基于WiFi信道特征的身份识别方法研究与实现

发布时间：2020-07-30 10:18

【摘要】：人类身份识别问题已经研究了许多年,伴随信息时代的来临,人们在日常生活中愈来愈多地面临身份识别的问题。信息时代下的人类身份识别是通过计算机将人体所固有的生理或行为特征收集并由此进行个人身份鉴定的技术。目前业界有许多用于人类身份识别的方法,例如人脸识别,虹膜识别,指纹识别等。这些方法在各自的应用场景下具有对应的优缺点。同时,无线通信技术的发展为非入侵式的生物识别技术带来新的启发。具体地,信道状态信息(CSI)能够有效地根据人类的动作产生的信号影响对动作进行推断,现代WiFi标准例如IEEE 802.11n/ac在通信过程中传输了大量信道状态信息数据,接收到的多路信号是经过周围环境障碍物多次反射后增益和衰减的结果。本文针对上述提到的问题进行了深入地研究。具体地,首先对目前的人类身份识别技术进行梳理,并对最新相关工作和模型进行总结,分析和探讨不同人类身份识别技术的技术原理、应用场景以及优缺点。进一步,本论文对WiFi的细粒度信道状态信息的原理和应用进行调研,主要针对信道状态信息如何反映周围物体的组合效应进行研究。在此基础上,本文主要设计和验证了基于WiFi的人类身份识别方法的三方面工作:(1)信道状态信息的原理以及其应用技术研究,(2)人类身份识别技术的调研及利用WiFi进行身份识别技术研究,(3)基于WiFi的人类身份识别系统的可行性研究。基于上述相关研究,本文提出了一种新颖的人类身份识别方法。具体地,观察到每个人在室内移动时对周围的WiFi的信道状态信息具有独特的影响,利用多种信号处理的方法将这些影响提取出来作为各自的特征数据建立数据库,最后结合机器学习方法进行训练和预测,从而实现身份识别的目的。最后,本文对设计的方案进行了真实环境下的测试实验,主要测试身份识别效果和可能的影响参数,并对实验结果进行分析和阐述实验结果显示,本文工作中的各项设计能够在WiFi的环境中对人类身份进行识别,在6个实验者参与的条件下,平均身份正确识别率可以达到90%以上。在小环境下(家庭,办公室等),本文中的人类身份识别方法相比传统的基于生物特征或可穿戴设备等身份识别方法,具有成本低,不易受环境影响,不需要引入额外设备以及不侵犯用户隐私等优点。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN92
【图文】：

人类,主流,身份识别,生物特征

份识别技术作为保证安全的前提得到工业界和学术界越来越多的关注，各种新型的身份识别技术正在成为研究热点。业界目前有许多身份识别的技术方法，例如虹膜识别，指纹识别，人脸识别等。目前应用普及的人类身份技术如图1-1所示。由于这些方法的准确率高，已经在社会上得到了商业普及。同时学术界对新型身份识别方法也展开了大量的研究，例如利用步态，声纹等生物特征进行身份识别。这些新型的身份识别方法在智能家居，视频监控等特定领域具有广阔的发展前景。图 1-1 人类主流的身份识别技术人类身份识别对于个人的计算设备至关重要。传统的人类身份识别策略如密码、个人识别码（PIN）和屏幕上的手势很容易带来安全风险，因为它们可以易于复制、分享或窥视。生物特征学作为一种方法为了人类的识别，在近年来由于其个体独特的特征逐渐取代了各行各业中传统身份识别策略[1]。例如，指纹已广泛应用于建筑通道、智能手机认证、居住许可证，犯罪记录等。可用于身份识别的生物特征有很多种

模型图,行为识别,模型,移动设备

测（Out-of-band Keystroke Inference，OKI）模型[40]。两种行为识别模型如图2-2所示。 IKI 模型。IKI 模型通常是用在移动设备上的，通过利用现有网络协议的获取应用程序上下文的 IEEE 802.11n/ac 标准以及移动设备上的 CSI 信息实现用15

示意图,示意图,序列,终点

图 5-2 DTW 示意图即为两个时间序列的 DTW 距离。对于 W 有：max(M,N) k M + N 径的选择不是随意的，应该满足以下几个约束[53]：界条件。起点 ω1和终点 ωk应该满足以下限制：ω1= (1, 1)ωk= (M, N)保证时间序列中的点只出现一次，先后次序不能改变，所序列起点出发，到两个序列终点结束。续性。若 ωk 1= (a′, b′)，则下个规整 ωk= (a, b) 需要满足(a a′) 1

【参考文献】