基于WiFi信号的人员合法性检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术适用于计算机技术领域，提供了一种基于WiFi信号的人员合法性检测方法及装置，该方法包括：从穿过目标检测区域的WiFi信号确定目标CSI幅值序列，并采用主成分分析法对目标CSI幅值序列进行降维处理，得到第二主成分序列；根据第二主成分序列的方差和短时能量确定第二主成分中目标人员的活动片段；对活动片段进行小波分解，构建目标人员的目标特征数据集；基于粒子群的近邻传播算法及目标特征数据集确定目标人员的合法性。本申请通过检测目标人员的CSI幅值序列中的活动片段，能够在不明确目标人员具体身份信息的情况下检测目标人员的合法性，从而解决人员合法性检测过程中个人隐私泄露的问题，提高人们的安全感。

【技术实现步骤摘要】
基于WiFi信号的人员合法性检测方法及装置
本专利技术属于计算机术领域，尤其涉及一种基于WiFi信号的人员合法性检测方法及装置。
技术介绍
人员合法性检测作为一种特殊的身份识别，在日常家居、工作以及社会生活等方面的安全防范中发挥着重要的作用。在家庭生活中，当有入侵者进入住所时，会危害到家庭成员的生命和财产，因此对进入者的合法性进行检测可以保护公民安全；在工作以及社会生活中，面对一些特殊情况，如情感咨询或者残疾人求助等，通过验证人员的合法性即可以防范非法人员，又能为公民提供更优质的服务，提升公民的幸福感。传统的人员合法性验证技术有密码、射频卡和生物识别技术，如指纹，人脸等。然而，射频识别和生物识别均要求人们靠近或接触相关设备，使用场景有一定的局限性；计算机视觉则需要获取人体图像信息，在采集人脸过程中容易侵犯个人隐私，降低人们的安全感。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种基于WiFi信号的人员合法性检测方法及装置，以解决现有技术中身份识别过程私密性差的问题。本专利技术实施例的第一方面提供了一种基于本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于WiFi信号的人员合法性检测方法，其特征在于，包括：/n接收穿过目标检测区域的WiFi信号，并从所述WiFi信号中提取信道状态数据；/n根据所述信道状态数据得到目标CSI幅值序列，并采用主成分分析法对所述目标CSI幅值序列进行降维处理，得到所述目标CSI幅值序列对应的第二主成分序列；/n根据所述第二主成分序列的方差和短时能量从所述第二主成分序列中截取目标人员的活动片段；所述目标人员为处于所述目标检测区域内的人员；/n对所述活动片段进行离散小波变换，得到第一层近似系数，并基于第一层近似系数构建所述目标人员的目标特征数据集；/n基于粒子群的近邻传播算法及所述目标特征数据集确定所述目标人...

【技术特征摘要】
1.一种基于WiFi信号的人员合法性检测方法，其特征在于，包括：
接收穿过目标检测区域的WiFi信号，并从所述WiFi信号中提取信道状态数据；
根据所述信道状态数据得到目标CSI幅值序列，并采用主成分分析法对所述目标CSI幅值序列进行降维处理，得到所述目标CSI幅值序列对应的第二主成分序列；
根据所述第二主成分序列的方差和短时能量从所述第二主成分序列中截取目标人员的活动片段；所述目标人员为处于所述目标检测区域内的人员；
对所述活动片段进行离散小波变换，得到第一层近似系数，并基于第一层近似系数构建所述目标人员的目标特征数据集；
基于粒子群的近邻传播算法及所述目标特征数据集确定所述目标人员的合法性。


2.如权利要求1所述的基于WiFi信号的人员合法性检测方法，其特征在于，在所述采用主成分分析法对所述目标CSI幅值序列进行降维处理，得到所述目标CSI幅值序列对应的第二主成分序列之后，所述方法还包括：
对所述第二主成分序列进行滤波处理；
相应地，所述根据所述第二主成分序列序列的方差和短时能量确定目标时间段，包括：
根据滤波处理后的第二主成分序列的方差和短时能量确定目标时间段。


3.如权利要求1所述的基于WiFi信号的人员合法性检测方法，其特征在于，所述根据所述第二主成分序列的方差和短时能量从所述第二主成分序列中截取目标人员的活动片段，包括：
将所述第二主成分序列分割为多个预设长度的主成分片段；
分别计算各个主成分片段的方差和短时能量，得到所述第二主成分序列对应的方差序列和短时能量序列；
将所述方差序列与所述短时能量序列相乘，得到乘积序列；
获取所述乘积序列的最大值和平均值；
将所述乘积序列的最大值除以所述乘积序列的平均值，得到活动信息检测阈值；
若所述活动信息检测阈值大于第一给定值，则将所述乘积序列中最大值对应的时间作为定位时间，并将所述定位时间前后预设时间对应的时间段作为目标时间段；
从所述第二主成分序列中截取所述目标时间段对应的片段作为目标人员的活动片段。


4.如权利要求1所述的基于WiFi信号的人员合法性检测方法，其特征在于，所述基于第一层近似系数构建所述目标人员的目标特征数据集，包括：
基于第一层近似系数构建所述目标人员的初始特征数据集；
基于hampel滤波算法检测所述初始特征数据集中的离群数据，并去除所述初始特征数据集中的离群数据，得到第一特征数据集；
对所述第一特征数据集进行插值处理，得到第二特征数据集；
对所述第二特征数据集进行归一化，得到所述目标特征数据集。


5.如权利要求1所述的基于WiFi信号的人员合法性检测方法，其特征在于，所述基于粒子群的近邻传播算法及所述目标特征数据集确定所述目标人员的合法性，包括：
计算所述目标特征数据集与各个聚类对应的目标聚类中心的距离；所述各个聚类对应的目标聚类中心由粒子群的近邻传播算法及样本集训练得到；所述样本集包括多个样本，各个样本分别包括数据特征集和实际分类结果；
若第一聚类对应的目标聚类中心与所述目标特征数据集的距离小于第一距离阈值，则判定所述目标人员为合法人员，所述第一聚类为任一聚类，所述第一距离阈值为所述第一聚类对应的目标距离阈值；所述第一距离阈值由...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏忠诚，张新秋，连彬，王超，任丹萍，李志华，赵继军，
申请(专利权)人：河北工程大学，
类型：发明
国别省市：河北;13