【摘要】：如今研究人員和科學(xué)家們?cè)絹?lái)越注重如何讓人們的生命更加健康和長(zhǎng)久,因此,在生命健康監(jiān)測(cè)研究方面投入了大量資金。以人為中心的無(wú)線體域網(wǎng)(WBAN)提供了一種健康監(jiān)測(cè)的方法。近些年,迅猛發(fā)展的無(wú)線通信技術(shù)為非接觸式方法創(chuàng)造了條件,基于射頻(RF)信號(hào)的非接觸式無(wú)線體域網(wǎng)因其非侵入的特性被更廣泛地應(yīng)用于生命健康監(jiān)測(cè)。Wi-Fi信號(hào)的廣泛覆蓋以及在商用Wi-Fi設(shè)備上可獲得的細(xì)粒度信道狀態(tài)信息(CSI)使得Wi-Fi成為基于RF信號(hào)的非接觸感知中極具前景的實(shí)現(xiàn)手段。在本文中我們提出利用基于Wi-Fi CSI的非接觸感知對(duì)呼吸這一人體小尺度變化進(jìn)行檢測(cè)。本文對(duì)基于Wi-Fi CSI的呼吸檢測(cè)方法進(jìn)行了研究與分析。主要體現(xiàn)在CSI呼吸檢測(cè)機(jī)理的闡述,呼吸信息提取方法的設(shè)計(jì)以及對(duì)多種不同呼吸情況的檢測(cè)這三個(gè)方面。本文的主要貢獻(xiàn)概括為以下幾點(diǎn):(1)闡述了基于CSI的非接觸式呼吸檢測(cè)原理。通過(guò)對(duì)人體呼吸過(guò)程進(jìn)行建模,分析呼吸引起的胸腹部的位置變化,這一微小變化會(huì)對(duì)無(wú)線信號(hào)的傳播路徑產(chǎn)生影響并被接收信號(hào)記錄下來(lái),以CSI的形式進(jìn)行刻畫(huà),從而闡述了CSI呼吸檢測(cè)機(jī)理。(2)設(shè)計(jì)了一種能夠檢測(cè)不同呼吸情況的呼吸信息提取方法。在將CSI幅度信息和相位信息進(jìn)行對(duì)比分析的基礎(chǔ)上,選擇CSI幅度信息作為呼吸活動(dòng)的表征。研究了針對(duì)噪聲的CSI數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,提出了一種基于評(píng)分機(jī)制的子載波選擇策略,選出對(duì)呼吸活動(dòng)敏感的子載波,并利用拉依達(dá)準(zhǔn)則剔除異常值和小波濾波的方法進(jìn)行降噪。預(yù)處理后根據(jù)呼吸情況采用峰值檢測(cè)算法或短時(shí)傅里葉變換(STFT)技術(shù)提取呼吸特征信息。(3)針對(duì)多種不同的呼吸情況設(shè)計(jì)了相應(yīng)的呼吸檢測(cè)實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了所提出的基于Wi-Fi CSI的呼吸檢測(cè)方法不僅可以檢測(cè)正常呼吸情況,也可以檢測(cè)異常呼吸情況,還能識(shí)別睡眠呼吸暫停綜合征(SAS)。綜上,本文所提出的呼吸檢測(cè)方法是替代傳統(tǒng)接觸傳感方法的首選非穿戴方法,為長(zhǎng)期家庭呼吸檢測(cè)提供了一種有效手段。本文的研究還初步揭示了無(wú)線感知在小尺度變化檢測(cè)應(yīng)用中的潛力。
【圖文】：

圖2.4 RSSI 與 CSI 關(guān)系的類(lèi)似說(shuō)明[37] RSSI 相比，CSI 最大的特點(diǎn)是使信道信息更為豐富。除此之外，從CSI 屬于物理層，RSSI 屬于介質(zhì)訪問(wèn)控制層（MAC），而在 MAC 層息在物理層大都可獲得[35]。具體來(lái)說(shuō)，CSI 可以從一個(gè)數(shù)據(jù)包中同時(shí)的頻率響應(yīng)而不是總體疊加效果，又可以獲得每個(gè)子載波的幅度和相面的特性比較如表 2.2 所示。CSI 的獲取為無(wú)線感知提供了更豐富、息，，是無(wú)線感知領(lǐng)域的一個(gè)重要的里程碑。表2.2 RSSI 與 CSI 特性對(duì)比類(lèi)別 RSSI CSI網(wǎng)絡(luò)層次 MAC 層 物理層頻域信息 無(wú) 多子載波相位信息時(shí)域信息 數(shù)據(jù)包尺度 多子載波幅度信息

該呼吸傳感器如圖 4.2 所示，它是把壓電材料綁在人體腹部位置，通過(guò)檢測(cè)人呼吸產(chǎn)生的腹部位置變化實(shí)現(xiàn)對(duì)呼吸的檢測(cè)。圖4.2 接觸式呼吸傳感器在數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，我們對(duì)收集到的 CSI 原始數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列的預(yù)處理，處理流程如圖 4.3 所示。從前文可知，CSI 原始數(shù)據(jù)中包含幅度和相位信息，所以首先要從收集到的 CSI 原始數(shù)據(jù)中提取出幅度和相位信息，之后再對(duì)其進(jìn)行特征分析，從而選擇出能準(zhǔn)確且敏感的反映呼吸活動(dòng)的 CSI 特征。根據(jù)第 3.1 節(jié)的分析，本文我們選擇使用 CSI 的幅度信息進(jìn)行呼吸特征提取。在本文所提出的系統(tǒng)中，一個(gè)數(shù)據(jù)流包含30 個(gè)子載波的 CSI 值
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TN92;R319

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本文編號(hào)：2601076