[发明专利]基于主成分分析法的WIFI室内人员入侵检测方法

说明书

本发明提出了一种基于主成分分析法的WIFI室内人员入侵检测方法，包括线下训练和线上测试两个阶段。线下训练包括：在有人员入侵和无人员入侵两种环境下进行CSI数据包的采集；完成CSI数据预处理操作，包括相位校准、噪声去除、消除趋势项；采用主成分分析法对幅值和相位矩阵进行处理，选取第一主成分；计算第一主成分的标准差和一阶差分绝对值均值，以此构建特征数据元组；根据不同的环境状态进行数据标签添加，并利用SVM分类器完成线下的训练过程。线上测试包括：利用训练完成的分类器对得到的特征数据进行分类，得到单链路下的判别结果；结合多条链路投票表决的策略，提升最终检测结果的准确性。本发明具有成本低廉、部署简单、普适性良好等优点。

技术领域

本发明属于设备无关性的人员入侵检测领域，具体涉及到一种在WIFI环境下基于主成分分析法并利用信道状态信息进行人员入侵检测的方法。

背景技术

人员入侵检测是在指定的无人活动区域内，对非法的人员入侵等活动，进行的检测与报警。传统的入侵检测技术则是利用摄像头、红外线、雷达、压力传感器等实现入侵检测。而上述检测技术存在造价成本、人力消耗诸多弊端。而基于无线局域网的入侵检测技术，则是利用室内现有的WIFI环境，被检测者无需携带无线收发装置，便可实现入侵的检测与识别。这种入侵检测技术很好的解决了传统入侵检测技术对硬件设备或者人力干预等的特殊要求，具有较强的普适性。

目前广泛应用的利用WIFI实现环境感知的技术通常采用基于接收信号强度指示(Received Signal Strength Indicator，RSSI)，但在室内复杂环境下，其性能受多径效应等因素影响明显。最新的研究则是利用来自于PHY(Port Physical Layer) 层的无线信道状态信息(Channel Status Information,CSI)，来更细粒度地描述无线信道特性。随着正交频分复用技术(Orthogonal Frequency Division Multiplexing， OFDM)在无线局域网中更广泛的运用，我们可以更加方便地获得CSI数据。CSI 是OFDM技术下的信道状态指示参量，对无线信号在多径传播下发生的反射、衍射和散射现象表现地更加敏感，以多层子载波数据的形式保留了由多径效应而产生的信道信息。因此，利用CSI数据进行室内人员的入侵检测可以获得更为优异的检测性能。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种基于主成分分析法(Principal ComponentAnalysis，PCA)的WIFI室内人员入侵检测方法，主要利用接收到的 CSI数据实现对人员入侵行为的检测与判别，包括：

S1，在待检测区域内，分别模拟无人员入侵和有人员入侵两种不同的状态环境，进行数据采集；

S2，设定大小为T的时间窗口对单条链路中的数据进行截取，并从中提取到幅值数据矩阵X和相位数据矩阵L。

S3，对L采用线性变换的方法进行校准处理得到P，分别对矩阵X和P进行噪声去除、消除趋势项等处理操作，得到矩阵X_t和P_t；

S4，对矩阵X_t和P_t采用主成分分析方法进行处理，选取第一主成分得到向量X_i和P_i；分别计算X_i和P_i的标准差α和一阶差分绝对值均值β，构建得到特征元组F＝[α₁,β₁,α₂,β₂]；

S5，根据有无人员入侵不同环境状态进行标签添加操作，得到标签数据矩阵Label，将F和Label作为输入参数，完成对SVM分类器的线下训练操作；

S6，对每条链路采集到的数据重新进行S2-S4后，利用训练好的SVM分类器完成线上检测判别，最终结合多链路投票表决的策略确定唯一性结果的判定。