CN111123194A - 通过网络设备准确定位对象 - Google Patents

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Abstract

示例提供了通过网络设备准确定位对象。示例包括确定网络设备的发射器天线与接收器天线之间的距离，由发射器天线发射具有发射功率的无线信号，由接收器天线接收从对象反射出的反射信号，由接收器天线接收不是从对象反射出的静态信号，以及基于发射器天线与接收器天线之间的距离和发射功率，处理静态信号和反射信号并且确定对象的位置。

Description

通过网络设备准确定位对象
背景技术
近年来，基于射频(RF)的定位系统已经吸引了工业界的极大关注。基于RF的定位系统基于发射器与接收器之间的无线信号来确定对象的位置。基于RF的定位系统可以用于各种应用，诸如跟踪对象(例如，人)的运动，确定某些人类活动，监测人类健康状况以及确定人类情绪状态。
信道状态信息(CSI)是指发射器与接收器之间的无线信号的已知信道属性。CSI用于确定无线信号如何在发射器与接收器之间传播，并且表示例如所发射的无线信号随距离的散射、衰落和功率衰减的组合效应。
附图说明
本发明的各种特征和优点将从参考附图仅作为示例给出的本发明的示例的以下描述中变得很清楚，在附图中：
图1是用于通过网络设备准确定位对象的示例系统架构的框图；
图2A和图2B示出了通过网络设备准确定位对象的示例；
图3是通过网络设备准确定位对象的示例过程的流程图；
图4是通过网络设备准确定位对象的示例过程的流程图；以及
图5是可以实现本文中描述的各种实施例的示例计算机系统的框图。
具体实施方式
最近，已经努力开发使用无线信号的CSI来确定对象的位置的基于RF的定位技术。此外，已经努力开发使用商用无线电硬件(例如，现成的无线无线电装置)的基于RF的定位技术，因为这些技术通常比需要定制无线电硬件的技术更便宜且更容易实现。
尽管使用CSI的基于RF的定位技术提供巨大潜力，但是现有方法需要无线接入点(WAP)来发射无线信号并且需要单独的客户端设备(例如，移动电话、膝上型计算机、平板电脑等)来从无线信号接收CSI测量。这种要求由于至少以下原因而是麻烦的。首先，客户端设备必须被单独配置为频谱监测器以接收无线信号的CSI测量。其次，客户端设备必须保持在固定位置以接收无线信号的CSI测量，这阻止了客户端设备用于需要移动性的目的。
另外，现有方法易受WAP与客户端设备之间的视线(LOS)干扰的影响，这降低了其确定对象位置的可靠性和准确性。当无线信号的发射器与接收器之间的区域被另一对象、另一信号或其组合部分或完全阻挡时，无线信号经历LOS干扰。由于先前的方法要求发射器和接收器是分离的设备，因此在设备之间的区域中可能会发生LOS干扰。
此外，现有方法不能用于WAP和客户端设备彼此非常接近(例如，相隔几厘米)的情况。当发射器和接收器彼此非常接近时，发生强自干扰，因为发射器与接收器之间的直接路径静态信号比在被接收器接收之前从对象反射出的反射信号强得多。在这种情况下，现有方法没有考虑到这种强自干扰，因此，与直接路径静态信号相比，反射信号的变化变得太小而无法分析。
为了解决这些问题，本文中描述的示例提供了通过使用网络设备来准确定位对象。在这样的示例中，网络设备可以通过发射器天线发射具有发射功率的无线信号，并且可以通过第一接收器天线和第二接收器天线接收无线信号的静态信号和反射信号，其中反射信号是被对象反射出的，并且静态信号不是被对象反射出的。在这样的示例中，网络设备可以基于发射器天线与第一接收器天线之间的第一距离、发射器天线与第二接收器天线之间的第二距离和发射功率，来处理接收到的静态信号和反射信号并且确定对象的位置。
以这种方式，与现有方法相比，本文中描述的示例可以以不繁琐且更准确和可靠的方式确定对象的位置。例如，在这样的示例中，网络设备包括发射器天线和接收器天线两者，因此，单独的客户端设备不需要被配置为频谱监测器以接收CSI测量。另外，在这样的示例中，网络设备保持发射器天线与第一接收器天线之间的第一距离以及发射器天线与第二接收器天线之间的第二距离，使得发射器天线与接收器天线之间的无线信号不易受LOS干扰。此外，在这样的示例中，网络设备基于第一距离、第二距离和发射功率来处理接收到的静态信号和反射信号并且确定对象的位置，并且通过这样做，解决了发射器天线与接收器天线之间在彼此非常接近时的强自干扰。
图1示出了根据一个示例的用于对象180的准确定位的网络设备100。在图1的示例中，网络设备100包括发射器天线110、第一接收器天线120和第二接收器天线125。驱动器160和固件170在网络设备100上执行。在这样的示例中，驱动器160和固件170可以包括被存储在非暂态机器可读介质上的、由处理器资源可执行的指令。发射器天线110和第一接收器天线120分开第一距离130，并且发射器天线110和第二接收器天线125分开第二距离135。
在图1的示例中，发射器天线110发射具有发射功率的无线信号140。无线信号140的发射功率是每单位时间由发射器天线110发射的RF能量的速率。在这样的示例中，驱动器160可以设置无线信号140的发射功率。
在图1的示例中，固件170可以通过第一接收器天线120和第二接收器天线125接收无线信号140的被对象180反射出的反射信号155。在这样的示例中，固件170可以通过第一接收器天线120和第二接收器天线125接收无线信号140的不是被对象180反射出的静态信号150。在这样的示例中，静态信号150和反射信号155可以包括无线信号140的CSI测量。
在图1的示例中，驱动器160可以基于第一距离130、第二距离135和无线信号140的发射功率来处理静态信号150和反射信号155并且确定对象180的位置。
在一些示例中，驱动器160可以基于第一距离130、第二距离135和发射功率来生成用于近似要通过第一接收器天线120和第二接收器天线125接收的静态信号和反射信号的数学模型。在这样的示例中，驱动器160可以基于第一距离130、第二距离和发发射功率来生成用于近似要通过第一天线120和第二天线125接收的静态信号和反射信号的CSI的数学模型。在这样的示例中，驱动器160可以基于模型的近似的静态信号和反射信号来处理接收到的静态信号150和反射信号155。
CSI可以在数学上被建模为如下两个信号的总和：不是从对象反射出的静态信号和从对象反射出的反射信号。静态信号包括发射器与接收器之间的直接路径信号，而反射信号包括在被接收器接收之前从对象反射出的反射信号。CSI的模型在式(1)中示出，如下：
(1)
Figure BDA0002226729410000041
其中as，m和ar，m是静态信号和反射信号的幅度，并且ds，m和dr，m是静态信号和反射信号的信号传播距离。
然而，实际的CSI测量包括由于发射的无线信号中的未知量的相位旋转e-jΔ引起的相位噪声。该相位旋转e-jΔ可能是由各种因素引起的，包括但不限于信道频率偏移、采样定时偏移、分组检测延迟或其组合。该相位旋转e-jΔ是不可预测的，并且可能随着无线信号的每个数据传输帧而变化。在发射器与接收器之间的考虑该相位旋转e-jΔ的CSI模型在式(2)中示出，如下：
(2)
Figure BDA0002226729410000042
其中N是发射器天线与接收器天线m之间的反射路径的数目，fc是无线信道频率，c是光速，并且
Figure BDA0002226729410000043
和
Figure BDA0002226729410000044
是在接收器天线m处从第k信号遍历路径接收的信号的幅度和信号传播距离。当基于RF的定位系统不考虑该相位旋转e-jΔ时，CSI测量的相位变化不能用于准确地跟踪对象的运动。
现在进一步解释CSI卫生技术。令H(m，n)是来自两个接收器天线m和n的CSI的复共轭。H(m，n)的模型在式(3)中示出，如下：
(3)
Figure BDA0002226729410000051
如式(3)所示，由于e-jΔ×ejΔ＝1，因此可以通过获取通过两个接收器天线m和n接收的无线信号的CSI的复共轭来抵消相位噪声的影响，即使相位旋转e-jΔ的确切值未知。
因此，可以根据式(4)得到两个CSI的共轭H(m，n)的模型，如下：
(4)
Figure BDA0002226729410000052
在一些示例中，驱动器160可以通过利用网络设备100的已知天线几何结构来使用H(m，n)的简化模型。首先，当发射器天线110以及接收器天线120和125彼此非常接近(例如，相隔几厘米)时，as，m和as，n可以近似为远大于ar，m和ar，n。同样，乘积ar，mar，n可近似为远小于as，mas，n、as，mar，n和ar，mas，n的乘积。因此，可以仅用很小的近似误差来去除式(4)的第四项。此外，基于网络设备中的接收器天线120和125相对于发射器天线110的对称性，接收器天线m和n处的反射信号的幅度ar，m和ar，n可以近似为相同，因此两个幅度都可以表示为ar。此外，对于任何给定距离d，
Figure BDA0002226729410000053
其中k和r是d除以λ的商当和余数。
因此，在这样的示例中，驱动器160可以根据式(5)使用H(m，n)的简化模型，如下：
(5)
Figure BDA0002226729410000061
其中
Figure BDA0002226729410000062
并且dr，k是接收器天线k的反射信号传播距离。
对于这样的示例，由驱动器160建模的CSI共轭H(m，n)的数目取决于从发射器天线110接收无线信号的接收器天线的总数。例如，当网络设备100具有各自从发射器天线100接收无线信号140的两个接收器天线m和n(即，第一接收器天线120和第二接收器天线125)时，存在来自两个接收器天线m和n的一个CSI共轭H(m，n)对。另一方面，当网络设备100具有各自从发射器天线100接收无线信号140的四个接收器天线时，存在来自每对接收器天线m和n的总共六个CSI共轭对H(m，n)，其中1≤m，n≤4并且m≠n。
在一些示例中，驱动器160可以以两种方式进一步利用网络设备100的已知天线几何结构。首先，驱动器160可以根据自由空间路径损耗(FSPL)模型使用已知的天线几何结构来近似要通过两个接收器天线m和n接收的静态信号的幅度。驱动器160可以根据式(6)和(7)所示的模型来确定静态信号的近似幅度，如下：
(6)
Figure BDA0002226729410000063
(7)
Figure BDA0002226729410000064
其中as，m是要通过接收器天线m接收的静态信号的近似幅度，ds，m是第一距离，as，n是要通过第二接收器天线n接收的静态信号的近似幅度，ds，n是第二距离，Pt是发射功率，Gt是发射器天线110的天线增益，并且Gr是两个接收器天线m和n中的每个接收器天线的天线增益。
相反，一些现有方法只能使用式(4)的第三项来建模H(m，n)。这是因为，一些现有方法将在一个接收器天线m处接收的CSI测量的幅度操纵为显著小于在另一接收器天线n处接收的CSI测量的幅度的值。因此，在本文中描述的示例中，驱动器160比现有方法更准确地建模H(m，n)。
在这样的示例中，驱动器160可以在最佳条件下建模H(m，n)，因为发射器天线110以及接收器天线m和n彼此非常接近(例如，相隔几厘米)，并且发射器天线110与接收器天线m和n之间的直接LOS被保持。结果，驱动器160比现有方法更准确和可靠地建模H(m，n)。
此外，在这样的示例中，驱动器160可以基于发射器天线110与接收器天线120和125之间的固定距离来建模H(m，n)。这与现有方法不同，现有方法在客户端设备的位置发生任何变化时需要重复估计发射器与接收器之间的距离。因此，驱动器160比现有方法更准确和可靠地建模CSI。
在这样的示例中，在驱动器160确定as，m和as，n的近似幅度之后，式(6)的模型中的剩余未知数是ar、
Figure BDA0002226729410000071
和
Figure BDA0002226729410000072
其中的每个未知数与对象的位置相关。
在一些示例中，驱动器160可以预先计算每个接收器天线的ar和
Figure BDA0002226729410000073
的值。在这样的示例中，驱动器160可以针对预定距离集合中的每个距离D确定近似的反射信号幅度ar。在这样的示例中，驱动器160可以根据式(8)所示的FPSL模型来建模ar的值，如下：
(8)
Figure BDA0002226729410000074
其中预定距离集合中的每个距离D是从固定在相对于接收器天线的平面中心的原点而测量的。例如，当网络设备100具有两个接收器天线120和125时，原点位于两个接收器天线120和125之间沿着包括两个接收器天线120和125的平面的中点处。另一方面，当网络设备100具有布置在正方形的拐角处的四个接收器天线时，原点沿着包括四个接收器天线的平面位于正方形的中心。
在一些示例中，对于每个接收器天线k，驱动器160可以针对预定极坐标集合中的每个极坐标<D，θ>确定
Figure BDA0002226729410000075
的一组值。注意，根据式(6)，
Figure BDA0002226729410000081
驱动器160可以将反射信号行进距离dr，k近似为从发射器天线到极坐标<D，θ>的距离和从极坐标<D，θ>到接收器天线k的距离的总和。换言之，驱动器160将dr，k近似为两对点(<Dt，θt>，<D，θ>)和(<D，θ>，<Dk，θk>)之间的距离的总和，其中<Dk，θk>是接收器天线k相对于原点的极坐标，并且<Dt，θt>是发射器天线相对于原点的极坐标。因此，在这样的示例中，驱动器160可以根据式(9)来建模
Figure BDA0002226729410000082
如下：
(9)
Figure BDA0002226729410000083
在一些示例中，驱动器160可以基于发射器天线和每个接收器天线k的固定位置来确定极坐标<Dt，θt>和<Dk，θk>。在这样的示例中，驱动器160可以针对预定极坐标集合中的每个极坐标<D，θ>确定所有接收器天线的一组
Figure BDA0002226729410000084
值，表示为
Figure BDA0002226729410000085
也就是说，对于预定极坐标集合中的每个极坐标<D，θ>，驱动器160可以确定
Figure BDA0002226729410000088
Figure BDA0002226729410000086
其中z是接收无线信号的接收器天线的总数。
在一些示例中，驱动器160可以将密钥对值<D，ar，θ，m，n>和H(m，n)存储到存储库中。例如，所存储的密钥对值<D，ar，θ，m，n>和H(m，n)可以用于处理无线信号140的静态信号150和反射信号155。在这样的示例中，存储库可以是至少一种机器可读存储介质上的数据库。
在一些示例中，至少一种机器可读存储介质可以是包含或存储可执行指令的任何电子、磁、光或其他物理存储设备。因此，至少一种机器可读存储介质可以包括例如各种RAM、ROM、闪存或其组合。例如，至少一种机器可读存储介质可以包括NVRAM、EEPROM、存储驱动器、NAND闪存等。
在一些示例中，在驱动器160接收到所有可能的天线对(m，n)的所测量的CSI共轭CSI(m，n)之后，驱动器160然后可以确定元组
Figure BDA0002226729410000087
最接近地匹配根据式(5)的H(m，n)的模型的预定极坐标集合中的极坐标<D，θ>。在这样的示例中，驱动器160可以通过根据式(10)求解优化问题来确定
Figure BDA0002226729410000094
的最大似然(ML)估计，如下：
(10)
Figure BDA0002226729410000091
其中CSI(m，n)是来自两个接收器天线m和n的两个CSI测量的共轭，并且z是接收所发射的无线信号的接收器天线的总数。
发明人还发现，由于CSI测量中的附加噪声，<D，θ>的连续估计可能在短时间段(例如，1秒)内变化。因此，在一些示例中，驱动器160可以在预定时间段(例如，1秒)内的间隔期间生成估计的直方图。在这样的示例中，驱动器160可以将预定时间段内的<D，θ>的估计分组为“箱”，即，连续的非重叠的值区间，并且然后选择具有最高测量数目的直方图箱作为该预定时间段的<D，θ>的最佳估计。在这样的示例中，驱动器160可以根据式(11)和(12)确定针对D和θ的最佳ML估计，如下：
(11)
Figure BDA0002226729410000092
(12)
Figure BDA0002226729410000093
在一些示例中，基于针对D和θ的最佳ML估计，驱动器160可以根据式(13)确定对象在2D笛卡尔坐标中的位置，如下：
(13)<x，y>＝<Dcosθ，Dsinθ>。
在一些示例中，驱动器160可以通过利用CSI测量中的多普勒频移来定位多个对象。多普勒频移是由于发射器与接收器之间的相对运动而导致的无线信号的频率的明显变化。如果对象移动使得距对象的反射信号距离的长度以速度v改变，则多普勒频移DFS由DFS＝v/λ给出，其中λ是发射的无线信号的波长。因此，当R个对象在网络设备100附近同时移动时，来自每个个体的频率偏移单独地和成对地相加，这在接收到的静态信号和反射信号的所测量的CSI共轭CSI(m，n)中产生
Figure BDA0002226729410000101
个正弦波的总和。
在一些示例中，驱动器160可以在小的时间段(例如，1秒)内对所测量的CSI共轭CSI(m，n)应用短时傅里叶变换(STFT)，并且然后丢弃功率低于预定阈值功率(例如，60dBm)的频率。令F是高于预定阈值功率的频率的数目。在这样的示例中，驱动器160可以确定整数R的值，使得
Figure BDA0002226729410000102
的值最接近F。在这样的示例中，驱动器160可以确定该R值是要跟踪的对象的总数。
在一些示例中，驱动器160可以应用独立分量分析(ICA)以将所测量的CSI共轭CSI(m，n)中的波形分离成与R个对象中的每个对象相对应的R个单独波形。在这样的示例中，对于每个单独波形，驱动器160可以以与上述相同的方式确定每个相应对象的位置坐标。因此，在这样的示例中，驱动器160可以通过确定R个对象中的每个对象的R个位置坐标来确定多个对象的位置。
在一些示例中，第一距离130和第二距离135中的每个距离可以大于发射器天线110的菲涅耳区的下限。也就是说，第一距离130和第二距离135中的每个距离可以大于
Figure BDA0002226729410000103
其中L是发射器天线110的长度，并且λ是无线信号140的波长。
虽然图1示出了具有两个接收器天线120和125的网络设备100，但是在一些示例中，网络设备可以具有多于两个接收器天线。在这样的示例中，网络设备100可以具有接收通过发射器天线110发射的无线信号的静态信号和反射信号的四个接收器天线。在这样的示例中，四个接收器天线可以布置在正方形的拐角处。
虽然图1示出了具有一个发射器天线110的网络设备100，但是在一些示例中，网络设备100可以具有多于一个发射器天线。在这样的示例中，每个发射器天线可以同时发射无线信号。在这样的示例中，网络设备100可以具有相对于四个接收器天线对称地布置的四个发射器天线，其中四个发射器天线中的每个发射无线信号。在这样的示例中，四个发射器天线可以布置在正方形的拐角处。
在一些示例中，无线信号140可以是Wi-Fi信号。如本文中使用的，术语“Wi-Fi”旨在涵盖符合电气和电子工程师协会(IEEE)802.11标准的任何类型的无线通信，无论是802.11ac、802.11ax等。术语“Wi-Fi”目前由Wi-Fi联盟颁布。经Wi-Fi联盟测试和批准为“Wi-Fi Certified”(注册商标)的任何产品均被认证为可互相互操作，即使它们来自不同的制造商。拥有“Wi-Fi Certified”产品的用户可以使用任何品牌的WAP以及也经过认证的任何其他品牌的客户端硬件。但是，通常，使用相同射频(例如，802.11ac的5GHz)的任何Wi-Fi产品可以与其他任何产品一起使用，即使这样的产品不是“Wi-Fi Certified”。术语“Wi-Fi”进一步旨在涵盖前述通信标准的未来版本和/或变体。上述每个标准在此引入作为参考。
在这样的示例中，网络设备100可以在5GHz的频率范围发射和接收符合IEEE802.11ac标准的Wi-Fi信号。在一些示例中，网络设备100可以在5GHz的频率范围发射和接收符合IEEE 802.11ax标准的Wi-Fi信号。然而，本领域技术人员将理解，网络设备可以发射和接收符合其他无线通信标准和/或在不同频率范围操作的无线信号。
在这样的示例中，网络设备100可以是例如WAP。在这样的示例中，网络设备100可以参与任何网络数据传输操作，包括但不限于交换、路由、桥接或其组合。WAP通常是指稍后可能已知的任何已知或方便的无线接入技术的接收点。具体地，术语WAP并非旨在限于基于IEEE 802.11的WAP。WAP通常用作适于允许无线设备经由各种通信标准连接到有线网络的电子设备。WAP可以包括执行本文中公开的发明的任何必要的硬件组件(未示出)，包括但不限于：处理器、存储器、显示设备、输入设备、通信设备等。
在一些示例中，第一距离130可以等于第二距离135。在一些示例中，当网络设备110具有接收无线信号的多于两个接收器天线时，发射器天线110与每个接收器天线之间的距离可以彼此相等。
在一些示例中，第一接收器天线120和第二接收器天线125可以关于发射器天线110对称地布置。在一些示例中，当网络设备具有接收无线信号的多于两个接收器天线时，每个接收器天线可以关于发射器天线110对称地布置。在一些示例中，当网络设备具有多于一个发射器天线时，发射器天线可以关于接收器天线对称地布置。
图2A和2B示出了根据一个示例的用于对象280的准确定位的网络设备200。如图所示，网络设备200包括发射器天线210、第一接收器天线220和第二接收器天线225。为了便于理解，图2A和图2B中省略了网络设备200的很多方面，但是，网络设备200可以包括上面结合网络设备100所描述的任何元件。而且，如图2A和2B所示，对象280是人。然而，对象280可以是任何生物或非生物。
如图2A所示，网络设备200可以通过第一接收器天线220和第二接收器天线225接收无线信号240的静态信号250和反射信号255，其中反射信号255是被人280反射出的，并且静态信号250不是被人280反射出的。静态信号250和反射信号255可以包括所发射的无线信号240的CSI测量。此外，如图2A所示，人280位于第一位置(x1，y1)。
如图2B所示，当人280移动到第二位置(x2，y2)时，静态信号250可以保持相同，但是反射信号255’可以基于人280的移动而改变。静态信号250和反射的信号255’可以包括所发射的无线信号240的CSI测量。在这样的示例中，网络设备200可以基于人280的移动确定反射信号255’的变化，并且确定人280的第二位置(x2，y2)。
图3示出了根据一个示例的如本文中描述的网络设备的功能300。功能300可以实现为方法，或者可以作为机器上的指令来执行(例如，通过一个或多个处理器)，其中指令被包括在至少一种计算机可读存储介质上(例如，暂态的或非暂态计算机可读存储介质)。虽然在功能300中仅示出了五个框，但是功能300可以包括本文中描述的其他动作。而且，在不脱离本公开的精神和范围的情况下，可以省略功能300中示出的一些框。功能300可以在根据本文中的任何示例的网络设备上实现。
如框305所示，功能300可以包括确定网络设备的发射器天线与接收器天线之间的距离。
在一些示例中，确定网络设备的发射器天线与接收器天线之间的距离可以包括：确定网络设备的发射器天线与网络设备的第一接收器天线之间的第一距离；以及确定发射器天线与网络设备的第二接收器天线之间的第二距离。
在一些示例中，确定网络设备的发射器天线与接收器天线之间的距离可以包括：计算发射器天线与第一接收器天线之间的第一距离；以及基于发射器天线和第二接收器天线的已知位置坐标来计算发射器天线与第二接收器天线之间的第二距离。
在一些示例中，确定网络设备的发射器天线与接收器天线之间的距离可以包括：基于发射器天线和接收器天线的已知位置坐标来计算每个接收器天线的极坐标中的天线位置。在这样的示例中，每个接收器天线的极坐标的原点可以固定在相对于接收器天线的平面的中心。在这样的示例中，每个接收器天线距原点的距离的大小可以被计算为
Figure BDA0002226729410000131
并且每个接收器天线与原点的角度可以被计算为
Figure BDA0002226729410000132
其中xk和yk是接收器天线k的已知位置坐标。
如框310所示，功能300可以包括通过网络设备发射具有发射功率的无线信号。
在一些示例中，通过网络设备发射具有发射功率的无线信号可以包括：通过发射器天线发射具有发射功率的无线信号。在一些示例中，通过网络设备发射具有发射功率的无线信号可以包括：通过网络设备的驱动器设置无线信号的发射功率。
在一些示例中，通过网络设备发射具有发射功率的无线信号可以包括：同时从多个发射器天线发射无线信号。在这样的示例中，通过每个发射器天线发射的无线信号可以具有相同的发射功率。
在一些示例中，通过网络设备发射具有发射功率的无线信号可以包括：通过无线的无线电发射具有发射功率的无线信号。在这样的示例中，无线无线电可以是现成的Wi-Fi无线电。在这样的示例中，Wi-Fi无线电可以符合IEEE 802.11ac标准，并且可以以5GHz的频率范围发射和接收无线信号。在这样的示例中，Wi-Fi无线电可以符合IEEE 802.11ax标准，并且可以以5GHz的频率范围发射和接收无线信号。然而，本领域技术人员将理解，Wi-Fi无线电可以发射符合其他无线通信标准和/或以不同频率范围操作的无线信号。在这样的示例中，Wi-Fi无线电可以包括用于发射具有发射功率的无线信号的一个或多个发射器天线。
如框315所示，功能300可以包括通过网络设备接收从对象反射出的反射信号。在这样的示例中，反射信号包括无线信号的CSI测量。在这样的示例中，接收反射信号的CSI测量可以由网络设备的固件来执行。
在一些示例中，通过网络设备接收从对象反射出的反射信号可以包括：通过第一接收器天线和第二接收器天线接收无线信号的反射信号。在一些示例中，通过网络设备接收从对象反射出的反射信号可以包括：通过多于两个接收器天线接收无线信号的反射信号。
在一些示例中，通过网络设备接收从对象反射出的反射信号可以包括：通过无线无线电接收无线信号的反射信号。在这样的示例中，无线无线电可以是现成的Wi-Fi无线电。在这样的示例中，Wi-Fi无线电可以符合IEEE 802.11ac标准，并且可以以5GHz频率范围发射和接收无线信号。在这样的示例中，Wi-Fi无线电可以符合IEEE 802.11ax标准，并且可以以5GHz频率范围发射和接收无线信号。然而，本领域技术人员将理解，Wi-Fi无线电可以接收符合其他无线通信标准和/或以不同频率范围操作的无线信号。在这样的示例中，Wi-Fi无线电可以包括用于接收无线信号的反射信号的两个或更多个接收器天线。
在一些示例中，通过网络设备接收从对象反射出的反射信号可以包括：通过第一接收器天线和第二接收器天线接收无线信号的反射信号。在这样的示例中，反射信号是被要跟踪的对象反射出的。此外，在这样的示例中，反射信号包括无线信号的CSI测量。
如框320所示，功能300可以包括通过网络设备接收不是从对象反射出的静态信号。在这样的示例中，静态信号包括无线信号的CSI测量。在这样的示例中，接收反射信号的CSI测量可以由网络设备的固件来执行。
在一些示例中，通过网络设备接收不是从对象反射出的静态信号可以包括：通过第一接收器天线和第二接收器天线接收无线信号的静态信号。在这样的示例中，静态信号包括发射器天线与接收器天线之间的静态直接路径信号。
在一些示例中，通过网络设备接收不是从对象反射出的静态信号可以包括：通过无线无线电接收无线信号的静态信号。在这样的示例中，无线无线电可以是现成的Wi-Fi无线电。在这样的示例中，Wi-Fi无线电可以符合IEEE 802.11ac标准，并且可以以5GHz频率范围发射和接收无线信号。在这样的示例中，Wi-Fi无线电可以符合IEEE 802.11ax标准，并且可以以5GHz频率范围发射和接收无线信号。然而，本领域技术人员将理解，Wi-Fi无线电可以接收符合其他无线通信标准和/或以不同频率范围操作的无线信号。在这样的示例中，Wi-Fi无线电可以包括用于接收无线信号的反射信号的两个或更多个接收器天线。
在一些示例中，通过网络设备接收静态信号和反射信号可以包括：通过一个或多个接收器天线和/或一个或多个无线无线电同时接收静态信号和反射信号。
如框325所示，功能300可以包括处理接收到的静态信号和反射信号并且确定对象的位置。在这样的示例中，处理接收到的静态信号和反射信号并且确定对象的位置可以由网络设备的驱动器来执行。
在一些示例中，处理接收到的静态信号和反射信号可以包括：基于第一距离、第二距离和发射功率来处理接收到的静态信号和反射信号。在这样的示例中，处理接收到的静态信号和反射信号并且确定对象的位置可以包括：针对预定时间段内的多个间隔中的每个间隔，确定接收到的反射信号的幅度的ML估计。在这样的示例中，ML估计可以根据上面的式(9)和/或(10)来确定。在这样的示例中，处理接收到的静态信号和反射信号可以包括针对多个间隔确定对象距网络设备的距离的最佳ML估计。在这样的示例中，可以根据上面的式(11)确定距离的最佳ML估计。在这样的示例中，处理接收到的静态信号和反射信号可以包括针对多个间隔确定对象与网络设备的角度的最佳ML估计。在这样的示例中，可以根据上面的式(12)确定角度的最佳ML估计。
在一些示例中，确定对象的位置可以包括根据上面的式(13)确定对象在2D笛卡尔坐标中的位置。
在一些示例中，功能300可以包括基于经处理的静态信号和反射信号来确定多个对象的位置。在这样的示例中，确定多个对象的位置可以利用多普勒频移，如上所述。另外，确定多个对象的位置可以在小的时间段内对接收到的静态信号和反射信号应用STFT，如上所述。此外，确定多个对象的位置可以应用ICA以将接收到的静态信号和反射信号中的波形分离成与对象的数目相对应的个体波形，如上所述。
图4示出了根据一个示例的如本文中描述的网络设备的功能400。功能400可以实现为方法，或者可以作为机器上的指令来执行(例如，通过一个或多个处理器)，其中指令被包括在至少一种计算机可读存储介质上(例如，暂态或非暂态计算机可读存储介质)。虽然在功能400中仅示出了四个框，但是功能400可以包括本文中描述的其他动作。而且，在不脱离本公开的精神和范围的情况下，可以省略功能400中示出的一些框。功能400可以在根据本文中的任何示例的网络设备上实现。
如框405所示，功能400可以包括生成用于近似要通过网络设备接收的无线信号的静态信号和反射信号的模型。
在一些示例中，生成用于近似要通过网络设备接收的无线信号的静态信号和反射信号的模型可以由网络设备的驱动器来执行。在一些示例中，生成用于近似要通过网络设备接收的无线信号的静态信号和反射信号的模型可以由除了网络设备之外的另一设备来执行。
在一些示例中，生成用于近似要通过网络设备接收的无线信号的静态信号和反射信号的模型可以包括：基于第一距离、第二距离和要由发射器天线发射的无线信号的发射功率来生成用于近似要通过第一接收器天线和第二接收器天线接收的静态信号和反射信号的模型。
如框410所示，功能400可以包括确定静态信号的近似幅度。
在一些示例中，确定静态信号的近似幅度可以包括：确定要通过第一接收器天线和第二接收器天线接收的静态信号的近似幅度。在这样的示例中，确定静态信号的近似幅度可以基于第一距离、第二距离和发射功率。此外，在这样的示例中，确定静态信号的近似幅度可以基于第一接收器天线的天线增益和第二接收器天线的天线增益。在这样的示例中，第一接收器天线和第二接收器天线的天线增益可以从网络设备的数据手册来确定。在这样的示例中，确定静态信号的近似幅度可以根据上面的式(6)和/或(7)来进行。
如框415所示，功能400可以包括确定反射信号的近似幅度。
在一些示例中，确定反射信号的近似幅度可以包括：基于发射功率，针对预定距离集合中的每个距离，确定要通过第一接收器天线和第二接收器天线中的每个接收器天线接收的反射信号的近似幅度。在这样的示例中，确定反射信号的近似幅度可以根据FPSL模型来进行。在这样的示例中，确定反射信号的近似幅度可以根据上面的式(8)来进行。
如框420所示，功能400可以包括确定静态信号和反射信号的CSI的近似共轭乘积。
在一些示例中，确定静态信号和反射信号的CSI的近似共轭乘积可以包括：确定要通过第一接收器天线和第二接收器天线接收的静态信号和反射信号的CSI的近似共轭乘积。在这样的示例中，确定静态信号和反射信号的CSI的近似共轭乘积可以包括使用CSI的共轭积的简化模型。在这样的示例中，确定静态信号和反射信号的CSI的近似共轭乘积可以根据上面的式(5)来进行。
图5描绘了其中可以实现本文中描述的各种实施例的示例计算机系统500的框图。计算机系统500包括总线505或用于传送信息的其他通信机制、与总线505耦合以处理信息的一个或多个硬件处理器510。(多个)硬件处理器510可以是例如一个或多个通用微处理器。
计算机系统500还包括主存储器515，诸如随机存取存储器(RAM)、高速缓存和/或其他动态存储设备，主存储器515耦合到总线505以存储要由处理器510执行的信息和指令。存储器515还可以用于在要由处理器510执行的指令的执行期间存储临时变量或其他中间信息。当存储在处理器510可访问的存储介质中时，这样的指令引起计算机系统500成为被定制以执行在指令中指定的操作的专用机器。
计算机系统500还包括只读存储器(ROM)520或耦合到总线505以存储处理器510的静态信息和指令的其他静态存储设备。存储设备525(诸如磁盘、光盘、或USB拇指驱动器(闪存驱动器)等)可以被提供并且耦合到总线505以存储信息和指令。
计算机系统500还可以包括耦合到总线505以向用户显示图形输出的显示器530。计算机系统500还可以包括耦合到总线505以提供来自用户的输入的一个或多个输入设备535，诸如键盘、相机、麦克风等。计算机系统500还可以包括耦合到总线505以提供来自用户的输入的光标控件，诸如鼠标、指针、触控笔等。
计算机系统500还可以包括耦合到总线505以将计算机系统500连接到网络的一个或多个网络接口545，诸如网络接口控制器(NIC)、网络适配器等。
通常，本文中使用的词语“组件”、“系统”、“数据库”等可以指代用硬件或固件实现的逻辑，或者指代可能具有进入和退出点的软件指令集合，这些软件指令用编程语言编写，例如Java、C或C++。软件组件可以被编译并且链接到安装在动态链接库中的可执行程序中，或者可以用解释的编程语言编写，例如BASIC、Perl或Python。应当理解，软件组件可以从其他组件或从它们自己调用，和/或可以响应于检测到的事件或中断而被调用。被配置用于在计算设备上执行的软件组件可以在计算机可读介质上被提供，诸如光盘、数字视频盘、闪存驱动器、磁盘或任何其他有形介质，或者被提供作为数字下载(并且可以最初以压缩或可安装的格式存储，这种格式在执行之前需要安装、解压缩或解密)。这样的软件代码可以部分或全部存储在执行计算设备的存储器设备上，以供计算设备执行。软件指令可以嵌入诸如EPROM等固件中。还应当理解，硬件组件可以包括连接的逻辑单元，诸如门和触发器，和/或可以包括可编程单元，诸如可编程门阵列或处理器。
计算机系统500可以使用定制的硬连线逻辑、一个或多个ASIC或FPGA、固件和/或程序逻辑来实现本文中描述的技术，这些逻辑与计算机系统相结合使得计算机系统500成为专用机器。根据一个实施例，本文中的技术由计算机系统500响应于(多个)处理器510执行主存储器515中包含的一个或多个指令的一个或多个序列来执行。这样的指令可以从诸如存储设备525等另一存储介质读入主存储器515中。主存储器515中所包含的指令序列的执行引起(多个)处理器510执行本文中描述的处理步骤。在替代实施例中，可以使用硬连线电路代替软件指令或与软件指令相结合。
本文中使用的术语“非暂态介质”和类似术语是指存储使得机器以特定方式操作的数据和/或指令的任何介质。这样的非暂态介质可以包括非易失性介质和/或易失性介质。非易失性介质包括例如光盘或磁盘，诸如存储设备525。易失性介质包括动态存储器，诸如主存储器515。常规形式的非暂态介质包括例如软盘、柔性盘、硬盘、固态驱动器、磁带或任何其他磁数据存储介质、CD-ROM、任何其他光学数据存储介质、具有孔图案的任何物理介质，RAM、PROM和EPROM、FLASH-EPROM、NVRAM、任何其他存储器芯片或盒式磁带、以及上述各项的网络版本。
非暂态介质不同于传输介质，但是可以与传输介质相结合使用。传输介质参与传递非暂态介质之间的信息。例如，传输介质包括同轴电缆、铜线和光纤，包括导线，包括总线505。传输介质也可以采用声波或光波的形式，诸如在无线电波和红外数据通信期间生成的声波或光波。
如本文中使用的，术语“或”可以以包含性或排他性的含义来解释。此外，以单数形式描述资源、操作或结构不应当排除复数。除非另有明确说明，或者在所使用的上下文中以其他方式理解，否则诸如“能够”、“可以”、“可”或“可能”等条件语言通常旨在传达某些实施例包括、而其他实施例不包括某些特征、元素和/或步骤。
除非另有明确说明，否则本文档中使用的术语和短语及其变体应当被解释为开放式的而非限制性的。作为前述内容的示例，术语“包括”应当理解为表示“包括但不限于”等。术语“示例”用于提供所讨论的项目的示例性实例，而不是其详尽或限制性列表。术语“一”或“一种”应当理解为表示“至少一个”、“一个或多个”等。在某些情况下，诸如“一个或多个”、“至少”、“但不限于”或其他类似短语等扩展词和短语的存在不应当被理解为表示在不存在这种扩展短语的情况下意图或需要更窄的案例。
虽然本技术可以容易受到各种修改和替代形式的影响，但是上面讨论的示例仅作为示例示出。应当理解，这些技术不旨在限于本文中公开的特定实例。实际上，本技术包括落入所附权利要求的真实精神和范围内的所有替代、修改和等同物。

Claims (20)

1.一种网络设备，包括：
发射器天线；
第一接收器天线和第二接收器天线，所述第一接收器天线距所述发射器天线第一距离，所述第二接收器天线距所述发射器天线第二距离；以及
处理资源和非暂态机器可读介质，所述非暂态机器可读介质包括指令，所述指令由所述处理资源可执行以：
由所述发射器天线发射具有发射功率的无线信号；
由所述第一接收器天线和所述第二接收器天线接收所述无线信号的反射信号，其中所述反射信号是被对象反射出的；
由所述第一接收器天线和所述第二接收器天线接收所述无线信号的静态信号，其中所述静态信号不是被所述对象反射出的；
基于所述第一距离、所述第二距离和所述发射功率，处理接收到的所述静态信号和所述反射信号并且确定所述对象的位置。
2.根据权利要求1所述的网络设备，其中所述指令包括由所述处理资源可执行以进行以下的指令：
基于所述第一距离、所述第二距离和所述发射功率，生成用于近似要由所述第一接收器天线和所述第二接收器天线接收的静态信号和反射信号的模型；以及
其中处理接收到的所述静态信号和所述反射信号基于所述模型的近似的所述静态信号和所述反射信号。
3.根据权利要求2所述的网络设备，其中生成所述模型包括可执行以进行以下的指令：
基于所述第一距离、所述第二距离和所述发射功率，确定要由所述第一接收器天线和所述第二接收器天线接收的所述静态信号的近似幅度；以及
针对预定距离集合中的每个距离，基于所述发射功率确定要由所述第一接收器天线和所述第二接收器天线中的每个接收器天线接收的反射信号的近似幅度。
4.根据权利要求3所述的网络设备，其中生成所述模型包括可执行以进行以下的指令：
针对要由所述第一接收器天线和所述第二接收器天线中的每个接收器天线接收的所述静态信号和所述反射信号的所述近似幅度中的每个近似幅度，确定要由所述第一接收器天线和由所述第二接收器天线接收的所述静态信号和所述反射信号的信道状态信息(CSI)的近似共轭乘积。
5.根据权利要求1所述的网络设备，其中处理接收到的所述静态信号和所述反射信号包括可执行以进行以下的指令：
针对预定时间段内的多个间隔中的每个间隔，确定接收到的所述反射信号的幅度的最大似然(ML)估计。
6.根据权利要求5所述的网络设备，其中处理接收到的所述静态信号和所述反射信号包括可执行以进行以下的指令：
针对所述多个间隔，确定所述对象距所述网络设备的距离的最佳ML估计；以及
针对所述多个间隔，确定所述对象与所述网络设备的角度的最佳ML估计。
7.根据权利要求1所述的网络设备，其中确定所述对象的所述位置基于所述对象距所述网络设备的距离的最佳最大似然(ML)估计和所述对象与所述网络设备的角度的最佳ML估计。
8.根据权利要求1所述的网络设备，其中所述指令包括由所述处理资源可执行以进行以下的指令：
基于经处理的所述静态信号和所述反射信号，确定多个对象的位置。
9.根据权利要求1所述的网络设备，其中所述第一距离等于所述第二距离。
10.根据权利要求1所述的网络设备，还包括：
第三接收器天线和第四接收器天线；以及
其中生成所述模型包括可执行以进行以下的指令：
基于所述第一接收器天线、所述第二接收器天线、所述第三接收器天线和所述第四接收器天线之间的距离以及所述发射信号功率，近似要由所述第一接收器天线、所述第二接收器天线、所述第三接收器天线和所述第四接收器天线接收的静态信号和反射信号。
11.一种用于确定对象的位置的方法，包括：
确定网络设备的发射器天线与所述网络设备的第一接收器天线之间的第一距离、以及所述发射器天线与所述网络设备的第二接收器天线之间的第二距离；
由所述发射器天线发射具有发射功率的无线信号；
由所述第一接收器天线和所述第二接收器天线接收所述无线信号的反射信号，其中所述反射信号是被对象反射出的；
由所述第一接收器天线和所述第二接收器天线接收所述无线信号的静态信号，其中所述静态信号不是被所述对象反射出的；以及
基于所述第一距离、所述第二距离和所述网络设备的所述发射功率，处理接收到的所述静态信号和所述反射信号并且确定所述对象的位置。
12.根据权利要求11所述的方法，包括：
基于所述第一距离、所述第二距离和所述发射功率，生成用于近似要由所述第一接收器天线和所述第二接收器天线接收的静态信号和反射信号的模型；以及
其中处理接收到的所述静态信号和所述反射信号基于所述模型的近似的所述静态信号和所述反射信号。
13.根据权利要求12所述的方法，其中生成所述模型包括：
基于所述第一距离、所述第二距离和所述发射功率，确定要由所述第一接收器天线和所述第二接收器天线接收的所述静态信号的近似幅度；
针对预定距离集合中的每个距离，基于所述发射功率确定要由所述第一接收器天线和所述第二接收器天线中的每个接收器天线接收的反射信号的近似幅度；以及
针对要由所述第一接收器天线和所述第二接收器天线中的每个接收器天线接收的所述静态信号和所述反射信号的所述近似幅度中的每个近似幅度，确定要由所述第一接收器天线和由所述第二接收器天线接收的所述静态信号和所述反射信号的信道状态信息(CSI)的近似共轭乘积。
14.根据权利要求11所述的方法，其中处理接收到的所述静态信号和所述反射信号包括：
针对预定时间段内的多个间隔中的每个间隔，确定接收到的所述反射信号的幅度的最大似然(ML)估计；
针对所述多个间隔，确定所述对象距所述网络设备的距离的最佳ML估计；以及
针对所述多个间隔，确定所述对象与所述网络设备的角度的最佳ML估计。
15.根据权利要求11所述的方法，其中确定所述对象的所述位置基于所述对象距所述网络设备的距离的最佳最大似然(ML)估计和所述对象与所述网络设备的角度的最佳ML估计。
16.一种方法，包括：
基于网络设备的发射器天线与所述网络设备的第一接收器天线之间的第一距离、所述发射器天线与所述网络设备的第二接收器天线之间的第二距离、以及要由所述发射器天线发射的无线信号的发射功率，生成用于近似要由所述第一接收器天线和所述第二接收器天线从所述发射器天线接收的静态信号和反射信号的模型。
17.根据权利要求16所述的方法，其中生成所述模型包括：
基于所述第一距离、所述第二距离和所述发射功率，确定要由所述第一接收器天线和所述第二接收器天线接收的所述静态信号的近似幅度；以及
针对预定距离集合中的每个距离，基于所述发射功率确定要由所述第一接收器天线和所述第二接收器天线中的每个接收器天线接收的反射信号的近似幅度。
18.根据权利要求17所述的方法，其中确定要由所述第一接收器天线和所述第二接收器天线中的每个接收器天线接收的所述静态信号的所述近似幅度被确定如下：
Figure FDA0002226729400000051
Figure FDA0002226729400000052
其中as，m是要由所述第一接收器天线m接收的所述静态信号的近似幅度，ds，m是所述第一距离，as，n是要由所述第二接收器天线n接收的所述静态信号的近似幅度，ds，n是所述第二距离，Pt是所述发射功率，Gt是所述发射器天线的天线增益，以及Gr是所述接收器天线中的每个接收器天线的天线增益。
19.根据权利要求17所述的方法，其中确定要由所述第一接收器天线和所述第二接收器天线接收的所述反射信号的所述近似幅度被确定如下：
Figure FDA0002226729400000053
其中Pt是所述发射功率，Gt是所述发射器天线的天线增益，以及Gr是所述接收器天线中的每个接收器天线的天线增益，以及D是所述预定距离集合中的距离。
20.根据权利要求16所述的方法，其中生成所述模型包括：
针对要由所述第一接收器天线和所述第二接收器天线中的每个接收器天线接收的所述静态信号和所述反射信号的所述近似幅度中的每个近似幅度，确定要由所述第一接收器天线和由所述第二接收器天线接收的所述静态信号和所述反射信号的信道状态信息(CSI)的近似共轭乘积，如下：
Figure FDA0002226729400000061
其中H(m，n)是要由所述第一接收器天线和由所述第二接收器天线接收的所述静态信号和所述反射信号的CSI的所述近似共轭乘积，as，m是由所述第一接收器天线接收的所述静态信号的所述近似幅度，as，n是由所述第二接收器天线接收的所述静态信号的所述近似幅度，ds，m是所述第一距离，ds，n是所述第二距离，以及针对每个接收器天线k，
Figure FDA0002226729400000062
等于mod(2πdr，k，λ)。
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