器组208基于来自调制器206的再调制信号而产生第二组频率分量。滤波器组208、210可以通过有效地对时域信号应用快速傅立叶变换(FFT)或其它类型的变换来生成频率分量。滤波器组所产生的各频率分量可以是具有相位和振幅的复数。
示例滤波器组208、210可以包括在其中心频率处偏移的多个原型低通滤波器。在一些情况下，可以使用加窗和傅立叶变换或其它多速率滤波处理的组合来实现滤波器组。在一些情况下，各滤波器组在滤波器之间产生低串扰值，并定义滤波器的锐截止。如图2A所示，滤波器组208所产生的频率分量被提供至可调谐滤波器212A、212B、212C和第一积分器组216，并且滤波器组210所产生的频率分量被提供至误差检测器214A、214B、214C和积分器组220。
图2A示出被配置为生成三个频率分量的两个滤波器组208、210，但是通常将生成更高数量的频率分量。例如，可以基于可用的带宽量和所利用的信道粒度来确定频率分量的数量。这些参数可以用于例如在图2B所示的示例性处理250中对运动检测器装置的范围和灵敏度进行调谐。在一些示例中，使用64点滤波器组以处理20MHz Wi-Fi波形，其中近40个有效区(bin)具有显著的频谱能量。
示例性可调谐滤波器212A、212B、212C可以例如通过对频率分量应用可变增益，来修改滤波器组208所产生的频率分量。可以根据自适应系数计算器218的输出来选择对频率分量应用的可变增益，使得对来自滤波器组208的频率分量应用信道响应。例如，可以将信道响应的各分量(h1,h2,h3)提供给可调谐滤波器212A、212B、212C中的相应可调谐滤波器，并且可调谐滤波器212A、212B、212C中的各可调谐滤波器可以使频率分量中的相应频率分量乘以信道响应的相应分量(h1,h2,h3)。如图2A所示，可调谐滤波器212A、212B、212C从滤波器组208接收频率分量，并将修改后的频率分量提供给误差检测器214A、214B、214C。
示例性误差检测器214A、214B、214C可以检测来自可调谐滤波器212A、212B、212C的频率分量与来自滤波器组210的频率分量之间的差。例如，来自滤波器组210的频率分量可被接收作为“设置”值，并且来自可调谐滤波器212A、212B、212C的频率分量可被接收作为针对相应误差检测器214A、214B、214C的“实际”值。误差检测器214A、214B、214C中的各误差检测器可以例如通过从“设置”值中减去“实际”值，来根据“实际”值和“设置”值产生相应的误差值。来自误差检测器214A、214B、214C的误差值可被提供给自适应系数计算器218和第三积分器组222。
自适应系数计算器218可以基于来自误差检测器214A、214B、214C的误差值来计算信道响应。自适应系数计算器218可以对误差值进行积分以计算可调谐滤波器212A、212B、212C的瞬时系数。在所示的示例中，基于(由滤波器组210生成的)输入信号201频率分量和如可调谐滤波器212A、212B、212C所修改的(由滤波器组208生成的)再调制信号频率分量来计算误差值。示例性自适应系数计算器218可以定义滤波器传递函数和成本函数，并且使用自适应处理(例如，优化处理)来修改滤波器传递函数以使成本函数减小或最小化。在所示的示例中，在频域中计算信道响应。在频域中，信道可以表示为复标量，其使来自特定子带的频率含量相乘，并且随后使所有子带信道的输出相加以捕捉通过信道的信号的响应。自适应系数计算器218可以使用误差最小化技术来使各子带的实际输出和预测输出之间的误差最小化(或以其它方式减小)。误差最小化技术可以包括自适应系数更新技术，诸如最小均方根(LMS)、递归最小二乘(RLS)、仿射LMS、批量最小二乘(BLS)或其它技术等。
积分器组216、220、222可以随时间对其接收到的各种频率分量进行积分，并且产生积分频率分量的矢量。例如，运动检测器装置可以接收一系列无线信号，并根据各无线信号产生一组频率分量、信道响应和误差值；第一积分器组216可以随时间对来自滤波器组208的多组频率分量进行积分，第二积分器组220可以随时间对来自滤波器组210的多组频率分量进行积分，并且第三积分器组222可以随时间对来自误差检测器214A、214B、214C的误差值进行积分。积分器组216、220、222可以随时间进行积分，以例如使噪声或随机影响平均化。如图2A所示，第一积分器组216通过对其所接收到的值进行积分来产生参考矢量(RefVEC)232，第二积分器组220通过对其所接收到的值进行积分来产生接收矢量(RcvVEC)234，并且第三积分器组222通过对其所接收到的值进行积分来产生噪声矢量(NVEC)236。
在操作的一些方面中，输入信号201被传递至调制检测器202，并且调制检测器202使输入信号201与Wi-Fi前导码相关联。如果调制检测器202识别出有效调制类型，则解调器204对输入信号201的位进行解调和解码。不需要完整映射到位。例如，解调器204可以使用逆处理来生成可转译为原始I/Q波形的符号。解调器204还基于其所发现的调制方案、或装置所携载的唯一MAC、或两者的组合来生成唯一ID。调制器206例如通过向后运行解调器来再生成调制波形。调制器206可以使用简化的调制处理。例如，调制器206可以跳过分组的一部分(例如，具有高级MIMO传输的一部分)，并使用波形的简单后向兼容头部部分。如果对于要正确生成的大多数位或符号、信号不具有足够高的信噪比(低位误差率)，则调制器206可以使用前导码或训练信号来生成调制波形，并且这种前导码或训练信号对于各种标准而言通常是已知的。在一些情况下，对于低位误差，系统中不会观察到显著损失。
在操作的一些方面中，在调制器206已使用来自解调器204的符号或位生成调制波形之后，使来自调制器206的调制波形通过滤波器组208。还使输入信号201以(时间延迟205所应用的)延迟通过滤波器组210，以考虑生成调制波形时的处理延迟。滤波器组208、210生成多个频率信道，例如，将其各自的输入信号划分为频率分量。在一些情况下，仅频率信道的子集具有良好的频谱含量。例如，可以通过查看信号的频谱属性来选择信道的子集。在一些情况下，来自滤波器组的频率分量由抽取器(未示出)处理以适当地限制数据速率。例如，在除了通带内的小能量带之外已经移除了大部分频谱含量的情况下，信号是速率可调整的。滤波器组208的输出被视为单独的信道，其分量与复数乘法器(h1,h2,h3)相乘以与来自另一滤波器组210的分量相匹配。滤波器组208、210和误差检测器214A、214B、214C所生成的信号可被积分并提供用于运动检测处理。还可以提供由自适应系数计算器218所生成的信号以用于运动检测处理。
图2B是示出用于检测运动的示例性处理250的流程图。示例性处理250可用于基于信道响应来检测运动。例如，示例性处理250中的操作可以由图1A中的示例性运动检测器装置104的处理器子系统114进行，以基于根据来自无线接入点102A、102B其中之一或两者的无线信号获得的信道响应来检测人106(或其它类型的物体)的运动。示例性处理250可以由其它类型的装置进行。示例性处理250可以包括附加的或不同的操作，并且这些操作可以按所示的顺序或按其它顺序进行。在一些情况下，图2B所示的一个或多个操作被实现为包括多个操作、子处理或其它类型的例程的处理。在一些情况下，这些操作可以组合、以其它顺序进行、并行进行、迭代或以其它方式重复、或以其它方式进行。
如图2B所示，处理250基于从图2A所示的处理器电路200接收到的输入而工作。特别地，处理250使用链路标识符230、信道响应(HVEC)228、参考矢量(RefVEC)232、接收矢量(RcvVEC)234和噪声矢量(NVEC)236。在一些情况下，处理250可以接收或利用附加的或不同的输入或所存储的信息。
示例性处理250还使用链路SNR词典254。链路SNR词典254可以是例如存储在运动检测器装置的存储器中的列表或其它类型的数据库。链路SNR词典254包括与用于检测运动的(例如，运动检测器装置和发送器装置之间的)通信链路有关的信息。例如，链路SNR词典254可以包括各个通信链路的标识符，诸如通信链路所使用的调制类型、发送器装置的MAC地址、无线信号的MAC头部、或其它标识符等。在一些情况下，链路SNR词典254包括各通信链路的物理层简档，诸如针对各通信链路的各子载波索引的接收矢量(RcvVEC)234的信噪比(SNR)等。通信链路的子载波索引与在通信链路上传送的信号的频率分量(例如，由图2A中的滤波器组208、210产生的频率分量)相对应。链路SNR词典254中的标识符可以用于将通信链路分离成可从中收集运动信息的运动流。
在一些情况下，使用链路标识符230、接收矢量(RcvVEC)234和噪声矢量(NVEC)236来为各个通信链路创建签名，并且各通信链路的签名可被存储在链路SNR词典254中。例如，在Wi-Fi链路中不存在显著变化的时间段内，Wi-Fi链路的签名可以指示Wi-Fi链路的特定唯一静态属性。在一些情况下，单个发送器装置(例如，单个Wi-Fi接入点)可以具有多个不同签名。例如，发送器装置可以间歇性地使用两种不同的调制方案，并且这两种调制方案可以具有高于噪声的不同的频谱能量分布，从而得到两个唯一的签名。
在252处，使用接收矢量(RcvVEC)234和噪声矢量(NVEC)236来确定针对各子载波索引的接收矢量(RcvVEC)234的信噪比(SNR)。在256处，针对链路SNR词典254检查链路标识符230，以判断链路SNR词典254中是否存在链路标识符230，并且在存在的情况下判断链路标识符230与哪个现有通信链路相对应。在260处，如果链路SNR词典254中不存在链路标识符230，则更新链路SNR词典254。如果链路SNR词典254中存在链路标识符230，则在258处，针对该链路标识符230，将252处确定的SNR与链路SNR词典254中所存储的SNR进行比较。如果(在252处确定的)接收矢量(RcvVEC)234的SNR在一定容限内与链路SNR词典254中所存储的SNR相匹配，则将与链路标识符230相对应的通信链路签名从链路SNR词典254传递至流路由器或解多路复用器，以供在276处处理。如果(在252处确定的)接收矢量(RcvVEC)234的SNR在容限内与链路SNR词典254中所存储的SNR不匹配、但是在链路SNR词典254中找到了链路标识符230，则在262处使计数递增，并且在计数值小于阈值(P)的情况下将通信链路签名传递至流路由器或解多路复用器。如果在262处、计数值不小于阈值(P)，则在266处重置计数，并且在264处检查运动状态。如果在264处判断为尚未检测到运动，则在265处更新链路SNR词典254，以考虑通信链路的变化。如果在264确处判断为已经检测到运动，则将通信链路签名传递至流路由器或解多路复用器。使用262处的计数递增和阈值比较以考虑伴随发送器装置或运动检测器系统附近的活动的通信信道中的显著变化。在这种情况下，在265处更新链路SNR词典254以考虑移动物体正改变的通信链路。
可以使用接收信号的SNR来判断哪个信道响应分量具有足够的频谱能量以有资格进行运动检测。这种判断可以防止或降低(例如，由于Wi-Fi频带中的重叠或其它因素等引起的)阻碍分组或破坏一些子载波的带外信道干扰的影响。在270处，使用参考矢量(RefVEC)232和噪声矢量(NVEC)236来判断哪个子载波索引具有足够的信噪比(SNR)以进行运动检测。信道响应(HVEC)228包含所有子载波索引的信道响应分量。在272处，选择具有足够SNR的子载波索引的信道响应分量，并将其传递至流路由器或解多路复用器以供在276处处理。在274处，基于SNR来计算阈值；可以在280处使用该阈值以例如确定运动的接近度。
在276处，从272选择的信道响应分量通过由来自链路SNR词典254的信道签名编程的流路由器或解多路复用器。例如，路由器或解多路复用器将信道签名路由至唯一链路队列，使得变化检测算法可以利用连续信道响应来确定该链路附近的运动扰动。各链路队列可以累积来自单独的唯一链路的信道响应(或者在一些情况下，如果各链路具有多个发送器/接收器对，则累积来自单独的发送器/接收器对的信道响应)。路由器或解多路复用器可以由多个输入和多个逻辑约束驱动。在一些实现中，各链路可以具有唯一标识符，并且标识符可以用于对信道响应进行路由。可以通过发送前导码来获取各链路的唯一标识符，或者可以使用由紧前的信道生成的标识符。
在278处，流路由器或解多路复用器将来自信道响应(HVEC)228的适当信道索引的信道分量发送至相应的活动缓冲区。活动缓冲区用作包含各通信链路的单独缓冲区的队列系统。当有效信道响应被添加至活动缓冲区时，可以进行变化检测算法以例如基于先前的信道响应来确定通信信道中的变化程度。在一些情况下，变化检测算法可以例如根据在信道响应的估计中存在的环境噪声来区分由物体的运动产生的变化。在一些示例中，使用以下两个运行窗口来计算队列内的条目的方差：一个是长期窗口，另一个是短期窗口。长期窗口计算估计器的平均噪声方差，而短期窗口在较小的样本间隔上进行操作，并计算窗口内的元素的短期方差。如果两个窗口的估计方差不超过阈值，则可以假设信道方差是由估计器的环境噪声引起的。如果来自两个窗口的计算结果偏离超过阈值，则信道方差可能归因于链路附近的运动。在一些情况下，可以使用其它技术来进行变化检测。
在280处，进行信息融合和运动推断。可以从各队列中提取信道活动，并且可以融合来自不同链路的信息。例如，可以使用统计方法来进行来自不同链路的信息的融合。在一些示例中，可以通过链路的质量来对各链路上的运动指示度量进行加权。然后可以(例如，通过链路的数量)对加权指示度量进行求和和归一化以创建用于整体指示的融合度量。可以基于诸如所有子载波的聚合SNR、最弱载波的SNR、最强载波的SNR或其它计算值等的信息来确定链路的质量。例如，可以基于运动检测装置的期望灵敏度、期望的误报概率、或其它因素来确定质量测量。在一些情况下，具有最低SNR的链路将例如由于具有最低加权值而对融合运动指示具有最低的整体影响。在一些情况下，可以如针对图3、4和5所述那样进行运动信息的提取以及用于将运动信息与特定链路联系起来的链路接近度指示。
图3是示出示例性信道响应数据的绘图300。绘图300包括表示H(MAG)(信道响应分量的大小)的值的范围的纵轴302。绘图300还包括表示信道响应的子载波索引的范围的横轴304。各子载波索引与信道响应的相应分量相对应。绘图300包括第一信道响应分量大小(subc1)306A、第二信道响应分量大小(subc2)306B、以及第三信道响应分量大小(subc3)306C。信道响应分量大小306A、306B、306C可以表示图2A、2B所示的信道响应(HVEC)228的三个分量的振幅。
在一些实现中，可以使用从多个无线发送(例如，多个数据分组)收集到的信道响应(例如，如图2A、2B所示的信道响应(HVEC)228)来检测无线发送所探测的环境中的物理扰动。在一些情况下，运动检测器装置可用于获得对周围活动展现出不同灵敏度、或者对通信信道中的变化展现出不同灵敏度的运动度量。可以利用这种灵敏度差异来生成与干扰对各个链路的接近度有关的信息。例如，绘图300所示的信道响应分量大小306A、306B、306C可以具有以下属性：
Figure BDA0001967117250000211
Figure BDA0001967117250000221
a<b。
在上式的右边，
Figure BDA0001967117250000222
的积分可被解释为现有缓冲区内的HVEC的总变化。上式的左边可被解释为两个子载波索引的信道响应分量的相关性。在上式中，subc1和subc2的相关性是信道的总变化的函数。在这种情况下，如果信道扰动小，则subc1与subc2相关；但是在信道扰动增长的情况下，subc1和subc2的相关性会受到影响。两个相关性的比例常数(a,b)是不同的(这里，a<b)。因此，运动检测器装置可以对扰动具有不同的灵敏度。在该示例中，由于扰动的大小与对链路的干扰接近度直接相关，因此可以开发度量以利用这种差异。图4中示出示例。
图4是示出示例性接近度数据的绘图400。该绘图包括表示量PxI的值的范围的纵轴402。该绘图还包括示出干扰接近度的距离范围的横轴404。可以针对子载波索引分离k计算量PxI，其中
Figure BDA0001967117250000223
在上式中，量PxI表示干扰与通信链路的接近度的度量。通过在特定时间窗n0～m0内取子载波索引i的信道响应分量大小与子载波索引i+k的信道响应分量大小的比、然后取整个数组的方差来获得针对子载波索引分离k的量PxIk。绘图400所示的示例性曲线406A、406B、406C示出量PXI可如何表现为k的函数的示例。在所示的示例中，随着k增加，基于k的量PxI在不同的干扰接近度处达到峰值。在一些情况下，峰值可以例如通过初始训练周期建立，然后用作用以确定对特定无线链路的干扰接近度的阈值。
图5是示出示例性无线通信系统100'的图。图5所示的示例性无线通信系统100'是具有图中所示的附加运动检测场111A、111B的图1A所示的无线通信系统100。在一些情况下，内部运动检测场110A和外部运动检测场111A中的运动可以基于在运动检测器装置104和无线接入点102A之间的通信链路上传送的信号而彼此区分；类似地，内部运动检测场110B和外部运动检测场111B中的运动可以基于在运动检测器装置104和无线接入点102B之间的通信链路上传送的信号而彼此区分。
在图5所示的示例中，运动检测器装置104对所示的两个通信链路的近接近度和远接近度敏感。例如，可以使用图4所示的量PxIk来提取与干扰的接近度有关的信息，并且可以基于所检测到的干扰的接近度来区分各通信链路的内部运动检测场和外部运动检测场。在一些情况下，可以使用与通信链路周围的区域有关的信息、以及在不同接近度位置处直接出现在通信链路附近的任何扰动，来例如确定移动物体的大致位置。
在所描述的示例的一般方面中，基于无线信号来检测运动。
在第一示例中，在运动检测器装置处识别第一信号的调制类型。第一信号基于由发送器装置通过空间发送并且由运动检测器装置接收到的无线信号。通过运动检测器装置处的解调器的操作，通过根据所识别的调制类型对第一信号进行解调来根据第一信号生成第二信号。通过运动检测器装置处的调制器的操作，通过根据所识别的调制类型对第二信号进行调制来根据第二信号生成第三信号。基于第一信号和第三信号来确定信道响应。使用信道响应来检测空间中的物体的运动。
在一些情况下，第一示例的实现可以包括以下特征中的一个或多个。可以根据第一信号来确定第一组频率分量，并且可以根据第三信号来确定第二组频率分量。通过运动检测器装置处的自适应系数计算器的操作，可以基于第一组频率分量和第二组频率分量来确定信道响应。可以通过修改第一组频率分量来确定第三组频率分量。可以根据第一组频率分量和第三组频率分量来确定误差值。自适应系数计算器可以基于误差值来确定信道响应。可以确定第一信号的频率分量的信噪比(SNR)。可以基于信噪比来选择信道响应的分量，并且可以使用所选择的信道响应的分量来检测空间中的物体的运动。
在一些情况下，第一示例的实现可以包括以下特征中的一个或多个。可以从第二信号中提取发送器装置的标识符。标识符可以包括发送器装置的介质访问控制(MAC)地址。
在一些情况下，第一示例的实现可以包括以下特征中的一个或多个。发送器装置可以是第一发送器装置，无线信号可以是第一无线信号，以及信道响应可以是第一信道响应。可以基于第二无线信号来确定第二信道响应，其中该第二无线信号由第二发送器装置通过空间发送并且由运动检测器装置接收。可以基于第一信道响应和第二信道响应来确定物体的接近度。
在一些情况下，第一示例的实现可以包括以下特征中的一个或多个。无线信号可以是无线网络装置所发送的射频信号，以及第一信号可以是通过运动检测器装置处的无线电子系统处理射频信号而产生的基带信号。识别调制类型可以包括从多个不同调制类型中识别第一调制类型。多个不同调制类型可以包括正交频分复用(OFDM)和直接序列扩频(DSSS)。
在一些情况下，第一示例的实现可以包括以下特征中的一个或多个。无线信号可以是第一无线信号，以及信道响应可以是第一信道响应。通过解调器的操作，可以根据第四信号来生成第五信号。第四信号可以基于由发送器装置通过空间发送并且由运动检测器装置接收到的第二无线信号。可以通过对第四信号进行解调来生成第五信号。通过调制器的操作，可以通过对第五信号进行调制来根据第五信号生成第六信号。可以基于第四信号和第六信号来确定第二信道响应。可以基于将第一信道响应和第二信道响应进行比较来检测空间中的物体的运动。
在第二示例中，装置包括调制检测器、解调器、调制器、以及附加处理器电路。调制检测器被配置为识别第一信号的调制类型。第一信号基于由发送器装置通过空间发送的无线信号。解调器被配置为接收第一信号、并根据第一信号来生成第二信号。第二信号是通过根据所识别的调制类型对第一信号进行解调而生成的。调制器被配置为接收第二信号，并根据第二信号来生成第三信号。第三信号是通过根据所识别的调制类型对第二信号进行调制而生成的。附加处理器电路被配置为接收第一信号和第三信号并基于第一信号和第三信号来确定信道响应。附加处理器电路被配置为基于信道响应来检测空间中的物体的运动。
在一些情况下，第二示例的实现可以包括以下特征中的一个或多个。附加处理器电路可以包括被配置为根据第一信号来确定第一组频率分量的第一滤波器组。附加处理器电路可以包括被配置为根据第三信号来确定第二组频率分量的第二滤波器组。附加处理器电路可以包括被配置为通过修改第二组频率分量来确定第三组频率分量的可调谐滤波器。附加处理器电路可以包括被配置为根据第一组频率分量和第三组频率分量来确定误差值的误差检测器。附加处理器电路可以包括被配置为基于误差值来确定信道响应的自适应系数计算器。附加处理器电路可被配置为确定第一信号的频率分量的信噪比，基于该信噪比来选择信道响应的分量，并使用所选择的信道响应的分量来检测空间中的物体的运动。
在一些情况下，第二示例的实现可以包括以下特征中的一个或多个。解调器可被配置为提取发送器装置的介质访问控制(MAC)地址。
在一些情况下，第二示例的实现可以包括以下特征中的一个或多个。发送器装置可以是第一发送器装置，无线信号可以是第一无线信号，以及信道响应可以是第一信道响应。附加处理器电路可被配置为基于第二无线信号来确定第二信道响应，其中该第二无线信号由第二发送器装置通过空间发送。附加处理器电路可被配置为基于第一信道响应和第二信道响应来确定物体的接近度。
在一些情况下，第二示例的实现可以包括以下特征中的一个或多个。装置可以包括无线电子系统。无线信号可以是无线网络装置所发送的射频信号，以及第一信号可以是通过无线电子系统处理射频信号而产生的基带信号。识别调制类型可以包括从多个不同调制类型中识别第一调制类型。多个不同调制类型可以包括正交频分复用(OFDM)和直接序列扩频(DSSS)。
在一些情况下，第二示例的实现可以包括以下特征中的一个或多个。无线信号可以是第一无线信号，以及信道响应可以是第一信道响应。附加处理器电路可被配置为基于将第一信道响应和第二信道响应进行比较来检测空间中的物体的运动。第二信道响应可以基于由发送器装置通过空间发送的第二无线信号。
在第三示例中，系统包括运动检测器装置。运动检测器装置包括无线电子系统和处理器子系统。无线电子系统被配置为接收由发送器装置通过空间发送的无线信号，并且基于所接收到的无线信号来生成相应的基带信号。处理器子系统通信连接至无线电子系统并且被配置为进行操作。这些操作包括：检测基带信号的调制类型；通过根据所识别的调制类型对相应的基带信号进行解调来生成解调信号；通过根据所识别的调制类型对相应的解调信号进行调制来生成再调制信号；基于基带信号和再调制信号来确定信道响应，其中各信道响应基于基带信号中的相应的基带信号以及再调制信号中的相应再调制信号；以及使用信道响应来检测空间中的物体的运动。
在一些情况下，第三示例的实现可以包括以下特征中的一个或多个。所接收到的无线信号可以基于发送器装置的相应无线发送。可以基于将与由发送器装置在不同时间发送的无线发送相关联的信道响应进行比较来检测运动。识别调制类型可以包括从多个不同调制类型中识别第一调制类型。多个不同调制类型可以包括正交频分复用(OFDM)和直接序列扩频(DSSS)。处理器子系统可以包括被配置为生成解调信号的解调器以及被配置为生成再调制信号的调制器。系统可以包括发送器装置。发送器装置可以是无线接入点。
虽然本说明书包含很多细节，但这些细节不应被解释为对所要求保护的范围的限制，而应被解释为特定于特定示例的特征描述。还可以组合本说明书在单独实现的上下文中所描述的某些特征。相反，在单个实现的上下文中所描述的各种特征还可以在多个实施例中单独实现或者以任何合适的子组合实现。
已经描述了许多实施例。然而，应当理解，可以进行各种修改。因此，其它实施例在所附权利要求书的范围内。

Claims (26)

1.一种运动检测方法，包括：
在运动检测器装置处识别第一信号的调制类型，所述第一信号基于由发送器装置通过空间发送并且由所述运动检测器装置接收到的无线信号；
通过所述运动检测器装置处的解调器的操作，根据所述第一信号来生成第二信号，所述第二信号是通过根据所识别的所述第一信号的调制类型对所述第一信号进行解调而生成的；
通过所述运动检测器装置处的调制器的操作，根据所述第二信号来生成第三信号，所述第三信号是通过根据所识别的调制类型对所述第二信号进行调制而生成的；
基于所述第一信号和所述第三信号来确定信道响应；以及
使用所述信道响应来检测所述空间中的物体的运动。
2.根据权利要求1所述的运动检测方法，还包括：
根据所述第一信号来确定第一组频率分量；
根据所述第三信号来确定第二组频率分量；以及
通过所述运动检测器装置处的自适应系数计算器的操作，基于所述第一组频率分量和所述第二组频率分量来确定所述信道响应。
3.根据权利要求2所述的运动检测方法，还包括：
通过修改所述第一组频率分量来确定第三组频率分量；
根据所述第一组频率分量和所述第三组频率分量来确定误差值；以及
通过所述自适应系数计算器的操作，基于所述误差值来确定所述信道响应。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的运动检测方法，还包括：
确定所述第一信号的频率分量的信噪比；
基于所述信噪比来选择所述信道响应的分量；以及
使用所选择的所述信道响应的分量来检测所述空间中的所述物体的运动。
5.根据权利要求1至3中任一项所述的运动检测方法，还包括：从所述第二信号提取所述发送器装置的标识符。
6.根据权利要求5所述的运动检测方法，其中，所述标识符包括所述发送器装置的介质访问控制地址即MAC地址。
7.根据权利要求1至3中任一项所述的运动检测方法，其中，所述发送器装置包括第一发送器装置，所述无线信号包括第一无线信号，所述信道响应包括第一信道响应，以及所述方法包括：
基于第二无线信号来确定第二信道响应，所述第二无线信号由第二发送器装置通过所述空间发送并且由所述运动检测器装置接收到；以及
基于所述第一信道响应和所述第二信道响应来确定所述物体的位置。
8.根据权利要求1至3中任一项所述的运动检测方法，其中，所述无线信号包括无线网络装置所发送的射频信号，以及所述第一信号包括通过所述运动检测器装置处的无线电子系统处理所述射频信号而产生的基带信号。
9.根据权利要求1至3中任一项所述的运动检测方法，其中，识别所述调制类型包括从多个不同调制类型中识别第一调制类型。
10.根据权利要求9所述的运动检测方法，其中，所述多个不同调制类型包括正交频分复用即OFDM和直接序列扩频即DSSS。
11.根据权利要求1至3中任一项所述的运动检测方法，其中，所述无线信号包括第一无线信号，所述信道响应包括第一信道响应，以及所述方法包括：
通过所述解调器的操作，根据第四信号来生成第五信号，所述第四信号基于由所述发送器装置通过所述空间发送并且由所述运动检测器装置接收到的第二无线信号，所述第五信号是通过对所述第四信号进行解调而生成的；
通过所述调制器的操作，根据所述第五信号来生成第六信号，所述第六信号是通过对所述第五信号进行调制而生成的；
基于所述第四信号和所述第六信号来确定第二信道响应；以及
基于将所述第一信道响应和所述第二信道响应进行比较来检测所述空间中的所述物体的运动。
12.根据权利要求1至3中任一项所述的运动检测方法，其中，所述无线信号包括头部和有效载荷，并且基于所述头部中的信息来检测所述调制类型。
13.一种运动检测装置，包括：
调制检测器，其被配置为识别第一信号的调制类型，所述第一信号基于由发送器装置通过空间发送的无线信号；
解调器，其被配置为接收所述第一信号并根据所述第一信号来生成第二信号，所述第二信号是通过根据所识别的所述第一信号的调制类型对所述第一信号进行解调而生成的；
调制器，其被配置为接收所述第二信号并根据所述第二信号来生成第三信号，所述第三信号是通过根据所识别的调制类型对所述第二信号进行调制而生成的；
处理器电路，其被配置为接收所述第一信号和所述第三信号以：
基于所述第一信号和所述第三信号来确定信道响应；以及
基于所述信道响应来检测所述空间中的物体的运动。
14.根据权利要求13所述的装置，其中，所述处理器电路包括：
第一滤波器组，其被配置为根据所述第一信号来确定第一组频率分量；以及
第二滤波器组，其被配置为根据所述第三信号来确定第二组频率分量。
15.根据权利要求14所述的装置，其中，所述处理器电路包括：
可调谐滤波器，其被配置为通过修改所述第二组频率分量来确定第三组频率分量；
误差检测器，其被配置为根据所述第一组频率分量和所述第三组频率分量来确定误差值；以及
自适应系数计算器，其被配置为基于所述误差值来确定所述信道响应。
16.根据权利要求13至15中任一项所述的装置，其中，所述处理器电路被配置为：
确定所述第一信号的频率分量的信噪比；
基于所述信噪比来选择所述信道响应的分量；以及
使用所选择的所述信道响应的分量来检测所述空间中的所述物体的运动。
17.根据权利要求13至15中任一项所述的装置，其中，所述解调器被配置为提取所述发送器装置的介质访问控制地址即MAC地址。
18.根据权利要求13至15中任一项所述的装置，其中，所述发送器装置包括第一发送器装置，所述无线信号包括第一无线信号，所述信道响应包括第一信道响应，以及所述处理器电路被配置为：
基于第二无线信号来确定第二信道响应，所述第二无线信号由第二发送器装置通过所述空间发送；以及
基于所述第一信道响应和所述第二信道响应来确定所述物体的位置。
19.根据权利要求13至15中任一项所述的装置，还包括无线电子系统，其中所述无线信号包括无线网络装置所发送的射频信号，以及所述第一信号包括通过所述无线电子系统处理所述射频信号而产生的基带信号。
20.根据权利要求13至15中任一项所述的装置，其中，识别所述调制类型包括从多个不同调制类型中识别第一调制类型，所述多个不同调制类型包括正交频分复用即OFDM和直接序列扩频即DSSS。
21.根据权利要求13至15中任一项所述的装置，其中，所述无线信号包括第一无线信号，所述信道响应包括第一信道响应，以及所述处理器电路被配置为基于将所述第一信道响应和第二信道响应进行比较来检测所述空间中的所述物体的运动，所述第二信道响应基于由所述发送器装置通过所述空间发送的第二无线信号。
22.一种运动检测系统，其包括运动检测器装置，所述运动检测器装置包括：
无线电子系统，其被配置为接收由发送器装置通过空间发送的无线信号，并且基于所接收到的无线信号来生成相应的基带信号；以及
处理器子系统，其通信连接至所述无线电子系统并且被配置为进行操作，所述操作包括：
检测所述基带信号的调制类型；
通过根据所识别的所述基带信号的调制类型对相应的基带信号进行解调来生成解调信号；
通过根据所识别的调制类型对相应的解调信号进行调制来生成再调制信号；
基于所述基带信号和所述再调制信号来确定信道响应，各信道响应基于所述基带信号中的相应的基带信号以及所述再调制信号中的相应再调制信号；以及
使用所述信道响应来检测所述空间中的物体的运动。
23.根据权利要求22所述的系统，其中，所接收到的无线信号基于所述发送器装置的相应无线发送，以及所述运动是基于对与所述发送器装置在不同时间发送的无线发送相关联的信道响应进行比较而检测到的。
24.根据权利要求22或23所述的系统，其中，识别所述调制类型包括从多个不同调制类型中识别第一调制类型，所述多个不同调制类型包括正交频分复用即OFDM和直接序列扩频即DSSS。
25.根据权利要求22或23所述的系统，其中，所述处理器子系统包括被配置为生成所述解调信号的解调器以及被配置为生成所述再调制信号的调制器。
26.根据权利要求22或23所述的系统，还包括所述发送器装置，其中所述发送器装置包括无线接入点。
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WO (1) WO2018023191A1 (zh)

Families Citing this family (62)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10361585B2 (en) 2014-01-27 2019-07-23 Ivani, LLC Systems and methods to allow for a smart device
US20210136515A1 (en) * 2015-07-17 2021-05-06 Feng Zhang Method, apparatus, and system for wireless monitoring with motion localization
US9474042B1 (en) 2015-09-16 2016-10-18 Ivani, LLC Detecting location within a network
US11533584B2 (en) 2015-09-16 2022-12-20 Ivani, LLC Blockchain systems and methods for confirming presence
US10455357B2 (en) 2015-09-16 2019-10-22 Ivani, LLC Detecting location within a network
US10665284B2 (en) 2015-09-16 2020-05-26 Ivani, LLC Detecting location within a network
US10382893B1 (en) 2015-09-16 2019-08-13 Ivani, LLC Building system control utilizing building occupancy
US11350238B2 (en) 2015-09-16 2022-05-31 Ivani, LLC Systems and methods for detecting the presence of a user at a computer
US10321270B2 (en) 2015-09-16 2019-06-11 Ivani, LLC Reverse-beacon indoor positioning system using existing detection fields
US10129853B2 (en) 2016-06-08 2018-11-13 Cognitive Systems Corp. Operating a motion detection channel in a wireless communication network
US10656281B2 (en) 2016-11-10 2020-05-19 Cable Television Laboratories, Inc. Systems and methods for interference detection in shared spectrum channels
US10367577B2 (en) * 2016-11-10 2019-07-30 Cable Television Laboratories, Inc. Systems and methods for beacon detection infrastructures
US11686852B2 (en) 2016-11-10 2023-06-27 Cable Television Laboratories, Inc. Systems and methods for interference detection in shared spectrum channels
US10116381B1 (en) * 2016-11-10 2018-10-30 Cable Television Laboratories, Inc Systems and methods for fixed satellite service protection using real-time measurement
US10462633B2 (en) 2017-03-10 2019-10-29 Qualcomm Incorporated Bluetooth based motion detection systems
US9743294B1 (en) 2017-03-16 2017-08-22 Cognitive Systems Corp. Storing modem parameters for motion detection
US10004076B1 (en) * 2017-03-16 2018-06-19 Cognitive Systems Corp. Selecting wireless communication channels based on signal quality metrics
US9989622B1 (en) 2017-03-16 2018-06-05 Cognitive Systems Corp. Controlling radio states for motion detection
US9927519B1 (en) 2017-03-16 2018-03-27 Cognitive Systems Corp. Categorizing motion detected using wireless signals
US10056129B1 (en) 2017-08-10 2018-08-21 Micron Technology, Inc. Cell bottom node reset in a memory array
US10051414B1 (en) 2017-08-30 2018-08-14 Cognitive Systems Corp. Detecting motion based on decompositions of channel response variations
US10109167B1 (en) * 2017-10-20 2018-10-23 Cognitive Systems Corp. Motion localization in a wireless mesh network based on motion indicator values
US10228439B1 (en) * 2017-10-31 2019-03-12 Cognitive Systems Corp. Motion detection based on filtered statistical parameters of wireless signals
US10048350B1 (en) 2017-10-31 2018-08-14 Cognitive Systems Corp. Motion detection based on groupings of statistical parameters of wireless signals
US9933517B1 (en) 2017-11-03 2018-04-03 Cognitive Systems Corp. Time-alignment of motion detection signals using buffers
US10459076B2 (en) 2017-11-15 2019-10-29 Cognitive Systems Corp. Motion detection based on beamforming dynamic information
US10109168B1 (en) 2017-11-16 2018-10-23 Cognitive Systems Corp. Motion localization based on channel response characteristics
US10264405B1 (en) * 2017-12-06 2019-04-16 Cognitive Systems Corp. Motion detection in mesh networks
US10852411B2 (en) * 2017-12-06 2020-12-01 Cognitive Systems Corp. Motion detection and localization based on bi-directional channel sounding
US10108903B1 (en) 2017-12-08 2018-10-23 Cognitive Systems Corp. Motion detection based on machine learning of wireless signal properties
US10393866B1 (en) 2018-03-26 2019-08-27 Cognitive Systems Corp. Detecting presence based on wireless signal analysis
US10318890B1 (en) 2018-05-23 2019-06-11 Cognitive Systems Corp. Training data for a motion detection system using data from a sensor device
US11579703B2 (en) 2018-06-18 2023-02-14 Cognitive Systems Corp. Recognizing gestures based on wireless signals
US11403543B2 (en) 2018-12-03 2022-08-02 Cognitive Systems Corp. Determining a location of motion detected from wireless signals
US10506384B1 (en) * 2018-12-03 2019-12-10 Cognitive Systems Corp. Determining a location of motion detected from wireless signals based on prior probability
GB2580654B (en) * 2019-01-21 2022-09-21 British Telecomm Wireless sensing method
WO2020152031A1 (en) * 2019-01-21 2020-07-30 British Telecommunications Public Limited Company Wireless sensing method
US10499364B1 (en) * 2019-01-24 2019-12-03 Cognitive Systems Corp. Identifying static leaf nodes in a motion detection system
US10498467B1 (en) 2019-01-24 2019-12-03 Cognitive Systems Corp. Classifying static leaf nodes in a motion detection system
US10565860B1 (en) * 2019-03-21 2020-02-18 Cognitive Systems Corp. Offline tuning system for detecting new motion zones in a motion detection system
US10600314B1 (en) 2019-04-30 2020-03-24 Cognitive Systems Corp. Modifying sensitivity settings in a motion detection system
US10459074B1 (en) 2019-04-30 2019-10-29 Cognitive Systems Corp. Determining a location of motion detected from wireless signals based on wireless link counting
US10567914B1 (en) 2019-04-30 2020-02-18 Cognitive Systems Corp. Initializing probability vectors for determining a location of motion detected from wireless signals
US11087604B2 (en) 2019-04-30 2021-08-10 Cognitive Systems Corp. Controlling device participation in wireless sensing systems
US10460581B1 (en) 2019-05-15 2019-10-29 Cognitive Systems Corp. Determining a confidence for a motion zone identified as a location of motion for motion detected by wireless signals
US10743143B1 (en) 2019-05-15 2020-08-11 Cognitive Systems Corp. Determining a motion zone for a location of motion detected by wireless signals
US10404387B1 (en) 2019-05-15 2019-09-03 Cognitive Systems Corp. Determining motion zones in a space traversed by wireless signals
US10924889B1 (en) 2019-09-30 2021-02-16 Cognitive Systems Corp. Detecting a location of motion using wireless signals and differences between topologies of wireless connectivity
US11012122B1 (en) 2019-10-31 2021-05-18 Cognitive Systems Corp. Using MIMO training fields for motion detection
CN114599991A (zh) 2019-10-31 2022-06-07 认知系统公司 引发来自无线通信装置的mimo传输
US11570712B2 (en) 2019-10-31 2023-01-31 Cognitive Systems Corp. Varying a rate of eliciting MIMO transmissions from wireless communication devices
CN114730516B (zh) * 2019-11-26 2024-09-24 昕诺飞控股有限公司 用于控制作为网络一部分的网络设备的重新定基线的系统、网络、方法和计算机程序
US10928503B1 (en) 2020-03-03 2021-02-23 Cognitive Systems Corp. Using over-the-air signals for passive motion detection
US12019143B2 (en) 2020-03-03 2024-06-25 Cognitive Systems Corp. Using high-efficiency PHY frames for motion detection
KR102642438B1 (ko) * 2020-07-13 2024-03-04 주식회사 시큐웍스 음장 센서의 주파수 자동 설정 방법
CA3188465A1 (en) 2020-08-31 2022-03-03 Mohammad Omer Controlling motion topology in a standardized wireless communication network
KR20220028901A (ko) * 2020-08-31 2022-03-08 삼성전자주식회사 3차원 입력을 제공하는 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
US11070399B1 (en) * 2020-11-30 2021-07-20 Cognitive Systems Corp. Filtering channel responses for motion detection
WO2022246574A1 (en) 2021-05-28 2022-12-01 Cognitive Systems Corp. Analyzing wi-fi motion coverage in an environment
US20230171563A1 (en) 2021-11-29 2023-06-01 Cognitive Systems Corp Context-Dependent Processing and Encoding of Motion Data from a Wireless Communication Network
EP4207124A1 (en) 2021-12-29 2023-07-05 Verisure Sàrl Security monitoring systems
US11994573B1 (en) 2023-10-19 2024-05-28 Brent De Graaf Motion detection using communication channel carrier signal

Family Cites Families (31)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4740045A (en) 1986-07-02 1988-04-26 Goodson & Associates, Inc. Multiple parameter doppler radar
GB9112838D0 (en) 1991-06-14 1991-10-16 Philips Electronic Associated Fmcw radar range calibration
US5696514A (en) 1996-02-28 1997-12-09 Northrop Grumman Corporation Location and velocity measurement system using atomic clocks in moving objects and receivers
JP4513154B2 (ja) * 2000-02-14 2010-07-28 ソニー株式会社 受信回路及びそれを用いたセキュリティシステム
US6614384B2 (en) 2000-09-14 2003-09-02 Time Domain Corporation System and method for detecting an intruder using impulse radio technology
JP3836019B2 (ja) * 2001-11-21 2006-10-18 松下電器産業株式会社 受信装置、送信装置及び送信方法
US20050055568A1 (en) 2003-08-12 2005-03-10 Agrawala Ashok K. Method and system for providing physical security in an area of interest
US7701917B2 (en) * 2004-02-05 2010-04-20 Qualcomm Incorporated Channel estimation for a wireless communication system with multiple parallel data streams
JP4301080B2 (ja) 2004-05-24 2009-07-22 船井電機株式会社 監視システム
US7342493B2 (en) 2005-04-22 2008-03-11 Ultravision Security Systems, Inc. Motion detector
TWI475847B (zh) * 2008-04-16 2015-03-01 Koninkl Philips Electronics Nv 存在及移動偵測之被動雷達
US10168414B2 (en) * 2014-07-17 2019-01-01 Origin Wireless, Inc. Wireless signals and techniques for determining locations of objects in multi-path environments
JP5105100B2 (ja) * 2009-03-16 2012-12-19 Ｎｅｃインフロンティア株式会社 侵入検知システム、警報端末、侵入者検知方法、そのプログラムおよび記録媒体
US8331498B2 (en) 2009-04-13 2012-12-11 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Blind modulation detection
EP2259084A1 (de) 2009-06-03 2010-12-08 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Verfahren und Funkeinrichtung zur Detektion einer Bewegung
US8305257B2 (en) 2009-09-02 2012-11-06 Trizna Dennis B Method and apparatus for coherent marine radar measurements of properties of ocean waves and currents
US8138918B2 (en) 2009-09-17 2012-03-20 Raytheon Company Intrusion detection and tracking system
JP5328976B2 (ja) * 2010-02-18 2013-10-30 三菱電機株式会社 侵入物識別装置
WO2012015688A2 (en) 2010-07-27 2012-02-02 Raytheon Company An intrusion detection and tracking system
US8611410B2 (en) 2010-07-30 2013-12-17 National Instruments Corporation Variable modulus mechanism for performing equalization without a priori knowledge of modulation type or constellation order
US8710984B2 (en) 2010-12-13 2014-04-29 Xandem Technology, Llc Systems and methods of device-free motion detection and presence detection
WO2012137285A1 (ja) 2011-04-04 2012-10-11 三菱電機株式会社 在圏検知システム、在圏検知方法及びプログラム
HUE030680T2 (en) * 2011-10-19 2017-05-29 ERICSSON TELEFON AB L M (publ) Motion detector device
US9185528B2 (en) 2012-06-28 2015-11-10 Northrop Grumman Systems Corporation WiFi mapping and motion detection
US9544788B2 (en) 2012-11-16 2017-01-10 Dsp Group Ltd. Method and system for motion detection using digital enhanced cordless telecommunicaiton (DECT) signals
CA2820568A1 (en) 2013-06-21 2014-12-21 Ninve Jr. Inc. Dual differential doppler motion detection
JP2015052475A (ja) * 2013-09-05 2015-03-19 住友電気工業株式会社 監視システム
KR20150134126A (ko) 2014-05-21 2015-12-01 재단법인대구경북과학기술원 레이더 신호 처리 방법 및 장치
US9143968B1 (en) 2014-07-18 2015-09-22 Cognitive Systems Corp. Wireless spectrum monitoring and analysis
US9143413B1 (en) 2014-10-22 2015-09-22 Cognitive Systems Corp. Presenting wireless-spectrum usage information
TWI514193B (zh) * 2014-12-25 2015-12-21 Univ Nat Sun Yat Sen 動作感測裝置

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