室内Wi-Fi下相干直方图的高效被动运动目标检测

室内Wi-Fi网络下的被动式运动目标检测算法是一种新兴的研究领域，针对传统方法在室内Wi-Fi环境下检测效率低的问题，本文提出了一种新颖的解决方案。传统的被动式运动目标检测主要依赖于Wi-Fi信号的粗粒度统计信息，如均值和方差，这些信息不足以精确捕捉目标对无线链路的复杂影响。为了改进这一情况，研究者探讨了如何更好地表征原始信号的整体分布。 文章的核心创新在于构建了一种新的相干直方图，这是一种能更细致地反映信号动态变化的统计工具。相干直方图能够捕捉到Wi-Fi信号随目标运动产生的微小变化，从而提高系统的敏感性和检测精度。通过基于相干直方图的算法，研究人员能够更准确地识别和区分目标的存在及其运动状态。 此外，为了克服追踪过程中可能存在的位置漂移问题，论文提出利用艾伦时间逻辑来建立监测区域中不同子区域之间的物理逻辑转移关系。这种方法可以在实时监控下，根据目标的实际行为调整追踪策略，确保检测结果的准确性。通过这种方法，文章声称他们的算法在性能上优于经典被动检测技术，表现为F1-measure指标的显著提升，达到了约5%。 该研究得到了国家自然科学基金、长江学者和创新团队发展计划以及重庆市研究生科研创新项目的资金支持，反映出其在学术界的重要性和应用前景。作者团队包括张小娅、田增山和李玲霞，他们在移动通信、GPS定位等领域具有丰富的研究经验。 总结来说，本文提出了一种基于相干直方图的室内Wi-Fi被动式运动目标检测算法，通过精细分析Wi-Fi信号并结合位置校正机制，有效提高了运动目标的检测准确性和系统性能。这是一项具有实际意义的技术突破，对于智能家居、安全监控等领域有着重要的应用价值。