基于无线信号的身份识别方法及装置与流程

文档序号:18159694发布日期:2019-07-13 09:16阅读:273来源:国知局
基于无线信号的身份识别方法及装置与流程

本发明属于无线网络与行为识别技术领域,更具体地说,是涉及一种基于无线信号的身份识别方法及装置。



背景技术:

身份识别技术广泛应用于安防和智能家居等多个领域。传统的身份识别技术主要基于身份标识物品、虹膜、指纹和视觉设备进行识别,在某种程度上具有一定的局限性。例如,身份标识物品,比如门禁卡,容易丢失或被伪造。利用虹膜、指纹等生物特征进行身份识别时,需要被检测人员去主动接触专用设备,在一些临时会场需要提前部署专用设备,而专用设备的价格较高,导致了身份识别成本较大;视觉设备在进行身份识别时视线不能穿墙、存在视觉死角,并且容易侵犯个人隐私,甚至发生严重的隐私泄露。因此,基于无线信号的识别技术应运而生。无线信号具有穿透力强、可用于可视与非视距的环境、部署成本低廉等优点,将无线技术引入到身份识别中能够有效弥补传统身份识别技术所带来的不足。

现有基于无线信号的活动识别技术利用接收信号强度指示(receivedsignalstrengthindicator,rssi)进行活动识别。然而,rssi是一种粗粒度的测量方法,测量的是信号多径传播的叠加效果,并不能逐一区分多条信号传播路径,只能进行粗粒度信息的活动识别,因此,当前基于无线信号活动识别技术的精度还可进一步提高。



技术实现要素:

本发明的目的在于提供一种基于无线信号的身份识别方法及装置,以解决如何提高现有技术中基于无线信号的身份识别精度的技术问题。

本发明实施例的第一方面,提供了一种基于无线信号的身份识别方法,包括:

采集无线信号的信道状态信息,所述无线信号为人体出现在无线信号传播空间对无线信号造成遮挡和/或反射后的无线信号;

计算所述信道状态信息的幅值序列;

基于所述幅值序列进行人员检测;

若所述人员检测的检测结果显示所述幅值序列中包含人员活动信息,则根据该幅值序列进行身份识别。

本发明实施例的第二方面,提供了一种基于无线信号的身份识别装置,包括:

数据采集模块,用于采集无线信号的信道状态信息,所述无线信号为人体出现在无线信号传播空间对无线信号造成遮挡和/或反射后的无线信号;

幅值计算模块,用于计算所述信道状态信息的幅值序列;

人员检测模块,用于基于所述幅值序列进行人员检测;

身份识别模块,用于若所述人员检测的检测结果显示所述幅值序列中包含人员活动信息,则根据该幅值序列进行身份识别。

本发明实施例的第三方面,提供了一种终端设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的基于无线信号的身份识别方法的步骤。

本发明实施例的第四方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述的基于无线信号的身份识别方法的步骤。

本发明提供的基于无线信号的身份识别方法及装置的有益效果在于:与现有技术相比,本发明提供的基于无线信号的身份识别方法及装置提取无线信号的信道状态信息并基于信道状态信息中的幅值序列进行人员检测和身份识别。一方面,信道状态信息可从一个数据包中同时测量多个子载波的频率响应,而非全部子载波叠加的总体幅度响应,从而更加精细地刻画频率选择信道。另一方面,信道状态信息既可测量每个子载波的幅度,还可测量每个子载波的相位信息,其可将单值的接收信号强度指示信息rssi扩展至频域并附加相位信息,因此基于信道状态信息进行人员检测和身份识别可有效的提高无线信号对环境的感知能力,从而提高身份识别精度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一实施例提供的基于无线信号的身份识别方法的原理示意图;

图2为本发明一实施例提供的基于无线信号的身份识别方法的流程示意图;

图3为本发明另一实施例提供的基于无线信号的身份识别方法的流程示意图;

图4为本发明再一实施例提供的基于无线信号的身份识别方法的流程示意图;

图5为本发明又一实施例提供的基于无线信号的身份识别方法的流程示意图;

图6为本发明又一实施例提供的基于无线信号的身份识别方法的流程示意图;

图7为本发明又一实施例提供的基于无线信号的身份识别方法的流程示意图;

图8为本发明一实施例提供的基于无线信号的身份识别装置的结构示意图;

图9为本发明另一实施例提供的基于无线信号的身份识别装置的结构示意图;

图10为本发明再一实施例提供的基于无线信号的身份识别装置的结构示意图;

图11为本发明又一实施例提供的基于无线信号的身份识别装置的结构示意图;

图12为本发明又一实施例提供的基于无线信号的身份识别装置的结构示意图;

图13为本发明一实施例提供的终端设备的示意框图。

具体实施方式

为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。

请参考图1,图1为本发明一实施例提供的基于无线信号的身份识别方法的原理示意图。在本实施例中,无线信号经过信号发射机和信号接收机之间的直达路径以及环境中因反射而形成的多径在空间中传播,并最终叠加在一起形成了信号接收机所接收到的无线信号。当目标人员出现在传播空间中时,由于人体的存在,会对无线信号进行遮挡和反射,人体的存在会持续性地影响无线信号。因此,可通过采集信号接收机接收到的无线信号,对该无线信号进行处理来实现活动场景中的人员检测和身份识别。

请一并参考图1及图2,图2为本发明一实施例提供的基于无线信号的身份识别方法的流程示意图。该方法包括:

s101:采集无线信号的信道状态信息,无线信号为人体出现在无线信号传播空间对无线信号造成遮挡和/或反射后的无线信号。

在本实施例中,可采用信号发射机发射无线信号,到达信号接收机后对信号进行接收,并对无线信号的信道状态信息进行采集。其中,可采用csi(channelstateinformation,信道状态信息)获取工具来实现无线信号物理层信道状态信息的采集,信号发射机可为路由器,信号接收机可为移动终端。

s102:计算信道状态信息的幅值序列。

在本实施例中,无线信号中每条子载波上的csi为复数值,其中包含幅值信息和相位信息,本实施例中可通过计算csi幅值序列来刻画人体活动。

s103:基于幅值序列进行人员检测。

在本实施例中,人体在感知空间中活动时会遮挡和反射csi信号,使得信号接收机接收的csi幅值序列发生变化,因此可计算csi幅值序列的方差得到csi幅值序列的方差序列,并根据该方差序列判断csi幅值序列中是否包含有人员活动信息。

s104:若人员检测的检测结果显示幅值序列中包含人员活动信息,则根据该幅值序列进行身份识别。

在本实施例中,在上述实施例的基础上,若根据方差序列判断csi幅值序列中包含有人员活动信息,则提取该人员活动信息中的活动片段,并基于该活动片段进行人员的身份识别。若根据方差序列判断csi幅值序列中不包含人员活动信息,则不进行人员的身份识别。

从上述描述可知,本发明实施例提供的基于无线信号的身份识别方法提取无线信号的信道状态信息并基于信道状态信息中的幅值序列进行人员检测和身份识别。一方面,信道状态信息可从一个数据包中同时测量多个子载波的频率响应,而非全部子载波叠加的总体幅度响应,从而更加精细地刻画频率选择信道。另一方面,信道状态信息即可测量每个子载波的幅度,还可测量每个子载波的相位信息,其可将单值的接收信号强度指示信息rssi扩展至频域并附加相位信息,因此基于信道状态信息进行人员检测和身份识别可有效的提高无线信号对环境的感知能力,从而提高身份识别精度。

请一并参考图2及图3,图3为本申请另一实施例提供的基于无线信号的身份识别方法的流程示意图。在基于幅值序列进行人员检测之前,还可以包括:

s201:对幅值序列进行异常值去除和数据插值处理。

s202:对经过数据插值处理的幅值序列进行数据滤波。

在本实施例中,由于硬件设备存在缺陷且实际感知环境中存在噪声,在进行人员检测之前,可首先对幅值序列进行预处理:首先去除幅值序列的异常值,但由于去除异常值后会造成幅值序列数据缺失,在进行数据传输过程中也可能存在数据缺失,因此可对去除异常值后的幅值序列进行线性插值处理,再对进行线性插值后的幅值序列进行数据滤波以去除幅值序列中的噪声。

其中,异常值的检测可采用hampel滤波器,分别计算csi幅值序列的平均值μ以及标准差σ,将区间[μ-3σ,μ+3σ]之外的数据标记为异常值,并将其剔除。数据滤波可采用butterworth低通滤波器进行去噪,选择截止频率为100hz。

请一并参考图2及图4,图4为本申请再一实施例提供的基于无线信号的身份识别方法的流程示意图。在上述实施例的基础上,上述步骤s103可以详述为:

s301:计算无线信号所有子载波幅值序列的方差,得到无线信号方差序列。

在本实施例中,无线信号方差序列的获得方法为:将无线信号所有子载波幅值序列划分为等长的帧,并计算每帧的方差,对所有子载波幅值序列对应帧求平均,得到无线信号方差序列。

s302:根据无线信号方差序列进行人员检测。

在本实施例中,可计算无线信号所有子载波幅值序列的方差,得到无线信号方差序列,利用中值滤波对该无线信号方差序列进行平滑处理,再根据进行平滑处理后的无线信号方差序列进行人员检测。也即根据该无线信号方差序列判断csi幅值序列中是否包含有人员活动信息。

其中,判断方法可以为:计算无线信号方差序列的均值,并将该均值的三倍设置为人员活动阈值,若该无线信号方差序列的最大值大于人员活动阈值,则确定当前csi幅值序列中包含人员活动信息且该无线信号方差序列的最大值所在位置为人员活动中心。若确定当前csi幅值序列中包含有人员活动信息,则可提取人员活动信息中的活动片段。提取方法为:将无线信号方差序列的最大值所在位置对应到当前csi幅值序列上,并前后截取当前csi幅值序列1秒长度的活动片段。

请一并参考图2及图5,作为本发明提供的基于无线信号的身份识别方法的一个具体实施方式,在上述实施例的基础上,上述步骤s104可以详述为:

s401:若人员检测的检测结果显示幅值序列中包含人员活动信息,则提取人员活动信息中的活动片段。

s402:基于活动片段建立特征数据集。

s403:基于特征数据集进行身份识别。

在本实施例中,若人员检测的检测结果显示幅值序列中包含人员活动信息,则确定当前感知环境中存在人员活动并提取人员活动信息中的活动片段,根据该活动片段建立特征数据集,根据该特征数据集进行身份识别。

请一并参考图2及图6,图6为本申请又一实施例提供的基于无线信号的身份识别方法的流程示意图。在上述实施例的基础上,步骤s402可以详述为:

s501:将活动片段划分为等长的帧。

s502:计算活动片段每帧中的统计特征。

s503:根据活动片段每帧中的统计特征建立特征数据集。

在本实施例中,统计特征包括但不限于均值、最大值、最小值、偏度、峰度、方差、中值、能量和熵等。计算方法为:

均值:最大值:max(xi),最小值:min(xi),偏度:

峰度:方差:中值:median(xi),能量:

熵:

其中,xi为每帧中的第i个幅值,为均值,p(xi)为xi在帧中出现的概率,n为帧长。

请一并参考图1及图7,图7为本申请又一实施例提供的基于无线信号的身份识别方法的流程示意图。在上述实施例的基础上,步骤s403可以详述为:

s601:使用特征数据集训练随机森林分类器。

s602:基于随机森林分类器进行身份识别。

在本实施例中,可利用特征数据集训练随机森林分类器,当进行身份识别时,计算该未知身份的csi的样本特征作为随机森林分类器的输入得到随机森林分类器每棵决策树的输出类别以及每个类别所占的比例值,若计算得到的最大比例值小于预设阈值则认为该未知身份的样本属于入侵者(该人员特征不在特征数据集中),否则选择最大比例值的类别作为分类结果(即确定人员身份),实现身份识别。也即,本发明实施例提供的基于无线信号的身份识别方法可以通过未知身份的csi样本特征确定其在随机森林分类器中决策树的输出类别以及每个类别所占的比例值,该比例值不仅可以用于实现入侵检测,还能在入侵检测的基础上基于最大比例值所在的类别实现身份识别。

对应于上文实施例的基于无线信号的身份识别方法,图8为本发明一实施例提供的基于无线信号的身份识别装置的结构框图。为了便于说明,仅示出了与本发明实施例相关的部分。参考图8,该装置包括:数据采集模块10、幅值计算模块20、人员检测模块30和身份识别模块40。

其中,数据采集模块10,用于采集无线信号的信道状态信息,无线信号为人体出现在无线信号传播空间对无线信号造成遮挡和/或反射后的无线信号。

幅值计算模块20,用于计算信道状态信息的幅值序列。

人员检测模块30,用于基于幅值序列进行人员检测。

身份识别模块40,用于若人员检测的检测结果人员检测的检测结果显示所述幅值序列中包含人员活动信息,则根据该幅值序列进行身份识别。

参考图8,在本发明的另一个实施例中,基于无线信号的身份识别装置还可以包括:

第一预处理模块50,用于对幅值序列进行异常值去除和数据插值处理。

第二预处理模块60,用于对经过数据插值处理的幅值序列进行数据滤波。

参考图9,在本发明的再一个实施例中,人员检测模块30可以包括:

方差计算单元310,用于计算无线信号所有子载波幅值序列的方差,得到无线信号方差序列。

人员检测单元320,用于根据无线信号方差序列进行人员检测。

参考图10,在本发明的又一个实施例中,身份识别模块40可以包括:

片段提取单元410,用于若人员检测的检测结果显示幅值序列中包含人员活动信息,则提取人员活动信息中的活动片段。

数据集建立单元420,用于基于活动片段建立特征数据集。

身份识别单元430,用于基于特征数据集进行身份识别。

参考图11,在本发明的又一个实施例中,数据集建立单元420可以包括:

帧划分装置421,用于将活动片段划分为等长的帧。

特征计算装置422,用于计算活动片段每帧中的统计特征。

数据集建立装置423,用于根据活动片段每帧中的统计特征建立特征数据集。

参考图12,在本发明的又一个实施例中,身份识别单元430可以包括:

分类器训练装置431,用于使用特征数据集训练随机森林分类器。

身份识别装置432,用于基于随机森林分类器进行身份识别。

参见图13,图13为本发明一实施例提供的终端设备的示意框图。如图13所示的本实施例中的终端600可以包括:一个或多个处理器601、一个或多个输入设备602、一个或多个输出设备603及一个或多个存储器604。上述处理器601、输入设备602、则输出设备603及存储器604通过通信总线605完成相互间的通信。存储器604用于存储计算机程序,计算机程序包括程序指令。处理器601用于执行存储器604存储的程序指令。其中,处理器601被配置用于调用程序指令执行以下操作上述各装置实施例中各模块/单元的功能,例如图8所示模块10至60的功能。

应当理解,在本发明实施例中,所称处理器601可以是中央处理单元(centralprocessingunit,cpu),该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor,dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit,asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray,fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

输入设备602可以包括触控板、指纹采传感器(用于采集用户的指纹信息和指纹的方向信息)、麦克风等,输出设备603可以包括显示器(lcd等)、扬声器等。

该存储器604可以包括只读存储器和随机存取存储器,并向处理器601提供指令和数据。存储器604的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如,存储器604还可以存储设备类型的信息。

具体实现中,本发明实施例中所描述的处理器601、输入设备602、输出设备603可执行本发明实施例提供的基于无线信号的身份识别方法的第一实施例和第二实施例中所描述的实现方式,也可执行本发明实施例所描述的终端的实现方式,在此不再赘述。

在本发明的另一实施例中提供一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质存储有计算机程序,计算机程序包括程序指令,程序指令被处理器执行时实现上述实施例方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。其中,计算机程序包括计算机程序代码,计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括:能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom,read-onlymemory)、随机存取存储器(ram,randomaccessmemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是,计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减,例如在某些司法管辖区,根据立法和专利实践,计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。

计算机可读存储介质可以是前述任一实施例的终端的内部存储单元,例如终端的硬盘或内存。计算机可读存储介质也可以是终端的外部存储设备,例如终端上配备的插接式硬盘,智能存储卡(smartmediacard,smc),安全数字(securedigital,sd)卡,闪存卡(flashcard)等。进一步地,计算机可读存储介质还可以既包括终端的内部存储单元也包括外部存储设备。计算机可读存储介质用于存储计算机程序及终端所需的其他程序和数据。计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现,为了清楚地说明硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,上述描述的终端和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的终端和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另外,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接,也可以是电的,机械的或其它的形式连接。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。

另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。

以上,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到各种等效的修改或替换,这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

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