CN111951434A - 超宽带智能感测系统和方法 - Google Patents

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Abstract

超宽带智能感测系统和方法。公开了一种系统和方法，其中可以通过选择用于发射一个或多个射频（RF）信号的一个或多个发射节点来确定操作状态。一个或多个接收节点可以接收所述一个或多个RF信号，所述一个或多个RF信号可以包括一个或多个信道状态数据。可以基于从所述一个或多个信道状态数据提取的一个或多个特征来确定操作状态。公开了另一种系统和方法，其中可以通过从至少一个发射节点发射射频（RF）信号来确定范围补偿值。所述一个或多个接收节点可以接收RF信号，并且可以使用该信号来估计信道状态数据。可以使用信道状态数据和指示所述至少一个发射节点的位置的定位值来确定范围补偿值。

Description

超宽带智能感测系统和方法
技术领域
下文总体上涉及可以提供增加的环境感知、安保和安全性的超宽带感测系统和方法。
背景技术
对于汽车应用而言，无钥匙进入系统提供远程访问，从而允许用户远程锁定或解锁车门的能力。例如，电子钥匙链（key fob）包括用于锁定/解锁车门的按钮。最近，汽车制造商已经开始引入被称为被动无钥匙系统（passive keyless system）的内容。被动无钥匙系统可以不需要按下按钮来锁定/解锁车门。被动无钥匙系统也可以不需要物理钥匙来启动车辆。取而代之，当电子钥匙链位于车辆附近或车辆内时，被动无钥匙系统可以允许执行这样的动作。
发明内容
公开了一种系统和方法，其中可以通过选择用于发射一个或多个射频（RF）信号的一个或多个发射节点来确定操作状态。然后，可以在一个或多个接收节点处接收一个或多个RF信号。一个或多个RF信号可以包括一个或多个信道状态数据。接收节点也可以从一个或多个接收信号估计信道状态数据。然后，可以基于从所述一个或多个信道状态数据提取的一个或多个特征来确定操作状态。
信道状态数据可以是与超宽带（UWB）信号相关联的信道脉冲响应（CIR）元数据。所述系统和方法然后可以可操作以通过计算在CIR元数据的第一路径与CIR元数据的峰值路径定位之间的差异来确定操作状态。预期的是，与对于视线操作状态相比，在第一路径与峰值路径之间的差异对于非视线操作状态可以是更大的。
信道状态数据可以是与超宽带（UWB）信号相关联的信道脉冲响应（CIR）数据。还预期的是，信道状态数据可以包括峰值定位、幅度或相位中的至少一个。所述系统和方法然后可以可操作以通过估计和关联在各种车辆状态和环境状态之下的CIR数据来确定操作状态。对于与预先确定的操作状态相匹配的给定状态而言，相关性可以是更高的。所述系统和方法还可以通过检测一个或多个CIR中的大改变来确定车辆内的突然用户活动。所述系统和方法还可以检测在无生命对象与用户之间或者在成人与儿童之间的差异。
所述系统和方法可以此外基于在所述一个或多个信道状态数据内检测到的反射模式来在第一用户与第二用户之间进行区分。最后，当确定了车辆未被占用并且车门被关闭和锁定并且用户被检测为在未被占用和锁定的车辆附近时，所述系统和方法可以激活入侵系统（例如，可听的警报）。所述系统和方法可以此外利用信道状态数据来调整在两个通信设备之间的估计距离。可以基于至少一个发射节点的已知或估计的定位值或位置区值或者感测到的环境条件来调整范围补偿值（range compensation value）。
例如，感测到的环境条件可以包括：车辆停放在第二车辆旁边，车辆停放在墙旁边，人类在车辆附近，在车辆内检测到无生命对象，在车辆内检测到人类，或者车辆位于任何其他外部对象附近。还预期的是，可以使用统计范围校正因子来调整范围补偿值，所述统计范围校正因子包括对于给定节点或对于车辆上的所有节点的所有可能情境。还预期的是，可以使用感测到的环境条件来估计范围补偿值。此外预期的是，可以基于信道状态数据与在机器学习训练过程期间获得的训练数据的相关性来调整范围补偿值。
在另一个实施例中，位于车辆内的节点可以向通信范围内的目标设备传送超宽带（UWB）信号。包括根据UWB信号计算的CIR数据的响应消息然后可以从该目标设备传送到该节点。该节点可以处理响应消息，以确定在根据接收的UWB信号计算的CIR与包括在响应消息内的CIR数据之间的相关性。如果该节点和该目标设备二者估计了建立通信链路真实性的类似CIR，则可以存在相关性。
还预期的是，位于车辆远处的目标设备可以向位于车辆内的节点传送超宽带（UWB）信号。然后，包括根据UWB信号计算的CIR数据的响应消息可以从该节点传送到该目标设备。该目标设备可以处理响应消息，以确定在根据接收的UWB信号计算的CIR与包括在响应消息内的CIR数据之间的相关性。再次，如果该目标设备和该节点二者估计了建立通信链路真实性的类似CIR，则可以存在相关性。
所述系统和方法可以此外包括使用快速傅立叶变换（FFT）算法和离散小波变换（DFT）算法来处理所述一个或多个信道状态数据。还可以使用一个或多个带通滤波算法对信道状态数据进行滤波，以允许检测用户心率、检测用户呼吸率、在无生命对象与用户之间进行区分或者在成人与儿童之间进行区分。此外，可以使用机器学习分类算法（例如，随机森林分类算法）来处理信道状态数据。
附图说明
图1是位于车辆内的超宽带（UWB）感测系统的说明性示例；
图2是由UWB系统所见的信道脉冲响应（CIR）信号的说明性示例；
图3是UWB信号的说明性示例；
图4是UWB系统的说明性操作图解；
图5A-5C是UWB系统操作的说明性示例；
图6是所接收的CIR的均方根能量的说明性曲线图；
图7是UWB系统操作图解的另一个示例；
图8是UWB系统操作图解的另一个示例；
图9是UWB系统可以采用的信号处理算法的说明性示例；以及，
图10是UWB系统操作图解的另一个示例。
具体实施方式
根据需要，本文中公开了详细的实施例；然而，将理解的是，所公开的实施例仅仅是示例性的，并且可以以各种形式以及可替换形式来被具体化。各图不一定是按比例的；一些特征可以被放大或最小化以示出特定部件的细节。因此，本文中公开的具体结构和功能细节不应被解释为限制性的，而仅仅被解释为对于教导本领域技术人员以不同方式采用本实施例的代表性基础。
随着无线技术方面的不断进步，人们现在使用任何数量的连接且个性化的服务。由于无线系统和服务的数量增加，因此制造商已经开始以不同于最初预期方式的方式利用这样的预先存在的系统和服务。例如，制造商已经开始利用射频（RF）收发机（诸如WiFi）来通过墙壁以及在关闭的门后面追踪移动的人类。使用WiFi来追踪人类移动与用以在电子设备之间传达数据的方式的最初用例大不相同。通过超过意图应用地利用预先存在的系统，制造商已经能够减少对于额外硬件的需求，这进而降低了成本、空间和/或提供了增加的功率节省。
在汽车应用中，用于某些功能的电子钥匙链变得更常见。例如，当用户位于车辆附近之内时，电子钥匙链可以用于自动解锁车门。或者当用户位于车辆内时，电子钥匙链可以允许用户使用下压按钮来启动车辆。为了执行这些功能，电子钥匙链将无线通信并执行认证过程。目前，汽车制造商可以依赖于两个类型的射频（RF）技术。对于被动进入系统（passive entry system，PES）和舒适进入（comfort entry go，CEG）应用，低频（LF）技术可以用于电子钥匙链的接近和定位。对于远程无钥匙进入，可以采用超高频（UHF）技术。然而，传统的LF和UHF技术对于附加的利用而言可能不充足。例如，传统的LF和UHF技术可能无法执行车辆内的用户的检测。作为结果，可能需要附加的系统来执行这样的功能。此外，LF和UHF系统被认为受制于安全性漏洞、包括“中继”攻击。存在对于提供一种单个系统的需要，所述单个系统可以操作以提供不仅仅是车辆进入和启动能力，并且存在对于提供一种系统的需要，所述系统可以以改进的安全性执行这样的功能。
如由美国专利申请No.16/042，397所公开的，超宽带（UWB）系统被公开并且可操作以执行诸如车辆进入（即无钥匙进入）之类的某些汽车功能，所述美国专利申请通过引用并入本文中。UWB技术可能比LF和UHF技术更优选，因为它可以提供更稳健的功能性和更改进的安全性能力。预期的是，UWB系统还可以能够提供增加的环境感知、安保和安全性应用。
图1图示了系统100，系统100可以包括位于车辆102周围各种位置处的节点110-136。节点110-136的数量和位置可以取决于期望的准确性、应用、性能和/或车辆102的制造和型号。例如，系统100可以包括一个或多个节点112，所述一个或多个节点112能够监测车辆102内和周围的感测区。放置可以允许系统100使用由节点110-124接收的信息来执行车辆102内部的特征以及使用由节点126-136接收的信息来执行车辆102外部的特征。例如，基于从节点126-136接收的信息，系统100可以检测到用户在车辆102附近之内，并且随后解锁车辆102的门。如果存在存储的用户简档，则系统100可以可操作以自动调整车辆座椅、调整后视镜、激活后视相机、将HVAC系统调整到期望的车舱温度、或者激活车舱中信息娱乐系统。
类似地，当系统100确定目标设备106在车辆102内时，节点110-124（即，内部节点）可以用于启动车辆102。系统100还可以可操作以执行以下功能：（1）检测车辆102的状态（例如，车辆102是未被占用还是被占用；或者门、窗或后备箱是否打开）；（2）监测车辆102内乘客的生命体征（例如，心率、呼吸率或用户情绪状态）；（3）确定车辆102的占用情况（即，计算车辆102内生物、人类和动物的数量）；（4）检测车辆附近的人类移动或活动；（5）当驾驶员/乘客接近（或离开）车辆102时检测占用情况；以及（6）在确保完全的隐私的同时检测车辆102中的入侵。
预期的是，由于自主（无人驾驶）车辆变得更普遍并且用户的安全感和幸福感变得更重要，因此这些特征中的一个或多个可以变得合期望。关于安全性，预期的是，系统100可以对“中继”攻击更稳健，因为采用了使用IEEE标准802.15.4-2015的定时信息。通过采用像IEEE 802.15.4-2015一样的UWB标准，预期的是，消息可以由节点110-136发送和接收，从而允许系统100推断有效用户不位于遏制中继攻击的车辆附近之内。
每个节点110-136可以包括处理器、存储器和收发机单元。存储器可以被配置成存储程序指令，所述程序指令当由处理器执行时使得节点110-136能够执行本文别处描述的各种操作，所述各种操作包括目标设备106（例如，电子钥匙链、智能电话或智能手表）的定位。存储器可以是能够存储由处理器可访问的信息的任何类型的设备，诸如有写能力的存储器、只读存储器或其他计算机可读介质。附加地，本领域普通技术人员将认识到，“处理器”可以包括处理数据、信号或其他信息的硬件系统、硬件机制或硬件部件。处理器可以包括具有中央处理单元、多个处理单元、用于实现功能的专用电路或另外的系统的系统。
节点110-136可以使用被配置成与目标设备106通信的超宽带收发机。但是节点110-136也可以包括被配置用于与其他电子设备通信的收发机，所述收发机包括发送通信信号和接收通信信号的能力。包括在节点110-136内的收发机可以包括被布置在阵列中的多个超宽带收发机和/或多个超宽带天线。节点110-136还可以允许节点110-136之间的无线或有线通信和/或与位于车辆内的一个或多个控制模块（例如，ECU、HVAC系统、安全性系统）或车辆102外部的一个或多个控制模块的通信。控制模块还可以包括处理器和存储器，所述处理器和存储器可操作以在控制模块与节点110-136之间接收、存储和传送信息。控制模块还可以可操作以基于从节点110-136接收的信息来控制车辆102内的各种系统（例如，HVAC系统）。
节点110-136可以可操作为收发机，以用于发送和接收UWB消息。节点110-136中的一个或多个可以周期性地传送（或闪烁）UWB消息。一个或多个节点110-136可以使用由给定接收机计算的信道脉冲响应（CIR）来执行基于UWB的汽车状态感测。例如，图2图示了节点110，该节点110传送可以由节点118接收的UWB消息。如所图示的，UWB消息可以在车辆102周围的各种点（由
Figure DEST_PATH_IMAGE001
示出）处被反射。
曲线图210图示了可以由节点118基于反射的UWB消息计算的CIR。如所示出的，用于
Figure 758450DEST_PATH_IMAGE002
的CIR可以具有最大的幅度和最小的时间延迟量，因为它未在车辆102内的任何点处被反射。相反，用于
Figure DEST_PATH_IMAGE003
的CIR可以具有最小幅度和最大延迟中的一个，因为它在被节点118接收之前被车辆102的后点（例如，后备箱）反射。
图3图示了可以由节点110-136传送的示例性UWB分组（消息）。UWB分组的前导码可以包括同步报头，所述同步报头可以是具有64、1024或4096符号长度的已知前导码序列，其后跟8或64符号长度的帧起始定界符（SFD）。19位物理报头（PHR）可以后跟SFD，并且包括用于成功分组解码的信息，所述信息诸如以下数据有效载荷的长度和数据速率。UWB符号（Ts）可以由多个窄脉冲组成，并且由前导码生成的脉冲可以用于当被节点110-136接收时计算CIR。所示出的示例性UWB符号包括码片序列{1，0，2，3}，并且四个示例性脉冲图示了+1、-1、-1和+1的极性。每个传送的UWB符号可以由如下等式1表示：
Figure 721595DEST_PATH_IMAGE004
（1）。
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE005
表示持续时间为Tp的UWB脉冲；Tf 可以是给定帧的持续时间（即，可以被划分成Nf 帧的符号）；
Figure 970174DEST_PATH_IMAGE006
标示极性码；cj标示跳跃序列；Tc是码片持续时间；并且Ep表示符号的能量。跳跃序列cj也可以是集合
Figure DEST_PATH_IMAGE007
的部分，其中Nh是跳跃时隙的数量（即，跳跃码可以确定脉冲在帧的Nh时隙内的位置）。
如关于图2所描述的，UWB消息在被给定节点接收之前可以跨多条路径无线行进。在给定节点（例如，节点122）处接收的、用于通过任何数量的不同路径被反射的给定UWB消息的信号可以由如下等式2表示：
Figure 693280DEST_PATH_IMAGE008
（2）。
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE009
和
Figure 55122DEST_PATH_IMAGE010
指代第一条路径的复杂衰减和飞行时间。包括在节点110-136内的UWB接收机可以利用图3所图示的已知前导码序列的周期性自相关特性来计算CIR。换言之，UWB接收机可以将接收到的信号与已知的前导码序列相关以计算信道脉冲（CIR），所述信道脉冲（CIR）由以下等式3表示：
Figure DEST_PATH_IMAGE011
（3）。
其中
Figure 471060DEST_PATH_IMAGE012
表示狄拉克德尔塔函数（Dirac delta function）。节点110-136可以通过利用汽车的不同状态可以不同地影响CIR的直觉，来使用该计算的CIR来标识汽车状态。
图4图示了系统100可以如何操作的流程图400。在步骤410处，系统100可以选择节点110-136中的一个作为发射机操作。步骤410的链路选择（即，节点选择）可以基于通过流程图400执行的校准过程来被预先确定。还预期的是，可以基于连接性（UWB分组递送速率）和接收到的分组的强度以及节点110-136的位置来选择发射节点。换言之，系统100可以确定节点110-136中的哪一个可操作以与彼此通信。
在步骤412处，系统100可以关于给定的RF模态操作，然后系统100可以使用所述给定的RF模态来确定给定的操作状态。例如，系统100可以对给定的RF信号特性（即，通信期间的信道信息）像CIR元数据一样进行操作，以确定给定的操作状态。CIR元数据可以提供诊断信息，系统100可以使用所述诊断信息来确定接收到的接收RF信号是在视线（LOS）还是非视线（NLOS）操作状态之下进行操作。预期的是，用于确定LOS或NLOS操作状态的RF信号可以包括UWB无线技术（例如，IEEE 802.15.4a）、WiFi（例如，802.11）、蓝牙无线技术（例如，802.15.1）或任何其他相当的RF技术。
系统100可以通过计算在CIR元数据的第一路径与CIR元数据的峰值路径定位之间的差异来确定LOS和NLOS操作状态。预期的是，与对于LOS操作状态相比，在第一路径与峰值路径之间的差异对于NLOS条件可以是更大的。系统100还可以评估CIR元数据的置信水平，以确定是否存在LOS或NLOS操作状态。还预期的是，系统100可以使用CIR元数据来评估未检测到的早期路径的可能性，以确定是否存在LOS或NLOS条件。
预期的是，系统100可以单独使用CIR元数据（即，第一路径和峰值路径指标、NLOS估计的概率、置信水平或未检测到早期路径的可能性）中的任何一个来确定NLOS或LOS操作状态。还预期的是，系统100可以组合CIR元数据中的一个或多个，以更准确地确定是否存在LOS或NLOS操作状态。
系统100还可以被编程为单独使用节点110-136或者与其他感测系统（例如，相机系统、超声波系统、雷达系统）相组合来检测或推断各种操作状态。例如，系统100可以可操作以基于车辆102周围的环境来执行自适应估计的范围补偿。在传统的无钥匙系统中，LF和UHF信号可以用于目标接入设备（电子钥匙链或电话）的定位（即，估计定位）。使用已知的无钥匙系统进行定位可能需要利用位于车辆内的相应LF/UHF节点对目标设备进行距离估计。
在步骤414处，系统100可以应用信号处理算法来增加所接收的每个RF信号的分辨率。预期的是，步骤414可以是可选的，并且给定的应用可能不需要信号处理算法。例如，系统100可以通过在频域中进行插值和上采样来增加所计算的CIR的分辨率，以帮助准确的对准和特征提取。如果节点110传送闪烁，则节点112-136可以作为锚操作来接收和计算相关联的CIR。对于1 GHz的采样频率，每个CIR抽头可以相隔1纳秒。可以通过上采样过程来增加CIR的分辨率，其中系统100可以使接收到的响应来仿真原始模拟波形。通过执行上采样过程，系统100可以能够更准确地对准由给定节点接收的每个CIR。
在步骤416处，系统100可以应用机器学习算法来协助确定操作状态。预期的是，机器学习算法可以采用像线性分类器、支持向量机、决策树、增强树、随机森林、神经网络或最近邻一样的已知的机器学习分类算法。
在步骤418处，系统100可以确定给定的操作状态。再次，预期的是，系统100可以仅基于在步骤412中接收的信道状态提取数据来确定给定的操作状态。或者在步骤414和步骤416处，系统100可以通过此外应用信号处理或机器学习算法来确定给定的操作状态。
例如，图5A图示了节点110、130和134可以如何传送和接收CIR元数据。这里，系统100可以确定车辆102在其中不存在障碍物的初始静态状态下运行，因为CIR在LOS条件之下进行操作。换言之，系统100可以确定由节点110、130和134接收的CIR响应时间指示不存在障碍物。
在图5B所图示的示例中，节点110、130和134再次传送和接收CIR元数据。然而，在该示例中，障碍物（例如，驾驶员）可以坐在前驾驶员座椅中。系统100可以基于反射的CIR1212和1214确定存在NLOS操作状态，因为人员坐在前驾驶员座椅中。
图5C再次图示了节点110、130和134传送和接收CIR元数据。在该示例中，系统100可以再次确定存在NLOS操作状态，因为存在位于车辆102附近的障碍物1214。
图6是示例性曲线图600，其图示了可以在各种操作状态期间由节点110传送并且由节点134接收的CIR的均方根能量。图6图示了系统100可以如何处理CIR元数据以确定存在LOS或NLOS操作状态的示例。参考图6，系统100可以使用在0 - 1000之间的CIR RMSE模式来确定车辆102在没有障碍物的静态状态下进行操作。对于在1000 - 2000之间的CIR RMSE模式，系统100可以确定人员可能位于车辆102外部大约5厘米处。对于在2500 - 3500之间的CIR RMSE模式，系统100可以确定人员可能位于车辆102外部大约100厘米处。对于在3500- 4500之间的CIR RMSE模式，系统100可以确定车辆102的前门是打开的。对于在4500 -5500之间的CIR RMSE模式，系统100可以确定人员坐在车辆102内。
再次，系统100还可以使用机器学习分类算法的结果来确定给定的操作状态。例如，系统100可以使用CIR指标和幅度来确定在第一路径、峰值路径和比第一路径更早的一个或多个可测量峰值之间的中间峰值。除了在步骤418期间应用的决策算法之外，系统100然后可以使用机器学习分类算法（例如，随机森林）来确定CIR元数据，所述CIR元数据指示由于来自远处障碍物的反射或严重衰减的直接路径而存在LOS或NLOS操作状态。
还预期的是，由于环境的性质，传统系统可能不可操作以准确地估计目标设备的距离。例如，如果车辆102停放在车辆周围有墙的车库中，则传统系统可能不能准确地提供准确的距离估计。系统100可以可操作以基于环境提供优于传统系统的改进的估计范围补偿。例如，可以使用范围补偿方法，其中节点110-136可以在初始静态情形下估计范围，并且将静态范围估计与已知的值进行比较。系统100可以能够提供这样的比较，因为节点110-136是静态的，并且它们之间的范围将是恒定的并且可以被预先确定。
例如，图7图示了系统100可以如何提供自适应范围补偿的流程图700。如步骤710所图示的，在校准过程期间可以使用链路选择来计算两个节点（例如，节点110和122）之间的范围。可以将计算的范围与实际范围进行比较，以确定用于给定链路（例如，节点110）的基本范围补偿因子。在步骤718、步骤720和步骤722处，系统100可以此外执行信道状态提取、信号处理或像关于步骤412、步骤414和步骤416描述的机器学习算法一样的机器学习算法。预期的是，在校准过程期间，步骤716-720可以是可选的，并且可以取决于由系统100使用的节点的数量和位置来采用步骤716-720。
一旦校准过程完成，步骤712就可以执行运行时链路选择过程，其中对于给定的链路对（例如，节点110和122），系统100可以计算运行时范围补偿因子。预期的是，在步骤714处，系统100可以使用诸如CIR信号强度（即，RF信号的信号强度）或完整的CIR之类的在信道状态提取期间接收或计算的信息来计算范围补偿因子。步骤718可以此外采用信号处理，所述信号处理可以包括CIR数据的互相关或在CIR数据或CIR元数据之间的均方根估计（RMSE）。系统100可以此外使用步骤720来使用像随机森林分类算法一样的机器学习分类算法来确定范围补偿因子。再次预期的是，在运行时期间，范围补偿因子可以已经被预先确定，并且步骤716-720可以是可选的。
预期的是，用于接收机节点（例如，节点110）的范围补偿因子可以被计算为在发射机节点（例如节点112-136）的子集之上的中值或模式补偿因子。预期的是，发射机节点（例如节点112-136）的子集可以包括用于给定接收机节点（例如节点110）的所有可能的链路。还预期的是，对于给定的接收机节点（例如，节点110），仅发射机节点（例如节点112-136）的小子集可以包括所有可能的链路。例如，发射节点（例如，节点110）可以具有仅与内部接收机节点（例如，节点112-124）或外部接收机节点（例如，节点126-136）的链路。或者发射节点（例如，节点110）可以具有与目标设备106的活动链路。
再次，由步骤714-718采用的信道提取和信号处理可以是可选的，并且可以简单地由系统100通过将默认范围除以运行时范围来计算范围补偿因子。当不采用信道状态提取和信号处理时，系统100可以可操作以在运行时期间计算所有链路（例如，节点112-136）之间的范围估计。预期的是，在运行时期间执行这样的计算可能导致系统100增加的时延和功耗。但是，还预期的是，在所有链路上操作的这样的运行时计算可以是合期望的，因为主发射节点（例如，节点110）可以正在接收由接收节点或从节点（例如，节点112-136）传送的所有CIR数据和元数据。此外预期的是，流程图700可以提供目标接入设备的改进的定位。
系统100还可以使用计算的范围误差来确定用于每个节点110-136的初始补偿因子。预期的是，补偿因子可能受到环境影响，并且系统100可以利用上述射频感测算法来确定反射的类型，并且相应地导出补偿因子。此外预期的是，还可以使用在给定节点对之间（例如，在节点110与节点124之间）的CIR RMSE来确定补偿因子。
系统100还可以可操作以基于所确定的操作状态来激活入侵模型。如上面所解释的，系统100可操作以确定几个操作状态（例如，门开窗开，人进入内部）。系统100可以使用这些操作状态中的每一个来开发入侵模型。系统100可以可操作以包括检测任何操作状态改变或模式的入侵模式。例如，系统100可以在车辆102被停放、门和窗被关闭并且没有人员坐在车辆102内时激活入侵模式。并且如果人员位于车辆102附近（例如，大约1英尺），则系统100可以激活入侵系统（例如，通过激活可听的嘟嘟声）作为警告。系统100可以激活可听的警告，因为接近或站在车辆102附近的人员没有握住目标设备106。系统100可以此外可操作以向车辆的所有者通知一个身份不明的人员站在车辆102附近。系统100可以向所有者的目标设备106（例如，经由文本消息、移动电话应用或向电子钥匙链）提供这样的警告。在其中系统100（例如通过检测目标设备106正在接近车辆102）确定了所有者可能正在接近车辆102的情形下，这样的提前警告可以是合期望的。
图8图示了可以用于入侵模式的流程图800。如步骤810-818所示出的，系统100可以采用链路选择、信道状态提取、信号处理、机器学习和操作状态确定。预期的是，步骤810-818可以像关于流程图400描述的步骤410-418一样操作。然而，还预期的是，系统100可以可操作以单独使用链路选择来提供入侵模式。
然而，此外预期的是，系统100可以包括附加的链路选择和信道状态提取。如果添加了附加的链路，则系统100可以一起处理所有附加链路的信道状态信息，以开发关于多个操作状态的机器学习模型。附加的链路可以向系统100提供确定单个操作状态或多个操作状态的能力。例如，系统100可以能够确定：车辆102被锁定并且车辆102内存在用户。
系统100还可以可操作以检测（1）车辆102内的用户占用情况；和（2）用户在车辆102内的位置。在检测到车辆102内的用户占用时，系统100可以激活附加的车辆系统（例如，HVAC或信息娱乐系统、前排乘客安全气囊系统），以提供更好的用户体验和安保。例如，系统100可以检测后排座椅何时被占用，并且如果用户在车辆102处于运动中时尚未系安全带，则系统100可以提供可听的警告。附加地，系统100可以基于坐在车辆102内的用户数量进行某些气候控制设置。预期的是，可以使用流程图800来完成占用情况和位置检测。因此，可以使用单个链路选择来完成占用情况和位置检测。或者占用情况和位置检测可以使用附加的链路选择和信道状态提取，使得系统100可以检测多个不同的操作状态。
系统100还可以可操作以检测车辆102内的人类活动。例如，节点110-124（即，内部节点）可以用于检测车辆102内的突然的人类骚动或活动。系统100可以能够进行这样的检测，因为突然的移动可能具有对由节点110-124接收的CIR的较大影响。例如，用户可能被食物噎住并且做出极端和突然的手臂移动。如果系统100确定车辆102内没有其他用户，则系统100可以检测到突然的移动并且推断应该联系紧急服务。这样的人类活动检测对于在自主车辆中使用而言也是有利的，在自主车辆中，用户可能不主动地关注车辆操作或周围环境。
预期的是，可以使用流程图800来完成人类活动检测。因此，可以使用单个链路选择来完成占用情况和位置检测。或者人类活动检测也可以使用附加的链路选择和信道状态提取，使得系统100可以检测多个不同的操作状态。
系统100还可以可操作以监测车辆102内用户的生命体征。例如，系统100可以能够确定乘客的呼吸和心率，因为节点110-136可以在较高的定时分辨率（例如，200皮秒）下操作。系统100可以可操作以此外使用生命体征信息来用于检测人类情绪。使用任何数量的生命体征参数，系统100可以能够检测医疗紧急情形、安保用例（例如在其建立时确定人类突发/暴力反应）或者增强的用户体验设置（例如，控制音乐/温度/仪表板灯）。系统100可以此外使用所监测的生命体征信息来在用户与无生命对象（例如，购物袋或盒子）之间进行区分。还预期的是，节点110-136可以在甚至更高的定时分辨率（例如，100皮秒）下操作，使得系统100可以能够在车辆内存在的成人与儿童之间进行区分。由于在成人与儿童之间的呼吸率、心率和移动之间的差异，系统100可以可操作以进行该区分。
预期的是，流程图800也可以用于对生命体征监测进行检测。系统100可以再次包括单个链路选择或多于一个链路选择，以提供可以用于确定用户的生命体征的数据。可以用各种算法对信号处理进行编程，以便基于所接收的CIR数据确定呼吸率和心率。例如，图9图示了信号处理可以采用的各种算法。如所示出的，信号处理可以使用快速傅立叶变换（FFT）和/或离散小波变换（DWT）算法来处理CIR数据。步骤814此外可以可操作以包括呼吸率带通滤波器、心率带通滤波器和心率变异性（HRV）带通滤波器。情绪检测算法可以接收并且进一步处理由步骤830-834接收的数据。
系统100此外可以可操作以在车辆102的不同用户之间进行区分。例如，第一用户可以在握住目标设备106时接近车辆102。使用由走向车辆102的第一用户引入的反射，系统100可以能够从与其他用户相关联的其他存储的简档中标识第一用户。系统100可以能够通过存储和分析某些参数来执行这样的用户标识，所述某些参数可以包括用户的独特的行走风格或用户的身体尺寸。系统100可以将由节点110-136接收的独特反射模式与存储的用户简档进行比较，以进行这样的标识。
预期的是，可以使用流程图800来完成用户区分。因此，可以使用单个链路选择来完成占用情况和位置检测。或者用户区分也可以使用附加的链路选择和信道状态提取，使得系统100可以检测多个不同的操作状态。还预期的是，步骤818可以预编程和使用几个注册用户来用于检测不同的用户。
系统100此外可以可操作以提供对车辆102周围环境的增加的感知。再次，系统100可以可操作以确定车辆102是否位于停车场中，或者车辆102是否停放在另一车辆旁边（例如，图5C）。系统100可以可操作以处理接收到的信息，从而通过根据周围多径分布调整范围估计来增强接入控制系统的准确性。
预期的是，可以使用流程图800来完成环境感知。因此，可以使用单个链路选择来完成环境感知。或者环境感知也可以使用附加的链路选择和信道状态提取，使得系统100可以检测多个不同的操作状态。还预期的是，环境感知可以有可能更多地依赖于外部节点（即节点126-136）并且更少地依赖于内部节点（即节点110-124）。
如上面所提及的，系统100还可以针对中继攻击提供增强的安全性。系统100可以提供这样的增加的安全性，因为由节点110-136接收的CIR模式可以与由目标设备106接收的CIR模式相匹配。系统100可以可操作以确定在所接收的CIR模式之间的高的互相关性，以建立通信对的真实性。
图10图示了可以用于针对中继攻击的增强的安全性的流程图1000。在步骤1010处，第一链路选择可以将CIR数据从目标设备106传送到节点110-136中的一个。在步骤1020处，第二链路可以从节点110-136中的一个向目标设备106传送CIR数据。预期的是，在节点110-136中的一个与目标设备106之间的信道状态信息可以被匹配，以确保不存在位于节点110-136与目标设备106中间的另一个设备。例如，节点110可以向目标设备106发送消息；并且目标设备106可以用对应的消息连同从节点110接收的消息的CIR数据一起回复给节点110。节点110然后可以将接收到的数据与从目标设备106获得的CIR数据相关联。预期的是，在节点110与目标设备106之间的消息交换可以在1毫秒内发生。还预期的是，当在节点110与目标设备106中间不存在附加的设备时，信道可以是静止的，从而导致在两个CIR之间的高的相关性。系统100可以检测另一个设备何时在中间，因为由目标设备106和节点110检测到的CIR可能不同，从而导致较低的相关性。还预期的是，在步骤1012-1018和步骤1022处执行的信道状态提取、信号处理、机器学习算法和操作状态决策可以像上述步骤412-418一样操作。
本文中公开的过程、方法或算法可以被可递送到处理设备、控制器或计算机/由处理设备、控制器或计算机实现，所述处理设备、控制器或计算机可以包括任何现有的可编程电子控制单元或专用的电子控制单元。类似地，所述过程、方法或算法可以以许多形式存储为可由控制器或计算机执行的数据、逻辑和指令，其包括但不限于：永久存储在诸如ROM设备之类的不可写存储介质上的信息和可替换地存储在诸如软盘、磁带、CD、RAM设备和其他磁性和光学介质之类的可写存储介质上的信息。所述过程、方法或算法也可以在软件可执行对象中被实现。可替换地，可以使用合适的硬件部件——诸如专用集成电路（ASIC）、现场可编程门阵列（FPGA）、状态机、控制器或其他硬件部件或设备或者硬件、软件和固件部件的组合——来整体或部分地具体化所述过程、方法或算法。
以下申请与本申请相关：于2019年3月29日提交的美国专利申请序列号No.16/368，994。所标识的申请通过引用以其整体并入本文中。
虽然上面描述了示例性实施例，但是不意图这些实施例描述本发明的所有可能形式。相反，在说明书中使用的词语是描述性的词语，而不是限制性的词语，并且将理解的是，可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种改变。附加地，各种实现实施例的特征可以被组合以形成本发明的另外实施例。

Claims (20)

1.一种确定操作状态的方法，所述方法包括：
选择用于发射一个或多个射频（RF）信号的一个或多个发射节点；
在一个或多个接收节点处接收所述一个或多个RF信号，其中所述一个或多个RF信号包括一个或多个信道状态数据；和
基于从所述一个或多个信道状态数据提取的一个或多个特征来确定操作状态。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述一个或多个信道状态数据包括信道脉冲响应（CIR）。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述一个或多个信道状态数据包括RF信号的信号强度。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个信道状态数据包括峰值定位、幅度或相位中的至少一个。
5.根据权利要求1所述的方法此外包括：
使用快速傅立叶变换（FFT）算法和离散小波变换（DFT）算法处理所述一个或多个信道状态数据；
使用一个或多个带通滤波算法对所述一个或多个信道状态数据进行滤波；和
检测用户心率、用户呼吸率或用户情绪状态。
6.根据权利要求1所述的方法，其中确定操作状态此外包括：估计车辆内的生物的数量。
7.根据权利要求1所述的方法，其中确定操作状态此外包括：在无生命对象与人类之间进行区分。
8.根据权利要求1所述的方法，其中确定操作状态此外包括：在成人与儿童之间进行区分。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述一个或多个信道状态数据可以包括一个或多个信道脉冲响应（CIR）；以及通过检测在所述一个或多个信道脉冲响应中的改变来确定车辆内的突然用户活动。
10.根据权利要求1所述的方法，其中确定操作状态此外包括：基于在所述一个或多个信道状态数据内检测到的反射模式来在第一用户与第二用户之间进行区分。
11.根据权利要求1所述的方法，其中确定操作状态此外包括：检测车辆中的入侵。
12.根据权利要求1所述的方法此外包括：
通过使用机器学习分类算法处理所述一个或多个信道状态数据来确定操作状态。
13.根据权利要求1所述的方法，其中位于车辆内的所述一个或多个发射节点发射超宽带（UWB）信号；其中所述一个或多个接收节点包括位于车辆外部以接收UWB信号的目标设备；从目标设备向所述一个或多个发射节点传送响应消息，其中所述响应消息包括根据UWB信号计算的第一CIR数据；以及基于包括在响应消息内的第一CIR数据与根据响应消息计算的第二CIR数据之间的相关性，确定在所述一个或多个发射节点与所述一个或多个接收节点之间的真实性。
14.根据权利要求1所述的方法，其中，所述一个或多个发射节点包括位于车辆外部的、传送超宽带（UWB）信号的目标设备；其中位于车辆内的所述一个或多个接收节点接收UWB信号；从所述一个或多个接收节点向目标设备传送响应消息，其中所述响应消息包括根据UWB信号计算的第一CIR数据；以及基于包括在响应消息内的第一CIR数据与根据响应消息计算的第二CIR数据之间的相关性，确定在所述一个或多个发射节点与所述一个或多个接收节点之间的真实性。
15.一种确定范围补偿值的方法，所述方法包括：
从至少一个发射节点发射射频（RF）信号；
在一个或多个接收节点处接收RF信号；
从RF信号估计信道状态数据；
接收指示所述至少一个发射节点的位置的定位值；和
使用信道状态数据和定位值确定范围补偿值。
16.根据权利要求15所述的方法，其中信道状态数据包括RF信号的CIR。
17.根据权利要求15所述的方法，计算用于至少一个接收节点的统计范围校正因子；以及使用统计范围校正因子来调整估计范围。
18.根据权利要求15所述的方法，其中，使用感测的环境条件来估计范围补偿值。
19.根据权利要求15所述的方法，其中基于信道状态数据与在机器学习训练过程期间获得的训练数据的相关性来调整范围补偿值。
20.一种可操作以确定操作状态的系统，所述系统包括：
一个或多个发射节点，其可操作以发射一个或多个射频（RF）信号；
一个或多个接收节点，其可操作以接收所述一个或多个RF信号，其中所述一个或多个RF信号包括一个或多个信道状态数据；和
控制器，其与所述一个或多个发射节点和接收节点进行通信，其中所述控制器可操作用于：
接收所述一个或多个RF信号；和
基于从所述一个或多个信道状态数据提取的一个或多个特征来确定操作状态。
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