[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

摘要

本发明公开了一种基于无线信号特征的室内入侵和空间结构变化识别方法。首先，在离线阶段，计算静默信号与入侵信号的相关系数以及入侵信号的小波变换系数和平均功率近似值；然后，在在线阶段，利用小波变换检测监测点处接收信号是否发生异常变化，同时基于短时傅里叶变换计算异常信号的平均功率以及异常信号和静默信号的相关系数；最后，根据得到的平均功率和相关系数对造成该异常信号的室内入侵或空间结构变化进行识别。本发明专利通过对无线信号进行特征分析，提出了一种基于无线信号特征的室内入侵和空间结构变化识别方法，以提高现有室内入侵检测系统的鲁棒性和环境适应性。

主权项

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。