融合長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和支持向量機的Wi-Fi室內(nèi)入侵檢測
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:wwei
文檔大小:4799 K
標簽: 室內(nèi)入侵 長短期記憶網(wǎng)絡(luò) 支持向量機
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文檔介紹:基于Wi-Fi感知的室內(nèi)入侵檢測系統(tǒng)是一種無需在移動實體上附加任何設(shè)備即可檢測移動實體的系統(tǒng)。針對目前檢測方法忽略復(fù)雜的幅度變化和相位變化引起的潛在影響,提出了融合長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和支持向量機的室內(nèi)入侵檢測新方法LSID(Long Short-Term Memory and Support Vector Machine Intrusion Detection)。LSID方法采用一種新的特征值建模方式,利用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)可以學習到時序特征并且能捕捉時序信號長期的依賴關(guān)系,將信道狀態(tài)信息真實值與長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值之差作為特征值,能更準確地捕捉入侵者對信號狀態(tài)信息的影響。該檢測方法在學校實驗室環(huán)境下經(jīng)過多次實驗驗證,最終檢測準確率達到99.21%,通過多組實驗比對,結(jié)果顯示LSID方法具有有效性和可行性,相比于其他入侵檢測方法準確率明顯提升。
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