[发明专利]一种利用信道状态信息检测消费级无人机入侵的方法

摘要

本发明公开了一种利用信道状态信息对民用小型无人机进行实时入侵检测的方法，包括信道状态信息获取、信道状态信息特征提取、基于这些特征的状态分类等步骤；通过IEEE 802.11n标准的设备获得信道状态信息，对信道状态信息进行特征提取，基于提取得到的特征通过分类算法进行状态分类；当环境周围存在无人机时进行报警。本发明采用符合IEEE 802.11n标准的设备，通过检测信道状态信息的方法，避免传统的基于视觉和音频识别的无人机检测方法中成本高与干扰因素大的问题。在检测过程中，通过算法计算与设备功耗无关的相关特征，通过支持向量机(Support Vector Machine)与长短期记忆网络(Long Short‑Term Memory)进行分类，采用阈值算法，进行无人机的入侵检测。

主权项

1.一种利用信道状态信息对民用小型无人机进行实时入侵检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)信道状态信息获取，该步骤包括以下子步骤：(1.1)部署无线发射机与接收机；接收机布置在室内，无线发射机布置在室外靠近窗户的位置；(1.2)提取接收机中的信道状态信息，读出一组包含N个子载波的信道频率响应信息，即CSI矩阵，该矩阵的规模为Package×Ntx×Nrx×N，其中Package为CSI数据包的数量，Ntx为发射机使用天线数，Nrx为接收机使用天线数，N取30；(2)信道状态信息特征提取，该步骤包括以下子步骤：(2.1)在步骤(1.2)获得的CSI矩阵中，将发射天线tx与接收天线rx之间的信道频率响应记为H(tx，rx)，则H(tx，rx)＝[H(f₁)，H(f₂)，...，H(f_N)]，其中0≤tx＜Ntx，0≤rx＜Nrx；H(f_k)为Package行的复数向量，可以表示为(2.2)设时间窗口为K，每次分析K个CSI数据包的信息；在一次分析中，每对天线之间的归一化CSI矩阵可以表示为其中H_l为在一个时间窗口内，序号为l的数据包中包含的H(tx，rx)，1≤l≤K；(2.3)使用线性变换方法降低相位偏移；N＝30，具体包括以下子步骤：(a)将测量得到的相位表示为：其中φ_i为真实相位，δ为接收机相对于发射机的时钟偏移，其产生的对应相位偏移为β是未知的相位偏置，Z是测量噪声，k_i表示第i个子载波的子载波索引，N_c表示FFT的大小；(b)定义算子其中k_p∈{‑28，‑24，‑20，‑16，‑12，‑8，‑4，‑1，1，5，9，13，17,21,25,28}，k_q∈{‑26，‑22，‑18，‑14，‑10，‑6，‑2，3，7，11，15，19,23,27}忽略测量噪声Z，并计算：根据算子的定义，b可以化简为(c)对测量所得的相位进行以下线性运算：其中为能够反映真实相位的相位指标；可以化简为：将中测量得到的相位替换为(2.4)去除中的异常值；(2.5)记和分别为归一化后的CSI幅度序列向量和相位序列向量，计算的协方差矩阵和的协方差矩阵(2.6)计算的最大特征值m₁与第二大特征值m₂：计算的最大特征值n₁与第二大特征值n₂；(2.7)在Ntx×Nrx对天线的数据得到的m₁，m₂，n₁，n₂中，分别去掉最大与最小值，取剩下数据的平均值，得到：(3)将步骤(2.7)中得到的作为支持向量机分类算法或者长短期记忆网络算法的输入进行学习，将得到的模型用于判断环境周围有无无人机入侵。