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申请/专利权人：天津大学

摘要：本发明公开了一种面向Wi‑Fi低分组速率的室内被动跟踪方法，属于被动跟踪方法技术领域；本方法应用CS技术重建时域信号在频域上的信号特征，联立CS和菲涅尔区模型求解PLCR，以最小的样本量量化CSI动态与人体四肢运动的映射关系，最终确定人体位置并实时绘制移动轨迹。相比于传统的基于菲涅尔区的定位方法，本发明以远低于奈奎斯特采样频率下获取CSI，大幅度降低了数据成本，更符合真实室内场景的需求和可行性。

主权项：1.一种面向Wi-Fi低分组速率的室内被动跟踪方法，其特征在于，所述方法基于Wi-Fi的室内被动定位技术和压缩感知理论，实现在远低于奈奎斯特采样频率的前提下，提高室内被动跟踪与定位性能，具体实现方法如下：S1、基于压缩感知的反射路径长度变化率特征构建：首先通过双链路Wi-Fi信号收集人体移动时的信道状态信息，定义压缩感知公式中的稀疏变换域为频域；然后收集时域测量值来重建原始稀疏频域信息，将测量矩阵和稀疏基分别设置为高斯随机矩阵和傅立叶基向量；接着将反射路径长度变化率和压缩感知模型结合，把反射路径长度变化率计算公式转化为一维稀疏重建问题；最后利用提取到的反射路径长度变化率通过梯度积分计算得到信号反射路径长度，并根据所得路径长度和链路部署的位置参数构建菲涅尔区；具体包括如下内容：S1.1、根据真实环境的定位区域确定坐标系，部署发射机及若干个接收机的位置，并依据坐标系确定发射机和接收机的坐标信息；S1.2、根据Wi-Fi信号的信道状态信息计算出信号反射路径长度，构建多个菲涅尔椭圆；所述信道状态信息的表达式如下： 其中，Hsf,t和Hdf,t分别表示信道状态信息的静态分量和动态反射分量；表示动态信号的振幅和相位；Ldt表示动态信号反射路径长度；λ表示无线信号的波长；反射信号的传播路线由发射机发出，经由人体反射，再被接收机接收，因此该路径长度即为人体到收发端的距离之和；所述菲涅尔区表示对应于以收发设备为焦点的一簇同心椭圆，定义最内层的椭圆为第一菲涅尔区，人体通过每个菲涅尔区层导致信号的反射路径变化λ，动态分量的相位也随之变化2π；当人体随着动态分量沿反射路径位置移动d时，动态分量相位偏移2πdλ；S1.3、人体在感知范围内穿越菲涅尔区时引起多普勒频移和反射路径长度变化速率发生改变，反射路径长度变化为多普勒频移产生的根本原因，分别用fdt和rt表示多普勒频移和反射路径长度变化率，通过计算实现二者的相互转化，具体关联公式如下： 其中，f表示通信频率，c表示光速；上式表示信号反射路径求导后可得到信号反射路径变化速率，即为反射路径长度变化率；S1.4、联立压缩感知理论建立菲涅尔椭圆：已知压缩感知的信号采集模型类似于传统感知框架，其中信号X通过测量矩阵φ投影到测量向量Y，具体函数表示如下：Y＝φX；其中，X∈Rn，表示要被感知的信号；φ表示m×n的测量矩阵；Y∈Rm，表示测量向量；将稀疏域内的固定标准正交基确定为n×n稀疏基Ψ；若X定义为稀疏域中的则压缩后的感知过程表示为：Y＝φX＝φΨθ＝Aθ；其中，θ表示变换域中的稀疏信号；A表示重构矩阵，为测量矩阵φ与稀疏基Ψ的乘积；S1.5、将压缩感知的过程变为一维反射路径长度变化率序列的重构问题，从少量的时域信道状态信息中计算得原始的频域信号θ，进而通过正交匹配追踪算法计算rt，整个过程表示为： 每个链路上可得到的r＝λf2；S1.6、利用菲涅尔区模型，将反射路径长度变化率转化为人体运动的真实速度；在Widar中，人体运动速度在同心椭圆法向量上的投影为反射路径长度变化率；对于定义为第i个接收器的投影向量计算得出： 其中，ri表示由第i个接收器计算出的一维反射路径长度变化率序列；给定人类的位置来表示公式如下： S1.7、通过所有的Wi-Fi收发器链路建立反射路径长度变化率r和真实速度之间的关系；综合多个速度投影分量，即一维反射路径长度变化率的时间序列，建立一个速度模型来求解真实的人体运动速度 其中，表示速度的最优解；表示所有投影向量组成的矩阵，r＝r1,r2,...,rIT表示所有反射路径长度变化率组成的矩阵；通过对上述速度求积分，获得实时的用户位置；S2、双链路频率组成比率识别：设计一种步行方向导航单元，通过估计任意两个不平行的方向的速度分量的比值，即估计两个链路的反射路径长度变化率比值，分析得出人体行走方向的变化特点，进而实现人体室内被动跟踪方法，具体包括如下内容：S2.1、在两个接收机下，将人体行走速度沿着任意两个不平行的方向投影到两个速度分量中；记从一个时间窗内的两链路获得的N个反射路径长度变化率值，分别表示为r1和r2；当行走方向发生变化时，两个速度分量的比值同步发生变化，二者之间存在如下映射关系： 其中，和表示实际速度在两条链路法向量上的投影；S2.2、基于S2.1中所提出的映射关系，提出一种步行方向导航单元，通过估计两个速度分量的比值来探究人体行走方向的变化；在低于50Hz的分组速率时，修正压缩感知中重构错误的反射路径长度变化率；计算r1和r2的元素乘积来构造N×N维矩阵，矩阵中的最大值为当前相对于两个链路的行走方向，具体模型如下： 其中，W为步行方向导航单元，indexi和indexj分别为矩阵最大值的横纵坐标；按照上式判断行走方向随时间的变化，并依据靠近或远离接收机修正反射路径长度变化率符号；S2.3、多普勒频移的符号表示目标的移动是缩短还是延长反射路径，多普勒频移和反射路径长度变化率之间的符号相反，当目标缩短反射路径时，反射路径长度变化率的符号为负；相反，当目标延长反射路径时，反射路径长度变化率的符号为正；基于步行方向导航单元确定同一方向上的时间段，将该时间段内两个链路的反射路径长度变化率值相加，对于总和较大的反射路径长度变化率，在此期间将总和的符号分配给反射路径长度变化率的符号；通过上述操作校正目标的移动方向，即反射路径长度变化率的符号，以降低跟踪误差。

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