《表3 不同入侵检测方法性能对比》

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《基于自适应深度射线树的WLAN室内目标入侵检测算法》

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最后，表3给出了本文方法与现有MA[8]、MV[8]、射线层析成像[9]和神经网络[10]入侵检测方法的性能对比.可以看出，本文方法在满足较高成功检测概率（即97.40%）的同时，还能保证较低的漏检和虚警概率（即分别为3.42%和7.96%）.此外，由于MA和MV入侵检测方法仅实现对静默和入侵两种状态的区分，故其单次检测平均时间开销较小；而相较于射线层析成像方法，神经网络和本文所提方法具有更小低的单次检测平均时间开销.