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TW201813327A - 基於ｓｉｎｒ比值的入侵檢測系統及方法 - Google Patents

基於ｓｉｎｒ比值的入侵檢測系統及方法 Download PDF

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TW201813327A
TW201813327A TW105129753A TW105129753A TW201813327A TW 201813327 A TW201813327 A TW 201813327A TW 105129753 A TW105129753 A TW 105129753A TW 105129753 A TW105129753 A TW 105129753A TW 201813327 A TW201813327 A TW 201813327A
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Abstract

一種入侵檢測系統，包含有一第一天線、一第二天線、以及一連接至該第二天線的運算器。該第一天線用以於一封閉空間中同時發送一或複數個彼此間具有不同頻率以涵蓋該封閉空間的波束。該第二天線用以接收上述的一或複數個波束的訊號，以擷取該波束的訊號參數。該運算器係連接至該第二天線並常時偵測該訊號參數依據該訊號參數獲得SINR比值，並將該SINR比值與預設的閾值範圍進行比對，於偵測到該SINR比值超出該預設定的閾值範圍時判定為有異物入侵。

Description

基於SINR比值的入侵檢測系統及方法
本發明係有關於一種入侵檢測系統及方法，尤指一種基於SINR比值的入侵檢測系統及方法。
常見的入侵偵知手段包含有影像檢測手段、物理檢測手段、以及感測器檢測手段。影像檢測手段例如監視器、紅外線監視器等，透過影像擷取的方式配合軟體演算，偵測是否有人員入侵；物理檢測手段例如壓力感測器，啟動時偵測範圍內是否有對應的壓力感測器被觸發，藉由壓力感測器偵測範圍內的物理接觸以判斷是否有人員入侵；感測器檢測手段例如光學感測器、紅外線感測器、雷射感測器等，透過一組對應的光學發射器及光學感應器，偵測光學發射器所送出的光束是否產生干涉，判斷是否有人員入侵。
其中，目前普遍使用且較常見的為影像檢測手段，主要由於影像檢測手段的方式具有檢測範圍廣、便於人員辨識、方便留下紀錄等優勢，在新一代的技術中，可透過擷取影像中的動態圖形，藉由影像中的變化量或是型態判斷是否有人員經過，主動進行偵測。惟，影像檢測手段雖然有上面所提的種種功效， 但仍然有許多問題必須克服，例如影像檢測容易產生死角，如果在監視器所即的攝影範圍外移動、或是進一步於攝影範圍外破壞監視器，將增加被有心者經由影像死角入侵的風險，導致監視器形同虛設。另外一個主要的缺點在於監視器的設置成本過高，於一般住家設置監視器時，少說設置兩三個監視器用以監控門廊、走道，若為大樓或是大型廠房時，多至數十個甚至數百個攝影機的配置也並非少見，過高的建置成本，將增加監視器配置的困難度。
物理感測手段及光學感測手段則受限於使用的範圍及成本的考量，一般通常設置於需特別保護的區域，且實務上經常能看到許多破解的方式，例如非物理方式入侵、修改光學路徑等方式，仍有許多被破解的可能性。因此，如何提供更好的方案，能夠提高檢測的效率、並且降低被破解的風險性，係為同業人士亟欲思考的問題。
本發明的主要目的，在於解決習知的入侵檢測技術效率不彰、容易被破解、及建佈成本過高的問題。
為解決上述問題，本發明係提供一種基於SINR比值的入侵檢測系統，包含有一第一天線、一第二天線、以及一連接至該第二天線的運算器。該第一天線用以於一封閉空間中同時發送一或複數個彼此間不同頻率以涵蓋該封閉空間的波束。該第二天線用以接收上述的一或複數個波束的訊號，以擷取該波束的訊 號參數。該運算器係連接至該第二天線並常時偵測該訊號參數依據該訊號參數獲得SINR比值，並將該SINR比值與預設的閾值範圍進行比對，於偵測到該SINR比值落入該預設的閾值範圍時判定為有異物入侵。
進一步地，該SINR比值係依據下列公式取得： 。其中，P為該第二天線接收到的該波束的功率，I為 該第二天線接收到的干擾功率，N為該第二天線接收到的噪聲雜訊。
進一步地，該運算器係設定複數個閾值範圍，依據該SINR比值所落入的閾值範圍判定入侵的該異物的大小。
進一步地，該運算器判定有該異物入侵時，係產生一警示訊號，並將該警示訊號傳送至管制中心。
進一步地，該第一天線係同時送出具有不同頻率的波束，透過該不同頻率的波束以涵蓋該封閉空間內的所有暗區分布。
進一步地，係配置有複數個該第一天線，每一該第一天線係分別同時送出具有不同頻率的波束，透過該不同頻率的波束以涵蓋該封閉空間內的所有暗區分布。
本發明的另一目的，在於提供一種基於SINR比值的入侵檢測系統，包含有一收發天線、以及一連接至該收發天線的運算器。該收發天線係用以於一封閉空間中同時發送一或複數個彼此間不同頻率以涵蓋該封閉空間的波束，並接收由該封閉空間 中返回的該一或複數個波束的訊號，以擷取該波束的訊號參數。該運算器係連接至該收發天線並常時偵測該訊號參數依據該訊號參數獲得SINR比值，並將該SINR比值與預設的閾值範圍進行比對，於偵測到該SINR比值落入該預設的閾值範圍時判定為有異物入侵。
進一步地，該SINR比值係依據下列公式取得： 。其中，P為該收發天線接收到的該波束的功率，I為 該收發天線接收到的干擾功率，N為該收發天線接收到的噪聲雜訊。
進一步地，該運算器係設定複數個閾值範圍，依據該SINR比值所落入的閾值範圍判定入侵的該異物的大小。
進一步地，該運算器判定有該異物入侵時，係產生一警示訊號，並將該警示訊號傳送至管制中心。
本發明的另一目的在於提供一種基於SINR比值的入侵檢測方法，包含有：於一封閉空間中同時發送一或複數個彼此間具有不同頻率以涵蓋該封閉空間的波束；經由接收上述的一或複數個波束的訊號，以擷取該波束的訊號參數；常時偵測該訊號參數依據該訊號參數獲得SINR比值；將該SINR比值與預設的閾值範圍進行比對，於偵測到該SINR比值落入該預設定的閾值範圍時判定為有異物入侵。
進一步地，該SINR比值係依據下列公式取得： 。其中，P為接收到的該波束的功率，I為接收到的干 擾功率，N為接收到的噪聲雜訊。
進一步地，將該SINR比值與預設定的複數個閾值範圍進行比對，依據該SINR比值所落入的閾值範圍判定入侵的該異物的大小。
進一步地，於判定有該異物入侵時產生一警示訊號，並將該警示訊號傳送至管制中心。
本發明係比起習知技術具有以下的優勢功效：
1.本發明比起習知技術所使用的入侵檢測技術建置的成本更低，且作用的範圍亦較廣，可有效的監控場域範圍內是否有人員或物體移動的情況。
2.本發明可避免在空間中形成暗區分布，相較於習知的技術作用的範圍更廣，可有效監控封閉空間中每一區域的訊號變化量，避免可能形成於該封閉空間中不被偵測到的死角。
100‧‧‧入侵檢測系統
10‧‧‧第一天線
11‧‧‧天線
12‧‧‧訊號處理器
20‧‧‧第二天線
21‧‧‧天線
22‧‧‧訊號處理器
30‧‧‧運算器
40‧‧‧收發天線
41‧‧‧天線
42‧‧‧訊號處理器
50‧‧‧運算器
SP‧‧‧封閉空間
步驟S01至步驟S06
步驟S21至步驟S23
圖1，係本發明第一實施態樣的方塊示意圖。
圖2，係本發明第二實施態樣的方塊示意圖。
圖3，係本發明第三實施態樣的方塊示意圖。
圖4，係本發明第四實施態樣的方塊示意圖。
圖5，係本發明一較佳實施態樣的流程示意圖(一)。
圖6，係本發明一較佳實施態樣的流程示意圖(二)。
有關本發明之詳細說明及技術內容，現就配合圖式 說明如下。
本發明中所述的入侵檢測系統100係可配置於住家、廠房、辦公室或其他類似的室內封閉空間，於本發明中不予以限制。所述的入侵檢測系統100係透過將電磁場分布於空間中，經由天線所接受到的功率、干擾、雜訊的SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio)比值，偵測空間中是否有人移動。本發明係可連結於服務器或保全中心，經由服務器或保全中心監控人員進出。
請參閱「圖1」，係本發明入侵檢測系統的方塊示意圖，如圖所示： 以下係舉一較佳實施態樣進行說明。所述的入侵檢測系統100主要包含有一第一天線10、一第二天線20、以及一連接至該第二天線20的運算器30。
所述的第一天線10用以於一封閉空間中同時發送一或複數個彼此間不同頻率以涵蓋該封閉空間SP的波束。所述的第一天線10係包含有天線11、以及連結於該天線11的訊號處理器12。該訊號處理器12係給定該天線11特定的頻率的訊號後，供該天線11同時送出一或複數個具有不同頻率的波束，每一個頻率相當於分別佔用一個通道，由於每一個通道並不相同，在空間中形成的暗區分布亦不相同，藉由上述的方式減少空間中暗區分布的問題。
所述的第二天線20用以接收上述的一或複數個波束 的訊號，以擷取該波束的訊號參數。具體而言，該第二天線20係連結至運算器30，將所接收到的訊號參數傳送至該運算器30進行分析處理。該第二天線20係包含有天線21、以及連結於該天線21的訊號處理器22。所述的訊號處理器22係可以與該運算器30共構，於本發明中不予以限制。該天線21係經由該封閉空間SP內接收該一或複數個通道的訊號參數，並將該訊號參數傳送至該運算器30。
所述的運算器30係連接至該第二天線20並常時偵測該訊號參數依據該訊號參數獲得SINR比值，並將該SINR比值與預設的閾值範圍進行比對，於偵測到該SINR比值落入該預設的閾值範圍時判定為有異物入侵。
該運算器30例如為中央處理單元(Central Processing Unit,CPU)或是其他可程式化的微處理器(microprocessor)等。該運算器30較佳可搭配儲存單元使用，用以載入儲存單元內的程式並執行。該儲存單元例如是任意型式的固定式或可移動式隨機存取記憶體(Random Access Memory，RAM)、唯讀記憶體(Read-Only Memory，ROM)、快閃記憶體(Flash memory)、硬碟或其他類似裝置或這些裝置的組合。
具體而言，該運算器30係直接經由該第二天線20偵測空間中的場域，取得包含波束功率、干擾功率、噪聲雜訊等訊號參數，透過該等訊號參數取得SINR比值。有關於SINR比值為何，後面將有詳細的說明。於另一較佳實施態樣中，可分別針 對複數個不同通道的波束分別處理，先透過訊號處理模組將每一通道的訊號分離，以分別取得每一通道的訊號參數，並藉由該訊號參數計算每一通道的SINR比值，先透過將場域中複數個不同通道的訊號分別處理後，分別監控不同通道的SINR比值。於另一較佳實施中，請參閱「圖2」，可配置有複數個該第一天線10，每一該第一天線10係分別同時送出具有不同頻率的波束，透過該不同頻率的波束以涵蓋該封閉空間SP內的所有暗區分布。又另一較佳實施態樣，請參閱「圖3」，第一天線10及該第二天線20可透過頻分雙工(Frequency Division Duplexing,FDD)，將第一天線10及第二天線20均作為接收端及發送端，藉由雙向檢測進一步增加入侵檢測系統100的可靠度。
所述的SINR比值係依據下列公式取得： 其中，P為該第二天線20接收到的該波束的功率，I為該第二天線20接收到的干擾功率，N為該第二天線20接收到的噪聲雜訊。其中，P或I的其中一數值亦可以由第一天線10所獲得，於本發明中不予以限制。
經由上述的公式可經由場域中的訊號參數得到SINR比值。該運算器30係設定複數個閾值範圍，依據該SINR比值所落入的閾值範圍判定入侵的該異物的大小。例如，一般在靜態的場域中SINR比值為0.8時，設定閾值範圍0.4至0.6為第一參考閾值，當SINR的比值落入所述的區間時，可能為體積較小的 物體；設定閾值範圍0.7至0.9為第二參考閾值，當SINR的比值落入所述的區間時，可能為體積龐大的物體。惟，上述的數值依據環境不同、或是接收、發送的天線不同，所獲得的閾值範圍亦不同，上述的數值並非用以限制本發明的內容。
當該運算器30判定有異物入侵時，係產生一警示訊號，並將該警示訊號傳送至服務器或保全系統，藉以對保全人員或是透過資料傳輸層傳導至用戶的行動裝置或其他連接至網際網路的電子產品。
於另一較佳實施態樣中，該入侵檢測系統可藉由單一天線同時進行訊號收發，藉以完成封閉空間內的監測。如「圖4」所示，所述的入侵檢測系統包含有一收發天線40、以及一連接至該收發天線40的運算器50。該收發天線40係同時作為訊號發送器及訊號接收器使用，該收發天線40係包含有天線41、以及連結於該天線41的訊號處理器42。所述的訊號處理器42係可以與該運算器50共構，於本發明中不予以限制。具體而言，該收發天線40用以於一封閉空間SP中同時發送一或複數個彼此間不同頻率以涵蓋該封閉空間的波束，並接收由該封閉空間SP中返回的該一或複數個波束的訊號，以擷取該波束的訊號參數。
所述的運算器50係連接至該天線40並常時偵測該訊號參數依據該訊號參數獲得SINR比值，並將該SINR比值與預設的閾值範圍進行比對，於偵測到該SINR比值超出該預設定的閾值範圍時判定為有異物入侵。
其中，於本實施態樣中，該SINR比值係依據下列公 式取得：。其中，P為該天線接收到的該波束的功率，I 為該天線接收到的干擾功率，N為該天線接收到的噪聲雜訊。
本實施態樣係藉由單一收發天線40完成封閉空間的檢測，藉此可減少於封閉空間內所需配置的天線數量。
以下係針對本發明入侵檢測方法的其中一具體實施態樣進行說明，請參閱「圖5」，係本發明入侵檢測方法的流程示意圖，如圖所示： 開始時，啟動該入侵檢測系統100(步驟S01)。此時，系統的運算器30係即時監控SINR比值，透過該SINR比值判斷是否於該封閉空間SP中有異物入侵。(步驟S02)
於未偵測到有人員移動時，係持續重複執行步驟S02，重複的間隔時間係依據用戶的設定調整，可透過增加每次檢測的間隔時間(亦即減少檢測的頻率)，減少系統的負擔。
當偵測到有人員移動時，係執行步驟S03，將該SINR比值與預設定的複數個閾值範圍進行比對，依據該SINR比值所落入的閾值範圍判定入侵的該異物的大小(步驟S03)，於取得異物的體積後，係依據該體積判定該移動物體是否可能為人員(步驟S04)，若判定可能為人員入侵時，係將入侵的訊號回報至服務器或保全中心(步驟S05)。當移動物體的體積過小時，係將該狀況及對應參數儲存於資料庫(步驟S06)，並回到步驟S02，持續監控SINR比值，繼續偵測是否有異物入侵。
接續，請參閱「圖6」，於步驟S02，所述的入侵檢測方法係包含有以下步驟： 於該封閉空間SP中同時發送一或複數個彼此間具有不同頻率以涵蓋該封閉空間SP的波束；(步驟S21)
經由接收上述的一或複數個波束的訊號，以擷取該波束的訊號參數；常時偵測該訊號參數依據該訊號參數獲得SINR比值；(步驟S22)
該SINR比值係依據下列公式取得：。其 中，P為接收到的該波束的功率，I為接收到的干擾功率，N為接收到的噪聲雜訊。
將該SINR比值與預設的閾值範圍進行比對，於偵測到該SINR比值落入該預設的閾值範圍時判定為有異物入侵(步驟S23)。
經由上述的步驟，可大幅地增加封閉空間中場域的覆蓋率，增加入侵檢測系統的可靠度。
綜上所述，本發明比起習知技術所使用的入侵檢測技術建置的成本更低，且作用的範圍亦較廣，可有效的監控場域範圍內是否有人員或物體移動的情況。此外，本發明可避免在空間中形成暗區分布，相較於習知的技術作用的範圍更廣，可有效監控封閉空間中每一區域的訊號變化量，避免可能形成於該封閉空間中不被偵測到的死角。
以上已將本發明做一詳細說明，惟以上所述者，僅 惟本發明之一較佳實施例而已，當不能以此限定本發明實施之範圍，即凡依本發明申請專利範圍所作之均等變化與修飾，皆應仍屬本發明之專利涵蓋範圍內。

Claims (14)

  1. 一種基於SINR比值的入侵檢測系統，包含有：一第一天線，用以於一封閉空間中同時發送一或複數個彼此間不同頻率以涵蓋該封閉空間的波束；一第二天線，用以接收上述的一或複數個波束的訊號，以擷取該波束的訊號參數；以及一運算器，係連接至該第二天線並常時偵測該訊號參數依據該訊號參數獲得SINR比值，並將該SINR比值與預設的閾值範圍進行比對，於偵測到該SINR比值落入該預設的閾值範圍時判定為有異物入侵。
  2. 如申請專利範圍第1項的入侵檢測系統，其中，該SINR比值係依據下列公式取得： 其中， P為該第二天線接收到的該波束的功率， I為該第二天線接收到的干擾功率， N為該第二天線接收到的噪聲雜訊。
  3. 如申請專利範圍第1項至第2項中任一項所述的入侵檢測系統，其中，該運算器係設定複數個閾值範圍，依據該SINR比值所落入的閾值範圍判定入侵的該異物的大小。
  4. 如申請專利範圍第1項至第2項中任一項所述的入侵檢測系統， 其中，該運算器判定有該異物入侵時，係產生一警示訊號，並將該警示訊號傳送至管制中心。
  5. 如申請專利範圍第1項至第2項中任一項所述的入侵檢測系統，其中，該第一天線係同時送出具有不同頻率的波束，透過該不同頻率的波束以涵蓋該封閉空間內的所有暗區分布。
  6. 如申請專利範圍第1項至第2項中任一項所述的入侵檢測系統，其中，係配置有複數個該第一天線，每一該第一天線係分別同時送出具有不同頻率的波束，透過該不同頻率的波束以涵蓋該封閉空間內的所有暗區分布。
  7. 一種基於SINR比值的入侵檢測系統，包含有：一收發天線，用以於一封閉空間中同時發送一或複數個彼此間不同頻率以涵蓋該封閉空間的波束，並接收由該封閉空間中返回的該一或複數個波束的訊號，以擷取該波束的訊號參數；以及一運算器，係連接至該收發天線並常時偵測該訊號參數依據該訊號參數獲得SINR比值，並將該SINR比值與預設的閾值範圍進行比對，於偵測到該SINR比值落入該預設的閾值範圍時判定為有異物入侵。
  8. 如申請專利範圍第7項的入侵檢測系統，其中，該SINR比值係依據下列公式取得： 其中， P為該收發天線接收到的該波束的功率， I為該收發天線接收到的干擾功率， N為該收發天線接收到的噪聲雜訊。
  9. 如申請專利範圍第7項至第8項中任一項所述的入侵檢測系統，其中，該運算器係設定複數個閾值範圍，依據該SINR比值所落入的閾值範圍判定入侵的該異物的大小。
  10. 如申請專利範圍第7項至第8項中任一項所述的入侵檢測系統，其中，該運算器判定有該異物入侵時，係產生一警示訊號，並將該警示訊號傳送至管制中心。
  11. 一種基於SINR比值的入侵檢測方法，包含有：於一封閉空間中同時發送一或複數個彼此間具有不同頻率以涵蓋該封閉空間的波束；經由接收上述的一或複數個波束的訊號，以擷取該波束的訊號參數；常時偵測該訊號參數依據該訊號參數獲得SINR比值；以及將該SINR比值與預設的閾值範圍進行比對，於偵測到該SINR比值落入該預設的閾值範圍時判定為有異物入侵。
  12. 如申請專利範圍第7項的入侵檢測方法，其中，該SINR比值係依據下列公式取得： 其中， P為接收到的該波束的功率， I為接收到的干擾功率， N為接收到的噪聲雜訊。
  13. 如申請專利範圍第7項至第8項中任一項所述的入侵檢測方法，其中，將該SINR比值與預設定的複數個閾值範圍進行比對，依據該SINR比值所落入的閾值範圍判定入侵的該異物的大小。
  14. 如申請專利範圍第7項至第8項中任一項所述的入侵檢測方法，其中，於判定有該異物入侵時產生一警示訊號，並將該警示訊號傳送至管制中心。
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