CN113784288A - 无接触活动区域识别方法、系统、计算机设备及存储介质 - Google Patents

无接触活动区域识别方法、系统、计算机设备及存储介质 Download PDF

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CN113784288A CN202010521759.XA CN202010521759A CN113784288A CN 113784288 A CN113784288 A CN 113784288A CN 202010521759 A CN202010521759 A CN 202010521759A CN 113784288 A CN113784288 A CN 113784288A
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Abstract

本发明涉及一种无接触活动区域识别方法、系统、计算机设备及存储介质，其包括：获得活动区域编码表；Wi‑Fi发射设备利用一根天线发射数据包，接收设备用两根天线同时接收发射端发出的数据包，测量CSI信号；两根天线对应时刻测得的CSI信号共轭相乘获得新的CSI信号；分别对N个子载波的新的CSI信号进行滑动处理，每个滑动窗口内的CSI采样构成共轭矩阵；将共轭矩阵中的每一行减去该行采样的均值获得一个新的共轭矩阵；利用新的共轭矩阵中所有元素获取每个设备的墙内外活动区分指标，并分别与阈值进行比较，得到当前每个Wi‑Fi接收设备的状态及全局区域编码；在活动区域编码表中，查询当前的全局区域编码，识别目标活动区域。

Description

无接触活动区域识别方法、系统、计算机设备及存储介质
技术领域
本发明涉及一种无接触活动区域识别技术，特别是关于一种基于商业无线局域网设备的无接触活动区域识别方法、系统、计算机设备及存储介质。
背景技术
无接触活动区域识别指在目标不与设备发生任何接触性行为的前提下，实现对感知目标当前所处区域的识别。现如今，无线局域网设备广泛存在于我们的生活中，像手机、平板、电脑、智能手表等。因此，复用这些商业Wi-Fi设备获取目标的位置信息或识别目标当前所处的区域受到人们的广泛关注。
2013年，埃及的Heba Abdel-Nasser提出了一种对感知目标进行定位的解决方案(MonoPHY:Mono-Stream-based Device-free WLAN Localization via Physical LayerInformation,WCNC 13,pp.4546-4551)。同年，香港的Xiao Jiang等人也提出类似想法(Pilot:Passive Device-free Indoor Localization Using Channel StateInformation,ICDCS 13)：利用商业Wi-Fi网卡中获得的信道状态信息(ChannelStateInformation(CSI)，反应了信号从发射端到接收端发生的振幅和相位的变化)，事先测量获知目标在不同位置时对信道状态的影响，以此作为指纹在实际使用中来确定目标的实际位置。然而，该方法只适用于静止的目标，且定位误差的精度较大，难以通过定位目标来准确得到识别感知目标当前所处的区域。
2016年，美国的Kiran Joshi提出了一种解决方案(WiDeo:Fine-grained Device-free Motion Tracing using RF Backscatter,NSDI 15,pp.189-204)：通过构造特殊的自发自收的无线设备，使得设备自身发射出的信号可以经过反射后再被同一设备接收到，进一步通过信号处理分析出每条反射路径的长度、到达角度以及信号强度等信息，然后通过不同反射路径的活动性确定出由感知目标产生的反射路径，最终利用几何关系确定出目标的位置。然而，该方法为了实现特殊的自发自收的功能，需要对现有的Wi-Fi设备做硬件上的修改，改变了传统Wi-Fi的工作模式，所以利用该方法无法通过商业Wi-Fi设备对目标进行定位或识别当前目标当前的活动区域。
2018年，中国的Xiang Li提出了一种解决方案(WiVit:Training-Free HumanVitality Monitoring Using Commodity Wi-Fi Devices，IMWUT 18,vol.2(3),
pp.121:1-121:25):利用感知目标在不同区域活动时，在不同位置上的Wi-Fi设备引起的多普勒频移不同，通过比较不同设备上的实测多普勒频移与理想多普勒频移的偏差，得到感知目标在空间中各个区域的概率，从而选择出概率最大的区域作为目标的活动区域。然而，该方法只有目标在某一区域的特定位置活动时，其概率特征才较为明显，所以难以实现精准的活动区域识别。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的是提供一种无接触活动区域识别方法、系统、计算机设备及存储介质，当感知目标在一个被墙体分割成多个区域的空间中活动时，本发明在不修改硬件的基础上，通过一个Wi-Fi发射设备，多个Wi-Fi接收设备，实现了目标活动区域的精准识别。
为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种无接触活动区域识别方法，其包括以下步骤：S1、依据墙体划分出的区域结构和预先部署在不同区域中Wi-Fi接收设备的状态获得活动区域编码表；S2、Wi-Fi发射设备利用一根天线发射数据包，不同区域的一个或多个接收设备用两根天线同时接收发射端发出的数据包，并从中测量CSI信号；S3、将Wi-Fi接收设备两根天线在N个子载波对应时刻测得的CSI信号进行共轭相乘，获得新的CSI信号；S4、选取窗口大小为M的滑动窗口分别对N个子载波的新的CSI信号进行滑动处理，滑动步长为P，每个滑动窗口内的CSI采样构成一个N*M的共轭矩阵；S5、将N*M的共轭矩阵中的每一行减去该行采样的均值，获得一个新的N*M的矩阵；S6、不同区域的所有Wi-Fi设备获取的CSI都进行步骤S2-S5处理，利用新的矩阵中所有N*M个元素获取每个设备的墙内外活动区分指标；S7、将每个设备的墙内外活动区分指标分别与阈值δth进行比较，得到当前的全局区域编码；S8、在活动区域编码表中，查询当前的全局区域编码，识别目标活动区域。
优选的，所述活动区域编码表形成方法为：当感知目标在区域A活动时，将区域A中的所有Wi-Fi设备状态为1，而其他区域的Wi-Fi设备状态为0，以此类推，获得目标在所有区域活动时不同设备状态的0/1编码情况，形成活动区域编码表。
优选的，所述全局区域编码获取方法为：当σd(t0)＞δth时，将该设备当前的状态置为1，当σd(t0)＜δth时，将该设备当前的状态置为0，最后将不同设备的状态进行组合得到当前的全局区域编码；σd(t0)为第d个设备的墙内外活动区分指标。
优选的，所述墙内外活动区分指标σ(t0)为：
Figure BDA0002532402180000031
其中，xfk(t0+kΔt)为t0时刻的滑动窗口内第f行第k列矩阵的元素。
优选的，所述t0时刻的滑动窗口内第f行第k列矩阵的元素xfk(t0+kΔt)为：
Figure BDA0002532402180000032
其中，
Figure BDA0002532402180000033
为单个载波在t0时间窗口内的采样；
Figure BDA0002532402180000034
其中，[0,Δt,...,MΔt]是相对于时t0时刻的CSI采样间隔，Δt为采样时间，Hconj为新的CSI信号。
优选的，所述目标活动区域识别方法为：若可在活动区域编码表中查询到全局区域编码，则将目标当前区域更新为活动区域编码表中对应的区域；若在活动区域编码表中查询不到该全局区域编码，则索引区域识别记录，将上一时刻的区域判定作为当前目标所在区域。
优选的，只有当目标在活动时，活动区域中的Wi-Fi设备状态才为1，而当目标静止时或在区域角落里活动时，所有区域中的所有Wi-Fi设备对应的状态可能都为0，组合构成的编码为(0....00)并不在活动区域编码表中，此时将维持上一时刻目标所在的区域作为当前区域状态。
一种无接触活动区域识别系统，其包括活动区域编码表模块、CSI信号测量模块、新的CSI信号获取模块、共轭矩阵构成模块、新的矩阵构成模块、墙内外活动区分指标获取模块、全局区域编码模块和目标活动区域识别模块；所述活动区域编码表模块依据墙体划分出的区域结构和预先部署在不同区域中Wi-Fi接收设备的状态获得活动区域编码表；所述CSI信号测量模块，Wi-Fi发射设备利用一根天线发射数据包，不同区域的一个或多个接收设备用两根天线同时接收发射端发出的数据包，并从中测量CSI信号；所述新的CSI信号获取模块将Wi-Fi接收设备两根天线在N个子载波对应时刻测得的CSI信号进行共轭相乘，获得共轭相乘后新的CSI信号；所述共轭矩阵构成模块选取窗口大小为M的滑动窗口分别对N个子载波的新的CSI信号进行滑动处理，滑动步长为P，每个滑动窗口内的CSI采样构成一个N*M的共轭矩阵；所述新的矩阵构成模块将N*M的共轭矩阵中的每一行减去该行采样的均值，获得一个新的N*M的矩阵；所述墙内外活动区分指标获取模块，不同区域的所有Wi-Fi设备获取的CSI都进行所述CSI信号测量模块、新的CSI信号获取模块、共轭矩阵构成模块和新的矩阵构成模块处理，利用新的矩阵中所有N*M个元素获取每个设备的墙内外活动区分指标；所述全局区域编码模块将每个设备的墙内外活动区分指标分别与阈值δth进行比较，得到当前的全局区域编码；所述目标活动区域识别模块在活动区域编码表中，查询当前的全局区域编码，识别目标活动区域。
一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述实施例中的一个或多个的方法。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例中的一个或多个的方法。
本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：1、本发明利用一个商业无线发射设备，多个无线接收设备，借助于日常环境中的墙体，在监测目标不需要接触任何设备前提下，可以实现精确的活动区域识别，提供重要且准确的区域信息。2、本发明不需要改动任何硬件，提供的技术方案能够部署在任何常见的商业无线设备上(如WiFi网卡、WiFi路由器、RFID读写器等)，实施快速、方便，低成本，高效益。
附图说明
图1a为一个实施例的空间结构示意图；
图1b为一个实施例中的设备部署及相应的活动区域编码说明图；
图2为基于本发明提出的活动区域识别系统的实例实施流程框图。
具体实施方式
感知区域的划分在普通的家居环境中往往是房间级的，而房间又是由墙壁分隔开的，当一个目标在某个房间中活动时，相对于该房间中的Wi-Fi设备而言，目标的活动为该房间围墙内的活动，而当目标在离开该房间到另一个房间中活动时，由于墙壁的遮挡，墙内的活动则变为了墙外的活动，所以墙天然形成了不同区域的有效划分边界。基于此，本发明提供一种无接触活动区域识别方法，通过在空间中的不同区域中部署的一个或多个Wi-Fi接收设备，利用目标在不同区域活动时在不同接收设备上造成的Wi-Fi信号差异，就可以实现精准的感知区域识别。为此，本发明将Wi-Fi接收设备两根天线上的CSI进行共轭相乘，构造了反映目标反射信号强度的指标，将墙外活动与墙内活动进行了有效的区分，然后通过对不同区域的Wi-Fi接收设备的状态进行编码映射，最终实现了对目标活动区域的精准识别。下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。
本发明在感知目标无需穿戴任何设备的前提下，利用日常Wi-Fi收发环境中的发射端为Wi-Fi信号发射器，接收端是与发射端对应的Wi-Fi信号接收器，日常环境的墙体自然的将空间中分割成多个感知区域，实现精准的活动区域识别。本发明利用Wi-Fi收发设备并借助环境中的墙体实现活动区域识别的方法包括以下步骤：
S1、依据墙体划分出的区域结构和预先部署在不同区域中Wi-Fi接收设备的状态获得活动区域编码表，作为在线时活动区域识别的参考；
利用被墙划分开的不同区域中的一个或多个商业Wi-Fi设备(具有两根或两根以上天线)作为Wi-Fi信号接收设备；
活动区域编码表形成方法为：给所有区域的每个设备设置一个唯一的标号，当感知目标在区域A活动时，将区域A中的所有Wi-Fi设备(RX 1)状态设置为1，而其他区域的Wi-Fi设备(RX 2,RX 3…RX4)设置为0，以此类推，组合所有设备的状态，获得目标在所有区域活动时不同设备状态的0/1编码情况，形成活动区域编码表(如表1所示)，供在线区域识别时做参考。
表1活动区域编码表
RX 1 RX2 RX 3 RX 4
A区域 1 0 0 0
B区域 0 1 0 0
C区域 0 0 1 0
D区域 0 0 0 1
S2、Wi-Fi发射设备利用一根天线发射数据包，不同区域的一个或多个接收设备用两根天线同时接收发射端发出的数据包，并从中测量信道状态信息(CSI)，该信道状态信息描述了信号通过无线信道传输后振幅和相位的变化，记为H(t0+t)；
Wi-Fi信号发射设备采用传统的商业Wi-Fi设备，具有一根以上天线；
发射端为可以发射Wi-Fi信号的任何设备，接收端是与发射端使用相同频率的Wi-Fi信号接收设备，可以是包含Wi-Fi网卡的任何设备(例如手机、平板、电脑、智能手表、电视或冰箱等)。常见的商业设备一般支持连接3根天线，所以很好满足发射端使用一根天线，接收端使用两根天线的需求，且如今智能设备遍布于日常生活环境中，电视，冰箱，台灯等家用日常电器均可以通过Wi-Fi智能互联，所以很容易在不同的房间区域中找到Wi-Fi接收设备感知目标的活动。
S3、将Wi-Fi接收设备任意两根天线在N个子载波对应时刻测得的CSI信号进行共轭相乘，获得共轭相乘后新的CSI信号Hconj：
Figure BDA0002532402180000061
其中，H1k(t0+t)代表第一根天线第k个子载波在t0+t时刻的CSI，H2k(t0+t)代表第二根天线第k个子载波在t0+t时刻的CSI。商业WiFi设备在进行通信传输时，采用的是正交频分复用的编码方式(OFDM)，可以支持多个子载波同时传输，所以对两根天线的每个对应子载波进行共轭相乘，可以得到N个子载波的共轭相乘后的CSI信号。
S4、在t0时刻，选取窗口大小为M的滑动窗口分别对N个子载波的新的CSI信号进行滑动处理，滑动步长为P，每个滑动窗口内的CSI采样可以构成了一个N*M的共轭矩阵。
其中，共轭矩阵有N个行向量，每个行向量表示单个载波在t0时间窗口内的采样
Figure BDA0002532402180000062
Figure BDA0002532402180000063
其中，[0,Δt,...,MΔt]是相对于时t0时刻的CSI采样间隔，Δt为采样时间。
S5、将N*M的共轭矩阵中的每一行减去该行采样的均值，即将矩阵的每一行变为0均值的向量，获得一个新的N*M的矩阵；
S6、不同区域的所有Wi-Fi设备获取的CSI都进行步骤S2-S5处理，利用新的矩阵中所有N*M个元素获取每个设备的墙内外活动区分指标σ(t0)：
Figure BDA0002532402180000064
其中，xfk(t0+kΔt)为t0时刻的滑动窗口内第f行第k列矩阵的元素(即第f个子载波的第k个共轭CSI采样)：
Figure BDA0002532402180000065
S7、将每个设备的墙内外活动区分指标σd(t0)分别与阈值δth进行比较，得到当前的全局区域编码(σd(t0)为第d个设备的墙内外活动区分指标)：
当σd(t0)＞δth时，表明感知目标在当前设备所处区域内的活动(墙内活动)，所以该设备的状态为1，当σd(t0)＜δth时，表明感知目标在设备所处区域外的活动(墙外活动)，所以该设备当前的状态为0，最后将不同设备的状态进行组合得到当前的全局区域编码。
S8、在步骤S1中获得的活动区域编码表中，查询当前的全局区域编码，识别目标活动区域：
若可在活动区域编码表中查询到该全局区域编码，则将目标当前区域更新为活动区域编码表中对应的区域；若在活动区域编码表中查询不到该全局区域编码，则索引区域识别记录，将上一时刻的区域更新为当前目标所在区域。
其中，只有当目标在活动时，活动区域中的Wi-Fi设备状态才为1，而当目标静止或处于区域的角落中时，所有区域中的所有Wi-Fi设备对应的状态都为0，构成的编码为(0....00)并不在活动区域编码表中，此时可以将当前区域更新为上一时刻目标所在的区域。从而不论目标是活动状态，还是静止状态都可以实现目标所处区域的识别。
实施例：
基于本发明的实施例采用日常Wi-Fi设备作为不同区域的信号接收端(如手机、路由器、电脑、电视，冰箱，台灯等，在本实施例中以小型电脑为例，但并不局限于小型电脑)，每个接收端采用两根天线接收信号。用1个常见Wi-Fi设备(如手机、路由器、电脑、电视等，在本实施例中以路由器为例，但并不局限于)作为信号发射端，用1根天线发射信号。本发明提供方法来识别目标的活动区域，具体流程如下：
1)搭建系统：
利用一台商业路由器作为Wi-Fi发射端，用多个装有商业Wi-Fi网卡小型电脑作为接收端，选用任意两个天线口分别连接两根天线，用于接收信息。本发明实例中采用Intel5300网卡来搭建系统，Wi-Fi收发端工作在5GHz的频率上，利用20MHz带宽进行通信。本实例由1个发射端、3个接收端、1台服务器组成。
2)构建活动区域编码表：
如图1a、图1b所示，整个空间被墙壁自然划分成三个区域--玄关、卫生间和卧室。在每个区域中分别有一台Wi-Fi接收端，三台接收端标号分别为RX1、RX2和RX3。如图，当感知目标在玄关活动时，对于RX 1而言是一个区域内(墙内)的活动，所以此时RX1的编码为1，而RX2和RX3由于受到卫生间和卧室墙壁的遮挡，所以对于这两个接收端来说，此时目标的活动为区域外(墙外)的活动，他们的状态为0。同理，当感知目标在卫生间活动时，此时RX2的状态为1，而RX1的状态为0,RX 3编码状态为1，基于此，组合不同设备的状态，可以得到该环境下的活动区域编码表，如表2所示：
表2活动区域编码表
RX 1 RX2 RX 3
玄关 1 0 0
卫生间 0 1 0
卧室 0 0 1
利用搭建的系统和构建的编码表进行活动区域识别的流程如图2所示，包括以下步骤：
3)Wi-Fi发射器以200Hz的速率在5GHz频率上发送数据包，卫生间、卧室、玄关3个区域中的3个Wi-Fi接收器(RX1-RX3)同时接收由Wi-Fi发射器发出的数据包，每个接收器分别从两根天线30个子载波上接收到的数据包中测量CSI信号，得到每秒200个CSI采样；
4)将每个接收设备30个子载波同一时刻测得的两根天线上的CSI采样进行共轭相乘，消除相位误差，得到30个子载波的CSI共轭信号流。
5)取窗口大小为400的滑动窗口对30个子载波的CSI共轭信号流进行滑动处理，滑动步长为10，则每个滑动窗口内的CSI采样构成了一个30*400的共轭矩阵。
6)将获得的共轭矩阵中的每一行减去该行采样的均值，获得一个新的30*400的矩阵。
7)每个接收设备利用新的矩阵的所有30*400个采样计算墙内外活动区分指标σ(t0)：
Figure BDA0002532402180000081
其中，xfk(t0+kΔt)代表t0时刻的滑动窗口内第f个子载波的第k个共轭CSI采样，Δt在该实例中为1/200＝0.05秒。
8)每台Wi-Fi接收设备通过socket连接将计算获得的每个滑动窗口内σ(t0)实时传输到服务器端。
9)服务器端将实时接收到的每个设备的σ(t0)与阈值δth＝40进行大小比较，当某一设备的σ(t0)＞40时，将该设备当前的状态置为1，当σ(t0)＜40时，将该设备当前的状态置为0，最后服务器端将不同设备的状态进行组合得到当前的区域编码，例如当RX1的σ(t0)＝50,RX2的σ(t0)＝10,RX3的σ(t0)＝14，则当前区域编码为(1,1,0)。
10)服务器端在2)中构建的活动区域编码表中，查询当前的区域编码，若在区域编码表中有相应的编码(1,0,0)，则将目标当前所处区域更新为编码表中对应的玄关区域，并将当前时间和区域信息记录到区域识别日志当中(Time:22:10:19Area:玄关)；若在区域编码表中查询不到该编码，则索引区域识别日志，将上一时刻的区域更新为当前目标所在区域，且记录到区域识别日志当中。
本发明还提供一种无接触活动区域识别系统，其包括活动区域编码表模块、CSI信号测量模块、新的CSI信号获取模块、共轭矩阵构成模块、新的矩阵构成模块、墙内外活动区分指标获取模块、全局区域编码模块和目标活动区域识别模块；
活动区域编码表模块依据墙体划分出的区域结构和预先部署在不同区域中的Wi-Fi接收设备的状态获得活动区域编码表；
CSI信号测量模块，Wi-Fi发射设备利用一根天线发射数据包，不同区域的一个或多个接收设备用两根天线同时接收发射端发出的数据包，并从中测量CSI信号；
新的CSI信号获取模块将Wi-Fi接收设备两根天线在N个子载波对应时刻测得的CSI信号进行共轭相乘，获得共轭相乘后新的CSI信号；
共轭矩阵构成模块选取窗口大小为M的滑动窗口分别对N个子载波的新的CSI信号进行滑动处理，滑动步长为P，每个滑动窗口内的CSI采样构成一个N*M的共轭矩阵；
新的矩阵构成模块将N*M的共轭矩阵中的每一行减去该行采样的均值，获得一个新的N*M的矩阵；
墙内外活动区分指标获取模块，不同区域的所有Wi-Fi设备获取的CSI都进行CSI信号测量模块、新的CSI信号获取模块、共轭矩阵构成模块和新的矩阵构成模块处理，利用新的矩阵中所有N*M个元素获取每个设备的墙内外活动区分指标；
全局区域编码模块将每个设备的墙内外活动区分指标分别与阈值δth进行比较，得到当前的全局区域编码；
目标活动区域识别模块在活动区域编码表中，查询当前的全局区域编码，识别目标活动区域。
本发明还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各实施例中的无接触活动区域识别方法。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述各实施例中的无接触活动区域识别方法。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、系统、和计算机程序产品的流程图和方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和方框图中的每一流程和方框、以及流程图和方框图中的流程和方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在申请待批的本发明的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种无接触活动区域识别方法，其特征在于包括以下步骤：
S1、依据墙体划分出的区域结构和预先部署在不同区域中Wi-Fi接收设备的状态获得活动区域编码表；
S2、Wi-Fi发射设备利用一根天线发射数据包，不同区域的一个或多个接收设备用两根天线同时接收发射端发出的数据包，并从中测量CSI信号；
S3、将Wi-Fi接收设备两根天线在N个子载波对应时刻测得的CSI信号进行共轭相乘，获得新的CSI信号；
S4、选取窗口大小为M的滑动窗口分别对N个子载波的新的CSI信号进行滑动处理，滑动步长为P，每个滑动窗口内的CSI采样构成一个N*M的共轭矩阵；
S5、将N*M的共轭矩阵中的每一行减去该行采样的均值，获得一个新的N*M的矩阵；
S6、不同区域的所有Wi-Fi设备获取的CSI都进行步骤S2-S5处理，利用新的矩阵中所有N*M个元素获取每个设备的墙内外活动区分指标；
S7、将每个设备的墙内外活动区分指标分别与阈值δth进行比较，得到当前的全局区域编码；
S8、在活动区域编码表中，查询当前的全局区域编码，识别目标活动区域。
2.如权利要求1所述无接触活动区域识别方法，其特征在于：所述活动区域编码表形成方法为：当感知目标在区域A活动时，将区域A中的所有Wi-Fi设备状态为1，而其他区域的Wi-Fi设备状态为0，以此类推，获得目标在所有区域活动时不同设备状态的0/1编码情况，形成活动区域编码表。
3.如权利要求1所述无接触活动区域识别方法，其特征在于：所述全局区域编码获取方法为：
当σd(t0)＞δth时，将该设备当前的状态置为1，当σd(t0)＜δth时，将该设备当前的状态置为0，最后将不同设备的状态进行组合得到当前的全局区域编码；σd(t0)为第d个设备的墙内外活动区分指标。
4.如权利要求1或3所述无接触活动区域识别方法，其特征在于：所述墙内外活动区分指标σ(t0)为：
Figure FDA0002532402170000011
其中，xfk(t0+kΔt)为t0时刻的滑动窗口内第f行第k列矩阵的元素。
5.如权利要求4所述无接触活动区域识别方法，其特征在于：所述t0时刻的滑动窗口内第f行第k列矩阵的元素xfk(t0+kΔt)为：
Figure FDA0002532402170000021
其中，
Figure FDA0002532402170000022
为单个载波在t0时间窗口内的采样；
Figure FDA0002532402170000023
其中，[0，Δt，...，MΔt]是相对于时t0时刻的CSI采样间隔，Δt为采样时间，Hconj为新的CSI信号。
6.如权利要求1所述无接触活动区域识别方法，其特征在于：所述目标活动区域识别方法为：
若可在活动区域编码表中查询到全局区域编码，则将目标当前区域更新为活动区域编码表中对应的区域；若在活动区域编码表中查询不到该全局区域编码，则索引区域识别记录，将上一时刻的区域判定作为当前目标所在区域。
7.如权利要求6所述无接触活动区域识别方法，其特征在于：只有当目标在活动时，活动区域中的Wi-Fi设备状态才为1，而当目标静止时或在区域角落里活动时，所有区域中的所有Wi-Fi设备对应的状态可能都为0，组合构成的编码为(0....00)并不在活动区域编码表中，此时将维持上一时刻目标所在的区域作为当前区域状态。
8.一种无接触活动区域识别系统，其特征在于包括：活动区域编码表模块、CSI信号测量模块、新的CSI信号获取模块、共轭矩阵构成模块、新的矩阵构成模块、墙内外活动区分指标获取模块、全局区域编码模块和目标活动区域识别模块；
所述活动区域编码表模块依据墙体划分出的区域结构和预先部署在不同区域中Wi-Fi接收设备的状态获得活动区域编码表；
所述CSI信号测量模块，Wi-Fi发射设备利用一根天线发射数据包，不同区域的一个或多个接收设备用两根天线同时接收发射端发出的数据包，并从中测量CSI信号；
所述新的CSI信号获取模块将Wi-Fi接收设备两根天线在N个子载波对应时刻测得的CSI信号进行共轭相乘，获得共轭相乘后新的CSI信号；
所述共轭矩阵构成模块选取窗口大小为M的滑动窗口分别对N个子载波的新的CSI信号进行滑动处理，滑动步长为P，每个滑动窗口内的CSI采样构成一个N术M的共轭矩阵；
所述新的矩阵构成模块将N*M的共轭矩阵中的每一行减去该行采样的均值，获得一个新的N*M的矩阵；
所述墙内外活动区分指标获取模块，不同区域的所有Wi-Fi设备获取的CSI都进行所述CSI信号测量模块、新的CSI信号获取模块、共轭矩阵构成模块和新的矩阵构成模块处理，利用新的矩阵中所有N*M个元素获取每个设备的墙内外活动区分指标；
所述全局区域编码模块将每个设备的墙内外活动区分指标分别与阈值δth进行比较，得到当前的全局区域编码；
所述目标活动区域识别模块在活动区域编码表中，查询当前的全局区域编码，识别目标活动区域。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7一个或多个的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7一个或多个的方法。
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