基于信道状态信息相位差的人员入侵检测方法

目前基于Wi-Fi的人员入侵检测方法缺少对相位信息的利用,从而限制了入侵检测的适用范围和感知距离。讨论了信道状态信息相位差的可行性,采用轻量级的指标来感知无线环境的状态变化。利用递归量化分析法对静止情况下的子载波进行挑选,采用离散小波变换提取呼吸信号,进一步判断当前环境是否有人入侵。不同实验场景的结果表明,运动和静止人员的检测精度都可以达到90%。

一种多元信息融合的室内定位方法

针对现有室内定位技术在定位精度方面的不足,基于智能手机获取的多元传感器信息,提出一种多元信息融合的室内定位方法。首先,利用基于KNN(K-Nearest Neighbor)的Wi Fi指纹滤波法得到行人初始位置坐标,通过行人航迹推算技术估算下一个时刻位置;然后利用WiFi和地磁加权平均后的定位坐标对行人运动轨迹进行修正;最后对获取的位置信息进行卡尔曼滤波后得到了行人的最终位置。此外,设计了基于Android平台的手机室内定位软件,实现了高精度的轨迹生成。实验结果表明,该方法有效提高了定位的精确度,平均定位误差降至1 m。