[发明专利]基于无线感知的全域步态检测与身份认证方法及系统

权利要求书

1.一种基于无线感知的全域步态检测与身份认证方法，其特征在于，通过在室内环境下设置一个Wi-Fi信号发送端和两个Wi-Fi信号接收端，并使两个接收端和发送端的连线相互垂直，然后采集包含用户步态特征的Wi-Fi信号，经动态信息提取得到多普勒二维特征图，再通过合成多普勒图像后利用深度残差神经网络从中提取出每个用户细粒度的步态行为特征对用户进行身份认证。

2.根据权利要求1所述的基于无线感知的全域步态检测与身份认证方法，其特征是，所述的动态信息提取是指：对在任一接收端接收的数据低通移动平均滤波后使用PCA主成分分析的方法对数据进行降维，并通过从共轭乘法中减去平均值以消除静态信息并提取动态信息。

3.根据权利要求1所述的基于无线感知的全域步态检测与身份认证方法，其特征是，所述的多普勒二维特征图，通过对动态信息进行短时傅里叶变换，将Wi-Fi信号进行时频转换并获得频域上的信息，获得多普勒二维特征图。

4.根据权利要求1所述的基于无线感知的全域步态检测与身份认证方法，其特征是，所述的合成多普勒图像是指：根据两个接收端各自的多普勒二维特征图中的多普勒频移计算得到用户分别在两个收发链接感知下的运动方向和速度，并通过双椭圆定位法计算出其实际的前进方向的移动速度；然后将两个接收端的原始多普勒频谱数据和移动速度结合，合成仅表现用户前进步态行为有关的合成多普勒图像。

5.根据权利要求4所述的基于无线感知的全域步态检测与身份认证方法，其特征是，所述的实际的前进方向的移动速度，具体为：loc(1，1)*v_x+loc(1，2)*v_y＝v₁/2，loc(2，1)*v_x+loc(2，2)*v_y＝v₂/2，v₁和v₂为收发链接通过多普勒频移计算得到的链接长度变化的速度，loc(1，1)、loc(1，2)表示第一接收端与发送端链接所形成的椭圆的法向量的横坐标和纵坐标值，同理(loc(2，1)，loc(2，2))表示第二接收端的链接对应法向量的坐标；(v_x，v_y)为前进方向的真实速度。

6.根据权利要求1或5所述的基于无线感知的全域步态检测与身份认证方法，其特征是，所述的合成多普勒图像，通过将两个接收端的原始多普勒频谱数据和被测人员的真实速度进行结合，原始多普勒图像中每一时刻强度最高的频率代表了用户的主要移动速度，将已计算得到的真实速度对应的频率除以该频率得到系数，同时将多普勒频谱图同一时刻的其他频率按照相同的系数扩展，并将两个多普勒图像叠加，转化成带有真实速度信息的合成多普勒图像。

7.根据权利要求1所述的基于无线感知的全域步态检测与身份认证方法，其特征是，所述的深度残差神经网络包括：基于ResNet的特征提取器和基于全连接层的用户认证器，其中：最开始设置一个单独的卷积层用于接收合成多普勒图像；然后通过4个残差块(Residual Block)提取每个用户独特的行为动作特征，每个残差块分别包含3、4、6、3个小block，每个小block里面有三个卷积层；在通过全连接层以进行分类任务并输出身份认证结果。

8.一种实现权利要求1～7中任一所述基于无线感知的全域步态检测与身份认证方法的系统，其特征在于，包括：数据采集与预处理、时频变换、多普勒图像合成与深度神经网络，其中：数据采集模块与预处理相连并传输采集到的原始信号，预处理后的信号传递至时频变换模块，时频变换模块与多普勒图像合成模块相连并传输二维时频信息，多普勒图像合成与深度神经网络相连并传递合成多普勒图像数据，并最终得到用户识别的结果。