计算机研究与发展

作者：林逸群,邱杰凡,张锦鸿,周克众,方凯,刘晓莹,池凯凯,

关键词：物联网, WiFi感知, 信道状态信息, 动态场景, 呼吸率监测, 信号分集,

基于WiFi感知的呼吸监测具有非接触、低成本和隐私保护性高等优点，已成为当前物联网感知层研究的热点.然而，现有基于WiFi感知的呼吸监测依赖敏感的信道状态信息，在应用时要求处于静止状态的监测目标不能距离WiFi收发设备过远，并要求不能有处于运动状态的非监测目标的干扰，这些要求制约了WiFi感知在呼吸监测方面的应用推广.为此，提出了一种适应于动态场景的呼吸监测范围扩大方法FDRadio，尝试从分离动态干扰源、消除环境噪声以及增强动态反射信号功率3个方面提高感知精度和监测范围.具体而言，首先通过合并多个WiFi信道扩展信道带宽，以提高WiFi感知的空间分辨率，并使用有线直连信道作为参考信道去除硬件噪声.其次分析了监测范围与环境噪声的关系，并基于时间分集提出一种2级消除环境噪声的方法.此外设计并实现了一种新颖的权值分配算法，通过合理叠加不同天线的比值信号，最大化动态反射信号功率，从而使处理后的信号对呼吸引起的胸腔微弱起伏具有更强的感知能力.最后将处理后的信号转换到时域上的功率时延谱，利用监测目标和非监测目标之间信号传播路径的距离差，识别目标的呼吸信号.在商用嵌入式设备上实现了FDRadio，并进行了一系列实验.实验结果表明，即使监测人员附近有多个连续移动的非监测目标，FDRadio依然能够在7m监测范围内保持监测误差小于0.5bpm.

来源：2025年第4期

《计算机研究与发展》期刊编辑部

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