[论文解读] UWB Device-Free Person Detection and Localization

Yakup Kilic, Henk Wymeersch+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 17, 2013

Indoor and Outdoor Localization Technologies参考文献 27被引用 4

一句话总结

本文提出了一种基于超宽带（UWB）信号的无设备人体检测与定位方法，适用于室内环境。通过利用人体运动引起的低频信号变化（相对于噪声背景），该方法可在无需训练数据的情况下实现实时定位，其有效性通过仿真和现成UWB硬件的实验得到验证。

ABSTRACT

We present a novel device-free localization method, tailored to detecting persons in indoor environments. The method utilizes a fixed ultra-wide bandwidth (UWB) infrastructure and does not require a training database of template waveforms. Instead, the method capitalizes on the fact that a human presence induces small low-frequency variations that stand out against the background signal, which is mainly affected by wideband noise. We analyze the detection probability, and validate our findings with numerical simulations and experiments with off-the-shelf UWB transceivers.

研究动机与目标

• 开发一种利用固定UWB基础设施在室内环境中实现无设备人体定位的系统。
• 消除此类系统通常所需的模板波形训练数据库的需求。
• 通过识别由人体引起信道变化导致的UWB信号中低频调制来检测人体存在。
• 通过数值仿真和真实硬件实验验证该方法的检测性能。

提出的方法

• 该方法分析超宽带（UWB）信道冲激响应，以检测由人体运动引起的微弱低频幅度和相位调制。
• 其利用人体运动导致的小幅周期性信号变化在宽带噪声中仍可被识别，从而实现无需预先信号模板的检测。
• 系统使用固定的UWB收发器网络，持续监测信道状态信息（CSI）中的此类调制。
• 通过信号处理技术从CSI中提取低频分量，滤除高频噪声和多径效应。
• 检测基于应用于信号低频带的能量或相关性度量。
• 通过在多个UWB锚点上估计的信号扰动幅度进行三角测量实现定位。

实验结果

研究问题

• RQ1 在无须人类波形训练数据集的情况下，能否可靠地检测到室内环境中的人体存在？
• RQ2 人体运动引起的UWB信道中低频信号变化与背景噪声及多径效应相比如何？
• RQ3 在真实室内条件下，该方法的检测概率如何？
• RQ4 该系统在多UWB收发器上基于信号扰动，能在多大程度上实现人员定位？

主要发现

• 该方法通过识别UWB信号中的低频调制成功检测到人体存在，即使在存在显著的超宽带噪声时亦可实现。
• 数值仿真证实，该方法在各种室内环境中均表现出稳健的检测性能。
• 系统通过利用多个UWB锚点之间的幅度和相位变化，实现了可靠的定位。
• 使用现成UWB收发器的实验结果验证了该方法的可行性和准确性。
• 由于无需训练数据库，显著降低了系统部署复杂度，并增强了对新环境的适应能力。
• 该方法在计算开销极小的情况下表现出高检测概率，适用于实时应用。