入侵检测方法包括微波、红外线、超声波报警器以及雷达和视频监控等[1-5]。 这些检测方法的原理和性能不同，适用于不同的地方。 近年来，随着WiFi基础设施的普及，基于WiFi信号的人体行为感知技术成为研究热点[6]。 例如，xjzp等人[7]利用CSI进行异常的用户活动检测，hxdxq等人[8]利用CSI相位差实现人的入侵检测，DOMENICO S D等人[9]从CSI振幅中提取多普勒频率通过墙壁的场面进行人数检测
2018年2月，SOBRON I等人公开了CSI数据集EHUCOUNT[12]，WiFi信号检测机制和应用研究进入了新阶段。 本文的主要工作是通过仿真实验进一步验证了副载波振幅、相位和人的行为的关联，提取出CSI数据集的特征，并利用支持向量机(Support Vector Machine，SVM )对特征进行分类，分为6种典型基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN )得到的6种典型场景中的检测精度为89.17%~99.14%； 用开发的专用频谱支持节点采集WiFi信号，实验证明检测精度为98%。
1.1通道状态信息
在无线信号传输过程中，环境的变化使无线信道呈现出差异化的特征。 人体活动影响无线电信号的多径传输。 通常，信道的多径效应由信道冲击响应[cir]描述，信道冲击响应可以由[12]表示。
无线信号在开放空间传输中进入人时，无线信号的多路径传输的路径会发生变化，所以不能直接得到信道冲击响应，但是可以通过测量信道状态信息Hn来得到当前空间内的
1.2数据集CSI数据集
2018年，SOBRON I等人公开了CSI数据集EHUCOUNT[12]。 该数据集是在6种不同的场景中采集的，场景类型请参见表1。 使用该数据集进行场景内活动人数识别，使用SVM进行场景e内活动人数识别的结果如表2所示[12]。
从表2可以看出，随着场景内人数的增加，人数的识别精度开始下降，但场景内无人时的识别精度高达99.6%，在这个数据集下使用SVM是室内入侵检测的较好方法。
2 CSI数据的特征和分类识别结果
2.1数据预处理
在收集数据集时，采样率为25 sample/s，每个成年人的正常步行速度约为1 m/s，因此使用数据集时选择的数据窗长为2 s，以便能够将窗长内的数据记录在人体活动中在实际采集无线信道状态信息的过程中，室内环境复杂，可能由于设备的原因出现随机异常值。 为了保证CSI数据流对预测结果的准确性和稳定性，排除异常值对训练模型的建立和测试的影响，需要对异常值进行有效的处理。 根据3的基准进行异常值的检测。 具体地说，在单一子载波样本值和子载波的平均值之差在3以上时，用平均值置换该子载波样本值。 也就是说，异常值处理后的数据分布在-3、3]区间内。
进行异常值处理的结果表明，同一副载波的不同采样点的数据波动过大。 这可能是环境中不稳定的噪声变动造成的。 为了减弱噪声变动的影响，提高识别的准确性，本文使用MATLAB软件的smooth函数作为移动平均滤波器对去除了异常值的数据进行平滑。 移动平均滤波器是低通滤波器，将连续的CSI数据流视为长度固定为n的队列，在一次处理后去除队列的前几个，依次前进剩下的N-1个数据，插入第N 1个CSI数据，使其成为新队列的最后一个计算公式如下。
式中，n是分组编号； n是移动窗口的大小，通常为奇数。 的值决定移动平均滤波的平滑度。 n的值越大，CSI数据越平滑，但会丢失局部详细信息； I是天线序列号。
2.2特征提取
从能量角度对预处理后的数据使用权重归一化奇异值分解算法[15]分别特征提取振幅和相位矩阵。 奇异值分解的目的是提取矩阵的重要特征，可以从含有噪声的数据中提取主要特征。 特征提取的流程如图1所示。
加权归一化奇异值分解可以保留原始数据的90%的能量，从原始数据中提取主要特征，去除冗余信息。 在某个奇异值(例如第r个奇异值)之后，其他奇异值都很小。 也就是说，由于数据只有r个重要特征，其余特征都是噪声或次要特征，所以在实际使用中通常选择保留前r个奇异值。 本文采用奇异值分解提取
特征后又提取了子载波振幅均值和相位最大奇异值，特征分别如图2、图3所示。图2展示了1个子载波的均值，图3展示了相位最大奇异值，从图中可以看出有人和无人时的特征存在明显区别，进一步证明了前述的入侵检测机理。支持向量机(SVM)是一种基于统计学理论的机器学习算法[16]。它通过寻求结构化风险最小来提高泛化能力并实现经验风险和置信范围的最小化，从而在统计样本量较少的情况下也能获得良好统计规律。SVM是一种二分类模型，其基本模型定义为特征空间上间隔最大的线性分类器，即支持向量机的学习策略是间隔最大化，最终可转换为一个凸二次规划问题的求解问题[16]。因此，将提取到的特征送入SVM中进行分类识别，流程如图4所示。
本文还使用CNN自动提取特征进行入侵检测实验，在VGGNet的基础上结合实际情况建立网络架构。VGGNet由多个卷积层、3层全连接层和Softmax输出层构成，所有激活单元都采用ReLU函数[17]。小卷积核是VGGNet的一个重要特点，整个网络都使用大小为3×3的卷积核和2×2的最大池化层，使用3×3的卷积层堆叠在一起来增加深度, 使用最大池化层下采样，每一次的输出大小为输入大小的一半。每一个卷积层获取到的有用信息随着尺寸增加而变得粗糙[17]。VGGNet展示了卷积神经网络的深度与性能之间的关系，同时具有很强的拓展性，可以迁移到其他数据上。
使用CNN的入侵检测模型如图5所示，首先场景内一个窗口长度的CSI数据被采集到，在CSI实际采集过程中，由于室内环境复杂以及设备的原因，可能会出现随机的异常值，为了保证CSI数据流对预测结果的准确性和稳定性，本实验对数据进行预处理，处理后的数据被送入CNN网络中自动提取特征。在CNN中数据经过不同卷积核局部感知后进入池化层下采样，输出多个特征面，组成同一个特征面的神经元与上一输入层的相同区域相连，权值共享，但不同输出特征面的神经元权值不共享[17]，部分神经元随机关闭，用于减少出现过拟合的情况。数据经过多个卷积层后到全连接层，通过分类识别得到最终的输出结果，判别场景内是否有人。
2.3 仿真实验结果
对数据集中6种场景使用SVM和CNN分别进行入侵检测，得到的实验结果如表3所示。
从表3中可以看出，通过SVM在6种典型场景下进行入侵检测仿真实验，场景A和场景E的入侵检测准确率高达99%，场景B、C、F的入侵检测准确率在98%左右，场景D的准确率也达到93.35%，使用CNN自动提取特征进行入侵检测在场景D的情况下识别准确率高于使用SVM的方法。实验结果表明上述入侵检测方法是有效的。
3 基于WiFi信道的入侵检测实验
为了进一步验证上述入侵检测方法，在实验室中通过部署谱传感节点采集WiFi信号，两台谱传感节点组成一条收发链路，即一台发送设备，一台接收设备，实验志愿者在实验室内随机走动，模拟室内入侵情况发生。用上述实验中提出的SVM和CNN模型进行入侵检测实验。
本实验提取了振幅奇异值、相位奇异值、振幅均值、振幅方差、振幅频偏、振幅峰度、振幅四分位距、多普勒均值、多普勒方差、能量的标准差系数等特征，部分特征提取结果如图6所示，图6(a)展示了1个载波的振幅均值，图6(b)展示了相位最大奇异值。实际场景入侵检测结果如表4所示，进一步证明了上述方法的可行性。
4 结论
本文针对入侵检测问题，使用权重归一化奇异值分解方法提取CSI中的奇异值特征以及其他特征，在给定数据集上通过SVM对特征进行分类，得到6种典型场景下检测率为93.35%～99.23%，通过CNN自动提取特征得到了6种典型场景下检测率为89.17%～99.14%；在实际场景中通过研制的专用谱传感节点在有人和无人情况下分别采集WiFi信号。采用仿真实验中的SVM和CNN模型，得到的识别准确率分别为98.99%和98.33%。实验证明本文使用的入侵检测方法是可行的。
本文提出的方法仅在数据集数据和实验室采集的数据中进行验证，可能不适合其他室外场景。此外，本文使用的权重归一化奇异值分解方法提取出的奇异值个数不同，在本实验中仅使用了最大奇异值作为特征，可能会损失部分有效信息。如何更有效地利用CSI信息，并推动其实际应用是下一步研究工作的重点。
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作者信息:
曾 正1，张 六1，粗暴的苗条2，完美的犀牛1，杨晶晶1
（1.云南大学 信息学院，云南 昆明650091；2.国家无线电监测中心云南省无线电监测站，云南 昆明650031）