[发明专利]空时二维信息融合的智能家居入侵检测系统及检测方法

权利要求书

1.一种采用空时二维信息融合的智能家居入侵检测系统的入侵检测方法，其特征是，所述检测系统包括信息处理单元和与信息处理单元连接的传感器网络及移动接收单元，所述传感器网络设有至少2个传感器单元，所述信息处理单元包括处理器和与处理器连接的存储器、第一无线收发模块及网络收发模块，所述传感器单元包括顺序连接的传感器模块、数模转换模块、处理器模块和第二无线收发模块，第二无线收发模块与第一无线收发模块连接，所述方法 包括如下步骤：

1)得到证据集E1：将传感器网络中所有节点实测的数据作为证据，按照时域融合规则进行处理，得到证据集E1；

2)得到证据集E2：将证据集E1按照空域融合规则进行处理，得到证据集E2；

3)融合：将证据集E2按照信息融合的规则进行融合，得到融合结果，即将证据集E2中的证据依次按照D-S证据组合规则进行融合，得到命题集合“有人、宠物、没人”的融合概率分配值；

4)判断：将步骤3)融合结果与设定阈值0.7进行比较，判断是否有入侵者，即将步骤3)融合结果中命题为“有人”的融合概率值与设定阈值0.7进行比较，判断是否有入侵者；

5)处理：如融合结果小于阈值，则返回步骤1)；如融合结果大于或等于阈值，则信息处理单元向移动接收单元发送入侵提示信息并报警，所述的时域融合规则具体包括：

对任意单个传感器i在t时刻的累计证据中所包含的任意命题累积概率值计算表达式为

m_i,t,c(A)＝α_{i,t-1,c,i,t,p}m_i,t-1,c(A)+β_{i,t-1,c,i,t,p}m_i,t,p(A),

其中，A为是命题集合中的任意命题，m_i,t,c(A)为该传感器当前t时刻累积证据中对应命题A累积概率值，m_i,t-1,c(A)为该传感器t-1时刻累积证据中对应命题A的累积概率值；m_i,t,p(A)为该传感器t时刻实时证据中命题A的实时概率值；α_{i,t-1,c,i,t,p}为该传感器在t时刻的实时证据与t-1时刻的累积证据之间相似度系数，范围为0到1；β_{i,t-1,c,i,t,c}为冲突系数，β_{i,t-1,c,i,t,p}＝1-α_{i,t-1,c,i,t,p}。

2.根据权利要求1所述的采用空时二维信息融合的智能家居入侵检测系统的入侵检测方法，其特征是，所述证据间相似度系数α_{i,t-1,c,i,t,p}的计算方式为：其中k_{i,t-1,c,i,t,p}为t时刻实时证据E_i,t,p与t-1时刻积累证据E_i,t-1,c的D-S证据理论冲突值，为t时刻实时证据E_i,t,p与t-1时刻积累证据E_i,t-1,c的Pignistic概率距离。

3.根据权利要求1所述的采用空时二维信息融合的智能家居入侵检测系统的入侵检测方法，其特征是，步骤2)中所述的空域融合规则包括如下步骤：

2.1)：证据集E2中的各个传感器累积证据任意排序，然后将它们首尾相接构成一个环形证据序列，计算任意两个相邻的证据之间的相似度系数；

2.2)：设定证据间强相关性阈值和弱相关性阈值分别记为η_ER和η_IR，若环形证据序列中的某一条证据与其前一条证据的相似度系数及后一条证据的相似度系数均大于η_ER，则标记该证据为强相关性证据；若均小于η_IR，则标记该证据弱相关性证据；其余的证据则标记为一般相关性证据；

2.3)：将弱相关证据丢弃、强相关证据保留、一般相关性证据以证据集期望值对其替换修正。

4.根据权利要求3所述的采用空时二维信息融合的智能家居入侵检测系统的入侵检测方法，其特征是，

步骤2.3)中所述的证据集期望的计算包括如下步骤：

2.3.1)：根据传感器证据之间的相似度系数计算出单个证据在证据集中的支持度；

2.3.2)：证据集中单个证据的支持度比上所有证据支持度和值得到该证据的权值，通过加权求和的方式计算出证据集期望。