信道状态信息的生命体征检测算法
代婉婉1
张雷2
薛潘2
史新国3
梁逍2
丁恩杰1
1.中国矿业大学 信息与控制工程学院,江苏 徐州 221008;中国矿业大学 物联网(感知矿山)研究中心,江苏 徐州 2210082.徐州工程学院 信息工程学院(大数据学院),江苏 徐州 2210083.山东能源淄博矿业集团有限公司 信息中心,山东 淄博 225100
摘要：针对传统的接触式呼吸检测设备易脱落、应用场景有限等问题,提出一种基于信道状态信息的生命体征检测算法.该算法以菲涅尔区模型为理论指导,通过商用无线保真(Wi-Fi)设备采集呼吸信道状态信息.首先,利用 Hampel滤波器滤除信号衰落和多径效应引起的高频噪声;然后,以改进的阈值函数选取方法即开方法解决软硬阈值偏差恒定、不连续等问题,进一步滤除环境噪声;最后,通过去除直流分量、子载波选择和交叉平移点算法获取呼吸频率.此外,通过机器学习、深度学习算法实现了正常、异常和暂停3种不同呼吸状态的分类,全面反映了被检测人员的呼吸运动.实验结果表明:基于信道状态信息的生命体征检测算法准确率达到了92.5％,能够作为人体生命体征日常检测系统为用户提供健康参考.
关键词：信号与信息处理无线通信信道状态信息生命感知频率估计
分类号：R319(医用一般科学)TN9(电子技术、通信技术)
资助基金：国家重点研发计划(2017YFC0804401)江苏省高等学校自然科学研究面上项目(21KJB510025)
论文发表日期：2023-02-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 36-43 )