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CN111698258B - 一种基于WiFi的环境入侵检测方法和系统 - Google Patents

一种基于WiFi的环境入侵检测方法和系统 Download PDF

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CN111698258B CN202010558116.2A CN202010558116A CN111698258B CN 111698258 B CN111698258 B CN 111698258B CN 202010558116 A CN202010558116 A CN 202010558116A CN 111698258 B CN111698258 B CN 111698258B
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Abstract

本发明公开了一种基于WiFi的环境入侵检测方法和系统。本发明首先采集不同入侵环境下的信号并进行预处理，然后利用自组织神经网络算法对预处理数据进行特征提取，采用Softmax分类器对特征值进行分类，建立入侵指纹库，最终在线将待检测环境下采集数据与指纹库数据进行匹配，对有无入侵进行判断。本发明利用现有WiFi网络实现安防监控功能，覆盖范围广且不会暴露隐私。实验结果表明，本发明方法的识别率大大提升，具有较好的发展前景。

Description

一种基于WiFi的环境入侵检测方法和系统
技术领域
本发明属于智能安防技术领域，特别涉及一种基于WiFi的环境入侵检测方法和系统。
背景技术
入侵检测技术在安防，智能家居等领域具有广阔的应用前景。传统入侵检测技术有以下几种。计算机视觉入侵检测的方法是利用计算机摄像头采集的图像，经过神经网络进行特征提取并检测，检测精度较高，但存在检测条件苛刻，检测人隐私被侵害等缺点。通过佩戴传感器的检测方法，被检测人须事先佩戴特定传感器，成本高，识别对象范围小。通过声音的有无来判断是否入侵的检测方法，误判率较高。
发明内容
针对上述现有技术中存在的不足，本发明的目的在于提出一种新的基于WiFi的环境入侵检测方法。本发明不需要搭建特定的硬件设施，可以充分利用现有的WiFi网络进行安全监控，成本低廉，覆盖范围广且不会暴露隐私；本发明方法检测准确度高，可行性好，具有较好的应用前景。
本发明首先采集不同入侵环境下的信号并进行预处理，然后利用自组织神经网络算法对预处理数据进行特征提取，采用Softmax分类器对特征值进行分类，建立入侵指纹库，最终在线将待检测环境下采集数据与指纹库数据进行匹配，对有无入侵进行判断。本发明的技术方案具体介绍如下。
本发明提供一种基于WiFi的环境入侵检测方法，包含以下步骤：
步骤一：通过WiFi网卡采集无人走动环境和有人走动环境下的信道状态信息CSI；
步骤二：对信道中的子载波依次进行中值滤波去噪、降采样预处理；
步骤三：以预处理后子载波信号作为数据集，采用自组织竞争神经网络算法进行特征提取；
步骤四：利用可以实现归一化函数的Softmax分类器对提取的特征进行特征分类，建立入侵指纹库；
步骤五：将待检测环境下通过WiFi网卡采集的CSI数据进行预处理后，输入Softmax分类器，通过和入侵指纹库进行比对，获得环境有无入侵的判断结果。
本发明中，步骤三中，采用自组织竞争神经网络算法进行特征提取的步骤如下：
假设经过预处理后的子载波信号中包含X个元素，采用SOM神经网络对X个元素进行聚类，SOM神经网络为无监督学习，具有自组织功能的神经网络，具有输入层和竞争层两层神经网络，对SOM网络中的当前输入模式向量X、竞争层中各神经元对应的权向量Wj，进行归一化处理，得到
Figure BDA0002545235600000021
和
Figure BDA0002545235600000022
Figure BDA0002545235600000023
将
Figure BDA0002545235600000024
与竞争层所有神经元对应的权向量
Figure BDA0002545235600000025
(j＝1,2,3,4,5...m)进行相似性比较，最相似的神经元获胜，权向量为
Figure BDA0002545235600000026
Figure BDA0002545235600000027
网络输出与权调整，重新归一化处理，按WTA学习法则，获胜神经元输出为“1”，其余为0，即：
Figure BDA0002545235600000028
Figure BDA0002545235600000029
Figure BDA00025452356000000210
α为学习率，0<α<＝1，α随着学习的进展而减小到接近0，经过SOM神经网络训练结束，将输出向量聚为j类。
本发明中，步骤四中，采用Softmax分类器进行特征分类建立入侵指纹库分为离线阶段和在线阶段；
一)离线阶段，建立入侵指纹库：
Figure BDA00025452356000000211
其中
Figure BDA00025452356000000212
代表处于入侵状态i或者无人状态n时的采集的数据所对应的g个特征向量；二)在线阶段，利用最小优化方法将入侵特征向量Y与入侵指纹库匹配，进行有人入侵和无人状态的概率估计：
Figure BDA00025452356000000213
其中，ID是对应入侵或者无人状态下的概率。为二分类互斥问题，即两者概率和为1，概率较大者为识别结果。
本发明中，步骤一和步骤五中，WiFi网卡上分别接有3根接收天线。接收天线的摆放高度为150cm。
本发明还提供一种基于WiFi的环境入侵检测系统，包括信号采集模块、预处理模块、特征提取模块、分类模块和判断模块；其中：
信号采集模块：通过WiFi网卡采集无人走动环境和有人走动环境下的信道状态信息CSI；预处理模块：对信道中的子载波依次进行中值滤波去噪、降采样预处理；
特征提取模块：以预处理后子载波信号作为数据集，采用自组织竞争神经网络算法进行特征提取；
特征分类模块：利用可以实现归一化函数的Softmax分类器对提取的特征进行特征分类，建立入侵指纹库；
判断模块：将待检测环境下通过WiFi网卡采集的CSI数据进行预处理后，输入Softmax分类器，通过和入侵指纹库进行比对，获得环境有无入侵的判断结果。
和现有技术相比，本发明的有益效果在于，本发明方法简单，成本低廉，精度高且误判率低，具有较好的鲁棒性能，在保证性能稳定的前提下，可以实现环境入侵的高精度检测，对不同场所、环境中入侵检测的实际检测率ADR可以保持在95％以上。
附图说明
图1是本发明的基于WiFi的环境入侵检测系统框图。
图2是实施例中采集的原始数据的信号衰减(幅值)和相位偏移(相位)。
图3是实施例中经过中值滤波后的CSI幅值。
图4是实施例中不同实验人员在两种环境下的ADR。
图5是实施例中不同实验人员在两种环境下的EDR。
图6是与文献[1]的性能对比情况。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案进行详细阐述。
图1是本发明的基于WiFi的环境入侵检测系统框图；本发明的环境入侵检测系统包括信号采集模块、预处理模块、特征提取模块、分类模块和联合判断模块；
信号采集模块：通过WiFi网卡采集无人走动环境和有人走动环境下的信道状态信息CSI；预处理模块：对信道中的子载波依次进行中值滤波去噪、降采样预处理；
特征提取模块：以预处理后子载波信号作为数据集，采用自组织竞争神经网络算法进行特征提取；
特征分类模块：利用可以实现归一化函数的Softmax分类器对提取的特征进行特征分类，建立入侵指纹库；
判断模块：将待检测环境下通过WiFi网卡采集的CSI数据进行预处理后，输入Softmax分类器，通过和入侵指纹库进行比对，获得环境有无入侵的判断结果。
实施例1
为了验证本发明的可靠性，采用两个量来评估系统性能。
实际检测率(Actual detection rate，ADR)：表示实际环境中有人入侵或潜伏时，系统正确检测的概率。
错误检测率(Error detection rate，EDR)，表示实际实验环境中无人，系统错误检测的概率。
实验条件：
采用安装有Intel5300网卡的两台惠普台式电脑分别作为接收端和发送端，CPU型号为Intel Core i7100，操作系统为Ubuntu10.04LTS，且内核和无线网卡驱动经过配置并安装CSI-Tools。采用一天线发送，三天线接收的实验模式，形成3条通信链路。实验环境内所有天线高度都为150cm，实验数据采集和测试时的人员移动速度为3m/s左右。数据采集设置CSI-Tools参数，采样频率500HZ，分别在环境无人的空信道状态和环境内有一个人走动的状态下采集60组，其中在环境内有人走动状态下的数据采集时，选择为5位身材差异性较大的实验人员，总共采集120组数据，每一组含有15000个CSI数据包。为了研究系统的普适性，我们选择两个差异性较大的场所进行测试，分别为实验室和办公室。
实施例中，采集的CSI是复数矩阵的形式：
Figure BDA0002545235600000041
式中Ha,b(fk)是复数，表示中心频率为fk的子载波对应的信道状态信息，||Ha,b(fk)||表示信号衰减矩阵，||j∠H||a,b表示相位偏移矩阵，a是信道数，b是天线数；
某一时刻获取的CSI矩阵Ht为：
Figure BDA0002545235600000042
分解的信号衰减矩阵||Ha,b(fk)||t和相位偏移矩阵||j∠H||a,b t为：
Figure BDA0002545235600000043
Figure BDA0002545235600000044
以一个CSI数据为例，信号衰减(幅值)和相位偏移(相位)如图2所示。
对信道中的子载波进行滤波窗口为4的中值滤波，以幅值为例，如图3所示，过程如下：
从采集的数据中相继抽出29个数，fi-v，…，fi-1，…，f1，…，fi+1，…，fi+v，其中i＝15为窗口的中心位置，v＝14，再将这29个点按其数值大小排列，以中值作为输出aoutput：
Figure BDA0002545235600000051
对滤波之后的数据进行降采样处理，每隔时间m(m＝10)采样一次矩阵形成时域下的矩阵Hm，再利用快速傅里叶变换形成频域下的矩阵Hf，得到时域下的幅值矩阵和相位矩阵，频域下的幅值矩阵和相位矩阵，将两者进行数据重构，每一个结构体包含时域信息和频域信息。将重构后的结构体作为自组织竞争神经网络的输入。设置神经网络的参数，输入维度为100，采用3个相干度。离线阶段将经过自组织竞争神经网络训练结束的特征向量作为Softmax分类器的输入，设置Softmax分类器的参数，权重衰减参数0.004，学习速率为0.1，最大迭代次数为100。训练结束建立指纹库，其中采用80％的数据作为训练，20％的数据进行测试，得出离线测试精度。在线阶段利用最小优化方法将入侵特征向量与入侵指纹库匹配，进行有人入侵和无人状态的判断。
实验结果：
经过5个不同实验人员的每人100次测试。结果如图4和5所示。在实验室中ADR保持在98％，EDR保持在2％。而在办公室中ADR保持在95％，EDR保持在3％。这是因为办公室环境更为复杂具有多径干扰情况。
步速对性能的影响：分别采集了人员在1m/s和4m/s移动速度时的CSI数据，并对检测结果进行评估。在两种场景下，ADR随着步速的增加有所提高(4m/s时，ADR分别达到95％，96％)。因为环境中步速度较慢时，对信道扰动较小。所以可以得出结论：步速增加有利于精度提高；但与文献[1]相比，本发明方法(EID-T)受步速影响较小，具有较好的鲁棒性能，对比图如图6所示。
不同原始信号对性能的影响：为了比较CSI原始含噪信号、CSI去噪信号两种信号对于ADR的影响，分别将这两类数据用作自组织神经网络的数据集，对其训练10次，结果如表1所示。对于CSI含噪声的信号，直接使用原始数据时的ADR维持在80％左右；经过中值滤波后，ADR可以提高到95％以上。可以得出结论：中值滤波处理CSI后，ADR可以大幅度提高。
表1.不同原始信号对性能的影响
Figure BDA0002545235600000052
Figure BDA0002545235600000061
尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。
参考文献：
[1]陈家豪,刘克中,陈默子,马杰,王晓琼.基于信道状态信息的船舶敏感区域入侵检测方法[J].大连海事大学学报,2019,45(01):89-95.

Claims (5)

1.一种基于WiFi的环境入侵检测方法，其特征在于，包含以下步骤：
步骤一：通过WiFi网卡采集无人走动环境和有人走动环境下的信道状态信息CSI；
步骤二：对信道中的子载波依次进行中值滤波去噪、降采样预处理；
步骤三：以预处理后子载波信号作为数据集，采用自组织竞争神经网络算法进行特征提取；
步骤四：利用Softmax分类器对提取的特征进行特征分类，建立入侵指纹库；
步骤五：将待检测环境下通过WiFi网卡采集的CSI数据进行预处理后，输入Softmax分类器，通过和入侵指纹库进行比对，获得环境有无入侵的判断结果；其中：
步骤三中，采用自组织竞争神经网络算法进行特征提取的步骤如下：
经过预处理后的子载波信号中包含M个元素，采用SOM神经网络对M个元素进行聚类，SOM神经网络为无监督学习，具有自组织功能的神经网络，具有输入层和竞争层两层神经网络；首先对SOM网络中的输入模式向量X、竞争层中各神经元对应的权向量Wj，j＝1,2,3,4,5...n，n为神经元总个数，进行归一化处理，得到
Figure FDA0003979999110000011
和
Figure FDA0003979999110000012
Figure FDA0003979999110000013
然后将
Figure FDA0003979999110000014
与竞争层中所有神经元对应的权向量
Figure FDA0003979999110000015
进行相似性比较，最相似的神经元获胜，权向量为
Figure FDA0003979999110000016
Figure FDA0003979999110000017
接着，进行网络输出与权调整；
按WTA学习法则，获胜神经元输出为“1”，其余为0，即：
Figure FDA0003979999110000018
获胜神经元调整权向量为
Figure FDA00039799991100000111
其权向量学习调整为：
Figure FDA0003979999110000019
Figure FDA00039799991100000110
式(9)中，α为学习率，0<α≤1；
最后，学习调整后的权向量重新归一化，进行迭代学习，α随着学习的进展而减小到接近0，将输出向量聚为j类，SOM神经网络训练结束。
2.根据权利要求1所述的环境入侵检测方法，其特征在于，步骤四中，采用Softmax分类器进行特征分类建立入侵指纹库分为离线阶段和在线阶段；
一)离线阶段，建立入侵指纹库：
Figure FDA0003979999110000021
其中
Figure FDA0003979999110000022
代表处于入侵状态i或者无人状态k时的采集的数据所对应的g个特征向量；
二)在线阶段，利用最小优化方法将入侵特征向量Y与入侵指纹库匹配，进行有人入侵和无人状态的概率估计：
Figure FDA0003979999110000023
其中，ID是对应入侵或者无人状态下的概率，为二分类互斥问题，即两者概率和为1，概率较大者为识别结果。
3.根据权利要求1所述的环境入侵检测方法，其特征在于，步骤一和步骤五中，WiFi网卡上分别接有3根接收天线。
4.根据权利要求1所述的环境入侵检测方法，其特征在于，步骤一和步骤五中，WiFi网卡的接收天线的摆放高度为150cm。
5.一种基于权利要求1所述的方法的环境入侵检测系统，其特征在于，该系统包括信号采集模块、预处理模块、特征提取模块、分类模块和判断模块；其中：
信号采集模块：通过WiFi网卡采集无人走动和有人走动环境状态下的信道状态信息CSI；
预处理模块：对信道中的子载波依次进行中值滤波去噪、降采样预处理；
特征提取模块：以预处理后子载波信号作为数据集，采用自组织竞争神经网络算法进行特征提取；
特征分类模块：利用Softmax分类器对提取的特征进行特征分类，建立入侵指纹库；
判断模块：将待检测环境下通过WiFi网卡采集的CSI数据进行预处理后，输入Softmax分类器，通过和入侵指纹库进行比对，获得环境有无入侵的判断结果。
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