[发明专利]一种人体身份识别的方法和系统

权利要求书

1.一种人体身份识别的方法，其特征在于：包括以下步骤,

(1)激活人体身份识别系统，若判断未激活，继续步骤（1），若判断已激活，转入步骤（2）；

(2)识别被测人体身份信息，若判断信息对比相似，转入步骤（3），若判断信息对比不相似，转入步骤（4）；

(3)输出身份识别的结果，并启动后续权限操作；

(4)提示错误，判断该人不具备操作权限，并退出系统。

2.根据权利要求1所述的人体身份识别的方法，其特征在于：所述步骤（1）中，判断有人体出现在可探测的区域内，系统被激活。

3.根据权利要求1所述的人体身份识别的方法，其特征在于：所述步骤（2）中，具体包括以下步骤，

（a）多次发射并采集人体无线电波响应信号；

（b）处理人体无线电波响应信号，统计多次人体无线电波响应的样本数据；

（c）处理将所述人体无线电波响应的样本数据以及数据库中预存的人体响应电波基准数据，提取并对比样本数据的统计特征以及基准数据的统计特征，进行被测人体身份判定。

4.根据权利要求3所述的人体身份识别的方法，其特征在于：所述步骤（a）中，发射装置发出无线信号，所述无线信号在存在被测人体的无线环境中传播，由接收装置所接收得到人体无线电波响应信号，所述接收装置经由采样，量化，下变频，低通滤波以及波形去除处理所述人体无线电波响应信号后，得到数字基带信号。

5.根据权利要求3所述的人体身份识别的方法，其特征在于：所述步骤（b）中，所述接收装置预置算法处理所述数字基带信号，此处y(t)代表的是接收到的信号，x^*代表的是信号的复共轭，h(τ)代表的是信道的冲激响应。

6.根据权利要求5所述的人体身份识别的方法，其特征在于：所述步骤（b）中，预置算法统计窄带响人体响应的数据并存储样本数据。

7.根据权利要求3所述的人体身份识别的方法，其特征在于：选取如下特征总结参数之一作为统计特征，

Ⅰ、窄带人体响应的强度统计分布，即窄带人体响应的衰落系数、衰落系数概率密度分布以及衰落系数概率累计分布；

Ⅱ、窄带人体响应的相位统计分布；

III、窄带人体响应中的确定性和随机部分的能量之比，即K因子及其统计分布；

IV、窄带人体响应所带来的频移功率谱特征；

V、宽带的人体响应的时延功率谱特征

VI、宽带的不同人体响应之间的相关性特征，即不同时延点上的响应相关性；

其中，优选特征总结参数Ⅰ窄带人体响应的强度统计分布作为统计特征。

8.根据权利要求7所述的人体身份识别的方法，其特征在于：采用Kullback distance 或者Kolmogorov Smirnov Testing原则进行窄带人体响应的强度统计分布的统计特征对比。

9.一种用于实现权利要求1所述方法的人体身份识别系统，其特征在于：包括第一处理器、分别与所述第一处理器相连的发射模块、人体感应模块，第二处理器以及与所述第二处理器相连的接收模块，

所述第一处理器接收所述人体感应模块的传输的信息以判断所述发射模块开启，所述发射模块包括发射天线以及与其相连发射装置，用于发射无线信号；所述接收模块包括接收天线以及接收装置，将接收到人体无线电波响应信号下变频到数字基带信号，所述接收装置设有单片机，所述单片机中预置信号处理算法处理所述数字基带信号并存储样本数据；

所述第二处理器的数据库中预存人体响应电波基准数据，第二处理器判断存储样本数据后，处理所述样本数据以及人体响应基准数据，以提取并对比样本数据的统计特征和人体响应基准数据的统计特征，进行被测人体身份判定进行身份的判定。

10.根据权利要求9所述的人体身份识别系统，其特征在于：所述发射装置与所述接收装置均为USRP设备，所述人体感应模块为视频、红外或重量检测感应模块。