[发明专利]一种细粒度免校验的室内被动人体检测方法

说明书

技术领域

本发明属于一种无线定位技术，尤其能够自动预测检测阈值的，一种细粒度免校验的室内被动人体检测方法。

背景技术

随着科学技术的不断发展，室内入侵技术也在不断的提升。基于压力感知、红外感知、图像感知的传统入侵检测逐渐被破解。无线入侵检测系统继而得到了极大的关注。无线入侵检测系统通过分析接收到的无线信号特征来捕获环境变化，及时发现入侵行为。无线信号所具有全向覆盖、环境变化感知敏感的特点帮助其在入侵检测领域发挥出优异的表现。近几年，室内WLAN技术的快速发展给室内入侵检测带来了新的发展浪潮。价格便宜的，易于部署的WLAN设备目前已被广泛部署在工厂、楼宇、家庭环境中。这些WLAN设备不仅仅是数据传输的路由设备，更是廉价的无线信号发射机。若他们被应用到室内无线入侵检测系统中，将使室内入侵检测系统具有更强的普适性，能够应用到不同场景下。因此，许多学者在基于WLAN设备的室内无线入侵检测系统中付诸了大量精力进行研究。

RSSI作为一个来自链路层的信号特征，其易于获取、易于处理的特点使其首先作为无线信号特征被应用到室内无线入侵检测系统中。其中，室内无线入侵检测，也称为室内被动入侵检测，被认为是入侵者不携带任何无线设备，系统通过分析监测区域内链路RSSI值变化来实现入侵检测。为了增大监测区域和提高检测精度，基于RSSI的室内入侵检测系统采用多链路架构，然而这种架构增加了系统花费和部署开销。另一方面，在室内环境下由于信号多径效应的影响，RSSI值具有时间上的不稳定性。这个缺点限制了室内入侵检测系统精度的提高。因此，许多学者探索利用细粒度的物理层信息来克服多径效应，以提高室内入侵检测系统的精度。

物理层信息中最常用的特征是信道响应。室内信号在传播过程中遭受了不同的能量衰减、信号反射、散射，以分簇形式先后达到接收机。为了从时域上区分多径信号，无线信道被建模为一个时间线性过滤器，即信道时域响应。然而我们发现在室内环境下，信道时域响应对于入侵行为的敏感度较低。值得注意的是，正交频分复用系统提供了一个简单的信道频域响应，将信道划分为多个不同频率的子载波，每个子载波具有独立的振幅与相位。室内环境下，信道频域响应具有频域选择性衰减。不同频率的子载波在经历相似的穿透、反射后，其振幅将发生不同的变化。因而其对入侵行为具有较高的敏感度。幸运地是，信道频域响应能够从普通商业网卡中提取并以信道状态信息的形式提交给用户态。大量的基于信道状态信息的细粒度室内入侵检测系统继而问世,并表现出优异的性能。

在值得庆幸的同时，我们注意到目前已有的细粒度室内无线入侵检测系统，包括两个部分：离线训练和在线检测。离线训练过程需要采集无人情况下和有入侵者情况下的信号特征信息来确定检测阈值。这个过程也是无法避免的，因为在现实环境中，由于环境结构不同，信道频域响应不同。当入侵行为发生时，入侵者对多径信号产生的干扰导致的频域选择性衰减不同，因此需要现场勘测来确定检测阈值。但是离线训练是一个耗时的、劳动密集型的过程，并且需要专业人士进行现场勘测和参数调控，这无疑增加了系统开销和部署难度。为此，我们在进行了大量的实验和深入的分析后发现，检测阈值大小与室内多径信号变化表现出的敏感度相关。在保证不丢失大量的检测精度的前提下，通过探测室内多径信号成分的多少可以预测检测阈值大小。估算多径信号成分与视距路径比重常用的方法是计算莱斯因子。然而在室内环境下，当视距路径信号能量小时，莱斯因子对多径变化表现较低的敏感度。同时分析室内信号多径传播往往需要利用专业设备，如VNA，SDN等，这些设备价格昂贵，携带不便，操作繁琐。

发明内容

本发明的目的是提供部署快捷方便并且能够预测检测阈值的，细粒度免校验的室内被动人体检测方法。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种细粒度免校验的室内被动人体检测方法，包括以下几个步骤：

步骤一：构建标准信号特征文件；

步骤二：根据标准信号特征文件计算接收机敏感度因子；

步骤三：根据接收机敏感度因子估计入侵检测阈值；

步骤四：接收机实时收集当前检测信号的信道状态信息，并从中提取检测信号特征，计算检测信号特征与标准信号特征相关性；

步骤五：判断检测信号特征与标准信号特征相关性是否小于检测阈值，如果小于阈值，则有入侵人体出现，否则无人出现。

本发明一种细粒度免校验的室内被动人体检测方法，还可以包括：