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無(wú)線信道傳感的朝向檢測(cè)分析

2019-07-08 03:32金志平
無(wú)線互聯(lián)科技 2019年8期
關(guān)鍵詞:傳感

金志平

摘 ? 要:文章主要提出一種新型人體朝向的檢測(cè)操作方案WiO,運(yùn)用無(wú)線的局域網(wǎng)絡(luò)信道信息,為人體朝向的檢測(cè)傳感數(shù)據(jù),獲取良好朝向的檢測(cè)效果,便于提升朝向檢測(cè)的精準(zhǔn)度及可靠性。

關(guān)鍵詞:無(wú)線信道;傳感;朝向檢測(cè)

在人體的感知領(lǐng)域眾多研究當(dāng)中,人體朝向的檢測(cè)研究均是主要研究方向及課題。本文主要查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料,對(duì)無(wú)線信道的傳感朝向檢測(cè)進(jìn)行綜述分析,望能夠?yàn)榻窈笙嚓P(guān)專家及學(xué)者對(duì)該課題的深入研究提供有價(jià)值的參考。

1 ? ?檢測(cè)信道狀態(tài)的信息、人體的朝向

1.1 ?信道狀態(tài)的信息

無(wú)線的信道模型,通常可通過(guò)Z=HX+N來(lái)表示,在該列式當(dāng)中,Z代表接收的信號(hào)向量,X代表發(fā)出信號(hào)向量,Z代表噪聲向量,H代表信道增益的矩陣。依據(jù)正交頻分復(fù)用技術(shù),H表示為H=[Hl,H2 ,…HN]、Hi=[Hi]ejsin(∠Hi)。在該列式當(dāng)中,N代表N個(gè)子載波,借助普通Wifi設(shè)備可得出30個(gè)子載波的信息。Hi表示第i個(gè)載波信道狀態(tài)數(shù)據(jù)信息(Channel State Information,CSI)復(fù)數(shù),[Hi]代表第i個(gè)載波振幅,∠Hi代表第i個(gè)載波相位。針對(duì)擁有著多個(gè)發(fā)送接收天線、多入口、多出口(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系統(tǒng),各個(gè)子載波Hi可構(gòu)成一個(gè)pXq維度矩陣。故最終獲取CSI信息為pXqXN的矩陣。其中,p為天線發(fā)射條數(shù),N為子載波數(shù),q為天線接收具體條數(shù)。

1.2 ?檢測(cè)人體的朝向

實(shí)現(xiàn)檢測(cè)人體的波動(dòng)朝向關(guān)鍵點(diǎn)在,人體朝向不同條件下,引起不同的環(huán)境狀況變化,不同程度影響著無(wú)線信號(hào)的信道。借助物理量基礎(chǔ)條件,必須滿足于下列基本條件:方向相同,有著穩(wěn)定性能;方向不同,有著相應(yīng)區(qū)分度;人體所處相同的方向狀況,其兩側(cè)測(cè)量實(shí)際得到景觀,在經(jīng)過(guò)預(yù)處理操作后CSI的幅度數(shù)據(jù)信息。

2 ? ?數(shù)據(jù)的預(yù)處理及提取特征

2.1 ?提取原始的信息數(shù)據(jù)

通常借助CSI人體的感知方案內(nèi),相關(guān)科研人員會(huì)通過(guò)CSI幅度數(shù)據(jù)信息,將其當(dāng)成原始所采集相應(yīng)信息數(shù)據(jù)。由于該CSI的幅度信息提取難度系數(shù)較低,且易于分析,具有較高穩(wěn)定性。CSI信息當(dāng)中另外一個(gè)部分相位的信息,鮮有人對(duì)其關(guān)注及重視。該部分因隨機(jī)的噪聲、發(fā)射的接收裝置間的時(shí)鐘處不同步的工況下,促使其原始靜態(tài)所在相位的信息數(shù)據(jù)呈隨機(jī)的分布狀態(tài),該種袁術(shù)相位的信息為不可用。針對(duì)以上問(wèn)題,可借助子載波自身對(duì)稱特性,圍繞其原始的相位開(kāi)展線性變化,并逐步獲取相對(duì)的穩(wěn)定參數(shù)值。

2.2 ?異常參值的處理操作

選用拉依達(dá)的檢測(cè)法,對(duì)異常參值實(shí)施檢測(cè)處理操作,替代其樣本的參值。將信息數(shù)據(jù)所有子載波的參值,并依次與相應(yīng)余樣的子載波實(shí)際均值做出比較。如差值超3倍的標(biāo)準(zhǔn)差,便可判定其值為異常的參值,能夠用均值替代它[1]。

2.3 ?信號(hào)的去噪處理

無(wú)線信號(hào)通常會(huì)受周邊的環(huán)境影響,需對(duì)CSI開(kāi)展去噪處理操作。本文用加權(quán)移動(dòng)的平均型濾波器,針對(duì)CSI數(shù)據(jù)做去噪處理,如式(1)所示,在該公式當(dāng)中,n代表第n個(gè)的數(shù)據(jù)包;m為平滑度;i代表從1~30個(gè)的子載波;m越大,其信號(hào)就相對(duì)越平滑。但會(huì)損失掉許多信息。如圖1所示,是CSI原始的信息數(shù)據(jù)經(jīng)加權(quán)移動(dòng)式平均濾波的處理之后的曲線,圖中可看出原始噪聲的波動(dòng)部分平滑度已明顯得到改善。

2.4 ?提取特征

原始數(shù)據(jù)信息無(wú)法有效被分類器所識(shí)別,且數(shù)據(jù)的冗余度相對(duì)較高,對(duì)指紋卡的存儲(chǔ)較為不利。故需從該原始數(shù)據(jù)當(dāng)中提取出最具代表性特征值。本文主要運(yùn)用下列參數(shù)來(lái)反映出人體朝向CSI變化:中位數(shù)的絕對(duì)偏差(Median Absolute deviation,MAD),標(biāo)準(zhǔn)差(Standard,STD),均值Mean,極差Range,最小值Min,最大值Max,并依據(jù)Vnew=Vold﹣min/max﹣min該公式,實(shí)施歸一處理,作機(jī)器學(xué)習(xí)基本的特征。可反映該6個(gè)不同特征參數(shù)值,均處不同方向變化工況,全部統(tǒng)計(jì)值均處不同的方向,辨識(shí)度突出,也可當(dāng)成機(jī)器學(xué)習(xí)的基本特征。那么,在該公式當(dāng)中,Vnew代表原始特征值,Vold代表歸一化之后參數(shù)值,Min,Max則分別代表著某個(gè)特征最小及最大參數(shù)值[2]。

2.5 ?構(gòu)建指紋庫(kù)

針對(duì)CSI的幅度、相位的信息,經(jīng)以上的預(yù)處理過(guò)后,可各獲取到6個(gè)特征的參值,即為Eph=[Eph-max Eph-min Eph-range Eph-mean Eph-std Eph-mad],Eamp=[Eamp-max Eamp-min Eamp-range Eamp-mean Eamp-std Eamp-mad]。為將檢測(cè)的精度提升,本文主要結(jié)合P×q的天線所對(duì)應(yīng)CSI的信息,該指紋庫(kù)的各類別指紋實(shí)際結(jié)構(gòu)即為:Emul=[E1-1 E1-2…E1-q;E2-1 E2-2…E2-q……Ep-1 Ep-2…Ep-q]。在該列式當(dāng)中,Ei-j=[Eiamp Eiph]。

3 ? ?實(shí)驗(yàn)操作部署

實(shí)驗(yàn)操作平臺(tái)分為兩個(gè)部分,即監(jiān)控點(diǎn)及接入點(diǎn)。設(shè)備方面,裝設(shè)兩臺(tái)Intel5300的網(wǎng)卡筆記本,采用UblIntu 14.04LTS操作系統(tǒng)。筆記本內(nèi)設(shè)定Halperin其提供的CSITOOL,采集到CSI的數(shù)據(jù)信息。lntel5300網(wǎng)卡能提供著3條MIMO天線,理論上形成3×3=9條的天線,且對(duì)應(yīng)相應(yīng)鏈路。但實(shí)際受周圍的環(huán)境波動(dòng)、設(shè)備實(shí)際運(yùn)行工況影響較大,穩(wěn)定提取到3根鏈路。因而,主要擇選天線1-1,1-2,1-3實(shí)施分析。擇選多徑的辦公室,為此次試驗(yàn)研究的場(chǎng)所,大小5 m×5 m。AP-MP需放置好高度為1.2 m的辦公桌。采集信息數(shù)據(jù),人體需靜止AP-MP鏈路相互間,各自朝向著不同的方向,即為北、西、南、東這4個(gè)正向的方向。MP接收源于AP的信息數(shù)據(jù)包,提取CSI的信息數(shù)據(jù)。每次采集操作的時(shí)間,需控制10 s,數(shù)據(jù)信息包發(fā)送的速率100個(gè)/s。

4 ? ?實(shí)驗(yàn)操作結(jié)果

試驗(yàn)先對(duì)比分析用CSI的幅度、相位的信息,兩者針對(duì)檢測(cè)處理精度有著影響。用幅度來(lái)對(duì)比相位,人體的朝向檢測(cè)效果相對(duì)較為良好,CSI的相位、幅度信息相對(duì)比,針對(duì)所在環(huán)境的敏感度相對(duì)較高。雖借助線性變換獲取其相對(duì)相位,但會(huì)有隨機(jī)噪聲存在,致使相位的效果保障較為困難。本文主要提出結(jié)合幅度、相位的信息精度高于其單一參數(shù)。雖單一相位的信息精準(zhǔn)度偏低,但結(jié)合幅度實(shí)現(xiàn)輔助分類,便可提升其分類的精準(zhǔn)度。本文對(duì)比不同的天線所對(duì)應(yīng)分類的性能,研究表明不同的天線條件下所對(duì)應(yīng)分類的效果往往存在較大差異性。針對(duì)相同的帶分類處理樣本,天線對(duì)1-1,1-2,1-3所存在不同的分類結(jié)構(gòu),因其不同天線實(shí)際對(duì)應(yīng)的信號(hào)路徑差異。因而,人體自身對(duì)信號(hào)的實(shí)際影響也存在著較大差異性。結(jié)構(gòu)的表面,在綜合多對(duì)天線實(shí)際對(duì)應(yīng)CSI的信息可提升其分類效果。如圖2所示,伴隨著人體距離MP從近至遠(yuǎn),這3種分類計(jì)算分析方法精準(zhǔn)度呈現(xiàn)先大后小趨勢(shì)。但是,在人體距離MP較近時(shí),精準(zhǔn)度降低,可能會(huì)因人體與MP距離過(guò)近,以至于對(duì)無(wú)線信號(hào)接收產(chǎn)生不利影響。實(shí)驗(yàn)研究的結(jié)果可證明,人體距離最佳檢測(cè)區(qū)域?yàn)镸P1 m左右,該3種計(jì)算分析方法精準(zhǔn)度均可達(dá)最大值。與NB計(jì)算方法相比較,支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM),k最鄰近分類算法(k-NearestNeighbor,KNN)性能更勝一籌,最佳的檢測(cè)距離可達(dá)98.94%;固定人體位置,倘若AP-MP實(shí)際距離分別是3.6 m,3.0 m,2.4 m,1.8 m,1.2 m。伴隨著AP-MP距離越來(lái)越小,其分類的效果便會(huì)越來(lái)越高。但是,持續(xù)將距離減小,精準(zhǔn)度將達(dá)到飽和狀態(tài),NB計(jì)算分析法還會(huì)有下降情況出現(xiàn);朝向檢測(cè)的精準(zhǔn)度,會(huì)伴隨數(shù)據(jù)包的數(shù)量不斷增長(zhǎng)進(jìn)而逐步提高,是因較多的信息數(shù)據(jù)包經(jīng)檢測(cè)處理后獲取更多豐富人體的信息,較多訓(xùn)練樣本可提升分類的精準(zhǔn)度。從總體上來(lái)分析,實(shí)時(shí)性的要求較高、較低精度要求條件下,建議采用NB計(jì)算分析方法。針對(duì)實(shí)時(shí)性較低、精準(zhǔn)度較高等要求情況,可擇選SVM或KNN計(jì)算分析方法。

5 ? ?結(jié)語(yǔ)

綜上所述,經(jīng)過(guò)本次實(shí)驗(yàn)操作及研究后可發(fā)現(xiàn),結(jié)合CSI的幅度、相位相對(duì)比,用單一幅度、相位的信息有效提高;不同天線,其對(duì)上的分類效果實(shí)際差異較為突出,充分考慮到多對(duì)天線所對(duì)應(yīng)CSI信息,可提升識(shí)別操作精準(zhǔn)度。不同因素,如數(shù)據(jù)包的發(fā)送數(shù)、檢測(cè)距離等,均會(huì)影響到實(shí)驗(yàn)操作結(jié)果,發(fā)現(xiàn)相比較NB計(jì)算分析方法,KNN,SVM計(jì)算分析方法效果較為突出,精準(zhǔn)度最高可達(dá)98%。經(jīng)過(guò)此次實(shí)驗(yàn)研究,能夠?yàn)楹笃诠こ痰於ㄖ匾A(chǔ),后續(xù)將進(jìn)一步研究多個(gè)目標(biāo)人體朝向的檢測(cè)、移動(dòng)的人體朝向檢測(cè)各方面內(nèi)容。

[參考文獻(xiàn)]

[1]祁恩召,李春樹(shù),徐昊.基于無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的三維室內(nèi)無(wú)線信道建模與分析[J].信息通信,2018(11):16-19.

[2]劉洲洲,申良.基于磁感應(yīng)技術(shù)的地下傳感網(wǎng)信道建模仿真[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào),2018(3):1102-1108.

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