以手机为代表的智能设备的广泛普及为车站等公共区域的治安维护提供了一条重要思路:以监测和统计的方式,关联旅客身份和旅客携带的智能设备,通过WiFi探针实时监测区域内出现的智能设备,实现旅客身份的快速查验。查验方法的核心在于旅客身份和Mac地址的有效融合,本文提出两种方法实现旅客身份和Mac地址的有效融合:1)使用基于D-S证据理论的方法关联旅客身份证信息和其携带智能设备的Mac地址:首先根据身份证抓取时间和Mac地址抓取时间生成mass函数,然后以每个mass函数中最小概率做为未识别部分避免证据高度冲突,最后以Dempster规则对多个mass函数组合得到融合概率。真实数据基础上的仿真实验证明了证据理论方法的有效性和鲁棒性。2)证据理论方法的关联结果与直观经验符合,但是容易将车站工作人员的智能设备误判为旅客所持有。所以,本文又选择了基于修正动态时间规整算法对旅客的身份证时间序列和Mac地址时间序列进行相似度计算:首先讨论了Mac地址序列和身份证时间序列的对应关系,指出动态时间规整算法的不足,然后提出惩罚函数对DTW距离作出修正,最后在真实数据上进行实验,讨论了阈值和时间窗口的选取,证明了此方法的有效性。修正动态时间规整方法能够有效分辨车站工作人员,但是DTW距离最小的Mac地址可能存在与直观经验相违背的现象。针对两种方法的优点与不足,本文最后对两种方法的结果进行融合,舍弃以距离阈值对动态时间规整算法结果的判定方式:以证据理论对动态时间规整算法的结果做出约束。选择满足约束条件的Mac地址作为最优结果输出,并且验证了融合结果在Mac地址的识别率和识别正确率上均有提升。