CN116106888A - 无接触式运动目标速度测量方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents

无接触式运动目标速度测量方法、系统、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种无接触式运动目标速度测量方法、系统、设备及存储介质，其包括：通过至少两个接收设备获取包含目标运动状态的信道状态信息，消除所述信道状态信息的随机相位偏移后得到新的信道状态信息，对所述新的信道状态信息进行降噪滤波处理；根据所述新的信道状态信息识别目标运动状态，若目标正在活动，则动态选择最优的两个所述接收设备；从所述最优的两个所述接收设备中分别提取目标因运动引起的多普勒频移，根据所述多普勒频移计算所述目标的运动速度；所述运动速度包括度大小和运动方向。本发明能在运动目标无需携带或接触任何设备的情况下就能够同时准确地测量运动目标的速度大小和运动方向。

Description

无接触式运动目标速度测量方法、系统、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及一种速度测量技术领域，特别是关于一种基于无线射频信号的无接触式的运动目标速度测量方法、系统、设备及存储介质。
背景技术
在情境感知领域，特别是在智能家居、无人商城、智慧机场等场景下，运动目标的速度测量是实现定位追踪、行为识别等应用的重要基础之一。
传统方法采用惯性测量单元来测量运动目标的速度，属于接触式测速方法，然而这类方法因需要随时携带速度测量装置而导致普适性不强、舒适度不高。相比较而言，无接触式的运动目标速度测量不需要运动目标携带或者接触任何设备，具有非侵扰性、普适性强、舒适度高等优点。利用家庭、办公室等日常生活环境中普遍存在的无线射频设备(例如，WiFi路由器，4G/5G移动终端等)进行无接触式的运动目标速度测量更是具有容易部署、成本低的优势。
现有技术中给出的解决方案存在以下技术问题：1、忽略了运动目标位置、运动方向对速度估计精度的影响，无法保证在所有可能位置和运动方向下实现高精度的速度估计。2、所采用的复杂优化算法不利于实时处理，导致较难满足实际场景中实时追踪目标轨迹的应用需求。3、仅能估计运动目标的部分速度信息，即速度大小或运动方向。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的是提供一种无接触式运动目标速度测量方法、系统、设备及存储介质，其在运动目标无需携带或接触任何设备的情况下就能够同时准确地测量运动目标的速度大小和运动方向。
为实现上述目的，一方面，本发明采取的技术方案为：一种无接触式运动目标速度测量方法，其包括：通过至少两个接收设备获取包含目标运动状态的信道状态信息，消除所述信道状态信息的随机相位偏移后得到新的信道状态信息，对所述新的信道状态信息进行降噪滤波处理；根据所述新的信道状态信息识别目标运动状态，若目标正在活动，则动态选择最优的两个所述接收设备；从所述最优的两个所述接收设备中分别提取目标因运动引起的多普勒频移，根据所述多普勒频移计算所述目标的运动速度；所述运动速度包括度大小和运动方向。
进一步，所述消除所述信道状态信息的随机相位偏移后得到新的信道状态信息，包括：
各所述接收设备从其具有的至少两根天线上同时分别接收来自同一发送设备的射频信号；
所述接收设备采集至少两根所述天线上的所述信道状态信息，并将在同一时刻分别在各所述天线上采集的所述信道状态信息进行相除或进行共轭相乘，得到所述新的信道状态信息，消除了所述接收设备和所述发射设备之间因时间不同步造成的信道状态信息上的随机相位偏移。
进一步，所述降噪滤波处理，采用Savitzky-Golay滤波器或滑动平均滤波方法对所述新的信道状态信息进行滤波降噪。
进一步，所述根据所述新的信道状态信息识别目标运动状态，包括：
若至少一个所述接收设备的新的状态信息的振幅信号或相位信号的自相关函数值的第二个峰值大于预先设置的第一阈值，则判定为目标正在活动；
或，若至少一个所述接收设备的新的信道状态信息的振幅信号或相位信号的波动性大于预先设置的第二阈值，则判定为目标正在活动。
进一步，所述动态选择最优的两个所述接收设备，包括：
计算所有所述接收设备的位置比例系数指标，若所述位置比例系数指标小于预设的第三阈值，则排除该位置比例系数指标对应的所述接收设备；
计算其余各所述接收设备针对同一发射设备的联合指标，选择两个最大的所述联合指标对应的所述接收设备为最优的两个所述接收设备；
或，直接计算所有各所述接收设备针对同一发射设备的所述联合指标，选择两个最大的所述联合指标对应的所述接收设备为最优的两个所述接收设备。
进一步，所述从所述最优的两个所述接收设备中分别提取目标因运动引起的多普勒频移，包括：
从每个所述接收设备的所述新的信道状态信息中获得时频谱图，选择每一时刻时频谱图中能量最大值对应的频率值作为目标在该时刻的运动引起的所述多普勒频移。
进一步，所述根据所述多普勒频移计算所述目标的运动速度，包括：
根据所述多普勒频移构建方程组：
Figure BDA0003346752570000021
其中，fD1和fD2分别是从最优选择的第一个所述接收设备和第二个所述接收设备获得的所述多普勒频移，αR1和αR2分别是目标所在位置相对于最优选择的第一个所述接收设备和第二个所述接收设备的角度；αT是目标所在位置相对于所述发射设备的角度；θ为目标的运动方向；f为无线信号的频率；c为光速；通过解析方程组求得所述目标的运动方向θ为：
θ＝(αT+αR1)/2+angle(Φ2-Φ1cos(Δα/2),Φ1sin(Δα/2))；
其中，Φ1＝fD1cos((αT-αR2)/2))，Φ2＝fD2cos((αT-αR1)/2))，Δα＝αR2-αR1，angle(a,b)＝arctan2(b/a)是四象限内的反正切函数；通过所述目标的运动方向θ求得目标的运动速度大小v为：
v＝-cfD1/(fcos(θ-(αT+αR1)/2)·2cos((αT-αR1)/2))；
或，利用优化算法求得目标的运动速度大小和运动方向，使得目标函数最小，优选的目标函数Ov,θ为：
Figure BDA0003346752570000031
其中，fDj是根据给定的目标的运动速度v和目标的运动方向θ在第j个所述接收设备上获得的多普勒频移，
Figure BDA0003346752570000032
是第j个所述接收设备上实际获得的多普勒频移，M是使用的所述接收设备的总数。
另一方面，本发明采取的技术方案为：一种无接触式运动目标速度测量系统，其包括：信号处理模块、动态择优模块和运动速度计算模块；所述信号处理模块，通过至少两个接收设备获取包含目标运动状态的信道状态信息，消除所述信道状态信息的随机相位偏移后得到新的信道状态信息，对所述新的信道状态信息进行降噪滤波处理；所述动态择优模块，根据所述新的信道状态信息识别目标运动状态，若目标正在活动，则动态选择最优的两个所述接收设备；所述运动速度计算模块，从所述最优的两个所述接收设备中分别提取目标因运动引起的多普勒频移，根据所述多普勒频移计算所述目标的运动速度；所述运动速度包括度大小和运动方向。
另一方面，本发明采取的技术方案为：一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行上述方法中的任一方法。
另一方面，本发明采取的技术方案为：一种计算设备，其包括：一个或多个处理器、存储器及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行上述方法中的任一方法的指令。
本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：
1、本发明可以满足系统的实时性要求，并且能够保证速度测量的精度要求，实现给定设备摆放下的最优或者近似最优的速度估计。
2、本发明提供的技术方案对设备要求低，不需要修改任何硬件就可以在一些常见的商用无线射频信号收发器(如WiFi网卡、WiFi路由器、手机移动终端等)上实现，因此具有部署方便、成本低、效益高的优点。
3、本发明不需要目标携带或接触任何设备，具有非侵扰、简单易用的优势。
4、本发明适用于任何收发分离的无线射频(Radio Frequency，RF)信号设备，包括但不限于WiFi设备、4G/5G设备、RFID设备、LoRa设备等，在运动目标无需携带或接触任何设备的情况下就能够同时准确地测量运动目标的速度大小和运动方向。
附图说明
图1是本发明一实施例中的测量方法整体流程示意图；
图2是根据本发明的一个实施例中运动目标的运动速度测量方法的具体流程图；
图3是根据本发明的一个实施例中搭建的无接触式的运动目标速度测量系统；
图4是根据本发明的一个实施例中多普勒频移和运动目标的速度大小、运动方向、目标相对于RF收发设备的位置之间的关系；
图5是本发明一实施例中的计算设备结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
本发明的基本原理是：当目标在物理空间中运动时，由于多普勒效应现象的存在会导致RF接收设备接收到的RF信号频率和RF发射设备发送的RF信号频率不一样，它们之间的频率差被称为多普勒频移。本发明利用收发分离的RF系统中多普勒频移和运动目标的运动速度大小、运动方向、运动目标相对于RF收发设备的位置之间的精确数学关系，定量地揭示了从多普勒频移中测量运动目标的运动速度的精度严重依赖于运动目标相对于RF收发设备的位置和运动方向，因此本发明提出了动态优化选择策略，利用目标相对于RF收发设备的位置和运动方向从多个RF接收设备中自动地动态优化选择最优的RF接收设备，从而实现运动目标的运动速度的高精度估计。
故本发明提供一种无接触式运动目标速度测量方法、系统、设备及存储介质。对于任何可以提取多普勒频移的收发分离的RF设备，部署至少一个RF发射设备发送信号，至少两个RF接收设备接收信号，对于接收到的信号消除随机相位偏移噪声和振幅噪声，判断目标是否正在运动，当目标运动时，动态地选择最优的两个RF接收设备从信号中提取多普勒频移，最后估计运动目标的速度(包含速度大小和运动方向)。本发明支持以解析方式求解目标的运动速度——包括速度大小和运动方向，可以满足系统的实时性要求。本发明定量刻画了目标相对于RF收发设备的位置、运动方向对速度测量精度的影响，进而提出了动态优化选择策略，从至少两个RF收发设备中根据目标相对于RF收发设备的位置、运动方向自动地动态选择最优的两个RF收发设备提取多普勒频移，进一步用来测量目标的运动速度，保证了系统可以实现近似最优的性能。
在本发明中，具体各特定术语的含义为：
RF表示无线射频信号，CSI表示信道状态信息；
a为RF发射设备Tx，支持发送RF信号，配置有至少一根天线；
b-c为第一至第二RF接收设备，支持接收RF信号，配置有至少两根天线；
RF发射设备可以是WiFi路由器、4G/5G基站等，RF接收设备可以是WiFi终端、4G/5G终端等，RF信号可以是WiFi信号、4G/5G信号等；
Tx是RF发射设备，Rx是RF接收设备，以Tx为原点、Rx在x轴正方向建立参考坐标系，该参考坐标系为本实施例中采用的一种形式，本发明的方法同样适用于类似的参考系；
Figure BDA0003346752570000051
是目标在t时刻的位置；
v是目标的运动速度大小；
θ是目标的运动方向；
vn是目标的速度投影在以Tx和Rx为焦点、以
Figure BDA0003346752570000052
和
Figure BDA0003346752570000053
之和为长轴长的椭圆在点
Figure BDA0003346752570000054
的法线上的速度大小；
αT是RF信号的离开角度(Angle of Departure，AoD)；
αR是RF信号的到达角度(Angle of Arrival，AoA)；
假设目标所在位置为(x,y)，RF接收设备和RF发射设备的位置分别为(xT,yT)和(xR,yR)，则：
αT＝arctan2((y-yT)/(x-xT))，而αR＝arctan2((y-yR)/(x-xR))，arctan2(*)是四象限内的反正切函数。
在本发明的一个实施例中，如图1所示，提供一种无接触式运动目标速度测量方法，本实施例以该方法应用于终端进行举例说明，可以理解的是，该方法也可以应用于服务器，还可以应用于包括终端和服务器的系统，并通过终端和服务器的交互实现。本实施例中，该方法包括以下步骤：
1)通过至少两个接收设备获取包含目标运动状态的信道状态信息，消除信道状态信息的随机相位偏移后得到新的信道状态信息，对新的信道状态信息进行降噪滤波处理；
2)根据新的信道状态信息识别目标运动状态，若目标正在活动，则动态选择最优的两个接收设备；
3)从最优的两个接收设备中分别提取目标因运动引起的多普勒频移，根据多普勒频移计算目标的运动速度；运动速度包括度大小和运动方向。
上述步骤1)中，在本实施例中布置至少三台RF收发设备，如图3所示，分别为一台RF发射设备Tx和至少两台RF接收设备。RF发射设备Tx配置至少一根天线发射RF信号，RF接收设备分别配置至少两根天线接收相对应的RF信号。其中，RF收发设备可以是笔记本电脑、MiniPC或任何支持RF信号收发的设备，收发天线均可以是垂直极化的全向天线。
优选的，采用常见的WiFi设备作为信号发射设备，用日常商用WiFi网卡(如Intel5300网卡、Atheros AR9580网卡、Atheros AR9590网卡等)安装在一台个人电脑上作为WiFi信号接收端采集CSI信号，常见的商用WiFi网卡支持至少两根天线，使用中心频率为5.32GHz的WiFi信号作为RF信号，也可选2.4GHz的WiFi信号作为RF信号，使用搭载全向天线。
优选的，还可以选择其他RF设备，例如4G/5G基站作为RF信号发射设备；4G/5G终端作为RF接收设备；RF信号为4G/5G设备所使用的无线信号。
优选的，还可以选择其他RF设备，例如RFID标签作为RF信号发射设备(有源RFID标签或无源RFID标签)；RF接收设备为RFID阅读器；RF信号为RFID设备所使用的无线信号。
优选的，还可以选择其他RF设备，例如LoRa节点作为RF信号发射设备；LoRa网关作为RF接收设备；RF信号为LoRa设备所使用的无线信号。
上述步骤1)中，如图2所示，消除信道状态信息的随机相位偏移后得到新的信道状态信息：针对每一个RF接收设备，利用至少两根天线消除因收发设备之间时钟不同步导致的随机相位偏移；其中，随机相位偏移是指RF信号采样频偏、载波频偏、包检测频偏、设备启动锁相等导致的信道状态信息估计中存在的随机相位偏移。具体为：
各接收设备从其具有的至少两根天线上同时分别接收来自同一发送设备的射频信号；
接收设备采集至少两根天线上的信道状态信息，并将在同一时刻分别在各天线上采集的信道状态信息进行相除或进行共轭相乘，得到新的信道状态信息，消除了接收设备和发射设备之间因时间不同步造成的信道状态信息上的随机相位偏移。
在本实施例中，优选的，对每一个RF接收设备，RF接收设备从其具有的至少两根天线上同时分别接收来自同一RF发送设备的RF信号；该RF接收设备采集至少两根天线上的信道状态信息CSI，并将在同一时刻分别在各天线上采集的CSI进行相除以消除RF接收设备和RF发射设备之间时间不同步造成的信号上的随机相位偏移。例如，在t时刻,频率为f的RF信号，其在一根天线上的信道状态信息为H1(f,t),在另一根天线上的信道状态信息为H2(f,t)，获得消除随机相位偏移后的新的信道状态信息为：S(f,t)＝H1(f,t)/H2(f,t)。
优选的，对每一个RF接收设备，RF接收设备从其具有的至少两根天线上同时分别接收来自同一RF发送设备的RF信号；该RF接收设备采集至少两根天线上的信道状态信息CSI，并将在同一时刻分别在各天线上采集的CSI进行共轭相乘，以消除RF接收设备和RF发射设备之间时间不同步造成的信号上的随机相位偏移。例如，在t时刻,频率为f的RF信号，其在一根天线上的信道状态信息为H1(f,t),在另一根天线上的信道状态信息为H2(f,t)，获得消除随机相位偏移后的新的信道状态信息为：
Figure BDA0003346752570000071
其中
Figure BDA0003346752570000072
表示a的共轭。
上述步骤1)中，降噪滤波处理，采用Savitzky-Golay滤波器或滑动平均滤波方法对新的信道状态信息进行滤波降噪。
在本实施例中，针对每一个RF接收设备，对获得随机相位偏移消除后的新的信道状态信息中的噪音进一步进行滤波降噪处理：
优选的，对连续N个时刻获得的新信号[S1(f,t),S2(f,t),…,SN(f,t)]，采用Savitzky-Golay滤波器对获得的新信号进行降噪滤波，产生降噪滤波后的信号Ss(f,t)＝[S1s(f,t),S2s(f,t),…,SNs(f,t)]。
优选的，对连续N个时刻获得的新信号[S1(f,t),S2(f,t),…,SN(f,t)]，采用滑动平均滤波方法对获得的新信号进行降噪滤波，产生降噪滤波后的信号Ss(f,t)＝[S1s(f,t),S2s(f,t),…,SNs(f,t)]。
上述步骤2)中，根据新的信道状态信息识别目标运动状态，具体为：
若至少一个接收设备的新的信道状态信息的振幅信号或相位信号的自相关函数值的第二个峰值大于预先设置的第一阈值，则判定为目标正在活动；
或，若至少一个接收设备的新的信道状态信息的振幅信号或相位信号的波动性大于预先设置的第二阈值，则判定为目标正在活动。
在本实施例中，利用至少两个RF接收设备中的所有RF接收设备，根据降噪滤波后的信号判断目标是否正在运动。
优选的，采用计算降噪滤波后信号Ss(f,t)的自相关性的方法，取自相关函数获得的谱图中的第二个峰值，根据设置的阈值判断目标是否正在运动，当所有RF接收设备中的至少1个RF接收设备的自相关函数值的第二个峰值大于所设置的阈值时，判定为目标正在活动。
优选的，可以计算信号的波动性大小，当所有RF接收设备中的至少1个RF接收设备的信道状态信息的振幅信号的波动性大于设置阈值时，判定为目标正在活动。
上述步骤2)中，动态选择最优的两个接收设备：若目标正在活动，从至少两个RF接收设备中自动地动态选择最优的两个接收设备。
由于目标的运动速度大小测量精度和多普勒频移精度之间的关系为：
Figure BDA0003346752570000081
其中dv表示的是目标的运动速度大小的精度，即与真实速度大小值的差值；
Figure BDA0003346752570000082
表示的是多普勒频移的精度，即与真实多普勒频移值的差值；c为光速，是一个常量；f是RF信号的频率；θ是目标的运动方向；αT和αR分别是目标所在位置相对于RF发射设备和RF接收设备的角度，也称为RF信号的离开角度(Angle of Departure,AoD)和到达角度(Angle of Arrival,AoA)，假设目标所在位置为(x,y)，RF接收设备和RF发射设备的位置分别为(xT,yT)和(xR,yR)，则αT＝arctan2((y-yT)/(x-xT))，而αR＝arctan2((y-yR)/(x-xR))，arctan2(*)是四象限内的反正切函数。不考虑符号的问题，为了准确估计目标的运动速度大小，即最小化dv，应根据目标的运动方向θ和相对于RF收发设备的位置选择使得cos(θ-(αT+αR)/2)最大的RF接收设备，另一方面，应根据目标相对于RF收发设备的位置选择使得cos((αT-αR)/2)最大的RF接收设备。
目标的运动方向测量精度和多普勒频移精度之间的关系为：
Figure BDA0003346752570000091
其中dθ表示的是目标的运动方向的精度，即与真实运动方向值的差值；
Figure BDA0003346752570000092
表示的是多普勒频移的精度，即与真实多普勒频移值的差值；c为光速，是一个常量；v为目标的运动速度大小；f是RF信号的频率；θ是目标的运动方向；αT和αR分别是目标所在位置相对于RF发射设备和RF接收设备的角度，也称为RF信号的离开角度(Angle of Departure,AoD)和到达角度(Angle of Arrival,AoA)，假设目标所在位置为(x,y)，RF接收设备和RF发射设备的位置分别为(xT,yT)和(xR,yR)，则αT＝arctan2((y-yT)/(x-xT))，而αR＝arctan2((y-yR)/(x-xR))，arctan2(*)是四象限内的反正切函数。不考虑符号的问题，为了准确估计目标的运动方向，即最小化dθ，应根据目标的运动方向θ和相对于RF收发设备的位置选择使得sin(θ-(αT+αR)/2)最大的RF接收设备，另一方面，应根据目标相对于RF收发设备的位置选择使得cos((αT-αR)/2)最大的RF接收设备。
具体的，动态选择最优的两个接收设备采用以下两种方法中的一种：
方法一：计算所有接收设备的位置比例系数指标
Figure BDA0003346752570000093
若位置比例系数指标小于预设的第三阈值，则排除该位置比例系数指标对应的接收设备；
计算其余各接收设备针对同一发射设备的联合指标，选择两个最大的联合指标对应的接收设备为最优的两个接收设备；
例如，首先根据目标在上一时刻的位置，对同一个RF发射设备，计算第j个RF接收设备对应的位置比例系数指标
Figure BDA0003346752570000094
其中，
Figure BDA0003346752570000095
是目标在t-1时刻的AoD，
Figure BDA0003346752570000096
是目标在t-1时刻对应第j个RF接收设备上的AoA；针对所有RF接收设备中的每个RF接收设备都计算该指标，设置阈值排除小于该阈值的接收设备；然后为了兼顾目标的运动速度大小和运动方向的估计精度，根据目标在上一时刻的位置和运动方向θt-1，对同一个RF发射设备，计算第j个RF接收设备对应的联合指标
Figure BDA0003346752570000097
针对上一步中排除后的RF接收设备中的所有RF接收设备计算该联合指标，选择使得该联合指标最大的两个RF接收设备作为最优的两个RF接收设备。
其中，上一时刻运动目标相对于RF收发设备的位置、上一时刻的运动方向可以直接给定运动目标的真实位置；或，上一时刻运动目标相对于RF收发设备的位置、上一时刻的运动方向可以通过给定初始位置和初始运动方向，结合本发明测量的运动速度而迭代获得。
方法二：直接计算所有各接收设备针对同一发射设备的联合指标，选择两个最大的联合指标对应的接收设备为最优的两个接收设备；
例如，根据目标在上一时刻的位置和运动方向θt-1，对同一个RF发射设备，计算第j个RF接收设备对应的联合指标
Figure BDA0003346752570000101
Figure BDA0003346752570000102
其中，αTt-1是目标在t-1时刻的AoD，
Figure BDA0003346752570000103
是目标在t-1时刻对应第j个RF接收设备上的AoA；针对所有RF接收设备中的每个RF接收设备都计算该联合指标，自动地选择使得联合指标最大的两个RF接收设备作为最优的两个RF接收设备。
上述步骤3)中，从最优的两个接收设备中分别提取目标因运动引起的多普勒频移，具体为：从每个接收设备的新的信道状态信息中获得时频谱图，选择每一时刻时频谱图中能量最大值对应的频率值作为目标在该时刻的运动引起的多普勒频移。
在本实施例中，优选地，采用时频分析方法连续小波变换方法(Continuous 1-DWavelet Transform，CWT)从每个RF接收设备的降噪滤波后信号Ss(f,t)中获得时频谱图，选择每一时刻时频谱图中能量最大值对应的频率值作为目标在该时刻的运动引起的多普勒频移。
优选地，采用时频分析方法短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)从每个RF接收设备的降噪滤波后信号Ss(f,t)中获得时频谱图，选择每一时刻时频图中能量最大值对应的频率值作为目标在该时刻的运动引起的多普勒频移。
上述步骤3)中，根据多普勒频移计算目标的运动速度：根据从最优选择的两个RF接收设备提取的多普勒频移计算目标的运动速度——包括速度大小和运动方向。
如图4所示，对于给定的一对RF收发设备，目标引起的多普勒频移和目标相对于RF收发设备的位置、速度大小和运动方向之间的关系为fD＝-(fvcos(θ-(αT+αR)/2)·2cos((αT-αR)/2))/c，其中f是RF信号的频率；v为目标的运动速度大小；θ是目标的运动方向；αT和αR分别是目标所在位置相对于RF发射设备和RF接收设备的角度，也称为RF信号的离开角度(Angle of Departure,AoD)和到达角度(Angle of Arrival,AoA)，假设目标所在位置为(x,y)，RF接收设备和RF发射设备的位置分别为(xT,yT)和(xR,yR)，则αT＝arctan2((y-yT)/(x-xT))，而αR＝arctan2((y-yR)/(x-xR))，arctan2(*)是四象限内的反正切函数；c为光速，是一个常量。
目标的运动速度计算采用以下两种方法中的一种：
方法一：针对最优选择的两个RF接收设备中的每一个RF接收设备可以获得一个等式，根据多普勒频移构建方程组：
Figure BDA0003346752570000111
其中，fD1和fD2分别是从最优选择的第一个接收设备和第二个接收设备获得的多普勒频移，αR1和αR2分别是目标所在位置相对于最优选择的第一个接收设备和第二个接收设备的角度；αT是目标所在位置相对于发射设备的角度；θ为目标的运动方向；f为无线信号的频率；c为光速；从而通过解析方式所求得的运动方向θ：
θ＝(αT+αR1)/2+angle(Φ2-Φ1cos(Δα/2),Φ1sin(Δα/2))，
其中Φ1＝fD1cos((αT-αR2)/2))，Φ2＝fD2cos((αT-αR1)/2))，Δα＝αR2-αR1，angle(a,b)＝arctan2(b/a)是四象限内的反正切函数；通过解析方程组求得目标的运动速度v：
v＝-cfD1/(fcos(θ-(αT+αR1)/2)·2cos((αT-αR1)/2))。
方法二：可以不进行动态优化选择RF接收设备，利用优化算法求得目标的运动速度大小和运动方向，使得目标函数最小，优选的目标函数Ov,θ为：
Figure BDA0003346752570000112
其中，fDj是根据给定的目标的运动速度v和目标的运动方向θ在第j个接收设备上获得的多普勒频移，
Figure BDA0003346752570000113
是第j个接收设备上实际获得的多普勒频移，M是使用的接收设备的总数。
上述各实施例中，在步骤1)布置RF收发设备后，其余步骤可以实时执行，实时消除随机相位偏移、降噪滤波信号噪声、识别目标运动状态、动态选择RF接收设备、提取多普勒频移和测量目标的运动速度。
在本发明的一个实施例中，提供一种无接触式运动目标速度测量系统，其包括：信号处理模块、动态择优模块和运动速度计算模块；
信号处理模块，通过至少两个接收设备获取包含目标运动状态的信道状态信息，消除信道状态信息的随机相位偏移后得到新的信道状态信息，对新的信道状态信息进行降噪滤波处理；
动态择优模块，根据新的信道状态信息识别目标运动状态，若目标正在活动，则动态选择最优的两个接收设备；
运动速度计算模块，从最优的两个接收设备中分别提取目标因运动引起的多普勒频移，根据多普勒频移计算目标的运动速度；运动速度包括度大小和运动方向。
本实施例提供的系统是用于执行上述各方法实施例的，具体流程和详细内容请参照上述实施例，此处不再赘述。
如图5所示，为本发明一实施例中提供的计算设备结构示意图，该计算设备可以是终端，其可以包括：处理器(processor)、通信接口(Communications Interface)、存储器(memory)、显示屏和输入装置。其中，处理器、通信接口、存储器通过通信总线完成相互间的通信。该处理器用于提供计算和控制能力。该存储器包括非易失性存储介质、内存储器，该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序，该计算机程序被处理器执行时以实现一种测量方法；该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、管理商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。处理器可以调用存储器中的逻辑指令，以执行如下方法：
通过至少两个接收设备获取包含目标运动状态的信道状态信息，消除信道状态信息的随机相位偏移后得到新的信道状态信息，对新的信道状态信息进行降噪滤波处理；根据新的信道状态信息识别目标运动状态，若目标正在活动，则动态选择最优的两个接收设备；从最优的两个接收设备中分别提取目标因运动引起的多普勒频移，根据多普勒频移计算目标的运动速度；运动速度包括度大小和运动方向。
此外，上述的存储器中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算设备的限定，具体的计算设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在本发明的一个实施例中，提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：通过至少两个接收设备获取包含目标运动状态的信道状态信息，消除信道状态信息的随机相位偏移后得到新的信道状态信息，对新的信道状态信息进行降噪滤波处理；根据新的信道状态信息识别目标运动状态，若目标正在活动，则动态选择最优的两个接收设备；从最优的两个接收设备中分别提取目标因运动引起的多普勒频移，根据多普勒频移计算目标的运动速度；运动速度包括度大小和运动方向。
在本发明的一个实施例中，提供一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质存储服务器指令，该计算机指令使计算机执行上述各实施例提供的方法，例如包括：通过至少两个接收设备获取包含目标运动状态的信道状态信息，消除信道状态信息的随机相位偏移后得到新的信道状态信息，对新的信道状态信息进行降噪滤波处理；根据新的信道状态信息识别目标运动状态，若目标正在活动，则动态选择最优的两个接收设备；从最优的两个接收设备中分别提取目标因运动引起的多普勒频移，根据多普勒频移计算目标的运动速度；运动速度包括度大小和运动方向。
上述实施例提供的一种计算机可读存储介质，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。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/或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/或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/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
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：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分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各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种无接触式运动目标速度测量方法，其特征在于，包括：
通过至少两个接收设备获取包含目标运动状态的信道状态信息，消除所述信道状态信息的随机相位偏移后得到新的信道状态信息，对所述新的信道状态信息进行降噪滤波处理；
根据所述新的信道状态信息识别目标运动状态，若目标正在活动，则动态选择最优的两个所述接收设备；
从所述最优的两个所述接收设备中分别提取目标因运动引起的多普勒频移，根据所述多普勒频移计算所述目标的运动速度；所述运动速度包括度大小和运动方向。
2.如权利要求1所述无接触式运动目标速度测量方法，其特征在于，所述消除所述信道状态信息的随机相位偏移后得到新的信道状态信息，包括：
各所述接收设备从其具有的至少两根天线上同时分别接收来自同一发送设备的射频信号；
所述接收设备采集至少两根所述天线上的所述信道状态信息，并将在同一时刻分别在各所述天线上采集的所述信道状态信息进行相除或进行共轭相乘，得到所述新的信道状态信息，消除了所述接收设备和所述发射设备之间因时间不同步造成的信道状态信息上的随机相位偏移。
3.如权利要求2所述无接触式运动目标速度测量方法，其特征在于，所述降噪滤波处理，采用Savitzky-Golay滤波器或滑动平均滤波方法对所述新的信道状态信息进行滤波降噪。
4.如权利要求1所述无接触式运动目标速度测量方法，其特征在于，所述根据所述新的信道状态信息识别目标运动状态，包括：
若至少一个所述接收设备的新的信道状态信息的振幅信号或相位信号的自相关函数值的第二个峰值大于预先设置的第一阈值，则判定为目标正在活动；
或，若至少一个所述接收设备的新的信道状态信息的振幅信号或相位信号的波动性大于预先设置的第二阈值，则判定为目标正在活动。
5.如权利要求1或4所述无接触式运动目标速度测量方法，其特征在于，所述动态选择最优的两个所述接收设备，包括：
计算所有所述接收设备的位置比例系数指标，若所述位置比例系数指标小于预设的第三阈值，则排除该位置比例系数指标对应的所述接收设备；
计算其余各所述接收设备针对同一发射设备的联合指标，选择两个最大的所述联合指标对应的所述接收设备为最优的两个所述接收设备；
或，直接计算所有各所述接收设备针对同一发射设备的所述联合指标，选择两个最大的所述联合指标对应的所述接收设备为最优的两个所述接收设备。
6.如权利要求1所述无接触式运动目标速度测量方法，其特征在于，所述从所述最优的两个所述接收设备中分别提取目标因运动引起的多普勒频移，包括：
从每个所述接收设备的所述新的信道状态信息中获得时频谱图，选择每一时刻时频谱图中能量最大值对应的频率值作为目标在该时刻的运动引起的所述多普勒频移。
7.如权利要求1所述无接触式运动目标速度测量方法，其特征在于，所述根据所述多普勒频移计算所述目标的运动速度，包括：
根据所述多普勒频移构建方程组：
Figure FDA0003346752560000021
其中，fD1和fD2分别是从最优选择的第一个所述接收设备和第二个所述接收设备获得的所述多普勒频移，αR1和αR2分别是目标所在位置相对于最优选择的第一个所述接收设备和第二个所述接收设备的角度；αT是目标所在位置相对于所述发射设备的角度；θ为目标的运动方向；f为无线信号的频率；c为光速；
通过解析方程组求得所述目标的运动方向θ为：
θ＝(αT+αR1)/2+angle(Φ2-Φ1cos(Δα/2)，Φ1sin(Δα/2))；
其中，Φ1＝fD1cos((αT-αR2)/2))，Φ2＝fD2cos((αT-αR1)/2))，Δα＝αR2-αR1，angle(a，b)＝arctan2(b/a)是四象限内的反正切函数；
通过所述目标的运动方向θ求得目标的运动速度大小v为：
v＝-cfD1/(fcos(θ-(αT+αR1)/2)·2cos((αT-αR1)/2))；
或，利用优化算法求得目标的运动速度大小和运动方向，使得目标函数最小，优选的目标函数Ov，θ为：
Figure FDA0003346752560000022
其中，fDj是根据给定的目标的运动速度v和目标的运动方向θ在第j个所述接收设备上获得的多普勒频移，
Figure FDA0003346752560000023
是第j个所述接收设备上实际获得的多普勒频移，M是使用的所述接收设备的总数。
8.一种无接触式运动目标速度测量系统，其特征在于，包括：信号处理模块、动态择优模块和运动速度计算模块；
所述信号处理模块，通过至少两个接收设备获取包含目标运动状态的信道状态信息，消除所述信道状态信息的随机相位偏移后得到新的信道状态信息，对所述新的信道状态信息进行降噪滤波处理；
所述动态择优模块，根据所述新的信道状态信息识别目标运动状态，若目标正在活动，则动态选择最优的两个所述接收设备；
所述运动速度计算模块，从所述最优的两个所述接收设备中分别提取目标因运动引起的多普勒频移，根据所述多普勒频移计算所述目标的运动速度；所述运动速度包括度大小和运动方向。
9.一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，其特征在于，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行如权利要求1至7所述方法中的任一方法。
10.一种计算设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器、存储器及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行如权利要求1至7所述方法中的任一方法的指令。
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