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无线感知会议系列【3】【基于WiFi和4G/5G的非接触无线感知:挑战、理论和应用-1】

前言:

      2020年北京智源大会 张大庆老师的一个报告 

     参考链接: 基于WiFi和4G/5G的非接触无线感知:挑战、理论和应用_哔哩哔哩_bilibili


目录:

  1.    无线感知简介
  2.    无线感知的核心 研究方向
  3.    Frsenel 模型
  4.     基于Fresnel 感知的应用举例
  5.     报告小结
  6.    论文解读: 待续

   


一  简介

        1.1: 无线感知的优势

           

     

   1.2 无线感知的基本原理

    

     物体的运动引起了接收信号的变化,接收的信号跟感知的对象的运动有映射关系.

1.3 无线感知的应用

1 MIT:     墙后人识别
2 华盛顿大学: 人的姿态
3 南京大学:  键盘输入
4 香港科技大学:口语识别
5 清华大学:  人跳舞步伐识别
6  西安大学:  人数清点

1.4 现有方案的缺点

      大部分感知是通过分类算法来识别人的行为模式,但是人的行为模式是否跟信号模式有一一对应的映射关系. 因果性? 感知的极限是什么

     问题: 什么样的信号(特征) 跟 人的行为有对应的关系.


二  无线感知的核心 研究方向

    2.1  研究方向

     张大庆老师主要对无线感知下面三个方向进行研究

     


三   Fresnel 模型(通用的无线感知模型)

  

      Fresnel 模型是整个无线感知领域的核心理论之一。很多相关论文用它解释异质性问题.

3.1  Fresnel 模型的定义

     

定义:Fresnel zone是一系列同心的扁长椭球的空间区域,以收发设备为焦点

           如上图 ,CSI 信号是由LOS 路径上的信号(红色)+ 反射路径上的信号

(绿色)叠加而成。

定义  第一个Fresnel zone: 反射路径长度 比 LOS 路径大半个波长

         第二个 Fresnel zone:反射路径长度 比 LOS 路径大一个波长

                    依次类推

  空间中形成了密密麻麻的同心的椭圆

       

3.2  静态物体如何影响CSI

      一般通过公式去解释,电磁波在LOS路径长度传播的距离和反射路径传播的距离不同,

距离差带来了相位差(Beamforming ,包括很多雷达测角都是基于该原理)

   

     在奇数边界上得到波峰

     在偶数边界上得到波谷

3.3  动态物体如何影响接收信号

    

               最终的信号也是由静态路径和动态路径信号叠加而成

当动态路径变化一个波长,对应波峰,波谷的出现

3.4  异质性

     通过Fresnel 原理可以解释无线感知的核心难点,异质性问题。

同一个动作,不同朝向,速度,CSI信号为什么差异那么大.

   1  运动相同的距离但是不同方向,产生了不同的幅度谱

           因为切割Fresenl 区域不同,导致反射路径不同

    2 相同运动方向,运动速度不同,产生了不同周期频率的幅度谱

         幅度的周期跟物体的运动速度直接相关。

3  总结性质

    

3.5   理论和实验

   通过通过Fresnel 理论可以解释一些异质性问题,如下:

    2 实验证明

   大尺度动作证明,Fresnel 模型的有效性

   

  小尺度证明Fresenl 模型理论:

   

   

3.6  理论的应用

      基于该理论后面又大量的研究,比如哪些场景下面可以感知哪些对象。

什么样的频率适合感知,一系列衍生的研究。


四    基于Fresnel 感知的应用举例

      基于该理论,设计了一些应用

      3.1 呼吸监测: 人的位置

      

    

   后面论文有重点讲过:

   比如同样是60度变化

   子载波1对应  [-\frac{\pi}{6},\frac{\pi}{6}],对应红色的幅度谱,特征不明显很难检测

    子载波2 对应 [\frac{\pi}{3},\frac{2\pi}{3}],对应绿色的幅度谱,更容易检测出来

     

     

3.2 人的朝向

     

案例二  手指识别案例

  


CSI 幅度谱:
    caseA, caseB : 手指A 在不同的位置,做同样的动作,但是CSI 幅度谱是不一样的
    caseC: 做直线运动,运动轨迹和caseB 不同,但是CSI幅度谱一样

 
 利用正交感知信号还原出相位变化, 同样的手指有了相同的信号模式
  case A,case B: 相位变化是一致的
  caseC: 相位变化不一样

案例三

 


五   报告小结

 相关论文


文献阅读(6)_human respiration detection with commodity wifi de-CSDN博客

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