CN107025747B - 空时二维信息融合的智能家居入侵检测系统及检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种空时二维信息融合的智能家居入侵检测系统的入侵检测方法，其特征是，包括如下步骤：1）得到证据集E1；2）得到证据集E2；3）融合；4）判断；5）处理：如融合结果小于阈值，则返回步骤1）；如融合结果大于或等于阈值，则信息处理单元向移动接收单元发送入侵提示信息并报警，这种方法实用性好、能够提高入侵检测的准确率和实时性。本发明同时还公开了一种空时二维信息融合的智能家居入侵检测系统，这种系统组网方便、成本低。

Description

空时二维信息融合的智能家居入侵检测系统及检测方法

技术领域

本发明涉及智能安防检测技术领域，尤其涉及一种空时二维信息融合的智能家居入侵检测系统及检测方法。

背景技术

智能家居又称为智能住宅，是指利用先进的计算机、网络通信、自动控制等技术，将与家庭生活有关的各种应用子系统有机的结合起来，通过综合管理，让家庭生活更舒适、安全、有效和节能，其中智能家居安防系统作为其中的子系统有着非常重要的地位。智能家居安防系统是传感技术、无线电技术、模糊控制技术以及信息融合技术等多种技术为一体的综合应用，可以用来检测和防止外来非法入侵，对家中安全情况进行实时监控，把入侵警情及时告知用户，并通过网络进行报警。

智能家居安防系统虽然极大地提高了我们的生活品质，使我们的生活变得更加舒适和安心。然而在实际应用中该系统仍然存在一些问题，如室内宠物的走动造成入侵检测系统误报，个别情况下还会出现入侵漏报的情况，这主要是由于所采用的入侵检测算法为单传感器阈值判别法，其误警和漏警概率较高。引入智能化入侵检测技术后，基于Dempster–Shafer(简称D-S)证据理论的信息融合检测算法为主要检测方式。多传感器D-S融合规则实现了多传感器信息的智能融合，提高了检测精度，可是D-S信息融合检测算法无法直接融合冲突度高以及完全矛盾的传感器数据，当传感器因为故障或干扰采集到的数据差异较大时，融合算法会得到与事实相悖的决策结果，这是因为矛盾的传感器数据导致了D-S算法中的“一票否决”的现象而无法做出合理正确的决策；此外，D-S融合的结果需要采集到大量有利证据的情况下才会收敛决策出检测的结果，如果收敛速度太慢就会直接影响到检测系统的实时性，这对于智能安防系统存在的实际意义造成了严重的影响。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足，而提供一种空时二维信息融合的智能家居入侵检测系统及检测方法。

这种系统组网方便、成本低。

这种方法实用性好、能够提高入侵检测的准确率和实时性。

实现本发明目的的技术方案是：

一种空时二维信息融合的智能家居入侵检测系统，包括信息处理单元和与信息处理单元连接的传感器网络及移动接收单元，所述传感器网络设有至少2个传感器单元。

所述信息处理单元包括处理器和与处理器连接的存储器、第一无线收发模块及网络收发模块。

所述传感器单元包括顺序连接的传感器模块、数模转换模块、处理器模块和第二无线收发模块，第二无线收发模块与第一无线收发模块连接。

所述移动接收单元设有移动终端，移动终端与网络收发模块连接。

所述传感器模块为红外、声音、震动、微波传感器。

传感器网络，用于实时采集家居环境物理信息，然后通过第二无线收发模块将这些信息发送给信息处理单元上的第一无线收发模块；

信息处理单元用于实时接收传感器单元发送来的数据信息，并进行数据融合，检测家中是否遭到入侵；如有，则发送提醒信息到移动接收单元。

采用上述空时二维信息融合的智能家居入侵检测系统的入侵检测方法，包括如下步骤：

1)得到证据集E1：将传感器网络中所有节点实测的数据作为证据，按照时域融合规则进行处理，具体为：将家庭安防网络中任一传感器i在t时刻获取的实测数据按照概率映射规则函数m_i,t,p(·)为命题集合Θ＝{有人、宠物、没人}分配概率初值，然后将其作该传感器的实时证据E_i,t,p＝{m_i,t,p(有人)，m_i,t,p(宠物)，m_i,t,p(没人)}，接下来按照时域自适应加权融合规则对该证据进行融合，得到当前时刻该传感器的积累证据E_i,t,c＝{m_i,t,c(有人)，m_i,t,c(宠物)，m_i,t,c(没人)}，把所有传感器的积累证据组合起来进而得到证据集E1；

2)得到证据集E2：将证据集E1按照空域融合规则进行处理，即将红外、声音、震动、微波传感器组成的积累证据集E1在空域中的冲突数据进行修正，得到修正后的证据集E2；

3)融合：将证据集E2按照信息融合的规则进行融合，得到融合结果，即将证据集E2中的证据依次按照D-S证据组合规则进行融合，得到命题集合“有人、宠物、没人”的融合概率分配值；

4)判断：将步骤3)融合结果与设定阈值0.7进行比较，判断是否有入侵者，即将步骤3)融合结果中命题为“有人”的融合概率值与设定阈值0.7进行比较，判断是否有入侵者；

5)处理：如融合结果小于阈值，则返回步骤1)；如融合结果大于或等于阈值，则信息处理单元向移动接收单元发送入侵提示信息并报警。

步骤1)中所述的时域融合规则具体包括：

对任意单个传感器i在t时刻的累计证据中所包含的任意命题累积概率值计算表达式为

m_i,t,c(A)＝α_{i,t-1,c,i,t,p}m_i,t-1,c(A)+β_{i,t-1,c,i,t,p}m_i,t,p(A),

其中，A为是命题集合中的任意命题，m_i,t,c(A)为该传感器当前t时刻累积证据中对应命题A累积概率值，m_i,t-1,c(A)为该传感器t-1时刻累积证据中对应命题A的累积概率值；m_i,t,p(A)为该传感器t时刻实时证据中命题A的实时概率值；α_{i,t-1,c,i,t,p}为该传感器在t时刻的实时证据与t-1时刻的累积证据之间相似度系数，范围为0到1；β_{i,t-1,c,i,t,c}为冲突系数，β_{i,t-1,c,i,t,p}＝1-α_{i,t-1,c,i,t,p}。证据间相似度系数α_{i,t-1,c,i,t,p}的计算方式为：其中k_{i,t-1,c,i,t,p}为t时刻证据E_i,t,p与t-1时刻积累证据E_i,t-1,c的D-S证据理论冲突值，为t时刻证据E_i,t,p与t-1时刻积累证据E_i,t-1,c的Pignistic概率距离。

步骤2)中所述的空域融合规则包括如下步骤：

2.1)：证据集E2中的各个传感器累积证据任意排序，然后将它们首尾相接构成一个环形证据序列，计算任意两个相邻的证据之间的相似度系数；

2.2)：设定证据间强相关性阈值和弱相关性阈值分别记为η_ER和η_IR，若环形证据序列中的某一条证据与其前一条证据的相似度系数及后一条证据的相似度系数均大于η_ER，则标记该证据为强相关性证据；若均小于η_IR，则标记该证据弱相关性证据；其余的证据则标记为一般相关性证据；

2.3)：将弱相关证据丢弃、强相关证据保留、一般相关性证据以证据集期望值对其替换修正。

步骤2.3)中所述的证据集期望的计算包括如下步骤：

2.3.1)：根据传感器证据之间的相似度系数计算出单个证据在证据集中的支持度，即根据单个传感器i在t时刻的累积证据E_i,t,c＝{m_i,t,c(有人)，m_i,t,c(宠物)，m_i,t,c(没人)}，计算出其在证据集E2中的支持度其中k_i,t,c,j,t,c和分别是证据E_i,t,c和证据E_j,t,c的D-S理论的冲突系数和Pignistic概率距离；

2.3.2)：证据集中单个证据的支持度比上所有证据支持度和值得到该证据的权值，通过加权求和的方式计算出证据集期望，即把证据集中任意一个证据E_i,t,c的支持度Sup(E_i,t,c)比上所有证据支持度和值得到该证据的权值通过加权求和方式计算该证据集期望其中

这种空时二维信息融合的智能家居安防入侵检测系统及检测方法可以消除传感器采集数据间矛盾冲突较高的问题，进而避免D-S算法在决策时产生“一票否决”现象并提高了融合收敛的速度，以此提高算法决策的准确性和系统的实时性，进而降低智能家居安防系统的误警率和漏警率。

这种系统组网方便、成本低。

这种方法实用性好、能够提高入侵检测的准确率和实时性。

附图说明

图1为实施例中系统的结构示意图；

图2为实施例中方法流程示意图；

图3为实施例中空时域信息融合原理示意图；

图4为实施例中入侵检测融合结果示意图。

图中，1.传感器单元 2.信息处理单元 3.移动接收单元 11.传感器模块 12.模数转换模块 13.处理器模块 14第二无线收发模块 21.包括存储器 22.处理器模块 23.第一无线收发模块 24.网络收发模块 31.智能终端。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明内容做进一步的阐述，但不是对本发明的限定。

实施例：

参照图1，一种空时二维信息融合的智能家居入侵检测系统，包括信息处理单元2和与信息处理单元2连接的传感器网络及移动接收单元3，所述传感器网络设有至少2个传感器单元1。

所述信息处理单元2包括处理器22和与处理器22连接的存储器21、第一无线收发模块23及网络收发模块24。

所述传感器单元1包括顺序连接的传感器模块11、数模转换模块12、处理器模块13和第二无线收发模块14，第二无线收发模块14与第一无线收发模块23连接。

所述移动接收单元3设有移动终端31，移动终端31与网络收发模块24连接。

所述传感器模块11为红外、声音、震动、微波传感器。

传感器网络，用于实时采集家居环境物理信息，然后通过第二无线收发模块14将这些信息发送给信息处理单元2上的第一无线收发模块23；

信息处理单元2用于实时接收传感器单元1发送来的数据信息，并进行数据融合，检测家中是否遭到入侵；如有，则发送提醒信息到移动接收单元31。

本例中，传感器单元1的构建是把传感器的引脚与搭载有Zigbee协议的CC2530芯片的I/O口进行连接，实现家居物理环境信息的采集。

本例中，信息处理单元2的构建是把Ti公司的CC2530开发板的串口与Ti公司的AM3358开发板的串口进行连接，实现接收传感单元1传送的数据，通过以太网网口向移动接收单元3的移动终端31传输数据。

参照图2，采用上述空时二维信息融合的智能家居入侵检测系统的入侵检测方法，包括如下步骤：

1)得到证据集E1：将传感器网络中所有节点实测的数据作为证据，按照时域融合规则进行处理，具体为：将家庭安防网络中任一传感器i在t时刻获取的实测数据按照概率映射规则函数m_i,t,p(·)为命题集合Θ＝{有人、宠物、没人}分配概率初值，然后将其作该传感器的实时证据E_i,t,p＝{m_i,t,p(有人)，m_i,t,p(宠物)，m_i,t,p(没人)}，接下来按照时域自适应加权融合规则对该证据进行融合，得到当前时刻该传感器的积累证据E_i,t,c＝{m_i,t,c(有人)，m_i,t,c(宠物)，m_i,t,c(没人)}，把所有传感器的积累证据组合起来进而得到证据集E1；

2)得到证据集E2：将证据集E1按照空域融合规则进行处理，即将红外、声音、震动、微波传感器组成的积累证据集E1在空域中的冲突数据进行修正，得到修正后的证据集E2；

3)融合：将证据集E2按照信息融合的规则进行融合，得到融合结果，即将证据集E2中的证据依次按照D-S证据组合规则进行融合，得到命题集合“有人、宠物、没人”的融合概率分配值；

4)判断：将步骤3)融合结果中命题为“有人”的融合概率值与设定阈值0.7进行比较，判断是否有入侵者；

5)处理：如融合结果小于阈值，则返回步骤1)；如融合结果大于或等于阈值，则信息处理单元2向移动接收单元3发送入侵提示信息并报警。

具体地，本例步骤1)中，所述的映射规则函数m_i,t,p(·)可以按照如下概率映射表进行设置：

经典D-S理论中，两个证据E₁和E₂之间的冲突系数表示为：

其中A和B均为命题集合Θ中的命题事件，显然，k_1,2越接近于1，表明两个证据之间的冲突就越大，然而，此种方式表征证据间的冲突程度存在明显缺陷，例如两个完全相同的证据E₁＝{0.7，0.3}和E₂＝{0.7，0.3}，它们间的冲突系数本应为0，然而，上式算出的冲突系数为k_1,2＝0.42；

为了改进这个缺陷，引入Pignistic概率距离来修正冲突系数的表示式，假设E₁和E₂为传感器网络结点采集到的2个证据，则E₁和E₂之间的Pignistic概率距离表达式为：

其中，为证据E_i正在命题全集上的Pignistic概率函数，经Pignistic概率距离修正后E₁和E₂之间的冲突系数可表示为相应的相似度系数可表示为α_1,2＝1-β_1,2。

时域融合常用的方法是D-S融合或加权融合，然而时域数据出现极端冲突的频率很高，加权融合由于人为设定权值使得融合结果不合理，因此本例中采用时域自适应加权融合规则，避免了证据间的冲突程度高带来融合结果不理想以及人为设定权值的方法不合理，其实施过程为步骤1)，具体实现步骤参见图3。

具体地，本例步骤1)中，时域融合规则包括：

对红外、声音、震动、微波传感器中任一传感器i在t时刻累积证据E_i,t,c中所包含的命题A的累积概率值计算表达式为：

m_i,t,c(A)＝α_{i,t-1,c,i,t,p}m_i,t-1,c(A)+β_{i,t-1,c,i,t,p}m_i,t,p(A)；

其中，m_i,t,c(A)为红外、声音、震动、微波传感器中任一传感器i在t时刻累积证据E_i,t,c中命题A的累积概率值，m_i,t-1,c(A)为该传感器在t-1时刻累积证据E_i,t-1,c中命题A的累积概率值，m_i,t,p(A)为该传感器在t时刻实时证据E_i,t,p中命题A的实时概率值，a_{i,t-1,c,i,t,p}＝1-β_{i,t-1,c,i,t,p}为该传感器在t时刻的实时证据E_i,t,p与t-1时刻的累积证据E_i,t-1,c之间相似性系数。其中，为冲突系数。

其中，k_{i,t-1,c,i,t,p}为该传感器在t时刻的实时证据E_i,t,p与t-1时刻的累积证据E_i,t-1,c之间的D-S证据理论冲突值，表示该传感器在t时刻的实时证据E_i,t,p与t-1时刻的累积证据E_i,t-1,c之间的Pignistic概率距离。例如，红外传感器在t时刻采集到的证据E_r,t,p为m_r,t,p(有人)、m_r,t,p(宠物)、m_r,t,p(没人)，其在t-1时刻的积累证据E_r,t-1,c为m_r,t-1,c(有人)、m_r,t-1,c(宠物)、m_r,t-1,c(没人)，则红外传感器在t时刻的累积证据的表达式为：

m_r,t,c(有人)＝α_{r,t,p,r,t-1,c}m_r,t-1,c(有人)+β_{r,t,p,r,t-1,c}m_r,t,p(有人)；

m_r,t,c(宠物)＝α_{r,t,p,r,t-1,c}m_r,t-1,c(宠物)+β_{r,t,p,r,t-1,c}m_r,t,p(宠物)；

m_r,t,c(没人)＝α_{r,t,p,r,t-1,c}m_r,t-1,c(没人)+β_{r,t,p,r,t-1,c}m_r,t,p(没人)。

步骤2)中所述的空域融合规则包括如下步骤：

2.1)：证据集E2中的各个传感器累积证据任意排序，然后将它们首尾相接构成一个环形证据序列，计算任意两个相邻的证据之间的相似度系数；

2.2)：设定证据间强相关性阈值和弱相关性阈值分别记为η_ER和η_IR，若环形证据序列中的某一条证据与其前一条证据的相似度系数及后一条证据的相似度系数均大于η_ER，则标记该证据为强相关性证据；若均小于η_IR，则标记该证据弱相关性证据；其余的证据则标记为一般相关性证据；

2.3)：将弱相关证据丢弃、强相关证据保留、一般相关性证据以证据集期望值对其替换修正。

空域融合常用的方法是多传感器以D-S规则融合，然而经典D-S融合算法无法直接处理冲突度高的数据，当证据集合中某个传感器因为故障或干扰得到的证据与其他证据存在极端冲突时，融合结果就会出现“一票否决”现象，即融合结果趋近于故障或干扰传感器的证据，针对这种情况，本例采用空域修正冲突数据融合的规则，对当前时刻采集到的传感器积累数据进行处理，找出冲突证据并用证据集期望值对其修正，这样不仅加快了D-S融合结果的收敛速度，还使得融合结果更加合理有效，进而提高了检测装置的准确性和实时性，其实施过程为步骤2)，具体实现步骤参见图3，包括：

本例步骤2)中，所述的空域融合规则包括如下步骤：

步骤2.1)：假设红外传感器、声音传感器、震动传感器、微波传感器在t时刻的累积证据分别记为E_r,t,c、E_v,t,c、E_s,t,c、E_w,t,c，首先将它们首尾相接构成一个环形证据序列，然后按照对证据相似度的定义，可得到上述传感器累积证据间的相似度依次为α_r,t,c,v,t,c、α_v,t,c,s,t,c、α_s,t,c,w,t,c、α_w,t,c,r,t,c；

步骤2.2)：假定强相关性证据的阈值η_ER＝0.7、弱相关性证据的阈值η_IR＝0.3，若环形证据序列中的某一条证据与其前一条证据的相似度系数和后一条证据的相似度系数均大于η_ER，则该证据为强相关性证据，如果均小于η_IR，则该证据为弱相关证据；其余的证据为一般相关性证据，例如对于声音传感器证据E_v,t,c，其与前一条证据的相似度系数为α_r,t,c,v,t,c，其与后一条证据的相似度系数为α_v,t,c,s,t,c；如果α_r,t,c,v,t,c和α_v,t,c,s,t,c均大于0.7，则声音传感器证据E_v,t,c为强相关性证据；

步骤2.3)、将弱相关性证据丢弃、强相关证据保留、一般相关性证据以证据集期望对其进行替换修正。

步骤2.3)中所述的证据集期望的计算包括如下步骤：

2.3.1)：根据传感器证据之间的相似度系数计算出单个证据在证据集中的支持度，即根据单个传感器i在t时刻的累积证据E_i,t,c＝{m_i,t,c(有人)，m_i,t,c(宠物)，m_i,t,c(没人)}，计算出其在证据集E2中的支持度其中k_i,t,c,j,t,c和分别是证据E_i,t,c和证据E_j,t,c的D-S理论的冲突系数和Pignistic概率距离；

2.3.2)：证据集中单个证据的支持度比上所有证据支持度和值得到该证据的权值，通过加权求和的方式计算出证据集期望，即把证据集中任意一个证据E_i,t,c的支持度Sup(E_i,t,c)比上所有证据支持度和值得到该证据的权值通过加权求和方式计算该证据集期望其中

具体地，本例步骤2.3)中，证据集期望的计算步骤如下：

已知红外传感器、声音传感器、震动传感器、微波传感器在同t时刻的累积证据分别记为E_r,t,c、E_v,t,c、E_s,t,c、E_w,t,c；

步骤2.3.1)：按照证据间相似度系数定义，计算任意两个传感器之间的相似度系数α_r,t,c,v,t,c、α_r,t,c,s,t,c、α_r,t,c,w,t,c、α_v,t,c,s,t,c、α_v,t,c,w,t,c、α_s,t,c,w,t,c；然后计算出红外、声音、震动、微波等相应传感器的支持度分别为

Sup(E_r,t,c)＝α_r,t,c,v,t,c+α_r,t,c,s,t,c+α_r,t,c,w,t,c

Sup(E_v,t,c)＝α_r,t,c,v,t,c+α_v,t,c,s,t,c+α_v,t,c,w,t,c

Sup(E_s,t,c)＝α_r,t,c,s,t,c+α_v,t,c,s,t,c+α_s,t,c,w,t,c

Sup(E_w,t,c)＝α_r,t,c,w,t,c+α_v,t,c,w,t,c+α_s,t,c,w,t,c；

步骤2.3.2)：用单个证据的支持度比上所有证据支持度和值得到该证据的权值，以此方式计算得到红外、声音、震动、微波等传感器的权值分别为 其中Ω＝{r,v,s,w}；

以加权求和方式计算出证据集期望为其中

具体地，本例中步骤3)中，将证据集合E2中的证据依次按照D-S融合规则进行融合，具体为融合规则包括：

对于证据集合E2中的任意两个证据E_i＝{m_i(有人)，m_i(宠物)，m_i(没人)}和E_j＝{m_j(有人)，m_j(宠物)，m_j(没人)}，D-S融合规则为

其中，为D-S理论冲突值。

具体地，本例中步骤4)中，将步骤3)中按照D-S融合规则得到结果中命题“有人”的融合概率值于0.7进行比较，具体为：

对于步骤3)得到的融合结果E_result＝{m_result(有人)，m_result(宠物)，m_result(没人)}，将m_result(有人)与决策阈值0.7进行比较，若大于或等于0.7则决策为有入侵事件发生，否则，决策为无入侵事件发生。

本例中，实验模拟入侵者进入各类传感器所采集到数据及其融合结果如图4所示，实验分3个阶段来模拟不同的入侵情况和传感器工作状态下的检测结果：

第一阶段(采样次序0-15)，模拟入侵者进入的情况：由图4的采样次序0-15可以看出入侵者在第3个采样周期时进入，4类传感器均感应到了有人进入，基础概率分配值也相应增加，最终的融合检测结果收敛于有人进入；

第二阶段(采样次序15-25)，模拟检测系统中任一个传感器在单独出现故障或者受到外界干扰的情况下的数据：由图4的采样次序0-15可以看出四类传感器在分别受到干扰时，所采集的数据对最终的融合结果并未造成影响，均不会因为受到干扰而检测到有人的存在；

第三阶段(采样次序25-45)，模拟检测系统中任两个传感器同时出现故障或者受到干扰的情况下的数据：由图4的采样次序25-45可以看出即便在2个传感器受到干扰的情况下，故障数据对最终的融合得到的结果均为造成明显影响；

步骤5)：如步骤4)决策出是有入侵行为的发生，则信息处理单元2向移动接收单元3发送入侵提示信息并报警。

Claims (4)

1.一种采用空时二维信息融合的智能家居入侵检测系统的入侵检测方法，其特征是，所述检测系统包括信息处理单元和与信息处理单元连接的传感器网络及移动接收单元，所述传感器网络设有至少2个传感器单元，所述信息处理单元包括处理器和与处理器连接的存储器、第一无线收发模块及网络收发模块，所述传感器单元包括顺序连接的传感器模块、数模转换模块、处理器模块和第二无线收发模块，第二无线收发模块与第一无线收发模块连接，所述方法 包括如下步骤：

1)得到证据集E1：将传感器网络中所有节点实测的数据作为证据，按照时域融合规则进行处理，得到证据集E1；

2)得到证据集E2：将证据集E1按照空域融合规则进行处理，得到证据集E2；

3)融合：将证据集E2按照信息融合的规则进行融合，得到融合结果，即将证据集E2中的证据依次按照D-S证据组合规则进行融合，得到命题集合“有人、宠物、没人”的融合概率分配值；

4)判断：将步骤3)融合结果与设定阈值0.7进行比较，判断是否有入侵者，即将步骤3)融合结果中命题为“有人”的融合概率值与设定阈值0.7进行比较，判断是否有入侵者；

5)处理：如融合结果小于阈值，则返回步骤1)；如融合结果大于或等于阈值，则信息处理单元向移动接收单元发送入侵提示信息并报警，所述的时域融合规则具体包括：

对任意单个传感器i在t时刻的累计证据中所包含的任意命题累积概率值计算表达式为

m_i,t,c(A)＝α_{i,t-1,c,i,t,p}m_i,t-1,c(A)+β_{i,t-1,c,i,t,p}m_i,t,p(A),

其中，A为是命题集合中的任意命题，m_i,t,c(A)为该传感器当前t时刻累积证据中对应命题A累积概率值，m_i,t-1,c(A)为该传感器t-1时刻累积证据中对应命题A的累积概率值；m_i,t,p(A)为该传感器t时刻实时证据中命题A的实时概率值；α_{i,t-1,c,i,t,p}为该传感器在t时刻的实时证据与t-1时刻的累积证据之间相似度系数，范围为0到1；β_{i,t-1,c,i,t,c}为冲突系数，β_{i,t-1,c,i,t,p}＝1-α_{i,t-1,c,i,t,p}。

2.根据权利要求1所述的采用空时二维信息融合的智能家居入侵检测系统的入侵检测方法，其特征是，所述证据间相似度系数α_{i,t-1,c,i,t,p}的计算方式为：其中k_{i,t-1,c,i,t,p}为t时刻实时证据E_i,t,p与t-1时刻积累证据E_i,t-1,c的D-S证据理论冲突值，为t时刻实时证据E_i,t,p与t-1时刻积累证据E_i,t-1,c的Pignistic概率距离。

3.根据权利要求1所述的采用空时二维信息融合的智能家居入侵检测系统的入侵检测方法，其特征是，步骤2)中所述的空域融合规则包括如下步骤：

2.1)：证据集E2中的各个传感器累积证据任意排序，然后将它们首尾相接构成一个环形证据序列，计算任意两个相邻的证据之间的相似度系数；

2.2)：设定证据间强相关性阈值和弱相关性阈值分别记为η_ER和η_IR，若环形证据序列中的某一条证据与其前一条证据的相似度系数及后一条证据的相似度系数均大于η_ER，则标记该证据为强相关性证据；若均小于η_IR，则标记该证据弱相关性证据；其余的证据则标记为一般相关性证据；

2.3)：将弱相关证据丢弃、强相关证据保留、一般相关性证据以证据集期望值对其替换修正。

4.根据权利要求3所述的采用空时二维信息融合的智能家居入侵检测系统的入侵检测方法，其特征是，

步骤2.3)中所述的证据集期望的计算包括如下步骤：

2.3.1)：根据传感器证据之间的相似度系数计算出单个证据在证据集中的支持度；

2.3.2)：证据集中单个证据的支持度比上所有证据支持度和值得到该证据的权值，通过加权求和的方式计算出证据集期望。