Page 160 - 《软件学报》2021年第10期

3132 Journal of Software 软件学报 Vol.32, No.10, October 2021

一段走动中包含的总的步数, t n start 、 t n end 分别为第 n 步开始和结束的时间,V(t)为人的真实速度随时间的变化.

多普勒速度(m/s) 多普勒速度(m/s)

时间(s) 时间(s)
(a) 时间-多普勒速度谱 (b) 躯干和腿对应的多普勒速度

真实速度(m/s) 真实速度(m/s)

时间(s) 时间(s)
(c) 人的真实速度变化 (d) S-G 滤波后的人的真实速度变化
Fig.6
图 6
其中,图 6(a)所示为人行走 6 步,一个接收设备上所获得的时间-多普勒速度谱;图 6(b)所示为躯干和腿对应
的多普勒速度变化轮廓;图 6(c)所示为结合两个接收设备的多普勒速度获得到的人的真实速度;图 6(d)所示为
经过 S-G 平滑滤波后的人的真实速度
4 实验验证

在这一部分,我们将首先介绍实验设置,然后分别从行走识别和行走参数估计两方面来评估系统性能.具体
地:对于行走识别,本文在不同人、不同环境下验证了系统性能;而对于行走速度、方向、步数和步长等参数估
计,我们验证了不同行走速度、不同行走方向、不同人、不同环境下的影响.
4.1 实验设置

实验中,整个系统包含一个 Wi-Fi 发射设备和两个 Wi-Fi 接收设备,分别利用了技嘉的 MiniPC 作为发射设
备和接收设备.其中,发射设备需要一根发射天线;为了消除相位误差,接收设备需要两根接收天线,而当前的
Wi-Fi 设备均支持 3 根天线,所以使用其中任意两根天线即可.收发设备均安装了华盛顿大学开放的 CSI Tool [37]
网卡驱动,用来从网卡中提取 CSI 信息.考虑到人行走的速度通常小于 3m/s,为了足以捕获人行走引起的多普勒
频移,在实验中,CSI 的采样率设为 200Hz.针对每一次多普勒速度谱估计,采用 0.3s 的时间窗口内的 CSI 作为采
样用于 MUSIC 算法.系统可以工作在商用的 2.4G 或 5G 频段上,我们的实验均在 5G 频段 20MHz 带宽进行,且
系统对硬件未作任何修改,对获取 CSI 的数据包的类型也不作任何要求,所以在感知数据的采集过程不会影响
正常的数据通信.
4.2 行走识别的性能

为了充分验证行走识别的性能,如图 7 所示,我们在 3 个典型的环境中进行了实验:一个空屋子(如图 7(a)所
示)、一个大的办公室(如图 7(b)所示)和一个真实的家庭(如图 7(c)所示).其中,办公室和家庭厨房中有着大量的
家具,是丰富的多径环境.5 名实验者(2 女,3 男)轮流在 3 个环境中进行了为期两周的活动,包含吃饭、洗碗、穿
衣服、洗漱这 4 种原地行为以及睡觉和看电视两种静止行为.在这些行为之间,实验者可以自由走动,进行不同