CN113325008B - 一种基于wifi设备的非接触式材料识别***和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于WIFI设备的非接触式材料识别***，所述WIFI设备利用发射机通过发射天线传递一第一信号以构建测试场，并利用接收器通过第一接收天线接收透过待识别材料后的所述第一信号；WIFI设备还基于第一信号穿过待识别材料所引起的变化提取CSI的振幅参数和相位参数，并传输给识别服务器；识别服务器使用CSI变化来确定每种材质类型唯一的且与目标位置无关的材质特征值，并根据特征值识别出所述材料。本发明量化了一个只与不同材料引起不同的信号衰减相关的特征值，可以低成本、高精度地对材料进行检验。
Description
技术领域
本发明涉及材料智能检验领域，尤其涉及一种基于通用WIFI设备的非接触式材料识别***和方法。
背景技术
材料识别在商业和工业领域有广泛的应用，如不品尝就区分水和盐水、分析***后的***产物、根据材料的硬度调整抓地力等。传统的材料识别方法包括x射线、超声波和射频。一般来说，基于x射线的方法和基于超声波的方法是相似的，因为它们都需要专门的硬件来传输极高频率的信号。尽管它们具有很高的识别准确度，但这些***需要的硬件是昂贵和沉重的，使它们难以适合商业场景。此外，x射线的放射性还会对人体造成损害。基于射频的方法使用诸如RFID和UWB信号用于材料识别，以达到高精度。虽然他们可以克服大规模的问题，但它需要使用昂贵的RFID阅读设备，在家庭和办公环境中使用通常很昂贵。WiFi设备由于其低成本和无破坏性的优势而得到了越来越广泛的使用。
目前，存在着基于WiFi技术的识别解决方案，主要应用场景可以分为两类：一类是人类，另一种针对材料。在前一种情况下，其主要原理是，信号在遇到人体时会发生衍射，通过信号处理和智能计算来实现非接触行为分析。在后一种情况下，关键在于当信号与材料接触时，它会存在不同程度地传输和褪色，例如已提出的基于WiFi的无损和经济的小麦湿度检测***。但上述方法是不能精确地报告不同物体的状态，也不能用于不同的身体部位。由于其受限于物体表面的材料质量，可能会导致发生混淆，其分析结果较为粗粒度。
基于此，如何更低成本更高可靠性更智能化的实现材料检测是目前迫切需要解决的一大难题。
发明内容
为了克服现有技术中的上述缺陷，本发明提出了一种利用现成的WiFi设备的非接触式材料识别***和方法，能够实现无损被动材料识别，可应用于各类需要材料检测的使用场景中。关键的实施因素在于通过本申请所建立的新的理论模型来描述电磁波在穿透不同材料时如何衰减，实现了提高低成本的同事兼顾准确性、识别种类丰富、结构简单等优点。
为了达到本发明目的，本发明提供了一种基于WIFI设备的非接触式材料识别***，其特征在于：
一种基于WIFI设备的非接触式材料识别***，所述***包括一个或多个WIFI设备，以及与WIFI设备通信连接的识别服务器；所述WIFI设备利用发射机通过发射天线传递一第一信号以构建测试场，并利用接收器通过第一接收天线接收透过待识别材料后的所述第一信号；其中待识别材料位于发射天线(TX)与第一接收天线(RX1)之间的连线，WIFI设备还基于第一信号穿过待识别材料所引起的变化提取CSI的振幅参数和相位参数，并传输给识别服务器；识别服务器使用CSI变化来确定每种材质类型唯一的且与目标位置无关的材质特征值，并根据特征值识别出所述材料；
所述特征值表示如下：
，
其中，
为微波通过介质传播时的振幅衰减，KR·D为介质的相变测量值，D等于材料厚度。
进一步的，待识别材料垂直放置在收发天线连线使得信号垂直透过材料表面，并且待识别材料距离发射天线的距离小于其距离第一接收天线的距离。
此外，所述识别服务器包括数据预处理模块和特征提取模块。所述数据预处理模块执行的数据预处理包括离群值检测和替换、噪声消除，以校准所捕获的CSI数据。
进一步的，特征提取模块在特征提取时包括如下步骤：将预处理后的CSI数据的振幅和相位差进行分组平均，将每组的平均值代入特征值计算公知以计算组内的特征值；将各组特征值进行加权计算得到最终的特征值。
本发明还提供了一种基于WIFI设备的非接触式材料识别方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：
S1、所述WIFI设备利用发射机通过发射天线传递一第一信号以构建测试场；
S2、所述WIFI设备利用接收器通过第一接收天线接收透过待识别材料后的所述第一信号，并利用接收器通过第二接收天线接收绕过待识别材料的所述第一信号；
S3、WIFI设备基于第一信号穿过待识别材料所引起的变化提取CSI的振幅衰减参数和相位差参数，并传输给识别服务器；
S4、识别服务器使用CSI变化来确定每种材质类型唯一的且与目标位置无关的材质特征值，并根据特征值识别出所述材料；
其中，所述特征值表示如下：
，
其中，
为微波通过介质传播时的振幅衰减，KR·D为介质的相变测量值，D等于材料厚度。
本发明的有益效果如下：
1.本发明的识别采用WIFI信号信道信息作为数据源，对人体是无害的，并且对设备的要求低。不仅可以快速对材料进行检验，而且不拘泥于检验实验室中，甚至只要有无线的地方都可以对材料进行检验。
2.本发明创造性地使用了低成本的WiFi设备实现与位置无关的材料识别，主要贡献在于量化了一个只与不同材料引起不同的信号衰减相关的特征值，依赖于不同材料导致不同的信号衰减提高了识别精度。
根据材料对信号振幅和相位的影响，计算仅与材料本身相关的特征值，并利用得到的特征值实现材料识别。本发明的实验结果表明***对不同地点的识别准确率为96.2％，对不同的实验环境具有鲁棒性。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。
图1为本发明一实施例提供的基于WIFI设备的非接触式材料识别***的验证***架构示意图；
图2为本发明一实施例提供的材料种类以及对应的第16个子载波数据(在中间位置)的示意图；
图3为本发明一实施例提供的所有30个子载波在时域上的RX1 CSI数据的示意图，其中(a)为振幅图，(b)为相位差图；
图4为本发明一实施例提供的基于WIFI设备的非接触式材料识别***的***架构示意图；
图5为本发明一实施例提供的位于不同位置的六种材料的特征值的示意图；
图6为本发明一实施例提供的的天线设置示意图；
图7为本发明一实施例提供的5个位置的6个材料的识别精度示意图
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本发明的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
在进行本发明的提出前，先对本发明的技术性原理部分加以介绍，主要如下：
1、关于WIFI的通道状态信息CSI
本发明是在WIFI设备的基础上展开的，其中WIFI标准例如802.11n采用正交频分复用技术进行通信。与RSS只捕获多路径信号的叠加的RSS不同，当信号在每个发射和接收天线对之间传输时，CSI显示每个子载波上的不同时延、振幅衰减和多路径信号的相位等细粒度信息。CSI测量值中包含的多个(优选30个)子载波可以通过CSI工具导出。信道频率响应通常可表示为：
H(f，t)＝Hl(f，t)+Hm(f，t). (1)
其中，H(f，t)表示CSI格式的复杂值信道频率响应，H1是在视线(LOS)路径上传递的信号，Hm表示其他多路径信号的总影响。H(f，t)也可用以下公式表示：
H(f，t)＝h(f，t)·ejθ (2)
其中，h1(f、t)和θ分别表示传输信号的振幅和相位，所以方程(1)可以重写为方程(3)：
2、本发明提出前的初步验证
如图1展示了本申请的验证***架构，它由两个商品小型电脑Mini PC和一个Intel网络接口控制器(NIC)5300组成，每台都有一个5300WiFi NIC。一个PC作为发送器连接到一个外部天线，而另一个PC连接到两个天线作为接收器。这些天线被安装在三脚架上。采样频率设置为1000Hz。用于材料识别的实验材料包括一块100mm×100mm×1mm的薄板、纸板、镍、木片、铁、钛，如图2所示。
初步验证实验在8.3m×10m大厅内进行，如图1所示，大厅里有椅子、书架、电脑桌、沙发和其他家具。在初步实验过程中，房间里只有实验人员。在上述环境下设置各种材料，并将其放置在TX和RX1之间的非金属平台上。所述平台是一个20厘米的×20厘米的支架，每次实验的持续时间为20秒。图2中显示了在TX和RX1之间的中间位置处由不同材料测量的8000个数据包的第16子载波的振幅示例。通过热度图的渲染，可以清楚地看到，不同的材料对CSI有不同的影响。
进一步的，将材料放置在TX和RX1的中心(TX和RX1之间的距离为20cm)。图3显示了时域中RX1的所有30个子载流子的振幅和相位差的示例。从图3中可以看到前5秒的振幅和相位差有很大的波动。这是当实验者在实验开始后离开实验环境时造成的。5秒钟后，信号逐渐稳定下来，对于每个子载波，数据中仍然有一些随机噪声，我们使用时间平均技术来平滑噪声。为了保证信号的持续稳定，避免受到人为因素的影响，该实验使用了10秒到20秒之间的CSI数据。初步的研究已经证实了不同的材料对信道响应数据有不同的影响。
在上述研究的基础上，本发明进一步深化，通过模型的优化来解决识别准确性的难题。最终，本发明设计实现了一种基于WIFI设备的非接触式材料识别***的***，其***架构示意图如图4所示。
所述***包括一个或多个WIFI设备，以及与WIFI设备通信连接的识别服务器；所述WIFI设备利用发射机通过发射天线传递一第一信号以构建测试场，并利用接收器通过第一接收天线接收透过待识别材料后的所述第一信号。其中待识别材料位于发射天线TX与第一接收天线RX1之间的连线，作为优选地，可垂直放置在收发天线连线使得信号垂直透过材料表面。WIFI设备还基于第一信号穿过待识别材料所引起的变化提取CSI的相位和振幅，并传输给识别服务器。
为了获得所述变化，可选的，接收器通过第一接收天线RX1接收未放入识别材料时的所述第一信号；或者接收器还通过第二接收天线RX2接收未经过待识别材料的所述第一信号(见图6)。其中，发射天线和接收天线可以归属于同一设备，也可以分别设置在不同设备上。
当目标出现在发射机和接收机之间的服务水平链路上时，CSI的相位和振幅将会发生变化，利用这种变化通过模型训练就可以识别出不同的材质。为了识别不同的材质，识别服务器使用CSI变化来创建每种材质类型唯一的且与目标位置无关的材质特征值。
所述特征值具体说明如下：
当微波通过耗散介质传播时，其振幅减弱
同时，介质的相变测量为KR·D，其中D为传播距离，等于材料厚度，KI、KR计算如下：
其中，ω表示波的角频率，μ0和ε0分别表示真空下的磁导率和介电常数。εr和σ分别是介质的相对介电常数和介质的电导率。KI和KR只与这些材料有关。
当将要识别的物料放置在TX和RX1之间的服务水平路径上时，(3)可以重写如下：
其中，h′l(f，t)和θ′1表示不受材料影响的信号。
在WiMate中，发射机和接收机的时钟不同步。然而，在接收端的不同天线的采样时钟是相同的。为了解决发射机和接收机时钟不同步的问题，所有信道响应数据乘以一个系数
这等价于相位数据，使R2的相位为零。在相位结束后，所有的相位都会同步到R1。相位差
表示受材料影响的相变。所以，方程式(6)可以重写如下：
其中，
使用频域中的信道频率响应倍增传输信号也可以表示所接收的信号：
R(f)＝S(f)·H(f) (8)
因此，可以看出：
结合方程(9)(11)，可以将方程(6)重写为：
让方程式的左侧为ζ，
显然，ζ是一个只与材料本身相关的变量，即可得到所述特征值。
特征值的计算示例如下：
1)首先获得相关系数：
式(13)中的
和
在环境保持不变的前提下为固定值。
可从测量的CSI数据中提取；对于
和
通过将已知KI和KR的材料代入(13)以拟合它们。
作为一个实施例，以酒精作为已知材料，不同浓度的酒***溶液的相对介电常数和电导率数据见表1，这些数据由专业硬件以5.32GHz的频率进行测量。实验材料包括一个210mm×148mm×2mm的储存箱和一个浓度为0％-90％，间隔为10％的酒***溶液。在TX/RX1的中心放置一个装满不同浓度酒精/水溶液的储存箱。本申请只使用第16子载波差的平均振幅和平均相位，因为第16子载波的CSI数据更接近5.32GHz的中心频率。然后本申请对这十组数据进行最小二乘拟合来计算相关系数。
表1
2)不同材料特征值的获得：
所述识别服务器包括数据预处理模块和特征提取模块。其中，数据预处理模块包括离群值检测和噪声消除，以校准所捕获的CSI数据。
离群值检测包括：在捕获的CSI振幅和相位差跟踪中通常有一些异常值，执行异常检测，以检测应从原始CSI数据中替换的不良数据值。噪声消除包括：原始信道数据可能包含由背景噪声或硬件故障引起的异常样本，因此，在应用特征提取技术之前，可以选择了滤波器，例如巴特沃斯滤波器来进一步消除环境噪声。
优选地，CSI的采样率为Fs＝1000样本/s，截止频率为
由于接收初期(例如接收头5秒内)存在不稳定情况，因此用于数据预处理和特征提取的数据不包括接收初期的数据。
特征提取模块在特征提取时包括如下步骤：①将预处理后的CSI数据的振幅和相位差数据分为每组1000个数据包，将组内的平均值计算为组内的振幅和相位差值；②然后将组内的平均值代入公式(14)，以计算组内的特征值；③将各组特征值进行加权计算得到综合特征值。
本发明进一步采用了初步验证实验中的六种材料来进行结果的验证。其中，六中分别被放置在距离TX 4厘米、8厘米、10厘米、12厘米和16厘米的距离上，计算结果如图所示。从图5可以看出，不同材料的特征值不同，同一材料的特征值在不同位置略有差别。图5中，实线和虚线分别代表非金属材料和金属材料。这两种类型之间的差异非常明显。通过实验可以知晓，本申请提出的特征值能更好地区分不同类型的材料，如控制位置变量固定还能进一步提升准确性。
进一步的，作为一种示例，图6示出了本发明的天线设置示意图。通过使用现成的WIFI设备来实现，两个WIFI设备分别被用作发送和接收设备，发射机有一个天线TX，接收机有两个天线RX1、RX2。发射天线与接收天线之间的距离为20cm，它们都水平放置在地板上方。待测试的材料被放置在TX和RX1的服务水平路径上，TX1和RX2的路径绕过待测材料。
本发明还通过上述架构评估了本***的性能，设置传输设备的传输速度为每秒1000个数据包，在5个不同的位置对6种不同的特征材料(与之前的设置相同)进行了30秒的实验，而这30秒的前5秒将不会被用在实验数据上。由于实验材料是静态的，选定以每1000个数据包作为一个组来计算材料的特征值。
本发明收集了6个(材料数量)×5(位置数)×25(实验组)数据文件，后续使用支持向量机(SVM)来分类已处理的CSI数据，将数据随机分为两组进行训练和测试，观察不同位置下的分类效果。优选地，使用收集到的750组实验数据，随机选择80％作为训练集，20％作为测试集。最终的结果如图7所示。图7显示了5个位置的6个材料的识别精度，X轴表示从材料到TX的距离，Y轴表示精度。实验结果表明在5个地点的6个材料上获得了96.2％的平均分辨率，其中，在16cm处，材料的识别精度是最低的，只有90％，但在其他位置的识别精度高达100％。因此，待测材料不能离发射天线太远。理论上而言，本发明的***可以准确地识别服务水平的任何位置的材料，但为了克服环境偏差，优选地设置待测材料距离发射天线的距离小于待测材料距离接收天线的距离。
本发明创造性地为材料设置了特征值，能够基于成熟低廉的无线WIFI设备实现材料的非破坏性检测，提升了分析结果的准确性，解决了现有技术中的缺陷。本发明具备高度的可行性，使用从WiFi物理层中提取的CSI来检测由材料引起的信号衰减，并计算一个只与材料本身相关但与位置无关的特征值，最终实现了使用WiFi信号来识别不同的材料，具有准确的材料识别性能。
虽然本发明所揭露的实施方式如上，但所述的内容仅为便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属领域内的技术人员，在不脱离本发明所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式及细节上进行任何的修改与变化，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。
Claims (10)
1.一种基于WIFI设备的非接触式材料识别***，其特征在于：所述***包括一个或多个WIFI设备，以及与WIFI设备通信连接的识别服务器；
所述WIFI设备利用发射机通过发射天线传递一第一信号以构建测试场，并利用接收器通过第一接收天线接收透过待识别材料后的所述第一信号；
其中待识别材料位于发射天线(TX)与第一接收天线(RX1)之间的连线，WIFI设备还基于第一信号穿过待识别材料所引起的变化提取CSI的振幅参数和相位参数，并传输给识别服务器；
识别服务器使用CSI变化来确定每种材质类型唯一的且与目标位置无关的材质特征值，并根据特征值识别出所述材料；
所述特征值表示如下：
，
其中，
为微波通过介质传播时的振幅衰减，KR·D为介质的相变测量值，D等于材料厚度。
2.如权利要求1所述的***，其特征在于，待识别材料垂直放置在收发天线连线使得信号垂直透过材料表面，并且待识别材料距离发射天线的距离小于其距离第一接收天线的距离。
3.如权利要求1所述的***，其特征在于，所述识别服务器包括数据预处理模块和特征提取模块。
4.如权利要求3所述的***，其特征在于，所述数据预处理模块执行的数据预处理包括离群值检测和替换、噪声消除，以校准所捕获的CSI数据。
5.如权利要求3所述的***，其特征在于，特征提取模块在特征提取时包括如下步骤：将预处理后的CSI数据的振幅和相位差进行分组平均，将每组的平均值代入特征值计算公式 以计算组内的特征值；将各组特征值进行加权计算得到最终的特征值。
6.一种基于WIFI设备的非接触式材料识别方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：
S1、所述WIFI设备利用发射机通过发射天线传递一第一信号以构建测试场；
S2、所述WIFI设备利用接收器通过第一接收天线接收透过待识别材料后的所述第一信号，并利用接收器通过第二接收天线接收绕过待识别材料的所述第一信号；
S3、WIFI设备基于第一信号穿过待识别材料所引起的变化提取CSI的振幅衰减参数和相位差参数，并传输给识别服务器；
S4、识别服务器使用CSI变化来确定每种材质类型唯一的且与目标位置无关的材质特征值，并根据特征值识别出所述材料；
其中，所述特征值表示如下：
，
其中，
为微波通过介质传播时的振幅衰减，KR·D为介质的相变测量值，D等于材料厚度。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，待识别材料垂直放置在收发天线连线使得信号垂直透过材料表面，并且待识别材料距离发射天线的距离小于其距离第一接收天线的距离。
8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述识别服务器包括数据预处理模块和特征提取模块。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述数据预处理模块执行的数据预处理包括离群值检测和替换、噪声消除，以校准所捕获的CSI数据。
10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，特征提取模块在特征提取时包括如下步骤：将预处理后的CSI数据的振幅和相位差进行分组平均，将每组的平均值代入特征值计算公式 以计算组内的特征值；将各组特征值进行加权计算得到最终的特征值。
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