1.一种基于WiFi信号的人员合法性检测方法，其特征在于，包括：接收穿过目标检测区域的WiFi信号，并从所述WiFi信号中提取信道状态数据；

根据所述信道状态数据得到目标CSI幅值序列，并采用主成分分析法对所述目标CSI幅值序列进行降维处理，得到所述目标CSI幅值序列对应的第二主成分序列；

根据所述第二主成分序列的方差和短时能量从所述第二主成分序列中截取目标人员的活动片段；所述目标人员为处于所述目标检测区域内的人员；

对所述活动片段进行离散小波变换，得到第一层近似系数，并基于第一层近似系数构建所述目标人员的目标特征数据集；

基于粒子群的近邻传播算法及所述目标特征数据集确定所述目标人员的合法性；

其中，所述根据所述第二主成分序列的方差和短时能量从所述第二主成分序列中截取目标人员的活动片段，包括：将所述第二主成分序列分割为多个预设长度的主成分片段；

分别计算各个主成分片段的方差和短时能量，得到所述第二主成分序列对应的方差序列和短时能量序列；

将所述方差序列与所述短时能量序列相乘，得到乘积序列；

获取所述乘积序列的最大值和平均值；

将所述乘积序列的最大值除以所述乘积序列的平均值，得到活动信息检测阈值；

若所述活动信息检测阈值大于第一给定值，则将所述乘积序列中最大值对应的时间作为定位时间，并将所述定位时间前后预设时间对应的时间段作为目标时间段；

从所述第二主成分序列中截取所述目标时间段对应的片段作为目标人员的活动片段。

2.如权利要求1所述的基于WiFi信号的人员合法性检测方法，其特征在于，在所述采用主成分分析法对所述目标CSI幅值序列进行降维处理，得到所述目标CSI幅值序列对应的第二主成分序列之后，所述方法还包括：对所述第二主成分序列进行滤波处理；

相应地，所述根据所述第二主成分序列序列的方差和短时能量确定目标时间段，包括：根据滤波处理后的第二主成分序列的方差和短时能量确定目标时间段。

3.如权利要求1所述的基于WiFi信号的人员合法性检测方法，其特征在于，所述基于第一层近似系数构建所述目标人员的目标特征数据集，包括：基于第一层近似系数构建所述目标人员的初始特征数据集；

基于hampel滤波算法检测所述初始特征数据集中的离群数据，并去除所述初始特征数据集中的离群数据，得到第一特征数据集；

对所述第一特征数据集进行插值处理，得到第二特征数据集；

对所述第二特征数据集进行归一化，得到所述目标特征数据集。

4.如权利要求1所述的基于WiFi信号的人员合法性检测方法，其特征在于，所述基于粒子群的近邻传播算法及所述目标特征数据集确定所述目标人员的合法性，包括：计算所述目标特征数据集与各个聚类对应的目标聚类中心的距离；所述各个聚类对应的目标聚类中心由粒子群的近邻传播算法及样本集训练得到；所述样本集包括多个样本，各个样本分别包括数据特征集和实际分类结果；

若第一聚类对应的目标聚类中心与所述目标特征数据集的距离小于第一距离阈值，则判定所述目标人员为合法人员，所述第一聚类为任一聚类，所述第一距离阈值为所述第一聚类对应的目标距离阈值；所述第一距离阈值由粒子群的近邻传播算法及所述样本集训练得到。

5.如权利要求4所述的基于WiFi信号的人员合法性检测方法，其特征在于，所述样本集包括训练样本集和测试样本集；在所述基于粒子群的近邻传播算法及所述目标特征数据集确定所述目标人员的合法性之前，所述方法还包括：步骤一：获取训练样本集和测试样本集，所述训练样本集包括合法人员的训练样本；所述测试样本集包括合法人员的测试样本和非法人员的测试样本；

步骤二：设置近邻传播算法的初始偏向参数、初始阻尼因子和初始距离系数，并将所述初始偏向参数作为当前偏向参数，将所述初始阻尼因子作为当前阻尼因子，将所述初始距离系数作为当前距离系数；

步骤三：基于当前偏向参数、当前阻尼因子对应的近邻传播算法对所述训练样本集进行分类训练，确定当前训练得到的各个聚类对应的当前聚类中心和当前距离半径；

步骤四：将当前距离半径和当前距离系数相乘，得到当前距离阈值；

步骤五：基于当前训练得到的各个聚类的当前聚类中心和当前距离阈值对测试样本集进行分类，得到各个测试样本的当前分类结果；

步骤六：基于各个测试样本对应的当前分类结果与实际分类结果，确定当前的合法人员识别率与非法人员识别率，并将当前的合法人员识别率和非法人员识别率的平均值作为当前的第一识别均值；

步骤七：以所述第一识别均值的最大值作为优化目标，将偏向参数、阻尼因子和距离系数作为粒子，按照粒子群算法更新粒子的速度和位置，并将更新后的粒子返回至步骤三，重复执行步骤三至步骤七，直至达到最大迭代次数，输出最大迭代次数下各个聚类对应的聚类中心和距离阈值作为各个聚类对应的目标聚类中心和目标距离阈值。

6.一种基于WiFi信号的人员合法性检测装置，其特征在于，包括：信道状态数据获取模块，用于接收穿过目标检测区域的WiFi信号，并从所述WiFi信号中提取信道状态数据；

第二主成分序列提取模块，用于根据所述信道状态数据得到目标CSI幅值序列，并采用主成分分析法对所述目标CSI幅值序列进行降维处理，得到所述目标CSI幅值序列对应的第二主成分序列；

活动片段提取模块，用于根据所述第二主成分序列的方差和短时能量从所述第二主成分序列中截取目标人员的活动片段；所述目标人员为处于所述目标检测区域内的人员；

特征数据集构建模块，用于对所述活动片段进行离散小波变换，得到第一层近似系数，并基于第一层近似系数构建所述目标人员的目标特征数据集；

合法性确定模块，用于基于粒子群的近邻传播算法及所述目标特征数据集确定所述目标人员的合法性；

其中，所述活动片段提取模块，还用于：

将所述第二主成分序列分割为多个预设长度的主成分片段；

分别计算各个主成分片段的方差和短时能量，得到所述第二主成分序列对应的方差序列和短时能量序列；

将所述方差序列与所述短时能量序列相乘，得到乘积序列；

获取所述乘积序列的最大值和平均值；

将所述乘积序列的最大值除以所述乘积序列的平均值，得到活动信息检测阈值；

若所述活动信息检测阈值大于第一给定值，则将所述乘积序列中最大值对应的时间作为定位时间，并将所述定位时间前后预设时间对应的时间段作为目标时间段；

从所述第二主成分序列中截取所述目标时间段对应的片段作为目标人员的活动片段。

7.如权利要求6所述的基于WiFi信号的人员合法性检测装置，其特征在于，所述装置还包括：滤波处理模块，用于对所述第二主成分序列进行滤波处理；

相应地，所述活动片段提取模块包括：

根据滤波处理后的第二主成分序列的方差和短时能量确定目标时间段。

8.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。