The invention proposes an indoor passive intrusion detection method based on wireless signal, which belongs to the field of wireless location technology. The method of the invention includes five modules: data acquisition, data preprocessing, feature extraction, human body detection and result processing. The receiver obtains channel state information, extracts the amplitude information of subcarriers through sliding window, calibrates the sampling frequency by interpolation method, and carries out low pass filtering after dimensionality reduction of matrix composed of the amplitude information of subcarriers. Continuous Wavelet Transform (CWT) is used to calculate the variance of wavelet coefficients and take them as features; sufficient data is selected from the collected data as training set during the training phase of human body detection, and classifiers are trained; in the detection phase of human body detection, classifiers are used to identify the data processed by the above steps, to determine whether there are people and to correct them. This method extracts the periodic characteristics of human movement from the perspective of frequency domain, which reduces the dependence on the environment.
【技术实现步骤摘要】
一种基于无线信号的室内被动入侵检测方法
本专利技术属于无线定位
,具体涉及一种基于无线信号的室内被动入侵检测方法。
技术介绍
现有的入侵检测方法大多使用基于视频图像、红外线等技术,尽管这些方法具有较高的检测精度,但是这些方法都受到其各自的使用条件以及专用的硬件设备等限制,无法大规模应用这些技术。由于近年来WiFi设备在功能区域及私人住宅大规模部署,设备无关被动人体检测平民化。WiFi设备除了用于通信,对周围环境也具备一定的感知能力,基于WiFi基础设施,能够实现被动人体检测。一个典型的基于WiFi的设备无关被动人体检测系统通常由若干对发射机与接收机组成,其中无线路由器可以作为发射机,而普通的WiFi设备,例如笔记本电脑、手机等,都可以作为接收机。人在室内不论是否移动,对其周围的无线信号的传播都会产生一定的影响,例如遮挡、反射等,这些影响将使得接收机接收到的信号强度产生波动,这是基于WiFi的设备无关人体检测的基本原理。然而,现有的基于WiFi的被动人体检测技术应用在室内入侵检测系统中仍然存在局限性。普通的人体检测技术只能检测出人在室内以常规方式移动,但是一个入侵者进入室内之后为了躲避监控使自己被发现的概率尽量降低,非常有可能会远离监测设备或者移动非常慢。而且,大部分人体检测技术在正式投入使用之前都需要前期勘测,采集室内没有人及有人走动时的信号样本,这使得人体检测系统使用上更加复杂,而且前期勘测需要专业人员参与,增加其使用门槛。因此,这些人体检测方法在应用到安全领域的入侵检测系统中失效的可能性会大大增加。为了解决以上问题,本专利技术提出一种高鲁棒性的基 ...
【技术保护点】
1.一种基于无线信号的室内被动入侵检测方法,其特征在于,包括数据采集、数据预处理、特征提取、人体检测和结果处理五个模块,主要包括以下步骤:(1)将发射机和接收机放置在房间内任意位置,并从接收机中获取信道状态信息,以滑动窗口的形式从信道状态信息中提取其中每个子载波的振幅信息;(2)使用插值方法,对原始振幅信息进行采样频率校准;利用矩阵降维方法,对所有子载波的振幅信息构成的矩阵进行降维处理,对得到的降维结果进行低通滤波;(3)对低通滤波得到的结果进行连续小波变换,并计算小波系数的小波方差,将小波方差作为特征;(4)在人体检测的训练阶段,从采集的数据中选取足够的数据作为训练集,对分类器进行训练;(5)在人体检测的检测阶段,对于按滑动窗口实时采集的数据,经过步骤(1)至步骤(3)的处理,使用步骤(4)训练的分类器对其进行识别,确定是否有人;(6)对人体检测的结果进行修正。
【技术特征摘要】
1.一种基于无线信号的室内被动入侵检测方法,其特征在于,包括数据采集、数据预处理、特征提取、人体检测和结果处理五个模块,主要包括以下步骤:(1)将发射机和接收机放置在房间内任意位置,并从接收机中获取信道状态信息,以滑动窗口的形式从信道状态信息中提取其中每个子载波的振幅信息;(2)使用插值方法,对原始振幅信息进行采样频率校准;利用矩阵降维方法,对所有子载波的振幅信息构成的矩阵进行降维处理,对得到的降维结果进行低通滤波;(3)对低通滤波得到的结果进行连续小波变换,并计算小波系数的小波方差,将小波方差作为特征;(4)在人体检测的训练阶段,从采集的数据中选取足够的数据作为训练集,对分类器进行训练;(5)在人体检测的检测阶段,对于按滑动窗口实时采集的数据,经过步骤(1)至步骤(3)的处理,使用步骤(4)训练的分类器对其进行识别,确定是否有人;(6)对人体检测的结果进行修正。2.根据权利要求1所述的一种基于无线信号的室内被动入侵检测方法,其特征在于:所述的步骤(1)中使用的发射机和接收机在房间中的摆放位置间隔有一...
【专利技术属性】
技术研发人员:吕继光,杨武,苘大鹏,玄世昌,王巍,
申请(专利权)人:哈尔滨工程大学,
类型:发明
国别省市:黑龙江,23
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