【摘 要】
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近些年来,随着生活质量的提高,人们对于自身健康越来越重视。睡眠状况作为人体健康重要组成部分,也得到了更多人的重视。目前市面上也出现了很多对人体睡眠的感知设备,例如智能手环可以随身检测睡眠质量。但是这些检测都是接触式的,对于日常生活会带来不便,无法长期监测。故需要一些非接触式的感知手段对人体进行监测。目前利用从商品Wi Fi设备中检索到的信道状态信息（CSI）进行呼吸检测的潜力巨大。然而,现有的方法
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近些年来,随着生活质量的提高,人们对于自身健康越来越重视。睡眠状况作为人体健康重要组成部分,也得到了更多人的重视。目前市面上也出现了很多对人体睡眠的感知设备,例如智能手环可以随身检测睡眠质量。但是这些检测都是接触式的,对于日常生活会带来不便,无法长期监测。故需要一些非接触式的感知手段对人体进行监测。目前利用从商品Wi Fi设备中检索到的信道状态信息（CSI）进行呼吸检测的潜力巨大。然而,现有的方法（菲涅耳区检测或相位检测）只在目标离Wi Fi收发器较近时有效,而当目标距离较远时,性能会显著下降,感知距离极大地限制了其在现实生活中的应用。本文提出了基于CSI的Far BR（far distance breath monitoring）呼吸检测方法。首先利用了双天线CSI之间的比值,并验证了CSI比值模型可以消除CSI硬件测量时随机造成的相位误差,能更稳定的利用对微小运动更加敏感的CSI相位信息,从而达到更远的感知距离。基于CSI比值,本文进一步对于CSI比值功率进行自相关（ACF）操作,在一个呼吸周期后（5-7秒）能实时得到呼吸频率。为了防止单一子载波信号可能检测偏差,论文通过联合多个子载波信号使CSI比值的功率自相关信号的信噪比最大化,在此基础上进行最优呼吸周期估计。本文专门对基于Far BR算法的呼吸检测搭建了实验平台。在收发端不同距离和被测者使用不同姿势下分别进行了实验验证。实验结果表明,基于Far BR算法的方案具有较远的感知距离和准确的呼吸频率估计。
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