[发明专利]基于无线信号进行多人用户认证方法及系统

权利要求书

1.一种基于无线信号进行多人用户认证方法，其特征在于，通过多径到达时间测量算法描述Wi-Fi信号下被多个用户单独影响的多径成分；对用户反射的多径成分进行聚合和分离以得到每一个用户的多径信号，并基于每个用户反射的多径构建每个用户的虚拟CSI；再通过双任务模型从虚拟CSI中提取每个用户的细粒度的行为特征，实现多人用户认证；

所述的双任务神经网络模型包括：基于CNN-RNN的特征提取器、基于全连接层和softmax层的动作识别器和用户认证器，其中：用来提取隐含在虚拟CSI中的用户行为特征的特征提取器包括依次叠加的三层卷积神经网络CNN和两层循环神经网络RNN，动作识别器通过识别动作种类来提升模型整体的学习效率和预测精度，用户认证器利用提取的行为特征进行身份认证；

所述的虚拟CSI，通过以下方式得到：

1)每条多径的虚拟CSI为其中：a_i为第i条多径信号的幅值，j为虚数单位，为第i条多径信号的初始相位，2πfΔt_i为第i条多径信号由到达时间Δt_i引起的相位偏移，f为子载波的频率；

2)通过求解最优化问题得以估计每条多径的虚拟CSI：其中：N为多径的总个数，H为真实收集的CSI的值；

3)计算最优化问题得到每条多径的幅值和相位即实现每条多径的虚拟CSI的构建；

4)由于每个用户都对应不同的多径，将每个用户对应的多径的虚拟CSI进行相加，即得到每个用户对应的虚拟CSI。

2.根据权利要求1所述的基于无线信号进行多人用户认证方法，其特征是，所述的多径到达时间测量算法是指：每条多径的到达时间Δt计算方式为：其中：a(Δt)是到达时间Δt引起的相位偏移，U_N是信号的测量矩阵的噪声子空间，H是复数矩阵的共轭转置。

3.根据权利要求1所述的基于无线信号进行多人用户认证方法，其特征是，所述的卷积神经网络，第一个卷积层有32个5×5大小的卷积核，第二个卷积层有64个4×4大小的卷积核，第三个卷积层有128个3×3大小的卷积核；三个池化层都是2×2大小的取最大值的池化层。

4.根据权利要求1所述的基于无线信号进行多人用户认证方法，其特征是，所述的循环神经网络，包括两个具有门控循环单元单元的RNN，该RNN的循环步数为10，隐层神经元个数为200，输出神经元个数为6，使用GRU核。

5.根据权利要求1所述的基于无线信号进行多人用户认证方法，其特征是，所述的动作识别器和用户认证器均包括依次叠加的两层全连接层和一层softmax层，其中全连接层的第一层是由1024个神经元组成的全连接层，第二层是6个神经元的全连接层。

6.根据权利要求1所述的基于无线信号进行多人用户认证方法，其特征是，多人用户认证时，先进行身份注册，即每个用户单独地执行预定义的行为动作多次，通过将收集的信号经过处理后得到的用户的身份标签、动作标签以及对应数据组成训练集对双任务神经网络模型进行训练；然后在多人认证场景下，通过采集被用户动作所影响的Wi-Fi信号后通过双任务神经网络模型分别得到每个用户的身份，实现多人用户认证。

7.根据权利要求6所述的基于无线信号进行多人用户认证方法，其特征是，所述的双任务神经网络模型，通过以下方式进行训练：将用户每次行为动作的CSI数据作为训练数据，将对应的身份和动作作为训练标签，执行1000轮的神经网络训练，使得神经网络的损失函数不断降低并保持稳定。

8.根据权利要求6所述的基于无线信号进行多人用户认证方法，其特征是，所述的身份标签、动作标签以及对应数据具体是指：用户的真实身份，用户执行的动作，以及相对应的CSI数据。