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龙图腾网获悉重庆邮电大学工业互联网研究院申请的专利基于WiFi多径效应的积水检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115878955B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211467496.4，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权基于WiFi多径效应的积水检测方法是由谢昊飞;高铭;李泽;田辉;李昭;李锐;洪承镐;邓凯文;何莉设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于WiFi多径效应的积水检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于WiFi多径效应的积水检测方法，属于无线感知领域。该方法基于WiFiCSI信道状态信息的幅度，首先计算多径相量叠加紊乱度，接着通过奇异值分解多径能量，得到直射路径的多径占比率，然后计算多径相量叠加强度，来分析积水引起的无线路径数量的变化。从而构建出积水检测的特征矩阵，使用基于强敏感度、弱相关性的子载波选择算法以及基于最小虚警率和漏警率的置信区间最优算法，判断出当前时刻环境有无积水。本发明克服了有线设备检测积水的局限性，具有非接触、灵敏度高、适应用于新环境的特点，当布置到新环境也能检测地面积水。

本发明授权基于WiFi多径效应的积水检测方法在权利要求书中公布了：1.基于WiFi多径效应的积水检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： S1：采集不同环境地面含有积水与不含积水的信道状态信息，提取信道状态信息幅度，根据幅度得到多径方差vxj和多径能量矩阵E，计算多径相量叠加强度I和多径相量叠加紊乱度C这两个特征；再使用奇异值分解由多径能量矩阵E构造的时变Hankel矩阵A，得到表示每条传播路径能量的多径映射矩阵S，计算多径占比率R这一特征；组合多径相量叠加强度I、多径相量叠加紊乱度C和多径占比率R构建积水检测的特征矩阵FI,C,R； S1具体包括以下步骤： S11：在部署WiFi的室内和室外环境下，分别得到地面含有积水、不含积水的信道状态信息矩阵H，按时间顺序提取信道状态信息的幅度矩阵，采用巴特沃斯低通滤波，对数据中存在的无关信息进行过滤，无关信息包括异常值； S12：利用信道状态信息幅度计算多径方差vxj和多径能量E，再根据幅度矩阵计算幅度均值mxj，得到多径相量叠加强度I，根据多径方差vxj计算多径相量叠加紊乱度C，再对多径能量矩阵的列向量构造时变Hankel矩阵A，对时变Hankel矩阵A使用奇异值分解，得到表示每条传播路径能量信息的多径映射矩阵S，再根据多径映射矩阵S计算直射路径相对所有路径的多径占比率R； S13：组合多径相量叠加强度I、多径相量叠加紊乱度C和多径占比率R，来构建积水检测的特征矩阵FI,C,R；将含有积水与不含积水的信道状态信息特征矩阵按照时间顺序作标记处理，构建室内和室外环境下含有积水数据集与不含积水数据集； S2：使用基于强敏感度和弱相关性的子载波选择算法构建对环境敏感的、不包含重复信息的弱相关性子载波集合形成只包含环境敏感、弱相关性的部分子载波的特征矩阵，实现数据降维； S2具体包括以下步骤： S21：计算每个子载波在含有积水与不含积水幅度差值矩阵D，按平均幅度差值从大到小的顺序挑选子载波，构建环境敏感的子载波集合 S22：在环境敏感的子载波集合中，计算子载波间的相关性，构建相关性矩阵P，按相关性从小到大的顺序挑选子载波，构建环境敏感且弱相关性的子载波集合从特征矩阵中删去该子载波集合以外的子载波的观测值完成数据降维； S3：使用基于最小虚警率和漏警率的最优置信区间选择算法，根据最优置信区间设定动态检测门限判定新环境是否含有积水；S3具体包括以下步骤： S31：在已知环境计算样本在含有积水、不含积水两种情况下的概率密度函数和找到使得虚警率和漏警率之和达到最小的识别阈值Kj，根据识别阈值Kj计算置信水平L，然后设置[0,L]为最优置信区间； S32：计算新环境中不含积水的概率密度函数利用S31设置的最优置信区间，找到新环境中的动态检测门限K'j；当新环境中样本特征大于动态检测门限K'j，则判定为含有积水；当新环境中样本特征小于等于动态门限K'j，则判定为不含积水；最终当前时刻的判定结果由多个特征的局部结果投票得到； S4：利用滑动窗口组合一段时间多个时刻的判定结果，进行积水结果校正，得到该时间段对积水有无的判定结果，当判定结果为正，证明地面有积水，则向用户报警；当判定结果为负，证明地面没有积水，则不报警。

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