一种基于数据分类匹配的手机按键检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于数据分类匹配的手机按键检测方法，通过获取发送端持续不断发送WIFI信号，接收端进行CSI数据收集，当用户在发送端和接收端之间进行按键支付操作时，将CSI变化的数据在接收端存储并进行波形展示，对接收端的原始CSI数据进行去噪和降维处理，去噪处理和降维处理包括异常点判别、低通滤波和PCA处理，检测并提取按键波形的起止点，采用动态时间规整继续对提取的按键CSI数据进行压缩处理，对按键的CSI数据进行分类处理，以识别每个按键波形的数字类别，推测按键的开始时间和结束时间，使用K最近邻算法进行分类器训练，得出用户匹配率和按键识别率，也提高了手机按键检测的精确度。测的精确度。测的精确度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据分类匹配的手机按键检测方法及系统


[0001]本专利技术属于手机按键检测
，尤其涉及一种基于数据分类匹配的手机按键检测方法及系统。

技术介绍

[0002]随着万物互联时代的到来和移动通信的逐步发展，4G通信成为主流，5G时代也将拉开序幕，WIFI基础设施在全球大范围普及。在我们日常生活中，商场、公园、车站、居民楼等公共活动场所大都部署了WIFI设备，随处可见的WIFI信号可能来自无线路由器、手机、平板电脑等，不仅为我们的生活带来便利，同时非法入侵者也能利用公共场合部署的WIFI信号窃取他人的隐私，如在非视距的情况下受害者防范意识不高，暴露数字按键信息如手机开机密码或支付密码，容易存在安全漏洞和个人隐私泄露的危险。
[0003]目前，通过击键的声音特性恢复击键内容提取FFT值作为击键的特征，并使用监督式学习训练带标签的数据，这些数据来自每个按键敲击100次的数据集合，最后的测试结果显示有80％的识别准确率，但监督式学习的缺点是它只适用于带标记的数据，而对未标记的数据就不适用，即来自某个键盘的训练模型并不适用于其他的键盘，导致不同键盘产生的击键数据不能保证是相同的或者具有类似的频域分布，使得检测精度不高。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供了一种基于数据分类匹配的手机按键检测方法及系统，通过接收端获取的CSI，可以及时衡量当前的通信环境，并将其反馈到发送端进行调整，从而提高通信的传输效率和链路可靠性，同时数字按键的特征之间具有相关性，采用主成分分析进行简化降维处理，降低了子载波挑选的时间复杂度和提高了分类的准确率，具体采用以下技术方案来实现。
[0005]第一方面，本专利技术提供了一种基于数据分类匹配的手机按键检测方法，包括以下步骤：
[0006]获取发送端持续不断发送WIFI信号，接收端进行CSI数据收集，当用户在发送端和接收端之间进行按键支付操作时，将CSI变化的数据在接收端存储并进行波形展示，其中，当用户在部署环境的区域内进行按键操作时，接收端的显示器上出现CSI数据波形，通过捕获案件操作对应的波形波动来识别用户的按键情况；
[0007]对接收端的原始CSI数据进行去噪和降维处理，去噪处理和降维处理包括异常点判别、低通滤波和PCA处理，其中，使用中位值和绝对中位差找到数据集中的异常数据点，并使用滑动窗口中数据的中值替换异常值；
[0008]检测并提取按键波形的起止点，采用动态时间规整继续对提取的按键CSI数据进行压缩处理；
[0009]对按键的CSI数据进行分类处理，以识别每个按键波形的数字类别。
[0010]作为上述技术方案的进一步改进，对接收端的原始CSI数据进行去噪和降维处理，
包括：若数据集X＝{x1,x2...,x
n
}和窗口长度l，则有m1＝median(x
i
‑
l,i
‑
l+1
,x
i
‑
l+2
...,x
i
...,x
i+l
‑2,x
i+l
‑1,x
i+l
),，μ
i
＝k
×
median(|x
i
‑
l
‑
m
i
|,...,|x
i+l
‑
m
i
|),其中m
i
、μ
i
和median分别为滑动窗口中数据的中值、标准差估计和绝对中位差，k为比例因子常量，它的值取决于数据集分布，对于正态分布的数据，取值为1.4826，对于给定的阈值n
μ
，若有|x
i
‑
m
i
|＞n
μ
μ
i
，则Hampel判别将x
i
视为异常点，并用中位值m
i
来代替异常点数据。
[0011]作为上述技术方案的进一步改进，低通滤波包括：若n阶巴特沃斯低通滤波器的增益为G(λ)，则有其中H(jλ)为传递函数，G0为直流增益或零频率增益，λ为信号的角频率，λ
c
为截止频率，随着n趋近于无穷时，巴特沃斯低通滤波器的增益G(λ)会变成一个矩形函数，频率低于λ
c
的会以G0的直流增益通过，频率高于λ
c
的部分就会被抑制。
[0012]作为上述技术方案的进一步改进，PCA处理包括：选择PCA对CSI数据进行处理，保留CSI数据中最具代表性的部分，去除冗余部分，从发送端发出的无线信号以多径的形式到达接收端，若无线信号从发送端到接收端有N条路径，则其中f为子载波频率，t为时间，α
k
(f,t)、和和β
k
(t)表示第k条路径的幅度衰减、相位改变以及传播时延，e
‑
j2πΔft
由发送端和接收端之间载波频差Δf造成的相位偏移；
[0013]若用户在0～t的时间内进行手指按键操作，则第k条路径的长度从d
k
(0)变成d
k
(t)，无线信号传播速度近似为光速c，则第k条路径的时延β
k
(t)的表达式为，β
k
(t)＝d
k
(t)/χf，其中χ为子载波波长，在第k条路径上的相位便宜表示为无线信号传播路径长度改变一个波长时，接收端在对应的子载波上将经历2π的相位偏移。
[0014]作为上述技术方案的进一步改进，采用DWT继续对提取的按键CSI数据进行压缩处理，包括：
[0015]将采集到的声音信号减去其均值，使用一个滑动的窗口依次以预设的移动单位从待处理数据的起点移向终点，该短时能量的表达式为W＝50，滑动窗口为依次移动且每一次移动后计算对应的短时能量，当窗口滑动到合数据的最后一个点时，每一个窗口对应的短时能量组成一个短时能量序列。
[0016]作为上述技术方案的进一步改进，检测并提取按键波形的起止点，包括：
[0017]计算在无用户按键时CSI幅度的平均值T
s
和有用户按键时的CSI幅度的平均值T
d
，将两者的平均值T作为环境阈值，则T＝(T
s
+T
d
)/2，当有CSI幅度超过T时，视为用户的按键区域，当CSI幅度低于T时，视为非用户按键区域；
[0018]将采集到的CSI数据依次通过Hampel异常点处理、巴特沃斯低通滤波和PCA处理，得到去噪和降维后六对天线的CSI数据，经过归一化处理，将CSI幅度映射到[0,1]内；
[0019]将环境阈值T应用到CSI时间序列上，找到阈值T与波形的交点，CSI时间序列以F
S
＝2500sample/s的频率采样的离散序列，阈值T的直线与波形曲线不一定存在交点，上升点
ascending po本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据分类匹配的手机按键检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取发送端持续不断发送WIFI信号，接收端进行CSI数据收集，当用户在发送端和接收端之间进行按键支付操作时，将CSI变化的数据在接收端存储并进行波形展示，其中，当用户在部署环境的区域内进行按键操作时，接收端的显示器上出现CSI数据波形，通过捕获案件操作对应的波形波动来识别用户的按键情况；对接收端的原始CSI数据进行去噪和降维处理，去噪处理和降维处理包括异常点判别、低通滤波和PCA处理，其中，使用中位值和绝对中位差找到数据集中的异常数据点，并使用滑动窗口中数据的中值替换异常值；检测并提取按键波形的起止点，采用动态时间规整继续对提取的按键CSI数据进行压缩处理；对按键的CSI数据进行分类处理，以识别每个按键波形的数字类别。2.根据权利要求1所述的基于数据分类匹配的手机按键检测方法，其特征在于，对接收端的原始CSI数据进行去噪和降维处理，包括：若数据集X＝{x1,x2...,x
n
}和窗口长度l，则有m1＝median(x
i
‑
l,i
‑
l+1
,x
i
‑
l+2
...,x
i
...,x
i+l
‑2,x
i+l
‑1,x
i+l
),，μ
i
＝k
×
median(|x
i
‑
l
‑
m
i
|,...,|x
i+l
‑
m
i
|),其中m
i
、μ
i
和median分别为滑动窗口中数据的中值、标准差估计和绝对中位差，k为比例因子常量，它的值取决于数据集分布，对于正态分布的数据，取值为1.4826，对于给定的阈值n
μ
，若有|x
i
‑
m
i
|＞n
μ
μ
i
，则Hampel判别将x
i
视为异常点，并用中位值m
i
来代替异常点数据。3.根据权利要求1所述的基于数据分类匹配的手机按键检测方法，其特征在于，低通滤波包括：若n阶巴特沃斯低通滤波器的增益为G(λ)，则有其中H(jλ)为传递函数，G0为直流增益或零频率增益，λ为信号的角频率，λ
c
为截止频率，随着n趋近于无穷时，巴特沃斯低通滤波器的增益G(λ)会变成一个矩形函数，频率低于λ
c
的会以G0的直流增益通过，频率高于λ
c
的部分就会被抑制。4.根据权利要求3所述的基于数据分类匹配的手机按键检测方法，其特征在于，PCA处理包括：选择PCA对CSI数据进行处理，保留CSI数据中最具代表性的部分，去除冗余部分，从发送端发出的无线信号以多径的形式到达接收端，若无线信号从发送端到接收端有N条路径，则其中f为子载波频率，t为时间，α
k
(f,t)、和和β
k
(t)表示第k条路径的幅度衰减、相位改变以及传播时延，e
‑
j2πΔft
由发送端和接收端之间载波频差Δf造成的相位偏移；若用户在0～t的时间内进行手指按键操作，则第k条路径的长度从d
k
(0)变成d
k
(t)，无线信号传播速度近似为光速c，则第k条路径的时延β
k
(t)的表达式为，β
k
(t)＝d
k
(t)/χf，其中χ为子载波波长，在第k条路径上的相位便宜表示为无线信号传播路径长度改变一个波长时，接收端在对应的子载波上将经历2π的相位偏移。5.根据权利要求1所述的基于数据分类匹配的手机按键检测方法，其特征在于，采用
DWT继续对提取的按键CSI数据进行压缩处理，包括：将采集到的声音信号减去其均值，使用一个滑动的窗口依次以预设的移动单位从待处理数据的起点移向终点，该短时能量的表达式为W＝50，滑动窗口为依次移动且每一次移动后计算对应的短时能量，当窗口滑动到合数据的最后一个点时，每一个窗口对应的短时能量组成一个短时能量序列。6.根据权利要求1所述的基于数据分类匹配的手机按键检测方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：林乐新，张康，龙翠，
申请(专利权)人：深圳闪回科技有限公司，
类型：发明
国别省市：