CN110658488A - 基于射频信号的室内复杂环境下多目标定位及姿态识别方法 - Google Patents

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刘开华
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Abstract

本发明涉及一种基于射频信号的室内复杂环境下多目标定位及姿态识别方法，其系统实现包括：无线传感器节点和中央服务器，无线传感器节点采用多跳网络进行通信，安装在室内的墙壁上的无线传感器节点设定为路由节点，路由节点每次互相通信检测到的无线信号强度统一传输到与中央服务器连接的节点，与中央服务器连接的节点，设定为协调器节点，中央服务器用于对接收到的信号进行处理，实现定位并识别人员的姿态。

Description

基于射频信号的室内复杂环境下多目标定位及姿态识别方法
所属技术领域
本发明涉及一种基于射频信号的室内复杂环境下多目标定位及姿态识别方法，属于室内情景感知领域。
背景技术
随着中国对智慧城市的建设规划，室内情景感知技术的重要性和广泛性越来越受到人们的关注。常见的情景感知技术需要用户自身携带诸如手机、运动手环等电子设备，因此基于自身携带设备的情景感知技术并不方便并有一定的局限性。本发明的目的是实现对室内的人员进行定位的同时实现姿态识别，全方位的对室内人员的状态进行监控。本发明首先利用雷达方程获取监控区域的权重地图，并采用多次迭代的方式对室内人员进行定位。之后，采用小波变换对每个人员对应的阴影链路信号进行分析，获得其多尺度信息，然后又采用主成分分析法获得其多尺度信息对应的特征向量，进而进行人员姿态的识别。本发明适用于室内监控，老人看护，智慧城市及其相关应用。
经过专利申请人检索，目前与文档图像处理有关的国内发明专利主要集中在单目标定位及单目标姿态识别[1-4]。本发明提出了多目标定位及姿态识别的方案，采用了迭代定位来实现多个目标的识别，并针对每个目标的链路信号进行小波处理，之后利用主成分分析法对每个目标的链路信号进行降维，计算其特征向量。本方案可以有效的实现多个目标的定位及姿态识别。
参考文献：
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[4]Wilson J,Patwari N.A Fade-Level Skew-Laplace Signal Strength Modelfor Device-Free Localization with Wireless Networks[J].IEEE Transactions onMobile Computing,2012,11(6):947-958.
发明内容
本发明的目的在于：提出一种基于射频信号的室内复杂环境下多目标定位及姿态识别方法。该方法利用人体对射频信号的影响及菲尼尔区域的遮挡作用来估计目标的姿态。利用雷达方程获取监控区域的权重地图，并采用多次迭代的方式对室内人员进行定位。之后，采用小波变换对每个人员对应的阴影链路信号进行分析，获得其多尺度信息，然后又采用主成分分析法获得其多尺度信息对应的特征向量，实现对不同姿态的准确识别。本发明的技术方案是：
一种基于射频信号的室内复杂环境下多目标定位及姿态识别方法，其系统实现包括：无线传感器节点和中央服务器，无线传感器节点采用多跳网络进行通信，安装在室内的墙壁上的无线传感器节点设定为路由节点，路由节点每次互相通信检测到的无线信号强度统一传输到与中央服务器连接的节点，与中央服务器连接的节点，设定为协调器节点，中央服务器用于对接收到的信号进行处理，实现定位并识别人员的姿态，方法如下：
步骤1：接收信号强度向量设定为r(t)＝s(t)+n(t)，s(t)＝[s1(t),...,sM(t)]T，n(t)＝[n1(t),....,nM(t)]，其中s(t)代表信号在时刻t的信号强度向量，si(t),i＝1,...,M代表第i条通信链路的信号强度，n(t)代表t时刻的加性高斯白噪声向量，ni(t),i＝1,...,M代表第i条通信链路的加性高斯白噪声,M为总链路的条数；
步骤2：计算目标定位阶段和无人阶段每条链路接收信号强度的变化Δr(t)≈|s(t)-s(0)+n(t)-n(0)|≈|s(t)-s(0)|；
步骤3：检测阴影链路：如果Δri(t)≈|si(t)-si(0)|≥rth，则认为第i条链路时阴影链路；
步骤4：根据雷达方程
Figure BDA0002223106310000021
计算定位区域各像素点的权重
Figure BDA0002223106310000022
其中
Figure BDA0002223106310000023
是第i条阴影链路获得的第j个像素点的权重值；Pobj是接收信号的强度，Pt是发射信号，Gt是发生天线增益，Gr是接收天线增益，λ是射频信号的波长，σ是雷达散射截面，r1和r2分别为目标到发射节点天线的距离和目标到接收节点天线的距离；将权重大于设定权重阈值的像素区域认定为目标可能区域
步骤5：将计算得到的所有目标可能目标区域权重进行叠加，获得定位区域的权重地图W＝[w1,...,wj,...,wN],其中wj为定位区域权重地图第j个像素的权重值；
步骤6：计算监控区域权重地图的最大权重值，并计算该最大权重值像素点所在的目标可能区域的交点区域，并计算目标位置
Figure BDA0002223106310000031
步骤7：删除步骤6中用到的目标可能区域，将该目标对应的阴影链路接收信号保存到数据库中，并跟新定位区域权重地图；
步骤8：重复步骤6,7，计算室内其他目标位置；
步骤9：姿态识别指纹库建立阶段，让一个人根据指定的动作运动，并将该时间段接收到的信号做小波变换，得到多尺度分解向量CA3-f,CD3-f,CD2-f,CD1-f；
步骤10：利用主成分分析法处理每种姿态的多尺度分解向量获得vCA3-f,vCD3-f,vCD2-f,vCD1-f
步骤11：姿态识别阶段，每个目标对应的阴影链路的接收信号向量做小波变换后的多尺度分解向量CA3,CD3,CD2,CD1；
步骤12：利用主成分分析法处理小波变换后的多尺度分解向量CA3,CD3,CD2,CD1，获取CA3,CD3,CD2,CD1向量的特征向量vCA3,vCD3,vCD2,vCD1；
步骤13：计算每个目标姿态对应的特征向量与指纹库中姿态对应的特征向量之间的特征差，
Figure BDA0002223106310000032
步骤14：目标函数为
本专利提出的基于射频信号的室内复杂环境下多目标定位及姿态识别方法。该方法利用人体对射频信号的影响及菲尼尔区域的遮挡作用来估计目标的姿态。利用雷达方程获取监控区域的权重地图，并采用多次迭代的方式对室内人员进行定位。之后，采用小波变换对每个人员对应的阴影链路信号进行分析，获得其多尺度信息，然后又采用主成分分析法获得其多尺度信息对应的特征向量，实现对不同姿态的准确识别。
附图说明
图1为本发明的一种基于射频信号的室内复杂环境下多目标定位及姿态识别方法的系统场景示意图。
图2本发明的所提供的多目标定位及姿态识别方法的流程框图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明创造做进一步的详细说明，本实例仅限于说明本发明的一种实施方法，不代表对本发明覆盖范围的限制。
如图1所示，为本发明的一种基于射频信号的室内复杂环境下多目标定位及姿态识别方法的场景示意图，在室内墙壁上安装若干无线传感器节点。
一种基于射频信号的室内复杂环境下多目标定位及姿态识别方法，其系统实现包括：无线传感器节点和中央服务器。无线传感器节点采用多跳网络进行通信。无线传感器节点可随机安装在室内的任何位置上，可根据精度要求增加无线节点的数量。安装在室内的墙壁上的无线传感器节点设定为路由节点，路由节点每次互相通信检测到的无线信号强度统一传输到与中央服务器连接的节点。与中央服务器连接的节点，设定为协调器节点，中央服务器用于对接收到的信号进行处理，识别目标的姿态。具体步骤如图2所示，具体描述如下：
步骤1：接收信号强度向量设定为r(t)＝s(t)+n(t)，s(t)＝[s1(t),...,sM(t)]T，n(t)＝[n1(t),....,nM(t)]，其中s(t)代表信号在时刻t的信号强度向量，si(t),i＝1,...,M代表第i条通信链路的信号强度，n(t)代表t时刻的加性高斯白噪声向量，ni(t),i＝1,...,M代表第i条通信链路的加性高斯白噪声,M为总链路的条数。
步骤2：计算目标定位阶段和无人阶段每条链路接收信号强度的变化Δr(t)≈|s(t)-s(0)+n(t)-n(0)|≈|s(t)-s(0)|。
步骤3：检测阴影链路：如果Δri(t)≈|si(t)-si(0)|≥rth，则认为第i条链路时阴影链路。
步骤4：根据雷达方程
Figure BDA0002223106310000041
计算定位区域各像素点的权重
Figure BDA0002223106310000042
其中
Figure BDA0002223106310000043
是第i条阴影链路获得的第j个像素点的权重值。Pobj是接收信号的强度，Pt是发射信号，Gt是发生天线增益，Gr是接收天线增益，λ是射频信号的波长，σ是雷达散射截面，r1和r2分别为目标到发射节点天线的距离和目标到接收节点天线的距离。将权重大于设定权重阈值的像素区域认定为目标可能区域
步骤5：将计算得到的所有目标可能目标区域权重进行叠加，获得定位区域的权重地图W＝[w1,...,wj,...,wN],其中wj为定位区域权重地图第j个像素的权重值。
步骤6：计算监控区域权重地图的最大权重值，并计算该最大权重值像素点所在的目标可能区域的交点区域，并计算目标位置
步骤7：删除步骤6中用到的目标可能区域，将该目标对应的阴影链路接收信号保存到数据库中，并跟新定位区域权重地图。
步骤8：重复步骤6,7，计算室内其他目标位置。
步骤9：姿态识别指纹库建立阶段，让一个人根据指定的动作运动，并将该时间段接收到的信号做小波变换，得到多尺度分解向量CA3-f,CD3-f,CD2-f,CD1-f。
步骤10：利用主成分分析法处理每种姿态的多尺度分解向量获得vCA3-f,vCD3-f,vCD2-f,vCD1-f
步骤11：姿态识别阶段，每个目标对应的阴影链路的接收信号向量做小波变换后的多尺度分解向量CA3,CD3,CD2,CD1。
步骤12：利用主成分分析法处理小波变换后的多尺度分解向量CA3,CD3,CD2,CD1，获取CA3,CD3,CD2,CD1向量的特征向量vCA3,vCD3,vCD2,vCD1。
步骤13：计算每个目标姿态对应的特征向量与指纹库中姿态对应的特征向量之间的特征差，
步骤14：目标函数为
Figure BDA0002223106310000053

Claims (1)

1.一种基于射频信号的室内复杂环境下多目标定位及姿态识别方法，其系统实现包括：无线传感器节点和中央服务器，无线传感器节点采用多跳网络进行通信，安装在室内的墙壁上的无线传感器节点设定为路由节点，路由节点每次互相通信检测到的无线信号强度统一传输到与中央服务器连接的节点，与中央服务器连接的节点，设定为协调器节点，中央服务器用于对接收到的信号进行处理，实现定位并识别人员的姿态，方法如下：
步骤1：接收信号强度向量设定为r(t)＝s(t)+n(t)，s(t)＝[s1(t),...,sM(t)]T，n(t)＝[n1(t),....,nM(t)]，其中s(t)代表信号在时刻t的信号强度向量，si(t),i＝1,...,M代表第i条通信链路的信号强度，n(t)代表t时刻的加性高斯白噪声向量，ni(t),i＝1,...,M代表第i条通信链路的加性高斯白噪声,M为总链路的条数；
步骤2：计算目标定位阶段和无人阶段每条链路接收信号强度的变化Δr(t)≈|s(t)-s(0)+n(t)-n(0)|≈|s(t)-s(0)|；
步骤3：检测阴影链路：如果Δri(t)≈|si(t)-si(0)|≥rth，则认为第i条链路时阴影链路；
步骤4：根据雷达方程
Figure FDA0002223106300000011
计算定位区域各像素点的权重
Figure FDA0002223106300000012
其中
Figure FDA0002223106300000013
是第i条阴影链路获得的第j个像素点的权重值；Pobj是接收信号的强度，Pt是发射信号，Gt是发生天线增益，Gr是接收天线增益，λ是射频信号的波长，σ是雷达散射截面，r1和r2分别为目标到发射节点天线的距离和目标到接收节点天线的距离；将权重大于设定权重阈值的像素区域认定为目标可能区域
步骤5：将计算得到的所有目标可能目标区域权重进行叠加，获得定位区域的权重地图W＝[w1,...,wj,...,wN],其中wj为定位区域权重地图第j个像素的权重值；
步骤6：计算监控区域权重地图的最大权重值，并计算该最大权重值像素点所在的目标可能区域的交点区域，并计算目标位置
步骤7：删除步骤6中用到的目标可能区域，将该目标对应的阴影链路接收信号保存到数据库中，并跟新定位区域权重地图；
步骤8：重复步骤6,7，计算室内其他目标位置；
步骤9：姿态识别指纹库建立阶段，让一个人根据指定的动作运动，并将该时间段接收到的信号做小波变换，得到多尺度分解向量CA3-f,CD3-f,CD2-f,CD1-f；
步骤10：利用主成分分析法处理每种姿态的多尺度分解向量获得vCA3-f,vCD3-f,vCD2-f,vCD1-f
步骤11：姿态识别阶段，每个目标对应的阴影链路的接收信号向量做小波变换后的多尺度分解向量CA3,CD3,CD2,CD1；
步骤12：利用主成分分析法处理小波变换后的多尺度分解向量CA3,CD3,CD2,CD1，获取CA3,CD3,CD2,CD1向量的特征向量vCA3,vCD3,vCD2,vCD1；
步骤13：计算每个目标姿态对应的特征向量与指纹库中姿态对应的特征向量之间的特征差，
Figure FDA0002223106300000021
步骤14：目标函数为
Figure FDA0002223106300000022
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