CN110390273A - 一种基于多核迁移学习的室内人员入侵检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明所述一种基于多核迁移学习的室内人员入侵检测方法，分为离线与在线阶段。在离线阶段，根据环境状态为采集的入侵与静默接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)打上不同的标签，提取RSS特征并利用RSS特征与对应的标签集构建源域。在在线阶段，提取在线RSS的特征，并利用在线RSS特征及对应的伪标签集构建目标域。然后利用多核迁移学习将源域与目标域RSS迁移到同一个子空间，利用迁移后的源域RSS特征与标签集训练一个分类器，对目标域RSS特征进行分类，从而得到目标域RSS特征对应的新的标签，更新目标域。最后，重复上述步骤，直至算法收敛，得到目标域RSS特征最终的标签集，即实现对目标环境的入侵检测。本发明所提供的一种基于多核迁移学习的室内人员入侵检测方法，能够在降低真实环境中噪声对检测性能的影响的同时，实现对入侵人员的准确检测。

Description

一种基于多核迁移学习的室内人员入侵检测方法
技术领域
本发明属于室内入侵检测技术，具体涉及一种基于多核迁移学习的室内人员入侵检测方法。
背景技术
近年来，无线网络传输技术的迅猛发展给无线保真(Wireless Fidelity,Wi-Fi)技术带来了广阔的应用前景。与此同时，由于Wi-Fi覆盖范围广，传输速度快，设备部署简单，价格低廉，基于Wi-Fi的各种技术应运而生，如基于Wi-Fi的室内定位、行为识别、目标跟踪、入侵检测等，其中，基于Wi-Fi的室内入侵检测技术无需检测目标携带设备或主动参与检测过程，利用安装的无线网络基础设施，分析接收到的无线信号的变化，即可完成室内入侵检测。基于Wi-Fi的室内入侵检测技术无需安装额外的设备，可广泛应用于智能家居、人员搜救、军事防护、企业安防等领域，具有极高的商业应用价值。
室内入侵检测技术主要有基于视频、Global Positioning System(GPS)、红外线、超声波、传感器网络、Wi-Fi等入侵检测技术。基于视频的室内入侵检测技术无法保障用户隐私，并且在烟雾、黑暗等环境下无法使用。基于GPS、红外线、超声波、传感器网络等入侵检测技术都需要安装额外的设备，成本高昂，限制了其推广。基于Wi-Fi的室内入侵检测技术无需安装额外设施，不受非视距环境影响，并且能够保护用户隐私，因此受到了国内外学者广泛关注。基于Wi-Fi的室内入侵检测技术在环境中布置若干个无线接入点(AccessPoint,AP)与监测点(Monitor Point,MP)，AP发射信号，MP接收信号，应用服务器分析环境静默与有目标入侵时无线信号的变化，从而检测出环境中是否有目标入侵。
然而，由于环境中存在噪声，离线阶段采集到的无线信号与在线阶段采集到的无线信号具有较大差异性，导致基于Wi-Fi的室内入侵检测技术不能准确检测出环境中是否有目标入侵。现有基于Wi-Fi的室内入侵检测技术没有考虑消除环境噪声对信号的影响(或是不能完全消除环境噪声对信号的影响)，使得入侵检测准确率不高。因此，丞需一种能够消除环境噪声对无线信号影响，准确检测出环境中有无目标入侵的检测方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于多核迁移学习的室内人员入侵检测方法，该方法能够克服环境噪声对信号的影响，实现对入侵人员的准确检测。
本发明所述的一种基于多核迁移学习的室内人员入侵检测方法，包括以下步骤：
步骤一、在环境中布置m个无线接入点(Access Point,AP)和n个监测点(MonitorPoint,MP)；
步骤二、离线阶段，利用在n个MP采集到的来自m个AP的离线接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)及对应的标签集构建源域
步骤三：在线阶段，利用n个MP采集到来自m个AP的在线RSS矩阵及对应的伪标签集构建目标域
步骤四、计算源域与目标域RSS特征混合分布之间的多核最大均值差异(MultipleKernel Maximum Mean Discrepancy，MKMMD)；
步骤五、最小化源域与目标域RSS特征混合分布之间的多核MKMMD，求解最优迁移矩阵；
步骤六、利用迁移之后的源域RSS特征及对应的标签集训练一个分类器，对迁移后的目标域RSS特征进行分类，得到目标域RSS特征对应的新的标签集yT；
步骤七、将新的标签集赋值给伪标签集；
步骤八、判断算法是否收敛，若是，则执行步骤九；若否，重复步骤四到步骤八；
步骤九、算法结束，得到环境的入侵检测结果。
所述步骤二中，离线阶段，利用n个监测点MP采集到的来自m个AP的离线接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)及对应的标签集构建源域包括以下步骤：
2a、n个MP采集到来自m个AP的离线RSS矩阵为其中，表示第i个MP接收到来自第j个AP的离线RSS向量；
2b、采用窗长为L的滑窗对Rs进行处理，对每个窗长内的离线RSS数据提取八个特征，分别为RSS均值、RSS方差、RSS最大值、RSS最小值、RSS最值差、RSS中值、最大概率RSS和RSS过均值概率，得到离线RSS矩阵Rs对应的特征矩阵其中，为第s个离线RSS特征向量，ns为离线滑窗个数，p(＝8nm)为RSS特征数，n和m分别为MP和AP个数；
2c、第s个离线RSS特征向量xs对应第k(k＝1,…,K)(即待检测环境存在1种静默和K-1种入侵状态)种状态的标签为ys＝k，由此得到离线RSS特征矩阵对应的标签集
2d、构建源域
所述步骤三中，在线阶段，利用n个MP采集到来自m个AP的在线RSS矩阵及对应的伪标签集构建目标域包括以下步骤：
3a、n个MP采集到来自m个AP的在线RSS矩阵为其中，表示第i个MP接收到来自第j个AP的在线RSS向量；
3b、采用窗长为L的滑窗对Rt进行处理，对每个窗长内的在线RSS数据提取八个特征，分别为RSS均值、RSS方差、RSS最大值、RSS最小值、RSS最值差、RSS中值、最大概率RSS和RSS过均值概率，得到在线RSS矩阵Rt对应的特征矩阵其中，为第t个在线RSS特征向量，nt为在线滑窗个数；
3c、利用源域RSS特征XS及对应的标签集ys训练一个分类器，对在线RSS特征XT进行分类，得到目标域RSS特征矩阵对应的的伪标签集
3d、构建目标域
所述步骤四中，计算源域与目标域RSS特征混合分布之间的多核最大均值差异(Multiple Kernel Maximum Mean Discrepancy，MKMMD)，包括以下步骤：
4a、令P(XS)和P(XT)分别为源域与目标域RSS特征的边缘分布，计算源域与目标域RSS特征边缘分布之间的多核MKMMD：
其中，为希尔伯特空间，和分别为XS和XT的边缘分布为P(XS)和P(XT)时的期望运算，为希尔伯特空间中的2-范数运算，φ为将RSS特征矩阵映射到希尔伯特空间的映射函数，将(1)式近似为：
4b、令P(XS|yS)和分别为源域和目标域RSS特征的条件分布，计算源域与目标域RSS特征条件分布之间的多核MKMMD：
其中， 和分别表示源域和目标域中类别为k的RSS特征向量，和分别表示源域和目标域中第k类的RSS特征向量个数；
4c、计算源域和目标域RSS特征混合分布之间的MKMMD:
4d、将(4)式改写为：
其中，“tr”为对矩阵求迹，的第i行第j列元素为 L0的第i行第j列元素为Lk(1≤k≤K)的第i行第j列元素为
4e、定义核函数其中，fg为第g(g＝1,…,G)个核函数，αg(≥0)且为第g个常系数，G为核函数的个数，令 和的第i行第j列元素分别为和
4f、令其中，为迁移矩阵，将(5)式改写为：
所述步骤五中，最小化源域与目标域RSS特征混合分布之间的多核MKMMD，求解最优迁移矩阵，包括以下步骤：
5a、最小化源域与目标域RSS特征混合分布之间的MKMMD：
其中，为迁移后的RSS特征，将(7)式改写为：
其中，I为单位矩阵，H＝I-1/(ns+nt)eeT，e为全1的列向量，λ(＞0)为权衡参数，tr(WTW)为控制W复杂度的正则项；
5b、构造拉格朗日函数：
其中，Z为由拉格朗日乘子组成的对角阵；
5c、对L(W)关于W求偏导：
5d、令(10)式等于0，得到：
5e、将(11)式两边同乘WT，得到：
则最优迁移矩阵W由关于的q个非零最小广义特征值对应的特征向量组成。
有益效果
考虑到环境噪声对入侵检测性能的影响，本发明利用多核迁移学习消除环境噪声造成的离线与在线RSS的差异性，实现对环境中未知入侵目标的准确检测。具体来说，首先采集离线RSS并提取特征，并根据环境所处状态为离线RSS特征打上标签，构建源域；其次，采集在线RSS并提取特征，并通过分类器得到在线RSS的伪标签，构建目标域；再次，最小化源域与目标域的MKMMD，得到最优迁移矩阵；然后利用迁移之后的源域RSS特征与标签训练一个分类器对目标域RSS进行分类，得到目标域新的标签集；最后，利用新的标签集更新目标域，重复以上步骤，直至算法收敛，得到目标域最终的标签集，从而实现环境中未知入侵目标的准确检测。该方法能够应用于无线网络通信领域，所提供的方法能够有效克服环境噪声对信号的影响，准确完成室内未知目标入侵检测。
附图说明
图1为本发明中步骤一至步骤九的流程图；
图2为本发明实验环境图，包括大厅、走廊1、走廊2、房间四个区域，在四个区域分别采集静默以及入侵RSS，采集时间为5分钟，采样率为1Hz；
图3为算法迭代50次，采用的分类器为K-近邻时，本发明方法的虚警率、漏检率、检测准确率的变化；
图4为采用不同核函数虚警率的箱线图，其中采用的核函数分别为线性核高斯核f2(xi,xj)＝exp(-γ||xi-xj||2)、拉普拉斯核反平方距离核f4(xi,xj)＝1/(γ||xi-xj||2+1)，反距离核f5(xi,xj)＝1/(γ||xi-xj||+1)，多核其中，γ为源域中两两不同RSS特征距离的中值[15]；
图5为采用不同核函数漏检率的箱线图，其中采用的核函数分别为线性核高斯核f2(xi,xj)＝exp(-γ||xi-xj||2)、拉普拉斯核反平方距离核f4(xi,xj)＝1/(γ||xi-xj||2+1)，反距离核f5(xi,xj)＝1/(γ||xi-xj||+1)，多核其中，γ为源域中两两不同RSS特征距离的中值[15]；
图6为采用不同核函数检测准确率的箱线图，其中采用的核函数分别为线性核高斯核f2(xi,xj)＝exp(-γ||xi-xj||2)、拉普拉斯核反平方距离核f4(xi,xj)＝1/(γ||xi-xj||2+1)，反距离核f5(xi,xj)＝1/(γ||xi-xj||+1)，多核其中，γ为源域中两两不同RSS特征距离的中值[15]。
具体实施方案
下面结合附图对本发明作进一步说明。
本发明提供的一种基于多核迁移学习的室内人员入侵检测方法，包括以下步骤：
步骤一、在环境中布置m个无线接入点(Access Point,AP)和n个监测点(MonitorPoint,MP)。
步骤二、离线阶段，利用在n个MP采集到的来自m个AP的离线接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)及对应的标签集构建源域具体包括以下步骤：
2a、n个MP采集到来自m个AP的离线RSS矩阵为其中，表示第i个MP接收到来自第j个AP的离线RSS向量；
2b、采用窗长为L的滑窗对Rs进行处理，对每个窗长内的离线RSS数据提取八个特征，分别为RSS均值、RSS方差、RSS最大值、RSS最小值、RSS最值差、RSS中值、最大概率RSS和RSS过均值概率，得到离线RSS矩阵Rs对应的特征矩阵其中，为第s个离线RSS特征向量，ns为离线滑窗个数，p(＝8nm)为RSS特征数，n和m分别为MP和AP个数；
2c、第s个离线RSS特征向量xs对应第k(k＝1,…,K)(即待检测环境存在1种静默和K-1种入侵状态)种状态的标签为ys＝k，由此得到离线RSS特征矩阵对应的标签集
2d、构建源域
步骤三：在线阶段，利用n个MP采集的到来自m个AP的在线RSS矩阵及对应的伪标签集构建目标域具体包括以下步骤：
3a、n个MP采集到来自m个AP的在线RSS矩阵为其中，表示第i个MP接收到来自第j个AP的在线RSS向量；
3b、采用窗长为L的滑窗对Rt进行处理，对每个窗长内的在线RSS数据提取八个特征，分别为RSS均值、RSS方差、RSS最大值、RSS最小值、RSS最值差、RSS中值、最大概率RSS和RSS过均值概率，得到在线RSS矩阵Rt对应的特征矩阵其中，为第t个在线RSS特征向量，nt为在线滑窗个数；
3c、利用源域RSS特征XS及对应的标签集ys训练一个分类器，对在线RSS特征XT进行分类，得到目标域RSS特征矩阵对应的的伪标签集
3d、构建目标域
步骤四、计算源域与目标域RSS特征混合分布之间的多核最大均值差异(MultipleKernel Maximum Mean Discrepancy，MKMMD)，具体包括以下步骤：
4a、令P(XS)和P(XT)分别为源域与目标域RSS特征的边缘分布，计算源域与目标域RSS特征边缘分布之间的多核MKMMD：
其中，为希尔伯特空间，和分别为XS和XT的边缘分布为P(XS)和P(XT)时的期望运算，为希尔伯特空间中的2-范数运算，φ为将RSS特征矩阵映射到希尔伯特空间的映射函数，将(1)式近似为：
4b、令P(XS|yS)和分别为源域和目标域RSS特征的条件分布，计算源域与目标域RSS特征条件分布之间的多核MKMMD：
其中， 和分别表示源域和目标域中类别为k的RSS特征向量，和分别表示源域和目标域中第k类的RSS特征向量个数；
4c、计算源域和目标域RSS特征混合分布之间的MKMMD:
4d、将(4)式改写为：
其中，“tr”为对矩阵求迹，的第i行第j列元素为 L0的第i行第j列元素为Lk(1≤k≤K)的第i行第j列元素为
4e、定义核函数其中，fg为第g(g＝1,…,G)个核函数，αg(≥0)且为第g个常系数，G为核函数的个数，令 和的第i行第j列元素分别为和
4f、令其中，为迁移矩阵，将(5)式改写为：
步骤五、最小化源域与目标域RSS特征混合分布之间的多核MKMMD，求解最优迁移矩阵，具体包括以下步骤：
5a、最小化源域与目标域RSS特征混合分布之间的MKMMD：
其中，为迁移后的RSS特征，将(7)式改写为：
其中，I为单位矩阵，H＝I-1/(ns+nt)eeT，e为全1的列向量，λ(＞0)为权衡参数，tr(WTW)为控制W复杂度的正则项；
5b、构造拉格朗日函数：
其中，Z为由拉格朗日乘子组成的对角阵；
5c、对L(W)关于W求偏导：
5d、令(10)式等于0，得到：
5e、将(11)式两边同乘WT，得到：
则最优迁移矩阵W由关于的q个非零最小广义特征值对应的特征向量组成。
步骤六、利用迁移之后的源域RSS特征及对应的标签集训练一个分类器，对迁移后的目标域RSS特征进行分类，得到目标域RSS特征对应的新的标签集yT。
步骤七、将新的标签集赋值给伪标签集。
步骤八、判断算法是否收敛，若是，则执行步骤九；若否，重复步骤四到步骤八。
步骤九、算法结束，得到环境的入侵检测结果。

Claims (2)

1.一种基于多核迁移学习的室内人员入侵检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一、在环境中布置m个无线接入点(Access Point,AP)和n个监测点(MonitorPoint,MP)；
步骤二、离线阶段，利用在n个MP采集到的来自m个AP的离线接收信号强度(ReceivedSignal Strength,RSS)及对应的标签集构建源域
步骤三：在线阶段，利用n个MP采集到的来自m个AP的在线RSS矩阵及对应的伪标签集构建目标域
步骤四、计算源域与目标域RSS特征混合分布之间的多核最大均值差异(MultipleKernel Maximum Mean Discrepancy，MKMMD)；
步骤五、最小化源域与目标域RSS特征混合分布之间的多核MKMMD，求解最优迁移矩阵；
步骤六、利用迁移之后的源域RSS特征及对应的标签集训练一个分类器，对迁移后的目标域RSS特征进行分类，得到目标域RSS特征对应的新的标签集yT；
步骤七、将新的标签集赋值给伪标签集；
步骤八、判断算法是否收敛，若是，则执行步骤九；若否，重复步骤四到步骤八；
步骤九、算法结束，得到环境的入侵检测结果。
2.根据权利要求1所述一种基于多核迁移学习的室内人员入侵检测方法，其特征在于：步骤四中，计算源域与目标域RSS特征混合分布之间的多核最大均值差异(MultipleKernel Maximum Mean Discrepancy，MKMMD)，包括以下步骤：
4a、令P(XS)和P(XT)分别为源域与目标域RSS特征的边缘分布，计算源域与目标域RSS特征边缘分布之间的多核MKMMD：
其中，为希尔伯特空间，和分别为XS和XT的边缘分布为P(XS)和P(XT)时的期望运算，为希尔伯特空间中的2-范数运算，φ为将RSS特征矩阵映射到希尔伯特空间的映射函数，将(1)式近似为：
4b、令P(XS|yS)和分别为源域和目标域RSS特征的条件分布，计算源域与目标域RSS特征条件分布之间的多核MKMMD：
其中， 和分别表示源域和目标域中类别为k的RSS特征向量，和分别表示源域和目标域中第k类的RSS特征向量个数；
4c、计算源域和目标域RSS特征混合分布之间的MKMMD:
4d、将(4)式改写为：
其中，“tr”为对矩阵求迹，的第i行第j列元素为(1≤i≤ns+nt；1≤j≤ns+nt；xi,xj∈XS∪XT)，L0的第i行第j列元素为Lk(1≤k≤K)的第i行第j列元素为
4e、定义核函数其中，fg为第个核函数，αg(≥0)且为第g个常系数，G为核函数的个数，令 和的第i行第j列元素分别为和
4f、令其中，为迁移矩阵，将(5)式改写为：
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