公开(公告)号：CN109617591A

公开(公告)日：2019-04-12

申请号：CN201910053087.1

申请日：2019-01-21

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 田增山 ,  曾维 ,  周牧 ,  金悦 ,  谢良波 ,  王勇

IPC: H04B7/06 ,  H04B17/30 ,  H04B17/309 ,  H04B17/318 ,  H04W4/02 ,  H04W4/021

Abstract: 本发明为一种基于WiFi的运动目标区域跟踪方法，能够应用于智能家居和安防等领域。其主要是提取运动目标反射信号功率信息，判断运动目标靠近或者远离收发机对的信号直达路径，结合收发机对的接收数据波动情况，判断运动目标区域位置，统计一段时间内的运动目标的区域位置信息，实现区域目标区域跟踪。该方法能够充分利用室内环境的WiFi设备，不需要额外购置设备。

公开(公告)号：CN109617591B

公开(公告)日：2021-11-23

申请号：CN201910053087.1

申请日：2019-01-21

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 田增山 ,  曾维 ,  周牧 ,  金悦 ,  谢良波 ,  王勇

IPC: H04B7/06 ,  H04B17/30 ,  H04B17/309 ,  H04B17/318 ,  H04W4/02 ,  H04W4/021

Abstract: 本发明为一种基于WiFi的运动目标区域跟踪方法，能够应用于智能家居和安防等领域。其主要是提取运动目标反射信号功率信息，判断运动目标靠近或者远离收发机对的信号直达路径，结合收发机对的接收数据波动情况，判断运动目标区域位置，统计一段时间内的运动目标的区域位置信息，实现区域目标区域跟踪。该方法能够充分利用室内环境的WiFi设备，不需要额外购置设备。

公开(公告)号：CN109274440A

公开(公告)日：2019-01-25

申请号：CN201811182270.3

申请日：2018-10-10

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 田增山 ,  高罗莹 ,  李玲霞 ,  张小娅 ,  杨惟钦 ,  曾维 ,  王中春 ,  谢林啸

IPC: H04B17/318 ,  H04B17/391 ,  H04B17/00

Abstract: 本发明公布了一种基于环境特征自适应筛选的被动入侵检测方法，首先在目标感知区域内采集一组无人静默数据和有人走动数据，并提取每条链路包括最大值、最小值、中值、均值、极差值以及方差在内的6种环境特征；其次，利用分布差异性度量方法评估每条链路中各个特征的分布差异，并根据分布差异程度进行环境特征筛选；之后，再采集一组无人静默数据和有人走动数据，并根据环境特征筛选的结果，提取每条链路相应的特征，构建特征矩阵；最后，利用特征矩阵训练基于决策树的被动入侵检测模型，并用于在检测阶段判断当前环境是否存在入侵。本发明方法解决了传统检测算法对不同监测环境适应性较差的问题，且能实现准确的被动入侵检测。

公开(公告)号：CN109274440B

公开(公告)日：2021-05-18

申请号：CN201811182270.3

申请日：2018-10-10

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 田增山 ,  高罗莹 ,  李玲霞 ,  张小娅 ,  杨惟钦 ,  曾维 ,  王中春 ,  谢林啸

IPC: H04W12/122

Abstract: 本发明公布了一种基于环境特征自适应筛选的被动入侵检测方法，首先在目标感知区域内采集一组无人静默数据和有人走动数据，并提取每条链路包括最大值、最小值、中值、均值、极差值以及方差在内的6种环境特征；其次，利用分布差异性度量方法评估每条链路中各个特征的分布差异，并根据分布差异程度进行环境特征筛选；之后，再采集一组无人静默数据和有人走动数据，并根据环境特征筛选的结果，提取每条链路相应的特征，构建特征矩阵；最后，利用特征矩阵训练基于决策树的被动入侵检测模型，并用于在检测阶段判断当前环境是否存在入侵。本发明方法解决了传统检测算法对不同监测环境适应性较差的问题，且能实现准确的被动入侵检测。