紀科杰，盧明安，李章財，張鑫豪，樓亮亮

（1.臺州學院 a.航空工程學院；b.電子與信息工程學院，浙江 臺州 318000；2.浙江杰克智能縫制科技有限公司，浙江 臺州 318000）

0 引言

近年來，隨著人們生活水平的不斷提高，人們對智能家庭安防系統(tǒng)的需求越來越大，安防市場規(guī)模不斷擴大［1］。現(xiàn)階段市面上常用的安防設(shè)備主要有三種：攝像頭、雷達與熱釋電技術(shù)［2］。攝像頭能提供較為豐富的圖像信息，但涉及客戶個人隱私，存在客戶權(quán)益缺乏保護等問題［3-4］；雷達能夠提供精確的定位信息，但存在易受到氣象等自然因素干擾的問題［5］；熱釋電擁有成本低的優(yōu)點，但存在易受熱源干擾的問題［6］。為了解決現(xiàn)階段市面上視頻攝像頭安防設(shè)備存在的客戶個人隱私泄露、雷達靜態(tài)目標識別精準度差以及熱釋電技術(shù)易受到熱源干擾等問題，本文引入一種新型智能家庭安防系統(tǒng)檢測技術(shù)，即無感感知技術(shù)。該技術(shù)通過檢測空間內(nèi)Wi-Fi信號強度變化與動態(tài)目標活動規(guī)律的相關(guān)性，實現(xiàn)入侵行為的檢測。而無線電磁波信號的穿墻屬性也克服了攝像頭、雷達及熱釋電等技術(shù)在穿墻檢測方面的技術(shù)瓶頸，為入侵行為檢測死角所帶來的檢測精準度下降問題提供了新的解決思路［7］。

隨著Wi-Fi等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，2020年我國Wi-Fi家庭滲透率已經(jīng)達到90%［8］。總體而言，Wi-Fi技術(shù)具有許多優(yōu)點，如無需布線、覆蓋范圍廣、反應速度快、安全性能好。近年來，基于Wi-Fi信號強度信息的無感感知技術(shù)得到了迅速發(fā)展，在家庭安防系統(tǒng)體系中也得到了廣泛應用。這項技術(shù)不僅可以解決傳統(tǒng)防盜報警系統(tǒng)檢測技術(shù)的弊端，還具有識別與定位等功能。因此，本文利用Wi-Fi信號背后所隱含的能量強度特征來構(gòu)建智能家庭安防系統(tǒng)，以解決傳統(tǒng)家庭防盜報警技術(shù)中缺乏識別功能、易受熱源影響等缺點，提升家庭安防報警系統(tǒng)的精準性與實時可達性。

1 系統(tǒng)介紹

本文提出的智能家庭安防系統(tǒng)主要包括ESP32模塊、GPRS模塊與蜂鳴器模塊。其中ESP32模塊抽取空間Wi-Fi信號強度（RSSI，Received Signal Strength Indication）屬性，構(gòu)建入侵行為檢測識別體系，實現(xiàn)入侵行為精準識別，繼而通過GPRS模塊與蜂鳴器模塊打造遠程與本地化報警等模塊。系統(tǒng)具體架構(gòu)如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)整體框架圖

從圖1可以看出，Wi-Fi SoC芯片ESP32將實時接收來自家用路由器和手機等設(shè)備廣播Wi-Fi數(shù)據(jù)幀，提取隱藏在該數(shù)據(jù)幀中MAC信息，并抽取隱含在Wi-Fi信號背后的RSSI信號強度數(shù)據(jù)。當檢測到Wi-Fi信號強度發(fā)生變化時，則通過識別無線信號中是否包含主人手機Wi-Fi模塊的MAC地址信息，實現(xiàn)陌生人與主人分離；當檢測到陌生人入侵時，即當前時間窗口內(nèi)沒有檢測到主人手機存在時，ESP32模塊將傳輸預警信息給報警模塊，并打開蜂鳴器發(fā)出警報聲，對入侵者予以警告，同時利用GPRS模塊向用戶撥打電話進行提醒。因此，在外的主人將通過手機獲取入侵發(fā)生的時間地點信息，進而可以最大程度減少用戶的損失。此外，由于Wi-Fi電磁波信號具有穿墻傳播能力，本文提出的智能家庭安防系統(tǒng)也具備穿墻感知、定位、遠程報警等功能。

綜上可知，實現(xiàn)入侵檢測的關(guān)鍵在于信號強度的抽取與MAC信息的篩選，而現(xiàn)有的Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)都遵從IEEE 802.11協(xié)議規(guī)范標準。IEEE 802系列標準是IEEE 802 LAN/MAN標準委員會制定的局域網(wǎng)、城域網(wǎng)技術(shù)標準，又稱為LMSC（LAN/MAN Standards Committee）。其中802.11規(guī)范標準對無線局域網(wǎng)物理層和MAC層進行了定義，并給出物理層和數(shù)據(jù)鏈路層的參考模型，確保Wi-Fi設(shè)備間的高效互操作性［9］。為了維護無線網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性，現(xiàn)有的Wi-Fi芯片都在物理層內(nèi)置信號強度測量引擎，為無線網(wǎng)絡(luò)信道沖突機制的建構(gòu)提供了有力支撐，更為本文入侵行為識別算法的實現(xiàn)提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)［10］。同時，IEEE 802.11規(guī)范標準也對MAC地址信息作了唯一性要求，為主人與陌生人身份的識別提供了現(xiàn)實基礎(chǔ)［11］。

1.1 檢測原理

為確保用戶體驗度，家用Wi-Fi路由器會定期廣播Beacon信號，確保手機等Wi-Fi設(shè)備快速鏈接，Beacon廣播的周期默認為100 ms。而作為現(xiàn)階段的生活必需品手機，可以時刻伴隨著主人出現(xiàn)在任何區(qū)域，它也將定期廣播Beacon Probe數(shù)據(jù)幀，以此實現(xiàn)Wi-Fi通信鏈路的快速建立。根據(jù)電磁波理論，無線傳播空間內(nèi)出現(xiàn)的人或其他動態(tài)事物，必然對電磁波的傳播路徑造成干擾，進而導致電磁波發(fā)生反射、折射和衍射等現(xiàn)象，而電磁波能量強度是表征上述現(xiàn)象的有力證據(jù)之一。

根據(jù)IEEE 802.11規(guī)范標準可知，Wi-Fi數(shù)據(jù)包的數(shù)據(jù)幀頭可分為數(shù)據(jù)幀控制域（Frame Control）、持續(xù)時間和標識（Duration/ID）、地址域（Address）、序列控制域（Sequence Control），共計 30 Byte，如圖 2所示。從圖2可以看出，在IEEE 802.11規(guī)范標準MAC層數(shù)據(jù)定義中，任意Wi-Fi設(shè)備必須都具有唯一的MAC地址。因此，利用主人手機內(nèi)在Wi-Fi模塊MAC地址的唯一性，為主人與陌生人的識別提供了先決條件。此外，若有人在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)活動時，必然影響Wi-Fi信號強度，經(jīng)由ESP32采集處置后，通過比對MAC地址在數(shù)據(jù)庫中的存儲關(guān)系，實現(xiàn)入侵行為的精準識別。而且通過對周邊不用區(qū)位部署的家用路由器信號的抽取，也可實現(xiàn)入侵行為發(fā)生的粗略位置信息。

圖2 Wi-Fi數(shù)據(jù)包的幀頭定義

1.2 入侵檢測

系統(tǒng)上電以后，ESP32模塊持續(xù)接收空間內(nèi)的Wi-Fi信號。若空間內(nèi)無人入侵，空間內(nèi)Wi-Fi信號的強度將保持基本恒定，那么ESP32模塊所抽取到的隱含在Wi-Fi信號背后的RSSI數(shù)據(jù)也將呈現(xiàn)出穩(wěn)態(tài)性質(zhì)，該狀態(tài)下所抽取的信號也可作為基準數(shù)據(jù)。由于該狀態(tài)下抽取到的RSSI值的變化量必然小于預設(shè)的RSSI閾值，所以不啟動報警模塊。然而，當檢測區(qū)域內(nèi)有人存在時，由于人員在無線環(huán)境中活動，將會對Wi-Fi信號造成衍射和反射等現(xiàn)象，以至于電磁波信號能量被人體反射和吸收，進而導致接收該信號的ESP32模塊所量測的Wi-Fi信號強度發(fā)生改變，即ESP32模塊量測所得的RSSI數(shù)據(jù)將隨著人員活動現(xiàn)場的變化發(fā)生一定程度的跳變。因此，本文將RSSI數(shù)據(jù)變化量與提前設(shè)置好的RSSI閾值進行比較分析，若信號接收模塊檢測到的RSSI值大于預設(shè)RSSI閾值，信號處理模塊將會啟動報警模塊進行報警，否則將不啟動報警進程。

1.3 身份判斷

為了保障用戶體驗度，手機也將在每個信道上定期廣播Beacon Request數(shù)據(jù)幀。當Wi-Fi路由器接收來自手機Beacon Request數(shù)據(jù)幀時，在匹配賬號密碼信息的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)的快速建立。因此，當戶主回家時，其手機必然會自動連接至家庭路由器且作為家庭路由器的信道，定期廣播心跳數(shù)據(jù)來確保網(wǎng)絡(luò)的連接性［12］?；谏鲜鎏匦?，ESP32也將接收到來自主人手機內(nèi)置Wi-Fi模塊發(fā)送的無線信號，該信號隱含有戶主手機的MAC地址與RSSI等相關(guān)數(shù)據(jù)。由此可見，在識別到RSSI擾動特性的基礎(chǔ)上，基于手機Wi-Fi模塊MAC地址的唯一性，能夠?qū)崿F(xiàn)戶主身份的有效識別。而諸如基于熱釋電與雷達等的傳統(tǒng)家庭安防系統(tǒng)，則因為無法解決主人與陌生人的識別問題，存在需要戶主人工關(guān)閉系統(tǒng)才能破解虛警的技術(shù)瓶頸。本文提出的方案，通過識別主人手機Wi-Fi模塊所攜帶唯一性MAC地址信號，實現(xiàn)了主人與陌生人入侵行為的精準分離。

1.4 報警模塊

為確保入侵行為的及時可達性，系統(tǒng)將利用GPRS模塊和蜂鳴器報警模塊，構(gòu)建遠程化與本地化相結(jié)合的報警模式。當檢測到有陌生人入侵時，利用ESP32串口向GPRS模塊發(fā)送報警指令，使其向戶主撥打電話并發(fā)送含有入侵地址的短信，并通過ESP32的GPIO輸出高電平，觸發(fā)蜂鳴器報警模塊進行報警。與此同時，遠在外地的主人也通過GPRS網(wǎng)絡(luò)、遠程控制報警系統(tǒng)的啟動與關(guān)閉，為客人的到訪誤觸發(fā)提供了有效的保障措施。本地化與遠程化相結(jié)合的報警模式，提高了本文所建構(gòu)的安防系統(tǒng)的實用性，為同行業(yè)研究人員提供了設(shè)計參考模板。

2 研究結(jié)果與分析

2.1 實現(xiàn)流程

系統(tǒng)實現(xiàn)流程如圖3所示。從圖3可以看出，系統(tǒng)上電之后，ESP32開始對周邊的Wi-Fi信號進行接收，并對其RSSI值進行測量與分析。若RSSI值沒有跳變，該系統(tǒng)不做出任何反應；若RSSI值發(fā)生跳變，將進行入侵行為識別，如果沒有發(fā)現(xiàn)異常情況，繼續(xù)接收Wi-Fi信號并抽取RSSI與MAC數(shù)據(jù)；若RSSI出現(xiàn)波動現(xiàn)象，且在沒有發(fā)現(xiàn)戶主手機Wi-Fi MAC信息的基礎(chǔ)上，啟動入侵行為報警。

圖3 系統(tǒng)流程圖

2.2 實驗結(jié)果

為了驗證設(shè)計的合理性與可實踐性，本文基于ESP32模塊、GPRS模塊以及蜂鳴器等，打造了實驗原型機，其中ESP32模塊為TTGO-T8-V17，GPRS模塊為SIM800C。ESP32與GPRS模塊將通過UART進行連接，而蜂鳴器則受控于ESP32的IO口，以此實現(xiàn)報警信號的快速本地化響應與遠程實時傳輸。實驗原型機實物如圖4所示。

圖4 系統(tǒng)實物圖

實驗采用簡單的二室一廳戶型作為試驗場地，假設(shè)兩個相鄰房間分別為A與B，一間大廳為C，若將系統(tǒng)單獨放在大廳C靠近A房間并固定，則家用路由器放置在以系統(tǒng)為中心的任意3米距離位置處。系統(tǒng)上電后，ESP32開始實時檢測源于家用路由器和其他設(shè)備的Wi-Fi信號，若無人在該區(qū)域內(nèi)活動，則采集到RSSI一直保持相對穩(wěn)定狀態(tài)，但不低于提前設(shè)置好的RSSI閾值；若有人在該區(qū)域內(nèi)活動，因為反射衍射等現(xiàn)象存在，導致RSSI值變化量大于預設(shè)閾值。

為得到相關(guān)閾值，進一步對實驗測量所得的RSSI數(shù)據(jù)進行處理分析，通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法得出相關(guān)的判決閾值。此外，為降低模擬實驗數(shù)據(jù)的誤差，計算中利用三次平滑濾波算法對原始數(shù)據(jù)進行濾波，具體實驗結(jié)果如圖5所示。從圖5可以看出，當有人入侵時，RSSI值會衰減到-65 dBm以下。通過對比入侵狀態(tài)下的RSSI數(shù)據(jù)與閾值之間相關(guān)性可以看出，如果當前時刻的RSSI數(shù)據(jù)低于閾值，且在當前時刻未檢測到主人手機內(nèi)置Wi-Fi模塊MAC地址的情況下，可激活系統(tǒng)報警模塊，即打開蜂鳴器，且通過短信與電話的形式通知主人。同時，實驗過程中也對入侵精準度進行了測試，實驗結(jié)果如表1所示。

圖5 人體作用下RSSI值變化規(guī)律

表1 入侵檢測精準度測試結(jié)果

從表1可以看出，本文提出的安防系統(tǒng)能夠?qū)θ肭中袨檫M行較為精準的識別，準確率可達95%以上。然而，本文提出的閾值僅在針對特定人員入侵行為識別的基礎(chǔ)上訓練所得，因此存在樣本不足等問題，進而導致有些入侵行為的識別精準度較低，如兩次入侵行為間隔時間較短（小于5 s），在實際測試中僅被認為一次。

3 結(jié)語

文中開發(fā)的家庭安防系統(tǒng)利用Wi-Fi信號所隱含的RSSI數(shù)據(jù)與MAC地址信息，構(gòu)建入侵行為檢測以及主人識別系統(tǒng)，并通過分析實驗所得RSSI數(shù)據(jù)特征獲取RSSI閾值，為入侵行為識別算法提供了判決依據(jù)。該系統(tǒng)無隱私泄露問題且不易受熱源干擾，具有較高的精準度與實用性。但由于現(xiàn)階段系統(tǒng)只能設(shè)置固定閾值實現(xiàn)入侵檢測，因此在時變環(huán)境下存在檢測精準度不高等問題，今后將升級改進信號處理方面的相關(guān)算法，進一步提升系統(tǒng)檢測精準度。