[发明专利]一种基于Wi‑Fi的房屋非法入侵检测方法有效

专利信息
申请号: 201510203849.3 申请日: 2015-04-27
公开(公告)号: CN104766427B 公开(公告)日: 2017-04-05
发明(设计)人: 赵菊敏;霍世敏;李灯熬 申请(专利权)人: 太原理工大学
主分类号: G08B13/18 分类号: G08B13/18;H04N7/18;G06K9/00
代理公司: 太原科卫专利事务所(普通合伙)14100 代理人: 朱源
地址: 030024 *** 国省代码: 山西;14
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摘要: 发明涉及用于检测非法入侵房屋的方法,具体为一种基于Wi‑Fi的房屋非法入侵检测方法。本方法先采集CSI信号序列,然后对CSI信号序列去噪和离散小波变换处理,然后建立主人的动作模型,对某一个CSI信号序列采集之后,对该CSI信号序列进行去噪和离散小波变换处理,分解为动作序列,接着与之前建立的动作模型进行匹配,进而判断是否非法入侵。本方法利用人的动作对信道状态信息(Channel State Information,CSI)的影响,对房屋非法入侵进行检测。该算法避免了购置特殊设备带来的额外开销,使房屋的安全性得到提升。
搜索关键词: 一种 基于 wi fi 房屋 非法 入侵 检测 方法
【主权项】:
一种基于Wi‑Fi的房屋非法入侵检测方法,其特征在于包括以下步骤:在屋内布置无线Wi‑Fi发射机和接收机,结合屋内的智能设备产生的无线通信链路,收集主人的动作行为对无线信号的影响而形成的CSI信号序列;利用离散小波首先对CSI信号序列分解,其次滤除其中的奇异值和噪声,最后进行恢复重构,得到重构信号作为整个系统的输入变量;对重构信号再进行离散小波变换,分解为近似尺度因数和详细尺度因数,从而使重构信号进行时域‑频域变换;按照时间和频率对变换之后的重构信号进行分解,分解为一系列的动作序列,作为系统训练的主人行为特征的动作模型;对动作序列按照大幅度动作、移动、微动作进行分类,分类方法采用k‑means聚类方法,并在这各个类别中分别设立重要序列;在检测阶段,对某一个CSI信号序列采集之后,对该CSI信号序列进行去噪和离散小波变换处理,分解为动作序列,接着与之前建立的动作模型中各个类别进行匹配,匹配过程采用动态时间规整算法,若匹配成功则认定为主人,若匹配不成功则认定为非法入侵。
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