[发明专利]一种基于迁移学习的无源身份识别系统及方法

说明书

本发明属于身份识别技术领域，提供了一种基于迁移学习的无源身份识别系统及方法，该系统包括一个路由器作为WiFi信号发射端、一台笔记本电脑作为WiFi信号接收端、云服务器和控制端。对WiFi信号进行处理提取人体特征，并采用基于残差网络和对抗网络的算法，实现身份的高精度认证。所开发的系统有望实现在不同的环境下，甚至在不同的活动下验证人类身份，填补无源身份识别跨域应用的空白，为基于迁移学习的无源识别、定位打造应用示例。该系统可广泛应用到无源识别、入侵检测、人员签到等领域。

技术领域

本发明属于身份识别技术领域，涉及一种基于迁移学习的无源身份识别系统及方法，本系统是一个利用常见WiFi信号对人体特征进行采样，并基于迁移学习算法对WiFi信号进行特征提取和模型训练，由此实现身份识别的系统。

背景技术

WiFi信号无处不在且细粒度的特性使WiFi设备能够通过解调WiFiCSI(ChannelState Information，信道状态信息)，来检测周围细微的变化。与传统需要额外设备(如人脸识别的摄像头、指纹识别的超声波设备)的方法不同，基于WiFi的身份识别提供了一种无源身份识别解决方案。此外，它具有不需要LoS(Line of Sight，视线)路径、保护用户隐私等独特的优势。现有的基于WiFi的身份识别方法虽然在某些情况下具有相当好的性能，但存在两个主要问题：不适用于环境动态性，且过度依赖某些活动。为解决这些问题，本发明设计了一种基于迁移学习的无源身份识别系统，该系统通过在不同环境下或不同活动中检测独特的人体特征并去除信号数据中包含的动态环境信息来工作。

发明内容

本发明要解决的技术问题是如何利用WiFi信号，在不同的环境下，甚至在不同的活动中识别用户身份。本发明通过结合WiFi信号传播的物理空间特征、迁移学习等技术，最终为与环境无关的无源感知身份认证、识别领域的应用提供了理论依据和实践经验，设计的系统为无源识别、入侵检测、人员签到等应用提供了新的解决方案。本发明的目的是提供一种基于迁移学习的无源身份认证方法。

本发明的技术方案：

一种基于迁移学习的无源身份认证系统，包括一个路由器作为WiFi信号发射端、一台笔记本电脑作为WiFi信号接收端、云服务器和控制端；

WiFi信号发射端支持802.11n协议，WiFi信号接收端配置支持802.11n协议的Intel 5300无线网卡。两个设备二者相隔置于房间内；WiFi信号发射端用于发送携带CSI信息的WiFi信号，WiFi信号接收端用于接收环境中的信号并上传至云服务器；

云服务器包括数据收集模块、预处理模块和迁移学习模块；数据收集模块使用WiFi设备收集用户的WiFi数据；预处理模块使用低通滤波器对WiFi数据进行降噪，并去除数据中的异常值；迁移学习模块利用WiFi信号传播的物理空间特征对预处理过的WiFi数据进行人体特征提取，并利用深度学习的方法进行训练、验证和测试，并通过训练好的网络模型完成身份认证；

控制端为网页端或手机客户端，与WiFi设备、云服务器相通信，将用户的基本信息发送至云服务器，对用户的身份进行实时监控和预警；

一种基于迁移学习的无源身份认证方法，步骤如下：

步骤一，用户进入房间，WiFi设备发射端发送WiFi信号，用户行走或做动作对WiFi信号造成明显扰动，此时WiFi设备接收端收集用户的WiFi信号的并将其上传至云服务器上；同时使用控制端将用户的基本信息发送至云服务器；

步骤二，云服务器对步骤一中的WiFi信号先进行预处理，然后利用迁移学习算法对预处理后的数据进行建模；

预处理模块，具体步骤如下：

(1)去噪数据：利用巴特沃斯滤波器去除频率超过80Hz的高频噪声；

(2)消除相位偏移：设计CSI相除方案解决相位偏移问题；