Wital: A COTS WiFi Devices Based Vital Signs Monitoring System Using NLOS Sensing Model

Abstract

High-quality sleep is essential to our daily lives, and real-time monitoring of vital signs during sleep is beneficial. Current sleep monitoring solutions are mostly based on wearable sensors or cameras, the former is worse for sleep quality, the latter is worse for privacy, dissimilar to such methods, we implement our sleep monitoring system based on COTS WiFi devices. There are two challenges need to be overcome in the system implementation process: First, the torso deformation caused by breathing/heartbeat is weak, how to effectively capture this deformation? Second, movements such as turning over will affect the accuracy of vital signs monitoring, how to quickly distinguish such movements? For the former, we propose a motion detection capability enhancement method based on Rice-K theory and Fresnel theory. For the latter, we propose a sleep motion positioning algorithm based on regularity detection. The experimental results indicated the performance of our method.

Monitoramento de Sinais Vitais Utilizando Redes Wi-Fi

“…Enquanto isso, as técnicas de remoção de outliers servem para eliminar ruídos de alta frequência presentes no sinal recebido. Algumas técnicas neste grupo são baseadas em média móvel [Wang et al 2016b, Wu et al 2017], filtro mediano [Ma et al 2016, Liu et al 2015a, Shang and Wu 2016, filtro passa-baixa, filtro wavelet [Liu et al 2015b, Liu et al 2014, filtro de Hampel [Ma et al 2016, Wang et al 2016b, Dou and Huan 2021, Wang et al 2017c, Liu et al 2015a, Wang et al 2017b, Liu et al 2015b, Liu et al 2014, Gu et al 2021, filtro Savitzky-Golay [Dou andHuan 2021, Zeng et al 2019], fator Outlier Local, anulação de sinal, entre outros.…”

“…Para esta análise, usa-se o sinal obtido após a etapa de pré-processamento e examinam-se os efeitos causados nas informações CSI através de diversos fenômenos. Por exemplo, a atenuação de amplitude e a mudança de fase do sinal recebido podem ser afetadas pela distância entre o transmissor e o receptor, assim como os efeitos dos múltiplos percursos, incluindo reflexão de rádio, refração, difração, absorção, polarização e espalhamento [Ma et al 2016, Wang et al 2016b, Dou and Huan 2021, Wang et al 2017c, Wu et al 2017, Zeng et al 2018, Liu et al 2015a, Shang and Wu 2016, Wang et al 2017b, Gu et al 2021. Dentre os algoritmos baseados em modelagem, existem ainda os modelos estatísticos, baseados em medições empíricas, e os modelos probabilísticos, como o modelo usado para determinar o estado do canal sem fio, e.g.…”

“…Os autores de [Gu et al 2021] propuseram um método para aprimorar a capacidade de detecção de movimento baseado na teoria Rice-K e na teoria de Fresnel. Movimentos como o giro afetam a precisão do monitoramento dos sinais vitais, assim, eles também propuseram um algoritmo de detecção da alteração da posição baseado na detecção de regularidade para distinguir rapidamente esses movimentos.…”