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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利一种基于鼠标轨迹和无线信号的智能身份认证方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115659299B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211278648.6，技术领域涉及：G06F21/31；该发明授权一种基于鼠标轨迹和无线信号的智能身份认证方法是由张洁;白若晗;王忠民;何浪;范琳;张荣;贺炎;衡霞;梁琛设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于鼠标轨迹和无线信号的智能身份认证方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机技术领域,具体涉及一种基于鼠标轨迹和无线信号的智能身份认证方法。包括以下步骤：一、数据收集与噪声去除：用户绘制设定鼠标轨迹，收集CSI测量值保存在CSI文件中；采用巴特沃斯带通滤波器进行噪声去除；二、数据降维：采用PCA算法来降低CSI测量的维度；三、提取特征：提取统计型特征和多尺度空间能量特征；四、利用ReliefF算法进行特征选择；五、利用SVM进行身份认证与识别：首先选择LIBSVM用训练数据进行分类模型的建立；然后使用测试数据在分类模型中进行测试，得到预测的最终结果，完成用户身份认证与识别。本发明身份认证与识别的准确率分为97.3%和93.9%，精度高，人类活动对无线信号的影响难以复制，且认证时间短，具有较强的鲁棒性。

本发明授权一种基于鼠标轨迹和无线信号的智能身份认证方法在权利要求书中公布了：1.一种基于鼠标轨迹和无线信号的智能身份认证方法，包括以下步骤： 第一步、数据收集与噪声去除：用户绘制设定鼠标轨迹，收集CSI测量值保存在CSI文件中；采用巴特沃斯带通滤波器进行噪声去除； 第二步、数据降维：采用PCA算法来降低CSI测量的维度； 第三步、提取特征： （1）提取统计型特征； （2）提取多尺度空间能量特征：在小波包分解的基础上提取多尺度空间能量特征，求解不同分解尺度上的信号能量，并将这些能量值按尺度顺序排列成特征向量； 第四步、利用ReliefF算法进行特征选择：使用ReliefF算法进行特征选择，提取能反映用户之间差异的特征用于认证和识别； 第五步、利用SVM进行身份认证与识别：首先选择LIBSVM进行分类；然后使用测试数据进行测试，得到预测的最终结果，完成用户身份认证与识别； 所述第四步中，具体是通过ReliefF算法，计算特征权重并根据权重对特征进行排序，选择序列前N个特征作为身份认证与识别的特征； 所述第二步中，具体是通过计算CSI测量的相关系数矩阵和子载波贡献率，得到维度为N×N的相关系数矩阵L和子载波累积贡献率，用PCA算法提取CSI测量数据的主成分，得到主成分矩阵P，作为下一步特征提取的输入。

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