专利摘要

本发明涉及无线信息技术处理领域，其公开了一种基于无线信号的室内火情探测及报警的系统，实现所述系统的步骤主要有:无线接收端接收来自无线发射端的无线电磁信号，评估CSI(channelstateinformation信道状态信息)，并采用数据过滤技术(巴特沃斯滤波器)对数据进行去噪处理；利用异常检测算法(序列异常)来识别信道状态信息变化的异常；采用随机森林算法，选择五种提取特征的方法(例如，标准差，四分位距等)，将室内出现火情的信号信息实现储存，如果异常模式信号特征与实现存储的信号特征相匹配，则判断室内出现火情，继而发出失火警报信号。本发明的有益效果是：主要利用了现有的无线网络及设备，房间内无需额外地安装其他检测或者传感设备，不需要额外的铺设代价，能够实时监控火情，具有极高的普及性。

权利要求

1.一种基于无线网络信号传输的室内探测火情及报警方法，其特征在于：包括如下步骤:

（S1）无线接收端接收来自无线发射端的无线信号，评估信道状态信息CSI，并采用数据过滤技术对数据进行去噪处理；

（S2）利用异常检测算法来识别信道状态信息变化的异常；

（S3）采用随机森林算法，选择提取特征的方法将室内出现火情的信号信息实现储存，如果异常模式信号特征与实现存储的信号特征相匹配，则判断室内出现火情，继而发出失火警报信号。

2.根据权利要求1所述的基于无线网络信号传输的室内探测火情及报警方法，其特征在于:所述无线发射端的数目为一个，所述无线接收端的数据为一个。

3.根据权利要求1所述的基于无线网络信号传输的室内探测火情及报警方法，其特征在于，所述步骤（S1）评估信道状态信息包括:

（S11）采集初始信道状态数据，得到一个链路数×子载波数的矩阵；

（S12）对于每一个空间流，求取在同一个时间点上的30个连续子载波的CSI值作为信道状态信息；

（S13）利用巴特沃斯算法对信道状态信息进行去除白噪声的影响。

4.根据权利要求1所述的基于无线网络信号传输的室内探测火情及报警方法，其特征在于:所述步骤（S2）是利用异常检测算法识别信道状态信息变化的异常是基于局部因子的时间序列异常检测算法；所述步骤（S2）进一步包括:

（S21）对CSI数据进行数据分割得到子序列，并求出各个子序列的局部异常因子；

（S22）当所述局部异常因子大于或等于预设阀值时，则将子序列作为异常模式输出。

5.根据权利要求1所述的基于无线网络信号传输的室内探测火情及报警方法，其特征在于:所述步骤（S3）具体为:

（S31）事先进行实验，得到由于室内失火导致CSI变化的异常模式，提取特征，并储存；

（S32）将步骤（S2）输出的异常模式提取特征后用随机森林算法计算，看是否与之前存储的信息特征匹配；

（S33）判断是否发生火情，若是，发出火情报警信号。

6.一种基于无线网络信号传输的室内探测火情及报警系统，其特征在于，包括:

信道状态信息CSI获取模块，用于无线接收端接受来自无线发射端的无线信号，并评估CSI，并利用数据过滤技术对数据进行去除白噪音处理；

异常探测模块，用于利用异常检测算法(序列异常)来识别信道状态信息变化的异常；

火情判断模块，采用随机森林算法，选择提取特征的方法将室内出现火情的信号信息实现储存，如果异常模式信号特征与实现存储的信号特征相匹配，则判断室内出现火情，继而发出失火警报信号；

警报模块，用于当室内发生火情时，发出火警信号。

7.根据权利要求6所述的基于无线网络信号传输的室内探测火情及报警系统，其特征在于，所述的CSI获取模块包括:

感应单元，用于初始信道状态数据，得到一个链路数×子载波数的矩阵；

数据处理单元，用于对每一个空间流，求取在同一时间点上的30个连续子载波的CSI值作为信道状态信息；

过滤单元，利用巴特沃斯算法对信道状态信息进行去除白噪声的影响。

8.根据权利要求6所述的基于无线网络信号传输的室内探测火情及报警系统，其特征在于:所述异常检测模块基于局部异常因子的时间序列异常检测算法，包括:

LOF计算单元，用于对CSI数据进行数据分割得到子序列，并求出各个子序列的局部异常因子；

异常输出单元，用于当所述局部异常因子大于或者等于预设阀值时，将子序列作为异常模式输出。

9.根据权利要求6所述的基于无线网络信号传输的室内探测火情及报警系统，其特征在于:所述火情判断模块包括:

建立模型单元，用于事先进行实验，得到由于室内失火导致CSI变化的异常模式，特征提取，储存特征值；

火情识别单元，用于将异常输出单元所输出的异常模式特征利用随机森林算法，看是否与实现存储的特征相匹配。

说明书

技术领域

本发明涉及无线信息处理技术，尤其涉及一种基于无线信号的室内火情探测及报警系统及方法。

背景技术

虽然烟花鞭炮已经被明文禁止了，但仍然有些市民会在自己的小区中玩鞭炮烟花，这时候就会造成安全隐患。如果家中人刚好都外出旅游过节了，此时冷不丁飞进来一个火苗，造成的后果那是不堪设想。每年这个举国欢庆的日子，这种悲剧都频频发生。再例如，震惊世界的天津爆炸事件，如果在室内刚有些小火苗时，就能被及时地发现并得到有效地控制，就不会有后来接二连三的爆炸以及人员伤亡了。因此，我们迫切地想寻找一种能方便，有效且不用购买额外设备，能自动探测室内火情并且在发现火情后能及时报警的方法。现在，室内探测火情主要依赖于安装形形色色的探测器，例如吸气探测器，红外火焰探测器，烟雾探测器等，上述探测器都必须事先安装在失火的房间内，但事实上，极少普通家庭会安装上述探测器。因此，会对室内火情的探测造成了障碍。

随着无线通信技术的发展，越来越多的无线设备被应用在人们的生活中。因此，本发明利用无线通信技术来监测室内火情并报警。如今，家家户户基本上都安装了无线局域网，也就是WIFI，利用现有的设备就能探测火情，而无需额外增加成本。

发明内容

为了克服上述所指设备在使用上普及度不够的不足，本发明提供一种低代价，高精度的基于无线信号的室内火情探测及报警的方法及系统。在特定的室内环境中，通过利用现有的无线网络及设备，实现对室内火情的有效检测，并达到及时报警和反馈的功能。

本发明是通过以下技术方案实现的:

一种基于无线网络信号传输的室内探测火情及报警方法，其步骤包括:

S1.无线接收端接收来自无线发射端的无线信号，评估CSI(channelstateinformation信道状态信息)，并采用数据过滤技术(巴特沃斯滤波器)对数据进行去噪处理；

S2.利用异常检测算法(序列异常)来识别信道状态信息变化的异常；

S3.采用随机森林算法，选择五种提取特征的方法(例如，标准差，四分位距等)，将室内出现火情的信号信息实现储存，如果异常模式信号特征与实现存储的信号特征相匹配，则判断室内出现火情，继而发出失火警报信号。

作为本发明的进一步改进：所述无线发射端的数目为一个，所述无线接收端的数据为一个。

作为本发明的进一步改进：所述步骤S1评估信道状态信息包括:

S11.采集初始信道状态数据，得到一个链路数×子载波数的矩阵；

S12.对于每一个空间流，求取在同一个时间点上的30个连续子载波的CSI值作为信道状态信息；

S13.利用巴特沃斯算法对信道状态信息进行去除白噪声的影响。

作为本发明的进一步改进：所述步骤S2利用异常检测算法识别信道状态信息变化的异常是基于局部异常因子的时间序列异常检测算法。

作为本发明的进一步改进：所述步骤S2包括:

S21.对CSI数据进行数据分割得到子序列，并求出各个子序列的局部异常因子；

S22.当所述局部异常因子大于或等于预设阀值时，则将子序列作为异常模式输出；

作为本发明的进一步改进：所述步骤S3包括:

S31.事先进行实验，得到由于室内失火导致CSI(信道状态信息)变化的异常模式，提取特征，储存特征值；

S32.将步骤S22输出的异常模式计算特征值看是否与事前存储信号特征相匹配；

S33.判断是否发生火情，若是，发出火情报警信号。

本发明还提供了基于无线网络信号传输的室内探测火情及报警系统，包括:

1)CSI获取模块，用于无线接收端接受来自无线发射端的无线信号，并评估CSI(信道状态信息)，并利用数据过滤技术(巴特沃斯过滤器)对数据进行去除白噪音处理；

2)异常探测模块，用于利用异常检测算法(序列异常)来识别信道状态信息变化的异常；

3)火情判断模块，采用随机森林算法，选择五种提取特征的方法(例如，标准差，四分位距等)，将室内出现火情的信号信息实现储存，如果异常模式信号特征与实现存储的信号特征相匹配，则判断室内出现火情，继而发出失火警报信号；

4)警报模块，用于当室内发生火情时，发出火警信号。

作为本发明的进一步改进：所述CSI获取模块包括:

1)感应单元，用于初始信道状态数据，得到一个链路数×子载波数的矩阵；

2)数据处理单元，用于对每一个空间流，求取在同一时间点上的30个连续子载波的CSI值作为信道状态信息；

3)过滤单元，利用巴特沃斯算法对信道状态信息进行去除白噪声的影响。

作为本发明的进一步改进：所述异常检测模块基于局部异常因子的时间序列异常检测算法，包括:

1)LOF计算单元，用于对CSI数据进行数据分割得到子序列，并求出各个子序列的局部异常因子；

2)异常输出单元，用于当所述局部异常因子大于或者等于预设阀值时，将子序列作为异常模式输出。

作为本发明的进一步改进：所述火情判断模块包括:

1)建立模型单元，用于事先进行实验，得到由于室内失火导致CSI(信道状态信息)变化的异常模式，提取特征，存储特征值；

2)火情识别单元，将异常输出单元所输出的异常模式计算特征值，利用随机森林的算法，看是否与事先存储的信号特征相匹配。

本发明的有益效果：被检测的环境中并不需要额外安装探测设备或者传感器，可以在任何环境中使用，仅仅利用现有的WIFI路由器，就能进行信号收集处理，我们将CSI信道状态信息与室内失火联系起来，通过判断手机的CSI数据是否有异常，与预先得到的目标动作模式进行匹配，若发生了火情，就及时报警。因此，具有极大的普及性。

附图说明

图1为基于无线网络信号传输的室内探测火情及报警系统发送和接收数据硬件的示意图；

图2为评估CSI状态信息的示意图；

图3为基于无线网络信号传输的室内探测火情及报警方法的一实施例示意图。

具体实施方式

为了便于本领域技术人员的理解，下面结合附图和实施例对本发明作进一步的描述。

一种基于无线网络信号传输的室内探测火情及报警方法，其步骤包括:

S1.无线接收端接收来自无线发射端的无线信号，评估CSI(channelstateinformation信道状态信息)，并采用数据过滤技术(巴特沃斯滤波器)对数据进行去噪处理；

S2.利用异常检测算法(序列异常)来识别信道状态信息变化的异常；

S3.采用随机森林算法，选择五种提取特征的方法(例如，标准差，四分位距等)，将室内出现火情的信号信息实现储存，如果异常模式信号特征与实现存储的信号特征相匹配，则判断室内出现火情，继而发出失火警报信号。

在实际应用中，所述无线接收端为无线网卡，所述无线发射器为无线路由器，该方法基于室内环境下的无线电传播机制，建立无线信号和失火之间的关系，只需要使用家庭现有的无线网络设备，即能够通过失火这一环境的变化而造成的无线信号的改变进行分析，判断出室内是否发生失火并进行报警。在本发明中，所说无线发射端的数目为一个，所述无线接收端的数目为一个，系统中分别由多根天线来发送和接收无线信号；系统所使用的无线网卡可以接收信道状态信息。如附图1所述，被检测环境中存在一对无线发射端和无线接收端，接收端接收来自发射器的CSI(ChannelStateInformation的缩写，即信道状态信息，在无线通信领域，CSI就是通信链路的信道属性，描述了信号在每条传输路径中的衰减因子)。在被检测的环境中，房间内无需安装额外的设备，就用现成的WIFI路由器就可以了。系统将利用无线接收端所接收的CSI来对室内的环境进行检测，从而对室内是否有失火现象进行判断。

为了建立无线信号和室内火情之间的联系，本发明采用无线网络的信道状态信息CSI作为指示物。CSI能够描述出在时间延迟，振幅衰减和相位转移的共同影响下，一个信号的传播途径。基于室内环境下的无线传播模型，本发明建立了CSI和室内火情之间的联系。在一个特定的室内环境中，CSI数据的传播就是一条主要路径和多条散射路径(例如天花板，地面，房间摆设)，当所有东西都静止时，房内失火这一动作的变化就会使得接收端收集到的数据发生变化。CSI是利用正交频分载波复用(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplex,OFDM)来传输数据的，到了接收端再分解为30个子载波，通过对链路数×子载波组数据进行分析，就会对室内情况进行比较准确的判断。

具体地，所述步骤S1中，评估CSI状态信息包括:

S1.无线接收端接收来自无线发射端的无线信号，评估CSI(channelstateinformation信道状态信息)，并采用数据过滤技术(巴特沃斯滤波器)对数据进行去噪处理；

S2.利用异常检测算法(序列异常)来识别信道状态信息变化的异常；

S3.采用随机森林算法，选择五种提取特征的方法(例如，标准差，四分位距等)，将室内出现火情的信号信息实现储存，如果异常模式信号特征与实现存储的信号特征相匹配，则判断室内出现火情，继而发出失火警报信号。

当本发明的系统开始工作时，无线发射端(AP)发射无线信号，装有无线网卡的电脑作为无线接收端会收集CSI数据作为初始信道状态信息。实验中，我们是采用AP有三根天线，电脑端有一根天线，从而形成了三条信号链路，每个链路会有30个子载波，因此我们可以得到一个1×3×30的矩阵。为了消除白噪音的影响，我们采用巴特沃斯算法对信号进行去噪处理。

所述步骤S2是利用异常检测算法识别信道状态信息变化的异常是基于局部因子的时间序列异常检测算法。步骤S2包括:

S21.对CSI数据进行数据分割得到子序列，并求出各个子序列的局部异常因子；

S22.当所述局部异常因子大于或等于预设阀值时，则将子序列作为异常模式输出；

使用LOF一个点的局部密度就会与它的邻居进行比较。如果前者明显低于后者(有一个大于1的LOF值)，该点则位于一个稀疏区域，对它的邻居而言，这就表明，该点是一个异常值，得到异常模式。用上述方法，我们会将由于室内失火这一环境因素导致的信道状态信息变化的到的异常模式计算的特征值在随机森林算法中作为目标特征。

在完成异常检测模块以后，由于各种原因(例如：人体活动)造成信道影响都会输出相对应的的异常模式，这些异常模式都会分别计算特征值，并在随机森林算法中与事先存储的信号特征进行对比，如果相吻合，则判定为失火，就进行报警。

进一步地，所述步骤S3包括:

S31.事先进行实验，得到由于室内失火导致CSI(信道状态信息)变化的异常模式，提取特征，存储特征值；

S32.将步骤S22输出的异常模式计算特征值，利用随机森林算法看是否与事先存储的信号特征匹配；

S33.判断是否发生火情，若是，发出火情报警信号。

具体地，如附图2所示，系统主要分为数据处理，异常检测以及动作分类。

具体地，如附图3所示，实现室内探测火情及报警的流程。

1)无线发射端(AP)发送无线信号，无线接收端(带无线网卡的电脑)接收无线信号，采集CSI(信道状态信息)数据；

2)取每一条信号链路的30个子载波的值作为该时刻的信道状态信息；

3)用巴特沃斯算法对收集的信号做去噪处理；

4)利用异常检测算法计算异常因子；

5)输出异常模式，并提取特征；

6)利用随机森林进行分类；

7)若为目标动作类(室内失火所导致的信道状态信息的异常模式)则发出报警信号；

8)若否，则继续收集信号，不做任何处理。

本发明是一种基于无线网络信号传输的室内探测火情及报警系统，其中包含的模块包括:

CSI获取模块，用于接收无线信号，并评估CSI信道状态信息；

异常检测模块，用于识别信道状态信息的异常变化；

火情判断模块，用于判断异常模式的特征是否与事先存储的信息特征相吻合(随机森林)，进而判断房间内是否有火情；

报警模块，用于在室内有火情发生时发出报警信号。

进一步地，所述CSI获取模块包括:

感应单元，用于初始信道状态数据，得到一个链路数×子载波数的矩阵；

数据处理单元，用于对每一个空间流，求取在同一时间点上的30个连续子载波的CSI信道状态信息；

过滤单元，利用巴特沃斯算法对信道状态信息进行去除白噪声的影响。

进一步地，所述异常检测模块基于局部异常因子的时间序列异常检测算法，包括:

LOF计算单元，用于对CSI数据进行数据分割得到子序列，并求出各个子序列的局部异常因子；

异常输出单元，用于当所述局部异常因子大于或者等于预设阀值时，将子序列作为异常模式输出。

进一步地，所述火情判断模块包括:

建立模型单元，建立模型单元，用于事先进行实验，得到由于室内失火导致CSI(信道状态信息)变化的异常模式，提取特征，存储特征值；

火情识别单元，将异常输出单元所输出的异常模式计算特征值，利用随机森林的算法，看是否与事先存储的信号特征相匹配。

最后利用报警模块在火情发生的情况下，发出警报(例如，给房主发短信等)。

以上内容是结合具体实现方式对本发明做的进一步阐述，不应认定本发明的具体实现只局限于以上说明。对于本技术领域的技术人员而言，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，均应视为有本发明所提交的权利要求确定的保护范围之内。

基于无线网络信号传输的室内探测火情及报警方法及系统专利购买费用说明

Q：办理专利转让的流程及所需资料

A：专利权人变更需要办理著录项目变更手续，有代理机构的，变更手续应当由代理机构办理。

1：专利变更应当使用专利局统一制作的“著录项目变更申报书”提出。

2：按规定缴纳著录项目变更手续费。

3：同时提交相关证明文件原件。

4：专利权转移的，变更后的专利权人委托新专利代理机构的，应当提交变更后的全体专利申请人签字或者盖章的委托书。

Q:专利著录项目变更费用如何缴交

A：（1）直接到国家知识产权局受理大厅收费窗口缴纳,（2）通过代办处缴纳，（3）通过邮局或者银行汇款,更多缴纳方式

Q：专利转让变更，多久能出结果

A：著录项目变更请求书递交后，一般1-2个月左右就会收到通知，国家知识产权局会下达《转让手续合格通知书》。