Intrusion detection based on embedded processing of received signal strength indicator

Langattomien anturiverkkojen yhteydessä, vastaanotetun signaalin voimakkuuden indikaattoria (RSSI, received signal strength indicator) on perinteisesti käytetty langattomien anturien paikallistamiseen, etäisyyden estimointiin ja radiolinkin hyvyyden arviointiin. Viimeaikainen tutkimus on osoittanut, että RSSI:n vaiheluita voidaan käyttää myös havaitsemaan ihmisten läsnäolo langattoman anturiverkon läheisyydessä. Sen lisäksi ihmisen kulkema reitti valvotulla alueella voidaan uudelleen rakentaa antureiden keräämistä RSSI mittauksista. Tämä menettely on toimiva, mutta se vaatii kaikkien RSSI mittausten lähettämistä keskussolmulle erillistä prosessointia varten ja täten se kasvattaa anturiverkon latenssia ja energian kulutusta. Diplomityön tavoitteena on käyttää RSSI mittauksia sisätilojen valvontaa varten prosessoimalla mittaukset hajautetusti anturitasolla. Hajautetulla prosessoinnilla anturiverkon solmut kykenevät itsenäisesti havaitsemaan henkilön ja seuraamaan hänen liikkeitään. Lähettämällä keskussolmulle vain hälytykset jotka liittyvät merkittäviin tapahtumiin, järjestelmän latenssi sekä energiankulutus pystytyään minimoimaan. Lisäksi järjestelmän käyttämä tarkka aikasynkronointiprotokolla mahdollistaa solmujen pitämään radionsa suljettuna yli puolet ajasta kasvattaen järjestelmän elinikää entisestään. Kokeiden aikana, esitetty järjestelmä kykeni havaitsemaan valvotulle alueelle tunkeutuneen ihmisen ja seuraamaan hänen liikkeitään reaaliajassa. Järjestelmän mahdollisia sovelluskohteita ovat kriittisen rakennusten valvonta, työntekijöiden turvallisuuden lisääminen teollisuudessa, edesauttaa pelastustyöntekijöitä löytämään ihmiset esimerkiksi tulipaloissa ja maanjäristyksissä, sekä avustamaan poliiseja panttivankitilanteissa tai terroristihyökkäyksissä.In the context of wireless sensor networks (WSNs), the received signal strength indicator (RSSI) has been traditionally exploited for nodes localization, distance estimation, and link quality assessment. Recent research has shown that variations of the RSSI in indoor environments where nodes have been deployed can be exploited to detect movements of people. Moreover, the time-histories of the RSSI of multiple links allow reconstructing the path followed by the person inside the monitored area. This approach, though effective, requires the transmission of multiple raw RSSI time-histories to a central sink node for off-line analysis, consistently increasing latency and power consumption of the system. This thesis aims at applying distributed processing of the RSSI measurements for indoor surveillance purposes. Through distributed processing, the nodes are able to autonomous-ly detect and track a moving person, minimizing latency and power consumption of the system by transmitting to the sink node only the alerts raised by significant events. More-over, a high accuracy time synchronization protocol allows the nodes to keep the radio off for over half of the time, increasing the life time of the system. During the tests, the proposed system was able to detect the intrusion of a person walking inside the monitored area, and to correctly keep track in real-time of the path he had followed. Possible applications of such a system include surveillance of buildings, enhancement of workers safety in factories, support to emergency workers in locating people e.g. during fires and earthquakes, and to police in hostage situations or terrorist attacks

Breathfinding: A Wireless Network that Monitors and Locates Breathing in a Home

This paper explores using RSS measurements on many links in a wireless network to estimate the breathing rate of a person, and the location where the breathing is occurring, in a home, while the person is sitting, laying down, standing, or sleeping. The main challenge in breathing rate estimation is that "motion interference", i.e., movements other than a person's breathing, generally cause larger changes in RSS than inhalation and exhalation. We develop a method to estimate breathing rate despite motion interference, and demonstrate its performance during multiple short (3-7 minute) tests and during a longer 66 minute test. Further, for the same experiments, we show the location of the breathing person can be estimated, to within about 2 m average error in a 56 square meter apartment. Being able to locate a breathing person who is not otherwise moving, without calibration, is important for applications in search and rescue, health care, and security

Movement detection using a reciprocal received signal strength model

Received signal strength measurements of commodity radios can be utilized for sensing the surrounding environment. This work harnesses the signal strength measurements for estimating time periods when a person is stationary and moving. A novel reciprocal signal strength model is presented, and an energy detector is developed. It is shown that the decision threshold can be calculated in closed form for the proposed model. In addition, the observation time window can be minimized to one communication cycle which equals 58 milliseconds in our case. Using real-world experimental data from two different environments, it is demonstrated that movement can be correctly detected over 99% of the time.acceptedVersionPeer reviewe