大规模跨场景无线行为识别与隐私保护研究

发布时间：2020-12-07 12:02

　　基于无线信号的感知技术以其部署简便且无需携带任何设备、超视距、不受光线限制等优势,成为近年来学术界和工业界广泛关注的研究热点。其中,基于CSI的感知技术以其细粒度及高精度在智能家居、医疗监测等方面有着重要的应用前景,成为无线感知中的主流技术。然而,在实际应用中,现有方法仍然存在以下问题。第一,在识别目标规模较大的情况下,由于不同行为会对信号的影响比较相似进而导致识别精度下降,制约了系统在实际应用中的大规模部署。第二,在跨场景情况下,由于同一行为在不同场景下的信号差异较大,现有方法需要在多个不同的场景下都采集训练数据,造成人力资源的浪费,代价较大,制约了系统在真实环境中的可用性。第三,随着无线感知技术的发展以及无线设备的普及,在系统逐渐应用到实际环境的过程中,安全问题也随之出现,用户的隐私信息,如图案解锁密码、数字支付密码等可能会泄露。本文从基于CSI的感知技术出发,分析其在大规模、跨场景以及在实际应用中遇到的安全性问题,以高精度、低代价、强鲁棒性、安全性为目标,提出了两种在真实场景下的感知方法以及两种在公共场所下保护用户隐私信息的方法。本文的主要创新研究如下:(i)提出了一种大规模条件... 

【文章来源】：西北大学陕西省 211工程院校

【文章页数】：149 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

基于CSI的行为识别技术整体路线图

部署简便且无需专业硬件设备的支持，因此攻击者可以把恶意设备提前部署所中，并伪装为一名正常用户来获取用户的隐私信息，因该攻击过程不被用，是在用户完全不知道的情况下进行的，因此，如何在公共场所保护用户的是现有基于 CSI 的行为识别技术在发展过程中需要解决的主要问题之一。研究内容及关键技术挑战综上所述，基于 CSI 的行为识别技术应用在实际环境的过程中，不可避免的统在面对大规模问题时识别精度较低的问题；面临系统在面对跨场景问题时集而造成的开销较大的问题；面临系统在发展过程中被攻击者利用获取用户的问题。因此，为更好地将基于 CSI 的行为识别技术应用到许多新型应用题的解决迫在眉睫。大规模跨场景下无线行为识别与隐私保护研究

从图中可得到，当在房间内增加一个桌子之后，接收端接收到的多路径会发生变化。图3.4 中的两个图中所展示的房间大小一致，收发端的部署位置以及部署高度一致，房间内的沙发位置一致，唯一不同在于在右图中的房间内添加了一个桌子。在左图中，当测试用户站定之后，链路所测量的 CSI 值包括：视距信号（图中标号为 1），来自于测试用户身体的反射信号（图中标号为 2），来自房间内沙发的反射信号（图中标号为 3）以及经由测试用户和环境中沙发的二次反射到达接收端的信号（图中标号为 4）。视距信号反映了传播介质对信号所造成的衰减，而来自环境中障碍物的反射信号以及二次反射信号为环境中其他物体对信号造成的反射，因此，我们把这几部分的和称为环境变化所引起的信号分量。设Slos为视距信号，Sreflected为来自障碍物的反射信号以及二次反射信号，Starget为来自与测试目标的反射信号，Sreceived为在接收端接收到的信号

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Wi-Fi的非接触式行为识别研究综述[J]. 王钰翔,李晟洁,王皓,马钧轶,王亚沙,张大庆.  浙江大学学报(工学版). 2017(04)
[2]无线传感器网络中一种抗无线局域网干扰的信道分配机制[J]. 张招亮,陈海明,黄庭培,崔莉,赵泽.  计算机学报. 2012(03)



本文编号：2903210