人体对无线信号的反射造成的。由于人体反射信号的强度往往远远弱于正常的视距(LOS，Line-Of-Sight)信号，所以人体对无线信号强度的扰动会非常小。通常这种扰动在l_5dB左右。因此，通过信号强度对人体扰动测量需要首先进行去噪和频谱分析。
[0043]图3是静止状态下的信号强度示意图。由图可见，在静态条件下，捕获的无线信号强度在2-3个特定值之间随机跳变，变化幅度较小。图4是周围有人走路的情况下的信号强度指示。从图形上看，走路和静止状态下的波形没有太多区别。但是，人体运动信号的频率与运动速度相关，所以其变化规律可以通过波形去噪的方法获取。
[0044]具体的去噪方法可以采用低通滤波、中值滤波或滑动窗口平均的方法。图5显示了在采样率为2500Hz条件下，利用滑动窗口长度为40的滑动平均算法对波形进行平均的结果。此时，本发明可以看到较有规律的人体走路波形。通过对此类波形的检测，本发明可以发现周围是否有人经过。
[0045]具体的运动检测原理如下。人体的反射信号与直达信号之间进行叠加后，发射信号的相位和直达信号的相位之间有一定区别。经过相干叠加，总的信号强度可能变大也有可能变小。由于直达信号的相位是基本不变的，而反射信号的相位取决于发射器至人体再到接收器之间的路径长度。当路径长度变化一个无线信号的波长，相位会对应变化一个周期。对于5GHz的WiFi信号，其波长为6cm左右。当人以1米/秒的速度行走，考虑到路径往返的总长度，反射路径1秒钟大约变化33个周期。这样本发明会观察到总的信号强度会存在一个33Hz的规律变化。对应于其他动作，例如跑步，坐下等等，本发明也可以根据其运动速度得出其信号强度变化的频率。具体的频谱特征依赖于运动的速度以及无线信号的波长，可以根据这两个参数计算获取。具体计算方法如下:
[0046]无线信号的波长λ可以通过公式λ = c/f获取，其中c为光速，f为无线信号的波长。
[0047]人体运动速度范围可以通过观察及测量得到。例如，走路速度为V = 0.8-1.2米/秒，跑步速度为V = 2-4米/秒。人体运动对应的频率范围是ω = hv/ λ，其中修正参数h取1.5-2。当需要获取对应频率范围内的信号时，系统按照奈奎斯特定理选择合适的采样频率，具体的采样频率要高于最高频率范围的2倍以上。例如，若要有效检测30Hz左右的走路动作，需要采样频率超过60Hz，即系统每秒钟需要至少采集60次信号强度。
[0048]在已知人体运动的特征频率后，对周围人体的检测可以用时频域能量算法实现。基本方法是获取信号的频域分量后，根据频域分量的大小来判断周围是否有人。获取频域分量的基本方法是通过时频域分析工具，例如，短时傅里叶变换、小波变换或滤波器组等等。以短时傅里叶变换为例，首先将滤波后的信号强度分为一定长度的数据帧，例如，长度为1024个采样点的数据帧。帧和帧之间可以有一定重复区域，例如，每帧可以移动128点，临近的两帧之间的就会重叠896点。在每帧数据上可选地加上特定的窗口，如海明窗或海宁窗，以改善时频域特性。对加上窗后的数据帧进行快速傅里叶变换，可以将对应的数据转换到频域。随着各帧之间的频域信号强度的变化，本发明可以利用传统的阈值方法来监测是否有运动发生。例如，本发明观察到人的走路信号是在30Hz左右，本发明可以用移动平均的方法来获取在静止状态下30Hz左右的频率范围内的傅里叶变换频谱强度，然后将阈值设定为静止状态频谱强度的3-5倍。当30Hz左右频谱强度超过阈值且维持一段时间后，本发明即可判断周围有人走动。当然具体的判别方法还有很多种，在这里就不再一一描述。由于本发明只考虑人体运动速度对应频谱范围内的能量强度，本发明所受到的外界干扰远远小于基于统计的现有方法。
[0049]在发现周围有人运动后，系统首先要判断目前系统是否处于设防状态。本发明系统利用无线信号的信息来智能化地确定系统是否处于设防状态。具体方式为判断授权用户终端是否在无线通信范围内。举例来说，如果在家用场景内，无线信号发射器为家用WiFi路由器，而授权用户终端为家庭成员的手机。因此，系统在发现有人入侵时应当发送告警给家庭成员的手机。由于本系统基于无线网络，所以系统可以智能化地判断家庭成员是否在家。判断的方式是通过授权手机是否与家用WiFi路由器相连来实现的。如果用户在家，其手机一般会自动与家庭路由器连接。这时，防盗系统可以自动进入非设防状态。手机与家庭路由器的连接状态，可以通过手机发送给防盗服务器，也可以通过家庭路由器发送给防盗服务器。除此之外，手机还可以主动测量家庭路由器的信号强度，根据信号强度范围来判断用户是否离家比较近。当用户离家时，手机无法再收到家庭路由器的信号，系统会自动进入设防状态。
[0050]在手机意外关机或者断开连接时，手机将自动判断是否用户是正常离家。一般正常离家是会经过一段信号逐渐减弱的过程，其特征比较明显，与关机或突然断网不同。所以，在这些情况下，防盗服务器不会自动进入设防状态、除此之外，还有一些特殊情况需要通过手动设防或取消设防来实现。具体包括，家庭成员离家时忘记携带手机，在家进入睡眠状态等。系统提供接口可以进行远程设防和撤销设防。
[0051]当系统在设防状态时检测到人体运动，系统将发送告警。具体的告警方式会有多种，包括，直接发出声光告警、发送短消息到授权用户终端、通过互联网方式由用户终端应用进行告警、拨打特定电话或者通过互联网实时通信手段进行告警等等。系统在检测到人体运动的同时，还可以通过记录运动特征、启动视频/摄像设备等方式来记录室内情况。
[0052]除此之外，基于无线信号的防盗系统可以通过多个无线信号的测量结果来判断入侵者的具体位置。其方法如下，当防盗系统中有多个无线接收器同时接收一个无线发射器的信号时，可以通过比较每个无线接收器的信号强度变化来判断入侵者的具体位置。例如，当无线信号发射器(WiFi路由器)在客厅时，如果3个无线信号接收器分别在安装在餐厅、卧室、玄关。此时，如果餐厅的无线信号接收器的信号变化最大，说明入侵者处在餐厅附近。如果三个无线信号接收器均采集到类似的信号强度变化，则入侵者应在无线信号发射器，即客厅附近。通过在不同区域部署多个发射器和接收器，基于无线信号的防盗系统可以判断入侵者的具体区域信息。
[0053]除此之外，防盗系统也可以通过动作识别判断入侵者的具体动作。不同的动作有着不同的频率特征，例如，跑步的频率一般要高于走路的频率，坐下的频率低于走路的频率。通过不同的频率特征，防盗系统可以识别并记录入侵者的具体动作。
[0054]当然，本发明还可有其他多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明做出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
【主权项】
1.一种基于无线信号的防盗系统，其特征在于:它包括防盗系统服务器、无线信号接收器、无线信号发射器、授权用户终端，所述无线信号接收器为一个或者多个通用无线设备，当无线信号接收器为多个通用无线设备，通过比较每个无线信号接收器的信号强度变化来判断入侵者的具体位置；所述通用无线设备指的是支持WiF1、长期演进、蓝牙或者Zigbee通信技术的无线设备；所述防盗系统服务器负责对无线信号数据处理及识别，并对入侵情况进行记录，所述防盗系统服务器通过无线形式与所述授权用户终端相连，适时对所述授权用户终端提醒或警告；所述无线信号接收器采集所述无线发射器发射的无线信号数据，并将无线信号数据发送给防盗系统服务器。2.—种基于无线信号的防盗方法，其特征在于:包括以下步骤: 步骤一、通过无线信号接收器采集无线信号数据； 步骤二、利用无线信号频谱的变化判断是否有入侵者，在不存在入侵者的情况下继续采集无线信号数据，在存在入侵者的情况下对入侵情况进行记录； 步骤三、自动区分设防和不设防状态，在设防状态下发送告警。3.根据权利要求2所述的基于无线信号的防盗方法，其特征在于:所采集的无线信号数据是指接收信号强度指示。4.根据权利要求2所述的基于无线信号的防盗方法，其特征在于:所述的利用无线信号变化判断是否有入侵者的步骤包括:对采集到的无线信号数据进行除噪处理；通过信号数据的频谱变化来判断是否有入侵者。5.根据权利要求4所述的基于无线信号的防盗方法，其特征在于:所述的除噪处理的方法为低通滤波、中值滤波或滑动窗口平均的方法；所述的频谱变化是指无线信号在人体运动速度对应频谱内的能量大于特定阈值。6.根据权利要求5所述的基于无线信号的防盗方法，其特征在于:根据不同频率特征，系统能够识别并记录入侵者的具体动作。7.根据权利要求5所述的基于无线信号的防盗方法，其特征在于:所述的人体运动速度对应频谱内的能量通过时频域分析算法获取。8.根据权利要求5所述的基于无线信号的防盗方法，其特征在于:所述的人体运动速度对应频谱范围根据无线信号波长和人体运动速度计算获取。9.根据权利要求2所述的基于无线信号的防盗方法，其特征在于:所述的自动判断设防及不设防状态的方法为:通过检测授权用户设备是否在无线通信范围内、通过主动测量通用无线设备的信号强度、或者通过判断授权用户设备是否正常离开所述的防盗系统的范围。10.根据权利要求7所述的基于无线信号的防盗方法，其特征在于:防盗系统服务器利用无线信号的信息来智能化地确定系统是否处于设防状态，防盗系统服务器通过授权用户终端是否与家用WiFi路由器相连来实现的，来智能化地判断家庭成员是否在家，并依此确定是否自动进入非设防状态；或者，防盗系统服务器通过授权用户终端与家庭WiFi路由器的连接信号强度来判断用户离家远近，当授权用户终端收到家庭WiFi路由器的信号小于一定的阀值时，防盗系统会自动进入设防状态。
【专利摘要】本发明涉及无线网络和安防领域。本发明利用人体运动对无线信号的干扰，采用通用无线设备采集无线信号数据，对入侵者进行检测，达到防盗报警的效果。系统利用现有无线设备进行入侵检测，不需要额外硬件。同时，系统只需要无线信号强度，对其中与人体运动相关的频谱信息进行分析，准确率和效率更高。除此之外，系统还可以自动识别是否设防状态，自动化程度较高。
【IPC分类】G08B25/10, G08B13/00
【公开号】CN105405260
【申请号】CN201510930961
【发明人】刘向阳, 王炜
【申请人】刘向阳
【公开日】2016年3月16日
【申请日】2015年12月15日