基于商用Wi-Fi的被动式人数估计方法研究

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1、分类号：ＴＰ３９１学校代码：１０６９７密级：公开学号：２０１５２０９８８＿如以多颀士字位论文ＭＡＳＴ’ＥＲＳＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮＷ－基于商用ｉＦｉ的被动式人数估计方法研究学科名称：软件工程作者：梁思睿指导老师：龚晓庆副教授西北大学学位评定委员会二〇—八年六月Device-freeCrowdcountingResearchBasedonCommercialWi-FiAthesissubmittedtoNorthwestUniversityinpartialfulfillmen

2、toftherequirementsforthedegreeofMasterinCommunicationsandInformationSystemsByLiangSiruiSupervisor:GongXiaoqingassociateprofessorJune2018摘要近些年来，随着中国城市化进程的不断深入，大量人口向城市进行迁移，因此各种公众场所中，人群大量聚集现象的发生越来越频繁，而由此引发的拥挤踩踏，交通堵塞，服务质量下降等一系列问题也逐渐凸显出来。因此近几年人们对有效且实用的人数估计方法的需求越发迫切。使用一种有效的

3、人数估计方法，对当前区域内的人群规模情况进行掌握，不仅能够预防高密度人群带来的危险问题，而且还能依据人群规模分布，合理规划资源来提升公共服务质量。而目前的人数估计解决方法大多需要专业的设备，或者需要人群绑定特定的设备，亦或是需要较高的学习成本，以上因素使得这些方法的实用性受到很大的局限。对此本文提出一种商用设备下基于信道状态信息(ChannelStateInformation,CSI)的被动式(device-free)人数估计系统。与现有的工作相比，本系统仅通过常见的商用设备，以较低的学习代价，即可对区域内人数进行较为精确的估计。

4、本文所提系统由以下两个部分研究内容组成：1）Wi-Fi数据预处理部分，对于获取的Wi-Fi数据的CSI信息，系统根据其对于目标活动的敏感性为依据，对数据流进行筛选过滤。然后对过滤后的数据流进行选择性多径抑制，将多径效应加以区分，保留系统数据分析所需的多径影响，抑制环境中部分不必要的多径影响。该部分工作最终起到去除数据冗余，抑制环境噪声从而提高系统性能的效果。2）人数估计部分，通过分析人数对信号的影响，将不同人数对于信号的影响进行评估，以此作为特征对数据样本进行指纹提取。以人数较少时的少量训练样本为基础，设计一种基于回归预测的人数估

5、计模型，从而在降低部分学习代价的情况下，对区域内人数进行较为精确地估计。本文在室内和室外不同的场景下，通过大规模实验对系统的有效性与性能进行了验证。实验表明系统在商用设备下，以较低的训练代价实现了对人数的有效估计。精度上，系统在10人以内的场景中，于3.5米的方形区域内，人数估计准确率为78%，而在10-20人的场景中，人数估计准确率虽然不高，但可以对人群规模进行较为精确的估计，准确率达到89%。关键词：信道状态信息，被动式，人数估计，低代价IABSTRACTInrecentyears,astheprocessofurbaniza

6、tioninChinacontinuestodeepen,alargenumberofpeoplemigratetocities.invariouspublicplaces,crowdgatheringoccursmoreandmorefrequently,resultingincrowdedstampede,deteriorationofservicequalityandtrafficcongestion.Thereforethedemandforeffectiveandpracticalcrowdestimationmetho

7、dshasbecomemoreurgent.Theuseofaneffectivecrowdestimationmethodcannotonlypreventthedangerbroughtbyhigh-densitycrowd,butalsorationallyplanresourcestoimprovepublicservicequalityaccordingtothecrowdscale.However,thecurrentresearchworkforcrowdestimationrequiremostlyProfessi

8、onaldevice,orrequirepeopletobindspecificdevice,ortheyneedhighlearningcost.Thereforethesemethodsisverylimitedinpracticalappli