CN112272406A - 一种基于多普勒频移提取的船舶驾驶人员巡逻检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于多普勒频移提取的船舶驾驶人员巡逻检测方法，包括：搭建WiFi发射和接收系统；对WiFi接收机进行改造，改造后的WiFi接收机采集整个船舶驾驶室内的WiFi信号并提取WiFi信号中的多普勒频移分量；根据提取的多普勒频移分量，判断船舶驾驶人员的运动行为。本发明利用已有的WiFi设备，仅对其中的接收机进行改造，便于多普勒频移分量的提取，保留了WiFi设备的通信功能，系统搭建成本低，且不需要被测人员携带其他设备；此外，相较于现有技术基于WiFi信号中CSI信号的提取进行人员识别的方式，本发明利用改造后的接收机接收并提取WiFi信号中的多普勒频移分量，对于只有几赫兹的人体运动导致的多普勒频移均能检测，分辨率高，检测精度高。

Description

一种基于多普勒频移提取的船舶驾驶人员巡逻检测方法

技术领域

本发明涉及模式识别技术领域，尤其涉及船舶驾驶人员行为识别和感知的方法，具体为一种基于多普勒频移提取的船舶驾驶人员巡逻检测方法。

背景技术

船舶航行安全一直以来都是人们关注的热点问题，研究表明许多航行事故的发生都是由于船舶驾驶员没有认真履行驾驶员值班规则，疲劳驾驶、疏忽驾驶所造成的。现有的驾驶员巡逻检测方法具有以下缺点：

1.现有技术使用RSSI(信号到达强度)只能粗粒度识别是否有人员进入船舶驾驶室内，由于RSSI由发射信号和接收信号的功率变化得出，因此只能反应出信号在传播过程中的衰落程度，而无法对人员的具体行为进行识别和感知，不能识别船舶驾驶室人员的动作行为。

2.现有技术借助Intel 5300网卡提取WiFi的CSI(信道状态信息)进行船舶驾驶室人员行为感知，而Intel 5300网卡只能提取30个子载波上的CSI值，识别精度较低。

3.现有的提取多普勒频移进行行为识别通常在FMCW上进行，FMCW并不具备通信功能，并且对带宽要求较高，搭建成本较高。

4.现有的船舶驾驶人员定位识别系统要求被测人员携带特制设备。

经检索发现，公开号为CN109474890A的中国专利于2019年3月15日公开了一种基于WiFi多普勒频移的室内目标被动跟踪方法，具体包括：首先，利用WiFi信号子载波的信道状态信息(Channel State Information,CSI)幅值计算出离散系数，然后将其作为检测参数，并利用假设检验实现无源目标的检测；其次，对CSI进行短时傅里叶变换，得到信号的空间谱，从中提取多普勒频移值和对应的功率值，将功率值对应的时间序列作为目标移动方向标志判别特征；然后，根据对数衰减模型设计参考序列，利用动态时间规整(DynamicTime Warping,DTW)进行序列匹配，识别出无源目标移动趋势；最后，根据多普勒频移与目标移动的几何关系估计出无源目标的移动速度，进而实现目标跟踪。该专利申请利用WiFi设备中的CSI信号进行船舶驾驶室人员行为感知，依据现有的基于CSI信号的识别技术，其识别精度较低。

公开号CN110958568A的中国专利于2020年4月3日公开了一种基于WiFi的船舶驾驶室人员值班行为识别方法，包括以下步骤：A、部署设备采集整个船舶驾驶室内的CSI信号；B、对采集的CSI信号进行滤波处理；C、对滤波后的CSI信号进行多径去除；D、利用主成分分析对去除多径后的CSI信号进行降维处理；E、提取一个滑动窗口W内连续的CSI信号，分析其时域和频域信息，计算出在该信息下每种行为的统计特征；F、对计算所得的行为统计特征，利用隐马尔可夫模型进行分类判别，识别其状态行为；G、构建异常状态检测器，检测出驾驶室人员值班异常状态行为。该专利申请同样是利用CSI信号进行行为识别，具有识别精度较低的问题。

因此，有必要提出一种船舶驾驶人员巡逻检测方法，既能精确识别目标人员的动作，对船舶驾驶人员是否按照规定定期巡逻和瞭望进行检测，又可以节约系统搭建成本，并且无需被测人员携带任何设备。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本发明提供一种基于多普勒频移提取的船舶驾驶人员巡逻检测方法，该方法能够准确检测船舶驾驶人员的巡逻行为，提升船舶驾驶的安全性和规范性。

本发明是通过以下技术方案予以实现的：

一种基于多普勒频移提取的船舶驾驶人员巡逻检测方法，包括：

搭建WiFi发射和接收系统；

对WiFi接收机进行改造，改造后的WiFi接收机采集整个船舶驾驶室内的WiFi信号并提取WiFi信号中的多普勒频移分量；

根据提取的多普勒频移分量，判断船舶驾驶人员的运动行为。

上述技术方案中，利用已有的WiFi设备，仅对其中的接收机进行改造，便于多普勒频移分量的提取，保留了WiFi设备的通信功能，系统搭建成本低，且不需要被测人员携带其他设备；此外，相较于现有技术基于WiFi信号中CSI信号的提取进行人员识别的方式，该技术方案利用改造后的接收机接收并提取WiFi信号中的多普勒频移分量，对于只有几赫兹的人体运动导致的多普勒频移均能检测，分辨率高，检测精度高。

作为进一步的技术方案，对WiFi接收机进行改造进一步包括：使改造后的WiFi接收机对接收到的信号直接进行解码。对接收到的信号不经过信道均衡而直接进行解码，可以保留原始的信号衰落、多径效应及多普勒频移信息，提高检测精度。

作为进一步的技术方案，该方法进一步包括：

对接收到的OFDM符号进行FFT变换；

对FFT变换后的OFDM符号进行直接解码；

对解码后的OFDM符号进行数据均衡；

将所有的OFDM符号转化为第一个OFDM符号，进行IFFT变换；

对连续的多个相同的OFDM符号执行大型FFT变换；

基于变换结果绘制OFDM符号的时频谱图。

接收机接收到的信号经过数据包检测、同步和信道估计后，经FFT变化后直接对已调制数据进行解码，保留信号的原始衰落信息、多径效应及多普勒频移信息；解码的信号经数据均衡器均衡、IFFT变换、大型FFT变换后，将宽的子载波转化为窄脉冲，建立时频谱图，从中分辨出由人体运动导致的多普勒频移。

作为进一步的技术方案，该方法进一步包括：

当时频谱图为一条直线时，表示船舶驾驶室无人活动；

当时频谱图显示正向的多普勒频移分量时，表示驾驶人员进入船舶驾驶室；

当时频谱图显示负向的多普勒频移分量时，表示驾驶人员离开船舶驾驶室。

该技术方案中，当驾驶室无人活动时，系统不会检测到多普勒频移，时频谱图为一条直线，当有人进入驾驶室、即接近WiFi收发系统时，系统会检测到正向的多普勒频移，时频谱图会显示出现正向的分量，此时认为驾驶室有人进入。同样，当驾驶室人员离开驾驶室时，即远离WiFi接收机，系统会检测到负向的多普勒频移，并且当驾驶人员离开后，系统不再检测到多普勒频移，此时认为驾驶室人员离开驾驶室。

进一步地，当时频谱图显示负向的多普勒频移分量，且在该负向的多普勒频移分量显示后，时频谱图不再检测到多普勒频移分量，则表示驾驶人员已离开船舶驾驶室。

作为进一步的技术方案，该方法进一步包括：

当驾驶人员进行船舶驾驶室后，时频谱图进行正向分量和负向分量的交替显示，则表示驾驶人员在船舶驾驶室内巡逻走动；

当驾驶人员进行船舶驾驶室后，时频谱图没有多普勒频移分量的显示，则表示驾驶人员在船舶驾驶室内静止不动。

该技术方案中，当船舶驾驶人员在驾驶室巡逻时，会不断走动，此时会交替产生正向和负向的多普勒频移，可由时频谱图可以显示交替出现的正向和负向的频率分量，可以认为驾驶人员在船舱内反复走动，即为正常的值班巡逻状态，当船舶驾驶人员停止走动并瞭望时，不在产生多普勒频移，此时时频谱图上没有多普勒频率分量，认为船舶驾驶人员停止走动。

作为进一步的技术方案，WiFi发射和接收系统包括安装GNU Radio软件的电脑和USRP设备各两台；该系统采用IEEE802.11a协议进行通信。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

(1)本发明利用已有的WiFi设备，仅对其中的接收机进行改造，便于多普勒频移分量的提取，保留了WiFi设备的通信功能，系统搭建成本低，且不需要被测人员携带其他设备；此外，相较于现有技术基于WiFi信号中CSI信号的提取进行人员识别的方式，该技术方案利用改造后的接收机接收并提取WiFi信号中的多普勒频移分量，改造后的接收机保留了信号的原始信息，使得多普勒频移分量的提取精度高，对于只有几赫兹的人体运动导致的多普勒频移均能检测，分辨率高，检测精度高。

(2)本发明利用人体运动导致的多普勒频移进行驾驶人员的巡逻行为检测，能够准确捕捉驾驶人员进入预定区域后的行为动作，相较于现有技术基于视频监控的方式而言，本发明更适用于船舶敏感区域入侵检测。

附图说明

图1为根据本发明实施例的基于多普勒频移提取的船舶驾驶人员巡逻检测方法的WiFi接收系统的示意图；

图2为根据本发明实施例的基于多普勒频移提取的船舶驾驶人员巡逻检测方法的检测设备布设示意图。

具体实施方式

以下将结合附图对本发明各实施例的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述发实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施例，都属于本发明所保护的范围。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接或可以相互通讯；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

本发明提供一种基于多普勒频移提取的船舶驾驶人员巡逻检测方法，该方法首先提取船舶驾驶人员移动以及其他动作行为导致的WiFi信号多普勒频移，依据人员不同行为产生的多普勒频移进行船舶驾驶人员的行为感知，检测船舶驾驶人员是否有在驾驶室巡逻瞭望。本发明通过对船舶驾驶人员行为识别和感知，对船舶驾驶人员是否按照规定定期进行巡逻和瞭望进行感知并判断，提升船舶驾驶的安全性和规范性。

一种基于多普勒频移提取的船舶驾驶人员巡逻检测方法，包括步骤如下：

1.如图1所示，设计实现WiFi发射和接受机的仿真系统并将其设置在船舶驾驶室内，并对接收机进行改造使其能够提取由于人员移动导致的WiFi信号的多普勒频移，而人员不同的运动行为会导致不同的多普勒频移模式，根据不同的多普勒频移模式，判断船舶驾驶人员的运动行为，进而判断驾驶人员是否按规定定期进行巡逻和瞭望。

信号传输过程中会有很多其他因素导致频率偏移，其他因素包括：环境中其他的物体运动导致的频率变化；或，WiFi在传输中的频率偏移。而本发明设置的场景为船舶驾驶室，并且是单人值班，因此不考虑其他物体运动。另外，在WiFi系统中，WiFi系统自带的算法已对WiFi传输中的频率偏移进行了处理，不在本发明考虑范围内。本发明用于船舶驾驶室内人体运动导致的多普勒频移的检测。

2.硬件部分：安装GNU Radio软件的笔记本电脑和USRP(通用软件无线电外设)各两台，笔记本电脑的系统使用ubuntu18.04。

3.使用硬件仿真IEEE802.11a，即WiFi系统的发射机和接收机，形成一发一收的完整通信系统。

4.对接收机进行改造，设计数据均衡器，如图2所示，具体方案：设计接收机将接收到的OFDM符号不经过信道均衡而直接进行解码，这样可以保留原始的信号衰落、多径效应和多普勒频移信息，然后将所有的OFDM符号转化成第一个OFDM符号，再进行IFFT，再对连续131072个相同的OFDM符号执行大的FFT，这样可以将312.5kHz的子载波转化为约2Hz的窄脉冲，可以从中分辨出由人体运动导致的大约17Hz的多普勒频移。

具体来说，在船舶驾驶人员值班巡逻检测系统中，将人体反射的由发射机发出的电磁波视为虚拟的波源，当人体运动时，由人体反射的电磁波也会发生频率变化，因此会在接收机处产生多普勒频移。人体运动会导致非常小的多普勒频移，很难从典型的无线传输(例如Wi-Fi，WiMax，LTE等)中检测到，而由于多普勒频移非常小，所以传统的接收机先均衡再解码的方式会将本就非常小的多普勒频移均衡掉，从而检测不到多普勒频移，因此，本发明将接收机进行改造，通过直接解码保留了原始信号中的多普勒频移，从而能够最终检测到人体运动导致的多普勒频移。例如，用户以0.5m/s的速度将其手移向接收机，对于以5GHz传输的Wi-Fi信号，这将导致约17Hz的多普勒频移，计算公式如下：

其中：c为光速，f为发射机频率，v为人体运动速度，θ为人体运动方向与接收机天线阵列夹角，Δf为人体运动产生的多普勒频移。

典型的IEEE802.11a传输带宽为20MHz，划分为64个子信道，因此每个子载波带宽为312.5kHz。常规的IEEE802.11a接收机对每个OFDM符号执行64点FFT，以此来解调数据。本发明使发射机连续发射相同的OFDM符号，在这种情况下，接收机对M个连续的OFDM符号执行M乘以64点的FFT。作为该操作的结果，每个OFDM子信道的带宽减少了M倍。经计算，要将312.5kHz的子载波带宽转化为约2Hz，需要M＝131072。因此，本发明在接收机端对连续131072个相同的OFDM符号执行大的FFT变换，从而将312.5kHz的子载波转化为约2Hz的窄脉冲，以实现从中分辨出由人体运动导致的大约17Hz的多普勒频移。

5.依据上述内容，传输131072个OFDM符号约为0.5秒，以5毫秒为时间间隔，0.5秒为时间窗口可以得到时间-频率分布曲线，即信号的时频谱图。

6.由于不同的运动产生的多普勒频率分量不一致，会产生不同的时间-频率分布曲线，根据模式识别算法进行检测船舶驾驶人员的运动情况分类检测。

7.将本系统置于船舶驾驶室，当驾驶室无人活动时，系统不会检测到多普勒频移，时频谱图为一条直线，当有人进入驾驶室、即接近我们设计的WiFi收发系统时，系统会检测到正向的多普勒频移，时频谱图会显示出现正向的分量，此时认为驾驶室有人进入。

8.当船舶驾驶人员在驾驶室巡逻时，会不断走动，此时会交替产生正向和负向的多普勒频移，可由时频谱图可以显示交替出现的正向和负向的频率分量，可以认为驾驶人员在船舱内反复走动，即为正常的值班巡逻状态，当船舶驾驶人员停止走动并瞭望时，不在产生多普勒频移，此时时频谱图上没有多普勒频率分量，认为船舶驾驶人员停止走动。

9.当驾驶室人员离开驾驶室时，即远离我们设计的WiFi接收机，系统会检测到负的多普勒频移，并且当驾驶人员离开后，系统不在检测到多普勒频移，此时认为驾驶室人员离开驾驶室。

实施例

本实施例提供一种基于多普勒频移提取的船舶驾驶人员巡逻检测方法，具体为：

1.准备两台装有Ubantu18.04的笔记本电脑，分别安装GNU Radio 3.7版本软件；

2.在GitHub上下载ieee802.11的grc文件，分别在两台电脑上安装，文件中包含ieee802.11的发射机和接收机，分别在两台电脑上运行，确定可以相互传输数据，认为安装正确。

3.修改接收机部分grc文件，将系统在FFT模块后的OFDM符号数据导出，转存为txt文件，使用python读取文件进行后续数据处理工作。

4.Python读取数据后，首先根据ieee802.11a协议进行数据解码，得到原始数据，再将所有OFDM符号转化为第一个OFDM符号。再对数据进行上述时频分析得到时间-频率分布曲线。

在此时频分布曲线上可以观测到多普勒频率分量，依此判断船舶驾驶人员的巡逻行为。

本发明利用已有的WiFi设备，仅对其中的接收机进行改造，便于多普勒频移分量的提取，保留了WiFi设备的通信功能，系统搭建成本低，且不需要被测人员携带其他设备；此外，相较于现有技术基于WiFi信号中CSI信号的提取进行人员识别的方式，该技术方案利用改造后的接收机接收并提取WiFi信号中的多普勒频移分量，改造后的接收机保留了信号的原始信息，使得多普勒频移分量的提取精度高，对于只有几赫兹的人体运动导致的多普勒频移均能检测，分辨率高，检测精度高。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施方式”、“某些实施方式”、“示意性实施方式”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合所述实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案。

Claims (6)

1.一种基于多普勒频移提取的船舶驾驶人员巡逻检测方法，其特征在于，包括：

搭建WiFi发射和接收系统；

对WiFi接收机进行改造，改造后的WiFi接收机采集整个船舶驾驶室内的WiFi信号并提取WiFi信号中的多普勒频移分量；

根据提取的多普勒频移分量，判断船舶驾驶人员的运动行为。

2.根据权利要求1所述的基于多普勒频移提取的船舶驾驶人员巡逻检测方法，其特征在于，对WiFi接收机进行改造进一步包括：使改造后的WiFi接收机对接收到的信号直接进行解码。

3.根据权利要求2所述的基于多普勒频移提取的船舶驾驶人员巡逻检测方法，其特征在于，该方法进一步包括：

对接收到的OFDM符号进行FFT变换；

对FFT变换后的OFDM符号进行直接解码；

对解码后的OFDM符号进行数据均衡；

将所有的OFDM符号转化为第一个OFDM符号，进行IFFT变换；

对连续的多个相同的OFDM符号执行大型FFT变换；

基于变换结果绘制OFDM符号的时频谱图。

4.根据权利要求3所述的基于多普勒频移提取的船舶驾驶人员巡逻检测方法，其特征在于，该方法进一步包括：

当时频谱图为一条直线时，表示船舶驾驶室无人活动；

当时频谱图显示正向的多普勒频移分量时，表示驾驶人员进入船舶驾驶室；

当时频谱图显示负向的多普勒频移分量时，表示驾驶人员离开船舶驾驶室。

5.根据权利要求4所述的基于多普勒频移提取的船舶驾驶人员巡逻检测方法，其特征在于，该方法进一步包括：

当驾驶人员进行船舶驾驶室后，时频谱图进行正向分量和负向分量的交替显示，则表示驾驶人员在船舶驾驶室内巡逻走动；

当驾驶人员进行船舶驾驶室后，时频谱图没有多普勒频移分量的显示，则表示驾驶人员在船舶驾驶室内静止不动。

6.根据权利要求1所述的基于多普勒频移提取的船舶驾驶人员巡逻检测方法，其特征在于，WiFi发射和接收系统包括安装GNU Radio软件的电脑和USRP设备各两台；该系统采用IEEE802.11a协议进行通信。

Images