一种无线局域网络流量分析的方法和系统技术方案

本发明专利技术提供的一种无线局域网络流量分析的方法和系统，利用射频识别技术根据设备射频指纹特征唯一确定设备；应用设备的指纹特征作为设备的识别标识，而不使用MAC、IP等用户敏感数据作为识别标识，在很大程度上保护了用户的隐私；基于机器学习，采用ReliefF算法对采集数据的参数向量进行特征选择，利用PCA算法对特征向量降维，最后采用K近邻算法进行分类标识，这样在减少测试训练时间的同时又提高了设备的识别速度及准确率。

A method and system of wireless LAN traffic analysis

【技术实现步骤摘要】
一种无线局域网络流量分析的方法和系统
本专利技术涉及媒体通信
，尤其涉及一种无线局域网络流量分析的方法和系统。
技术介绍
现有的WIFI网络流量分析中识别一个设备的方式一般采用wifi探针技术。wifi探针实际上指的是probe帧。我们一般接入无线网络的时候，首先要选择对应的无线网路,即根据无线网络的名字进行选择(SSID)。那么知道这个名字有两种方式,主动扫描和被动扫描,其中probe帧即是用在主动扫描这种技术中。设备节点主动发送proberequest帧给AP(也就是路由),AP然后反馈proberesponse，然后利用该帧中的一些信息,节点继续完成WIFI网络接入过程。通过这种方式，AP可以“收集”用户的信息。probe帧是用以让节点收集AP的信息的,但是AP实际上也可以用来收集节点的mac地址信息。一般的做法是在一个商业店铺中部署一个AP,用该AP将一天中所有的proberequest帧的信息全部按照时序进行收集,然后就可以对这些数据进行分析,比如什么时候客人最多，什么时候回头客最多之类，由于手机具有唯一的mac地址,所以就可以本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无线局域网络流量分析的方法，其特征在于，包括：/n间隔获取射频信号；/n对射频信号进行转换处理，提取射频信号的射频指纹，并获得参数向量集；/n基于机器学习和该参数向量集，对射频指纹进行分类标识。/n

【技术特征摘要】
1.一种无线局域网络流量分析的方法，其特征在于，包括：
间隔获取射频信号；
对射频信号进行转换处理，提取射频信号的射频指纹，并获得参数向量集；
基于机器学习和该参数向量集，对射频指纹进行分类标识。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的对射频信号进行转换处理，提取射频信号的射频指纹，并获得参数向量集包括：
对射频信号依次进行信号解调、信号分离、信号解码、数据解码和参数量化，获得参数向量集。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：
所述的对射频信号进行信号解调包括，对射频信号进行检波和滤波，获得射频信号的模拟信号量集；
所述的对射频信号进行信号分离包括，将模拟信号量集进行分离获得多个模拟信号量；
所述的对射频信号进行信号解码包括，对多个模拟信号量进行解码，获得数字信号量；
所述的对射频信号进行数据解码包括，基于数字信号量进行提取获得数据信息量；
所述的对射频信号进行参数量化包括，对模拟信号量和数据信息量进行参数量化，获得参数向量集。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的基于机器学习和该参数向量集，对射频指纹进行分类标识包括：
通过ReliefF算法对参数向量集进行特征选择，获得多个数据特征；
通过PCA算法对该多个数据特征进行降维处理，获得降维特征；
通过K近邻算法对降维特征进行分类标识。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的通过Relie...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈海滨，崔泽鹏，邹俊伟，刘杰，杨亚荣，
申请(专利权)人：北京百卓网络技术有限公司，北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京;11