CN111839521A - 一种基于双天线WiFi信号的人体呼吸监测方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于双天线WiFi信号的人体呼吸监测方法和装置，属于健康监测领域。包括：采集两路CSI信号；将两路CSI信号对应信道的子载波信号对应时刻进行相除，得到各子载波的复比值信号；对各子载波的复比值信号分别进行预处理，以去除噪声；分别计算预处理后的各子载波的复比值信号的频谱信号；获取各频谱信号在呼吸频率范围内的最大值幅值，挑选所有最大值中的最大的对应的子载波；挑选出的子载波最大值对应的频率点，为人体的呼吸频率。本发明通过分析两个不同天线接收到的CSI信号的复比值信号来获得这种周期性变化，进而分析判断人体的呼吸情况，不仅解决CSI相位误差问题，提高了呼吸频率检测精度，还可显著提高检测距离。

Description

一种基于双天线WiFi信号的人体呼吸监测方法和装置
技术领域
本发明属于健康监测领域，更具体地，涉及一种基于双天线WiFi信号的人体呼吸监测方法和装置。
背景技术
呼吸速率是一个人身体状况的重要指标，它是评估一个人的一般身体健康和识别各种疾病问题的基本组成部分。例如，当一个人在正常状态时，呼吸保持相对平稳，当情绪激动或发生剧烈运动时，呼吸模式发生显著改变。当一个人进入睡眠状态时，呼吸模式会发生改变。因此呼吸速率的监测可以应用于一个人的情绪判断，睡眠呼吸暂停的监测，临床病人尤其是哮喘病人的治疗，以及睡眠阶段的监测等。
传统的呼吸监测方法，需要患者佩戴专用的传感器，然而，这方法只能在有限的空间使用，并且设备昂贵。现如今，由于智能手机和可穿戴设备的遍及，我们可以在任何时间和地点使用这些设备来测量呼吸和心率，然而应用程序通常有较大的测量误差，并且可穿戴设备必须要与身体接触，具有侵入性。
为了克服这些问题，提出非侵入的呼吸检测。但是，非侵入式的呼吸监测则要么采用红外摄像头，会造成隐私泄漏的隐患；要么采用UWB射频方式等方法，但设备昂贵，部署不易，不适用。近年来，人们研究基于WiFi信号的人体呼吸监测方法。然而，由于呼吸中的人体起伏太过轻微，对WiFi信号的影响十分微弱，因而给检测带来挑战。现有的各种分析处理方法，容易受到环境其他扰动影响。
发明内容
针对现有技术的缺陷和改进需求，本发明提供了一种基于双天线WiFi信号的人体呼吸监测方法和装置，其目的在于提高呼吸检测精度，适用于远距离测量。
为实现上述目的，按照本发明的第一方面，提供了一种基于双天线WiFi信号的人体呼吸监测方法，该方法包括以下步骤：
S1.采集第一路CSI信号和第二路CSI信号，所述第一路CSI信号和第二路CSI信号由人体所处环境中的同一发射器发出、且被同一接收装置的不同天线接收；
S2.将第一路CSI信号和第二路CSI信号对应信道的子载波信号对应时刻进行相除，得到各信道子载波的复比值信号；
S3.对各子载波的复比值信号分别进行预处理，以去除环境引入的噪声和硬件引入的噪声；
S4.分别计算预处理后的各子载波的复比值信号的频谱信号；
S5.获取各子载波对应的频谱信号在呼吸频率范围内的最大值幅值，挑选所有最大值中的最大的对应的子载波；
S6.将挑选出的子载波最大值对应的频率点作为人体的呼吸频率。
具体地，步骤S2中，各信道子载波的复比值信号的计算公式如下：
Figure BDA0002535145420000021
其中，H1(f，t)、H2(f，t)分别为第一路CSI信号和第二路CSI信号。
优选地，通过低通滤波器滤除环境引入的高频噪声，通过中值滤波滤除由硬件引入的异常毛刺噪声。
优选地，步骤S4中，通过快速傅里叶变换得到频谱信号。
为实现上述目的，按照本发明的第二方面，提供了一种基于双天线WiFi信号的人体呼吸监测装置，该装置包括：
CSI采集模块，用于使用两根天线采集由人体所处环境中的同一发射器发出的第一路CSI信号和第二路CSI信号；
信号处理模块，用于将第一路CSI信号和第二路CSI信号对应信道的子载波信号对应时刻进行相除，得到各信道子载波的复比值信号；对各子载波的复比值信号分别进行预处理，以去除环境引入的噪声和硬件引入的噪声；
子载波挑选模块，用于分别计算预处理后的各子载波的复比值信号的频谱信号；获取各子载波对应的频谱信号在呼吸频率范围内的最大值幅值，挑选所有最大值中的最大的对应的子载波；
呼吸频率识别模块，用于将挑选出的子载波最大值对应的频率点作为人体的呼吸频率。
优选地，该人体呼吸监测装置还包括：显示模块，用于显示呼吸频率。
优选地，该人体呼吸监测装置还包括：数据存储，用于将呼吸频率存储到本地数据库；上传模块，用于将呼吸频率数据上传到健康相关的其他数据库。
优选地，该人体呼吸监测装置还包括：告警模块，用于在呼吸频率异常时，向被监测者或者被监测者的监护人员发出警报。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案，能够取得以下有益效果：
(1)针对人体在呼吸过程中，途经人体胸口反射的CSI信号会随胸口起伏而成周期性变化，本发明通过分析两个不同天线接收到的CSI信号的复比值信号来获得这种周期性变化，进而分析判断人体的呼吸情况，不仅解决了CSI相位误差问题，提高了呼吸频率检测精度，还可显著提高检测距离。
(2)本发明对各子载波的复比值信号分别进行预处理，以去除环境引入的噪声和硬件引入的噪声，得到更能体现人体真实呼吸的信号，进而提高人体呼吸检测精度。
附图说明
图1为本发明提供的一种基于双天线WiFi信号的人体呼吸监测装置布置图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
如图1所示，本发明提供了一种基于双天线WiFi信号的人体呼吸监测装置，所述装置有两根天线，该装置包括：
CSI(Channel State Information，信道状态信息)采集模块，用于采集由人体所处环境中的同一发射器发出的第一路CSI信号和第二路CSI信号。
本发明中，WiFi发射器即为布置在房间内的无线WiFi路由器，可以是市面上任意一种无线路由器，其有一根天线。呼吸监测装置不局限，本实施例中为装有5300网卡的电脑或者MinPC。发射器、呼吸监测装置、被监测的人体最好位于同一房间内，这三者优选位于同一中垂线上，人与发射器之间、人与监测装置之间的距离为1～7米。本实施例中，路由器和接收终端相距5～7米，人处于收发直线段附近0～6米。
CSI采集模块分别以较高频率(50Hz～100Hz)采集WiFi中的CSI信号，采集需要基于一定的时间窗口。每根天线(称为每路信号)采集到信号固定包含30个子载波，每一路子载波包含一个CSI信号。采集过程中，人尽量保持同一个姿势进行呼吸，这样监测效果更好。
信号处理模块，用于将第一路CSI信号和第二路CSI信号对应信道的子载波信号对应时刻进行相除，得到各信道子载波的复比值信号；对各子载波的复比值信号分别进行预处理，以去除环境引入的噪声和硬件引入的噪声。
环境噪声对呼吸信号有干扰，本发明使用低通滤波器去除。由于系统不是完全线性，硬件引起的噪声使得信号中存在异常值，无法代表真实的呼吸信号，本发明使用中值滤波器去除。
子载波挑选模块，用于分别计算预处理后的各子载波的复比值信号的频谱信号；获取各子载波对应的频谱信号在呼吸频率范围内的最大值幅值，挑选所有最大值中的最大的对应的子载波。
由于呼吸信号本来就是低频次只有0.2Hz～0.5Hz，当通过低通滤波后基本只剩下呼吸信号，而通过FFT变换后一般频谱只剩下频谱峰值。
呼吸频率识别模块，用于将挑选出的子载波最大值对应的频率点作为人体的呼吸频率。
由于人的呼吸一般是稳定的，因此，所有最大值中的最大的对应的子载波，将其对应的频率点作为人体的呼吸频率。
更进一步地，该人体呼吸监测装置还包括：显示模块，用于显示呼吸频率。
更进一步地，该人体呼吸监测装置还包括：数据存储，用于将呼吸频率存储到本地数据库；上传模块，用于将呼吸频率数据上传到健康相关的其他数据库。
更进一步地，该人体呼吸监测装置还包括：告警模块，用于在呼吸频率异常时，向被监测者或者被监测者的监护人员发出警报。
对应地，本发明提供了一种基于双天线WiFi信号的人体呼吸监测方法，该方法包括以下步骤：
步骤S1.采集第一路CSI信号和第二路CSI信号，所述第一路CSI信号和第二路CSI信号由人体所处环境中的同一发射器发出、且被同一接收装置的不同天线接收。
步骤S2.将第一路CSI信号和第二路CSI信号对应信道的子载波信号对应时刻进行相除，得到各信道子载波的复比值信号。
为了解决CSI相位误差问题，本发明采用将第一路CSI信号和第二路CSI信号对应信道的子载波信号对应时刻进行相除，得到各信道子载波的复比值信号，是呼吸信号的一种表示。
各信道子载波的复比值信号的计算公式如下：
Figure BDA0002535145420000061
其中，H1(f，t)、H2(f，t)分别为第一路CSI信号和第二路CSI信号。
步骤S3.对各子载波的复比值信号分别进行预处理，以去除环境引入的噪声和硬件引入的噪声。
优选地，通过低通滤波器滤除环境引入的高频噪声，通过中值滤波滤除由硬件引入的异常毛刺噪声。
步骤S4.分别计算预处理后的各子载波的复比值信号的频谱信号。
通过快速傅里叶变换得到频谱信号。
步骤S5.获取各子载波对应的频谱信号在呼吸频率范围内的最大值幅值，挑选所有最大值中的最大的对应的子载波。
步骤S6.将挑选出的子载波最大值对应的频率点作为人体的呼吸频率。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于双天线WiFi信号的人体呼吸监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1.采集第一路CSI信号和第二路CSI信号，所述第一路CSI信号和第二路CSI信号由人体所处环境中的同一发射器发出、且被同一接收装置的不同天线接收；
S2.将第一路CSI信号和第二路CSI信号对应信道的子载波信号对应时刻进行相除，得到各信道子载波的复比值信号；
S3.对各子载波的复比值信号分别进行预处理，以去除环境引入的噪声和硬件引入的噪声；
S4.分别计算预处理后的各子载波的复比值信号的频谱信号；
S5.获取各子载波对应的频谱信号在呼吸频率范围内的最大值幅值，挑选所有最大值中的最大的对应的子载波；
S6.将挑选出的子载波最大值对应的频率点作为人体的呼吸频率。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中，各信道子载波的复比值信号的计算公式如下：
Figure FDA0002535145410000011
其中，H1(f,t)、H2(f,t)分别为第一路CSI信号和第二路CSI信号，f表示子载波频率，t表示时间。
3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，步骤S3中，通过低通滤波器滤除环境引入的高频噪声，通过中值滤波滤除由硬件引入的异常毛刺噪声。
4.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，步骤S4中，通过快速傅里叶变换得到频谱信号。
5.一种基于双天线WiFi信号的人体呼吸监测装置，其特征在于，该装置包括：
CSI采集模块，用于使用两根天线采集由人体所处环境中的同一发射器发出的第一路CSI信号和第二路CSI信号；
信号处理模块，用于将第一路CSI信号和第二路CSI信号对应信道的子载波信号对应时刻进行相除，得到各信道子载波的复比值信号；对各子载波的复比值信号分别进行预处理，以去除环境引入的噪声和硬件引入的噪声；
子载波挑选模块，用于分别计算预处理后的各子载波的复比值信号的频谱信号；获取各子载波对应的频谱信号在呼吸频率范围内的最大值幅值，挑选所有最大值中的最大的对应的子载波；
呼吸频率识别模块，用于将挑选出的子载波最大值对应的频率点作为人体的呼吸频率。
6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，该人体呼吸监测装置还包括：显示模块，用于显示呼吸频率。
7.如权利要求5或6所述的装置，其特征在于，该人体呼吸监测装置还包括：数据存储，用于将呼吸频率存储到本地数据库；上传模块，用于将呼吸频率数据上传到健康相关的其他数据库。
8.如权利要求5至7任一项所述的装置，其特征在于，该人体呼吸监测装置还包括：告警模块，用于在呼吸频率异常时，向被监测者或者被监测者的监护人员发出警报。
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