[发明专利]基于无线信号特征的室内入侵和空间结构变化识别方法

权利要求书

1.基于无线信号特征的室内入侵和空间结构变化识别方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一、在离线阶段，采集目标环境中的静默信号，即在每个监测点处采集z₁条静默接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)序列S_l＝{S_l(1),…,S_l(M_l)}(l＝1,…,z₁)，其中，M_l为第l条静默RSS序列的长度，S_l(n)(n＝1,…,M_l)为第l条静默RSS序列的第n个RSS矢量；

步骤二、采集目标环境中的入侵信号，即在每个监测点处采集z₂条入侵RSS序列R_l′＝{R_l′(1),…,R_l′(M_l′)}(l′＝1,…,z₂)，其中，M_l′为第l′条入侵RSS序列的长度，R_l′(m)(m＝1,…,M_l′)为第l′条入侵RSS序列的第m个RSS矢量；

步骤三、分别计算第l条静默和第l′条入侵RSS序列的RSS均值矢量和

步骤四、计算第l条静默和第l′条入侵RSS序列的互相关系数其中M＝min{M_l,M_l'}；

步骤五、对于每对静默和入侵RSS序列，重复步骤三至步骤四，得到l×l′个互相关系数r₁,…,r_l×l′，并计算r_min＝min{r₁,…,r_l×l′}和r_max＝max{r₁,…,r_l×l′}；

步骤六、计算第l′条入侵RSS序列的离散短时傅里叶变换其中，ω_d为数字角频率，窗函数

步骤七、对窗函数能量进行归一化，即其中，Δt为采样周期；

步骤八、计算F_l′(z,ω)＝R_l′(z)H(ω,z)，其中，R_l′(z)为R_l′(n)的z变换，H(ω,z)为w′(n)e^-jωΔt的z变换；

步骤九、计算窗函数的中心横坐标

步骤十、计算第l′条入侵RSS序列在n-μ时刻的短时傅里叶变换并记该RSS序列对应的频率区间为[ω₁,ω₂]；

步骤十一、计算第l′条入侵RSS序列的离散短时功率谱P_l′(n,ω_d)＝|F_l′(n,ω_d)|²；

步骤十二、将频率区间[ω₁,ω₂]进行m等分，得到每个等分区间的频率宽度Δω_d；

步骤十三、计算第l′条入侵RSS序列在频率区间[ω₁,ω₂]内的平均功率近似值

步骤十四、对于每条入侵RSS序列，重复步骤六至步骤十三，得到z₂条入侵RSS序列在频率区间[ω₁,ω₂]内的平均功率近似值，并用集合表示为

步骤十五、计算

步骤十六、计算

步骤十七、计算p_min＝p₀-ε和p_max＝p₀-ε；

步骤十八、计算第l条静默RSS序列的小波系数其中，基波函数为变换尺度，为单位平移量；

步骤十九、记第l条小波系数的最大值为则z₁条静默RSS序列对应的小波系数的最大值集合表示为

步骤二十、计算

步骤二十一、在线阶段，在每个监测点处采集未知状态的RSS序列

步骤二十二、计算R⁰的小波系数并记其最大值为

步骤二十三、若λ_max＞λ₀，转步骤二十四；否则，不存在室内入侵或空间结构变化；

步骤二十四、将R⁰看作为某条入侵RSS序列，并利用步骤六至步骤十三，计算其平均功率近似值p₀；

步骤二十五、若p_min＜p₀＜p_max，存在室内入侵；否则，转步骤二十六；

步骤二十六、计算R⁰与第l条静默RSS序列的相关系数R⁰(n)(n＝1,…,M₀)为R⁰的第n个RSS矢量，M′＝min{M_l,M₀}；

步骤二十七、记取值在区间[r_min,r_max]内的上述相关系数个数为q₁，取值大于r_max的上述相关系数个数为q₂，以及取值小于r_min的上述相关系数个数为q₃；

步骤二十八、若q₁/z₁＞0.5，则存在室内入侵；若q₂/z₁＞0.5，存在室内入侵和空间结构变化；若q₃/z₁＞0.5，存在空间结构变化。

2.根据权利要求1所述的基于无线信号特征的室内入侵和空间结构变化识别方法，关于室内入侵和空间结构变化的识别准则如下：

(1)当λ_max＞λ₀且p_min＜p₀＜p_max时，存在室内入侵；

(2)当λ_max＞λ₀，p₀≤p_min或p₀≥p_max且q₁/z₁＞0.5时，存在室内入侵；

(3)当λ_max＞λ₀，p₀≤p_min或p₀≥p_max且q₂/z₁＞0.5时，存在室内入侵和空间结构变化；

(4)当λ_max＞λ₀，p₀≤p_min或p₀≥p_max且q₃/z₁＞0.5时，存在空间结构变化；

(5)当λ_max≤λ₀时，不存在室内入侵和空间结构变化。