CN103345808A - 光纤光栅周界入侵模式识别方法及系统 - Google Patents

光纤光栅周界入侵模式识别方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种光纤光栅周界入侵模式识别方法及系统，其中方法包括以下步骤：接收经光纤光栅解调仪解调的外界振动信号；当外界振动信号的振动幅度大于阈值时，根据预设条件判断是否为异常事件；若为异常事件，则截取外界振动信号中固定时间长度的信号并对所截取的固定时间长度的信号进行预处理，以降低系统噪声对系统的影响；求取经过预处理后信号的时域信号波动极值；对时域信号波动极值进行曲线拟合，并提取拟合后曲线的特征参量；判断特征参量的值是否满足预先设置的动物碰触行为或敲击行为模式识别条件，若是，则生成模式识别信息并输出给监控设备。本发明可有效识别周界动物碰触事件，灵敏度高，抗环境能力强，误识别率低。

Description

光纤光栅周界入侵模式识别方法及系统
技术领域
本发明涉及周界安防领域，尤其涉及一种光纤光栅周界入侵模式识别方法及系统。 
背景技术
周界安防是指在重要区域，如国防边境、军事基地、政府要害部门、油库煤田、核能电站、太阳能电站、电厂变电站、银行、监狱、博物馆、机场、港口、别墅小区、数据中心、水处理厂、化工厂、学校以及其他重大基础设施等，为阻止非法的入侵破坏活动，沿场所周界形成安全防范；确保防区内人员、财产等处于保护和控制之中，对于进出防区的行为进行限制，一旦目标由被禁止通过的区段进出防区时，能够被及时发现、并准确提示事件发生的具体区位；必要时可对目标实施有限度的警示或打击。
专利基于时域包络分析光纤光栅周界入侵识别方法及系统(201210431154.7)中所涉及的模式识别方法中可识别攀爬，风雨等模式，但实际过程中对动物的碰触或敲击行为无法识别。 
发明内容
本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中无法有效识别动物的碰触行为或敲击行为的缺陷，提供一种可有效识别动物的碰触行为或敲击行为的光纤光栅周界入侵模式识别方法及系统。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
提供一种光纤光栅周界入侵模式识别方法，包括以下步骤：
S1、接收经光纤光栅解调仪解调的外界振动信号；
S2、当外界振动信号的振动幅度大于阈值时，根据预设条件判断是否为异常事件； 
S3、若为异常事件，则截取外界振动信号中固定时间长度的信号并对所截取的固定时间长度的信号进行预处理，以降低系统噪声对系统的影响；
S4、求取经过预处理后信号的时域信号波动极值；
S5、利用最小二乘法对时域信号波动极值进行曲线拟合，并提取拟合后曲线的特征参量，包括衰减系数和相关系数；
S6、判断特征参量的值是否满足预先设置的动物碰触行为或敲击行为模式识别条件，若是，则生成模式识别信息并输出给监控设备。
本发明所述的方法中，步骤S2中判断是否为异常事件的具体步骤为：截取振动幅度大于阈值时刻前后的各一段时间的波形数据，并求取这两段时间内信号振动幅度变化量的平均值，若后一段时间内的平均值与前一段时间内的平均值的比值大于预设值，则判断为异常事件。
本发明所述的方法中，步骤S4中具体通过前后变化趋势查找法求取时域信号波动极值。
本发明所述的方法中，预处理具体为去除所截取的固定时间长度的信号的直流量。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
提供一种光纤光栅周界入侵模式识别系统，包括：
接收模块，用于接收经光纤光栅解调仪解调的外界振动信号；
异常事件判断模块，用于当外界振动信号的振动幅度大于阈值时，根据预设条件判断是否为异常事件；
信号预处理模块，用于在判断为异常事件时，截取外界振动信号中固定时间长度的信号并对所截取的固定时间长度的信号进行预处理，以降低系统噪声对系统的影响；
波动极值求取模块，用于求取经过预处理后信号的时域信号波动极值；
曲线拟合模块，用于利用最小二乘法对时域信号波动极值进行曲线拟合；
特征参量提取模块，用于提取拟合后曲线的特征参量，包括衰减系数和相关系数；
模式识别模块，用于判断特征参量的值是否满足预先设置的动物碰触行为或敲击行为模式识别条件，若是，则生成模式识别信息并输出给监控设备。
本发明所述的系统中，所述异常事件判断模块具体用于：截取振动幅度大于阈值时刻前后的各一段时间的波形数据，并求取这两段时间内信号振动幅度变化量的平均值，若后一段时间内的平均值与前一段时间内的平均值的比值大于预设值，则判断为异常事件。
本发明所述的系统中，所述波动极值求取模块具体用于通过前后变化趋势查找法求取时域信号波动极值。
本发明所述的系统中，所述信号预处理模块具体用于去除所截取的固定时间长度的信号的直流量。
本发明产生的有益效果是：本发明通过对接收的经解调后的周界入侵信号进行信号分析处理，包括事件判断、信号截取、信号预处理、信号波动求取极值、以及对波动极值拟合曲线并提取曲线特征、模式识别和生成模式识别信息并发送给监控设备。本发明可有效识别周界动物碰触事件，灵敏度高，抗环境能力强，误识别率低。
 
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明实施例光纤光栅周界入侵模式识别方法的流程图；
图2是本发明实施例某次实测的动物碰触的振动信号的时域波形图； 
图3是本发明实施例提取图2中动物碰触振动信号的极值时域波形图和曲线拟合图； 
图4是本发明实施例光纤光栅周界入侵模式识别系统的结构示意图；
图5是本发明实施例异常事件的判断流程图。
 
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明实施例光纤光栅周界入侵模式识别方法，主要通过下述实施例中的模式识别系统来执行，该方法具体包括以下步骤：
S1、接收经光纤光栅解调仪解调的外界振动信号；
S11、判断外界振动信号的振动幅度是否大于阈值；
S2、当外界振动信号的振动幅度大于阈值时，根据预设条件判断是否为异常事件；本发明实施例中，该步骤中判断是否为异常事件的具体步骤为（如图5所示）：截取振动幅度大于阈值时刻前后的各一段时间的波形数据；并求取这两段时间内信号振动幅度变化量的平均值；求取波动后的平均值和波动前平均值的比值（波动比）；若后一段时间内的平均值与前一段时间内的平均值的比值大于预设值，则判断为异常事件。
S3、截取外界振动信号中固定时间长度的信号并对所截取的固定时间长度的信号进行预处理，以降低系统噪声对系统的影响；本发明的一个实施例中，预处理具体为去除所截取的固定时间长度的信号的直流量。因振动信号的非线性，非平稳，预处理的目的是尽可能地滤除噪声排除干扰，例如环境温度的变化引起的干扰。
S4、求取经过预处理后信号的时域信号波动极值；本发明的一个实施例中，具体可通过前后变化趋势查找法求取时域信号波动极值。
S5、利用最小二乘法对时域信号波动极值进行曲线拟合，并提取拟合后曲线的特征参量，包括衰减系数和相关系数；
S12、判断特征参量的值是否满足预先设置的动物碰触行为或敲击行为模式识别条件；
S6、若特征参量的值满足预先设置的动物碰触行为或敲击行为模式识别条件，则生成模式识别信息并输出给监控设备。在生成模式识别信息后可存储该模式识别信息，以便于进行历史查询。
本发明实施例的光纤光栅周界入侵模式识别方法识别周界动物碰触，灵敏度高，抗环境能力强，误识别率低。
在本发明的一个具体实施例中，某次实测的动物碰触后的经光纤光栅解调仪解调的外界振动信号的时域波形如图2所示，其中横坐标表示时间（单位s），纵坐标表示波长单位（100pm），经判断符合异常事件的条件。对该信号进行预处理，并利用前后变化趋势查找法求取时域信号波动极值，并利用最小二乘法对时域信号波动极值进行曲线拟合，拟合后的曲线如图3 所示，横坐标表示点数，纵坐标表示振动幅度波长变化量（单位pm）。 
提取该拟合后曲线的特征参量，其中特征参量包括衰减因子、相关系数等特征参量。这些拟合曲线的参量从不同层面反映了光栅振动的性质和特征，从一定程度上反映了动物碰触引起振动模式。特征参量定义如下：
1.    衰减系数又称衰减常数，其反应了信号振动衰减的快慢。具体计算公式如下：
Figure 2013102614427100002DEST_PATH_IMAGE001
其中  表示拟合曲线的自变量，
Figure 2013102614427100002DEST_PATH_IMAGE003
表示拟合曲线的变量，n表示数据个数。
2.    相关系数：表示拟合曲线和原数据的相关程度的指标。
Figure 122352DEST_PATH_IMAGE004
越大说明曲线越相关。
Figure DEST_PATH_IMAGE005
Figure 7131DEST_PATH_IMAGE003
表示拟合曲线的变量，
Figure 336482DEST_PATH_IMAGE006
表示原数据的值，n表示数据个数。
动物碰触和其它行为（人为入侵，风雨等）在衰减因子，相关系数上存在明显差异，通过此差异可对动物碰触进行模式识别。利用动物碰触数据，提取特征参数如下表1所示：
表1  特征参数
衰减因子 相关系数
0.02 0.5
利用表1特征参数设定阈值进行动物碰触和其它行为进行模式识别。大于阈值则为动物碰触，小于阈值则为其它行为，实验结果如下表2所示。
表2 模式识别结果
振动模式 测试次数 识别次数 识别率 备注
动物碰触 20 20 100%  
其它行为 100 0 0  
如表2所示，上述方法可以对动物碰触行为进行完好的模式识别，同时对其它行为不会误识别，有良好的应用效果。
本发明实施例光纤光栅周界入侵模式识别系统，用于实现上述实施例的光纤光栅周界入侵模式识别方法。如图4所示，该识别系统具体包括：
接收模块10，用于接收经光纤光栅解调仪解调的外界振动信号；本发明实施例中，光纤光栅解调仪最多可负载32个通道，其解调出光纤光栅信号后可通过网络传输至光纤光栅周界入侵模式识别系统。
异常事件判断模块20，用于当外界振动信号的振动幅度大于阈值时，根据预设条件判断是否为异常事件；
信号预处理模块30，用于在判断为异常事件时，截取外界振动信号中固定时间长度的信号并对所截取的固定时间长度的信号进行预处理，以降低系统噪声对系统的影响；
波动极值求取模块40，用于求取经过预处理后信号的时域信号波动极值；
曲线拟合模块50，用于利用最小二乘法对时域信号波动极值进行曲线拟合；
特征参量提取模块60，用于提取拟合后曲线的特征参量，包括衰减系数和相关系数；
模式识别模块70，用于判断特征参量的值是否满足预先设置的动物碰触行为或敲击行为模式识别条件，若是，则生成模式识别信息并输出给监控设备。
进一步地，本发明实施例中，异常事件判断模块20具体用于：截取振动幅度大于阈值时刻前后的各一段时间的波形数据，并求取这两段时间内信号振动幅度变化量的平均值，若后一段时间内的平均值与前一段时间内的平均值的比值大于预设值，则判断为异常事件。
进一步地，本发明实施例中，波动极值求取模块40具体用于通过前后变化趋势查找法求取时域信号波动极值。
进一步地，本发明实施例中，信号预处理模块30具体用于去除所截取的固定时间长度的信号的直流量。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。 

Claims (8)

1.一种光纤光栅周界入侵模式识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、接收经光纤光栅解调仪解调的外界振动信号；
S2、当外界振动信号的振动幅度大于阈值时，根据预设条件判断是否为异常事件； 
S3、若为异常事件，则截取外界振动信号中固定时间长度的信号并对所截取的固定时间长度的信号进行预处理，以降低系统噪声对系统的影响；
S4、求取经过预处理后信号的时域信号波动极值；
S5、利用最小二乘法对时域信号波动极值进行曲线拟合，并提取拟合后曲线的特征参量，包括衰减系数和相关系数；
S6、判断特征参量的值是否满足预先设置的动物碰触行为或敲击行为模式识别条件，若是，则生成模式识别信息并输出给监控设备。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中判断是否为异常事件的具体步骤为：截取振动幅度大于阈值时刻前后的各一段时间的波形数据，并求取这两段时间内信号振动幅度变化量的平均值，若后一段时间内的平均值与前一段时间内的平均值的比值大于预设值，则判断为异常事件。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4中具体通过前后变化趋势查找法求取时域信号波动极值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中，所述预处理具体为去除所截取的固定时间长度的信号的直流量。
5.一种光纤光栅周界入侵模式识别系统，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收经光纤光栅解调仪解调的外界振动信号；
异常事件判断模块，用于当外界振动信号的振动幅度大于阈值时，根据预设条件判断是否为异常事件；
信号预处理模块，用于在判断为异常事件时，截取外界振动信号中固定时间长度的信号并对所截取的固定时间长度的信号进行预处理，以降低系统噪声对系统的影响；
波动极值求取模块，用于求取经过预处理后信号的时域信号波动极值；
曲线拟合模块，用于利用最小二乘法对时域信号波动极值进行曲线拟合；
特征参量提取模块，用于提取拟合后曲线的特征参量，包括衰减系数和相关系数；
模式识别模块，用于判断特征参量的值是否满足预先设置的动物碰触行为或敲击行为模式识别条件，若是，则生成模式识别信息并输出给监控设备。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述异常事件判断模块具体用于：截取振动幅度大于阈值时刻前后的各一段时间的波形数据，并求取这两段时间内信号振动幅度变化量的平均值，若后一段时间内的平均值与前一段时间内的平均值的比值大于预设值，则判断为异常事件。
7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述波动极值求取模块具体用于通过前后变化趋势查找法求取时域信号波动极值。
8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述信号预处理模块具体用于去除所截取的固定时间长度的信号的直流量。
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