智能家居防盗：操作WiFi信号监测室内新闻变革

跟着社会经济的快速成长，人们对家居情形的安详性、舒服度要求不绝进步，智能家居体系应运而生。传统的家居防盗要领，如防盗门和防盗网已经不能满意人们的需求。同时，跟着职员无序活动一日千里，社会不安宁身分随之增进，刑事案件出格是入室偷盗高发，因此智能化的防盗体系已成为研究热门。

今朝，较量成熟的智能家居防盗监测要领首要有两大类：一类是基于传感器的要领，具有安装不利便的弱点;另一类是基于视频图像的要领，涉及人们隐私且无法办理遮挡的题目。同时，以上两种要领都必要为每个被监测的门窗配备响应的装备，本钱和事变量都相等大。

信息技能的高速成长对人们的糊口方法发生了深刻影响，与蓝牙技能一样，同属于短间隔无线技能的WiFi(WirelessFidelity)已获得广泛应用，并给人们的事变糊口带来了极大便利，如上班族们在麦当劳、肯德基、星巴克中赏识网页、消息事变者们在集会会议现场发回稿件、平凡人在家中为所欲为地用手机或条记本电脑无线上网，WiFi早已无处不在。

基于当前WiFi遍及率高，低本钱、不受墙体家具遮挡影响、不涉及人们隐私等利益，福州大学物理与信息工程学院学者郭阿英、许志猛、余朝阳提出了一种基于WiFi信道状态信息(channel state information，CSI)的智能家居防盗监测要领，通过收罗WiFi信号的信道状态信息，操作卡尔曼滤波实现数据的去噪，回收K最相近算法举办分类，最终实现静态、开门、开窗3种室底细况的监测，到达智能家居防盗监测的目标。

CSI的网络由两台配备有无线网卡的计较机实现，由天线举办数据的发射和吸取，如体系框图(图1所示)所示。室底细况的改变会引起信号CSI的改变，由吸取端获取到CSI。WiFi信号的CSI数据带有许多噪声，为了进步情形监测的精确率，该团队通过卡尔曼滤波去噪(一种去除噪声还原真实数据的数据处理赏罚技能)，基于信号的幅度举办特性矩阵提取，再将特性矩阵输入至KNN(K-nearest neighbor)分类器，实现家居防盗监测。

图1 体系框架图

（编辑：河北网）

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