CN109612568B - 一种振源移动干扰源识别方法 - Google Patents
一种振源移动干扰源识别方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109612568B CN109612568B CN201811398689.2A CN201811398689A CN109612568B CN 109612568 B CN109612568 B CN 109612568B CN 201811398689 A CN201811398689 A CN 201811398689A CN 109612568 B CN109612568 B CN 109612568B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- time
- signal
- vibration
- vibration source
- amplitude
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 33
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 23
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 claims abstract description 21
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims abstract description 8
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 16
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 4
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 3
- 230000007123 defense Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N (2s)-2-[[4-[2-(2,4-diaminoquinazolin-6-yl)ethyl]benzoyl]amino]-4-methylidenepentanedioic acid Chemical compound C1=CC2=NC(N)=NC(N)=C2C=C1CCC1=CC=C(C(=O)N[C@@H](CC(=C)C(O)=O)C(O)=O)C=C1 NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N 0.000 description 1
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 239000003208 petroleum Substances 0.000 description 1
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
- G01H9/00—Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves by using radiation-sensitive means, e.g. optical means
- G01H9/004—Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves by using radiation-sensitive means, e.g. optical means using fibre optic sensors
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Emergency Alarm Devices (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
本发明公开了一种振源移动干扰源识别方法，包括接收到报警振动信号，报警振动信号包括有连续的多个振幅大于“0”的振动信号，将获取的报警振动信号生成二维数组，在连续的多个振幅大于“0”的时间区间段内，连续获取多个振幅时间中心，形成振幅时间中心移动变换轨迹；获取根据得到的振幅时间中心移动变换轨迹以及相对应的振幅时间中心空间位置变化曲线得到振源移动速度；判断：当振源移动速度大于设定的振源移动速度阈值时则判定报警信号是移动干扰信号，否则不是移动干扰信号；本发明方法识别速度快，降低了系统拟合时的运算量，提高识别效率；识别效果显著，可准确识别出平行光纤移动的车辆干扰，降低了系统误警率，提高了系统有效报警数量。
Description
技术领域
本发明涉及一种振源移动干扰源识别方法，是一种基于光纤振动安全预警系统的一种振源移动干扰源识别方法。
背景技术
随着光纤振动安全预警系统的应用，系统监控区域复杂多样化，包括多种环境下的布防，如军事设备周边、石油管道沿线、发电站、医院附近等。光纤振动安全预警系统采用分布式光纤作为传感器，采集光纤沿线的振动信号，对采集到的振动信号进行分析，自动识别沿线的振源状态、类型，实现对布防区域的有害振源进行及时报警，具有重要的实用价值。
目前，基于分布式光纤传感器的信号检测技术已经相对成熟，对传感器采集到的振动数据进行累加、平均、做差等预处理，可有效提高信号的信噪比，检测出其中的振动信号，实现对信号有无的检测。然而，对于检测到的振动信号进行类型识别，仍存在一定难度，尤其是对长距离检测系统。目前，常用的振源类型识别方法包括、神经网络、支持向量机、线性分类器、机器学习等，这些方法需要对大量样本进行学习和训练，计算量大，且存在一定的训练收敛性等问题。
光纤振动安全预警系统作为长距离安全监测系统，沿线存在各种各样的干扰信号，干扰系统正常的预警，降低了系统报警的准确率。因此，针对这种情况，需要根据振源属性进行分析，确定振源对安防区域是否有害，对无害干扰振源进行过滤，对有害振源进行报警，从而提高系统报警有效性、准确性。
发明内容
在众多干扰振源信号中，若振源具有移动属性，且移动属性达到一定值，则确认为无害干扰振源，因此，本发明的目的在于提供一种移动振源识别方法，是一种基于光纤振动安全预警系统的移动干扰振源识别方法，分析报警位置的振源移动速度属性，建立振动信号时间中心计算模型、振源速度检测模型，并根据振源移动速度判断振源是否具有移动性，实现对移动干扰振源的提前识别、过滤，提高系统对固定位置有害振源的报警有效性，增强系统实用价值。
为了实现上述目的，本发明的技术方案是：
一种振源移动干扰源识别方法，是一种基于光纤振动安全预警系统的移动干扰振源识别方法，包括接收到报警振动信号，报警振动信号包括有连续的多个振幅大于“0”的振动信号，判断报警振动信号是否是振源移动干扰源信号，如果是振源移动干扰源信号则不予报警，其中，所述振源移动干扰源信号的判别方法是：
第一步：将获取的报警振动信号生成二维数组，二维数组的纵坐标是时间轴，二维数组的横坐标是空间位置轴；
第二步：在连续的多个振幅大于“0”的时间区间段内，连续获取多个振幅时间中心，形成振幅时间中心移动变换轨迹；
第三步：根据得到的振幅时间中心移动变换轨迹以及相对应的振幅时间中心随空间位置变化得到振源移动速度；
第四步：判断：当振源移动速度大于设定的振源移动速度阈值时则判定报警信号是移动干扰信号，否则不是移动干扰信号；
其中：所述振幅时间中心是振幅大于“0”的首尾时间小于一个设定的振动时间宽度阈值的中心时间值。
方案进一步是：所述连续获取多个振幅时间中心的方法是：
第一步：判断当前时间t与该时间位置处记录的振幅大于“0”信号出现时间Tsz是否满足t-Tsz>△T0；
第二步：如果满足，则以当前时间t作为新的振幅时间中心；
第三步：如果不满足，则按照时间中心计算来计算振幅时间中心；
第四步：将当前时刻t更新为下一个该位置处记录的振幅大于“0”的信号出现时间，返回第一步直至振幅大于“0”的信号结束；
所述时间中心计算是：
其中
t表示当前时间，单位为s；
Tsz表示振幅大于“0”信号出现时间；
ΔT0表示所述振动时间宽度阈值，默认取10s；
Tcz,t表示z位置t时刻的信号时间中心；
Nz,t表示z位置t时刻、振幅大于“0”的信号个数；
Nz,t-1表示z位置t-1时刻、振幅大于“0”的信号个数。
方案进一步是：所述方法进一步包括：当前时间t与时间中心Tcz,t的间隔在不满足t-Tcz,t<△T1或当前时间t与记录的信号出现时间Tsz不满足
st.t-Tsη<△T2<t-Tsz，则时间中心置“0”，
其中：
ΔT1表示时间中心第一间隔宽度阈值，默认取300s；
η表示待搜索的位置，单位为m；
Δz表示参与搜索的位置范围，取值为500m；
Tsη表示记录的待搜索位置信号出现时间；
ΔT2表示时间中心第二间隔宽度阈值，取50s。
方案进一步是：所述振源移动速度按照振源移动速度检测模型计算获得；
所述振源移动速度检测模型是：
其中：
V表示振源移动速度，m/s；
n表示时间中心个数；
zi表示第i个时间中心的位置，单位为m；
z0表示报警开始点对应的位置，单位为m；
Tczi,t表示zi位置、t时刻的信号时间中心；
Tcz0,t表示z0位置、t时刻的信号时间中心。
方案进一步是：所述方法进一步包括确定振源类型：振源移动速度大于固定速度阈值的振源识别为无害干扰振源，振源移动速度小于固定值的识别为有害振源。
方案进一步是：所述固定速度阈值取1m/s。
本发明方法与现有技术相比，
1.识别速度快，建立时间中心模型，对大量采集数据进行预处理，降低了系统拟合时的运算量，提高识别效率；
2.识别效果显著，可准确识别出平行光纤移动的车辆干扰，降低了系统误警率，提高了系统有效报警数量。
下面结合附图和实施例对本发明进行详细描述。
附图说明
图1本发明经过预处理的现场振动信号数据示意图；
图2本发明移动干扰振源识别方法流程框图；
图3本发明提出的时间中心计算模型流程框图；
图4本发明时间中心计算结果示意图；
图5本发明时间中心及速度拟合曲线示意图；
图6本发明振源信号及速度拟合曲线示意图。
具体实施方式
一种振源移动干扰源识别方法，是一种基于光纤振动安全预警系统的移动干扰振源识别方法，包括从系统布局的光纤报警网络中获取光纤振动信号数据，即接收到报警振动信号，报警振动信号包括有连续的多个振幅大于“0”的振动信号，判断报警振动信号是否是振源移动干扰源信号，如果是振源移动干扰源信号则不予报警，其中，所述振源移动干扰源信号的判别方法是：
第一步：将获取的报警振动信号数据进行预处理，确定在光纤对应位置的振动特征数据，建立基于时间和空间排列的二维数组，如图1所示，二维数组的纵坐标是时间轴，二维数组的横坐标是空间位置轴，是振动信号源距离位置轴；
第二步：在连续的多个振幅大于“0”的时间区间段内，连续获取多个振幅时间中心，形成振幅时间中心移动变换轨迹；
第三步：根据得到的振幅时间中心移动变换轨迹以及相对应的振幅时间中心随空间位置变化得到振源移动速度；
第四步：判断：当振源移动速度大于设定的振源移动速度阈值时则判定报警信号是移动干扰信号，否则不是移动干扰信号；
其中：所述振幅时间中心是振幅大于“0”的首尾时间小于一个设定的振动时间宽度阈值的中心时间值。
所述连续获取多个振幅时间中心的方法是：
第一步：判断当前时间t与该时间位置处记录的振幅大于“0”信号出现时间Tsz是否满足t-Tsz>△T0；
第二步：如果满足，则以当前时间t作为新的振幅时间中心；
第三步：如果不满足，则按照时间中心计算来计算振幅时间中心；
第四步：将当前时刻t更新为下一个该位置处记录的振幅大于“0”的信号出现时间，返回第一步，直至振幅大于“0”的信号结束；
t表示当前时间，单位为s；
ΔT0表示所述振动时间宽度阈值。
如图2所示，上述步骤的具体流程是：
S201：对光纤振动信号进行信号检测、数据采集；
S202：对采集到的数据进行预处理，得到如图1所示的振动信号特征信号{xz,t|z＝1,2,3,…；t＝1,2,3,…}；
S203：振动特征信号通过时间中心计算模型，计算所有位置的时间中心信息；
S204：根据已有方法判断是否达到报警条件，若不达到报警条件，继续进行信号检测操作；
S205：系统运行时间加1；
S206：若达到报警条件，通过振源速度检测模型检测振源移动速度；
S207：根据检测到的振源速度判断振源是否为移动干扰振源；
S208：若振源速度满足移动振源，则判定为移动干扰振源引起的报警，报警自动忽略。
S209：若振源速度不满足移动振源特征，则判定为可疑危险振源，进行系统报警。
在S203中，建立时间中心计算模型，对振动特征数据进行处理，降低振源速度检测的运算量，提高系统运算速度。时间中心计算模型对预处理得到的振动特征数据，进行分析，包括时间中心的新建、更新和清零三种操作，如图3所示，其揭示的方法包括：
S301：采集振动信号；
S302：判断检测到的信号幅值大小；
S303：对于大于“0”的振动信号，参与判断条件是否满足条件；
S304：对于满足条件的情况，新建时间中心信息；
S305：对于不满足条件的情况，进行时间中心信息更新操作；
S306：记录、更新幅值大于“0”的信号出现时间；
对于S302中不满足条件的信号或满足条件执行完相关操作后，在S307和S308中判断时间中心间隔是否满足两个条件；
S309：若不满足两个条件中的任何一条，则清零时间中心信息；
S309：若两个条件均满足，输出更新后的时间中心信息，时间中心计算模型完成。
振动特征数据经过时间中心计算模型处理后，得到图4所示时间中心计算结果。
时间中心计算结果经过振源速度检测模型，检测得到振源移动速度情况，如图5所示为时间中心与速度拟合曲线结果，图6所示为振动信号数据与速度拟合曲线结果。可以看出，基于光纤振动安全预警系统的移动干扰振源识别算法可以较好的检测出振源的移动速度，具有较强的振源移速检测能力。
其中：
所述时间中心计算模型是计算光纤监测区域对应位置处的振动信号持续时间的中心位置模型，包括两种操作：时间中心信息的建立、更新和时间中心信息的清零。
时间中心信息包括位置z处的时间中心Tcz,t、信号个数Nz,t和信号出现时间Tsz。当t时刻，位于光缆位置z处出现的振动信号xz,t幅值大于0时，进行以下操作，判断当前时间t与该位置处记录的信号出现时间Tsz满足(1)式时：
t-Tsz>△T0 (1)
新建时间中心信息：
Tcz,t＝t,Nz,t＝1,Tsz＝t (2)
否则，应更新时间中心信息，时间中心更新公式可描述为(3～5)式：
Nz,t＝Nz,t-1+1 (4)
Tsz＝t (5)
通过公式(3)计算时间中心；
公式中：
t表示当前时间，单位为s；
Tsz表示振幅大于“0”信号出现时间；
ΔT0表示所述振动时间宽度阈值，默认取10s；
Tcz,t表示z位置t时刻的信号时间中心；
Nz,t表示z位置t时刻、振幅大于“0”的信号个数；
Nz,t-1表示z位置t-1时刻、振幅大于“0”的信号个数；
Tcz,t-1表示z位置t-1时刻的信号时间中心。
当t时刻，位于光缆位置z处的振动信号xz,t幅值不大于0时，跳过以上操作，进行以下时间中心清零操作：
若当前时间t与时间中心Tcz,t的间隔不满足(6)式或当前时间t与记录的信号出现时间Tsz不满足(7)式：
t-Tcz,t<△T1 (6)
清零时间中心信息：
Tcz,t＝0,Nz,t＝0,Tsz＝0 (8)
公式中：
ΔT1表示时间中心第一间隔宽度阈值，默认取300s；
η表示待搜索的位置，单位为m；
Δz表示参与搜索的位置范围，取值为500m；
Tsη表示记录的待搜索位置信号出现时间；
ΔT2表示时间中心第二间隔宽度阈值，取50s。
所述振源速度检测模型是对所述时间中心数据进行计算，检测获取振源的移动速度，振源速度检测模型公式可描述为(9)式：
其中：
v表示振源移动速度，m/s；
n表示时间中心个数；
zi表示第i个时间中心的位置，单位为m；
z0表示报警开始点对应的位置，单位为m；
Tczi,t表示zi位置、t时刻的信号时间中心；
Tcz0,t表示z0位置、t时刻的信号时间中心。
所述振源类型识别模型是根据振源移动速度，确定振源类型：移动速度大于固定阈值的振源识别为无害干扰振源，移动速度小于固定值的识别为有害振源，所述振源类型识别模型可表示为公式(10)：
公式中：
f表示振源识别映射模型函数；
v0表示固定速度阈值，取1m/s.
通过上述方法可以实现识别速度快，建立时间中心模型，对大量采集数据进行预处理，降低了系统拟合时的运算量，提高识别效率；并且方法识别效果显著，可准确识别出平行光纤移动的车辆干扰，降低了系统误警率，提高了系统有效报警数量。
Claims (3)
1.一种振源移动干扰源识别方法，是一种基于光纤振动安全预警系统的移动干扰振源识别方法，包括接收到报警振动信号，报警振动信号包括有连续的多个振幅大于“0”的振动信号，判断报警振动信号是否是振源移动干扰源信号，如果是振源移动干扰源信号则不予报警，其特征在于，所述振源移动干扰源信号的判别方法是：
第一步：将获取的报警振动信号生成二维数组，二维数组的纵坐标是时间轴，二维数组的横坐标是空间位置轴；
第二步：在连续的多个振幅大于“0”的时间区间段内，连续获取多个振幅时间中心，形成振幅时间中心移动变换轨迹；
第三步：根据得到的振幅时间中心移动变换轨迹以及相对应的振幅时间中心随空间位置变化得到振源移动速度；
第四步：判断：当振源移动速度大于设定的振源移动速度阈值时则判定报警信号是移动干扰信号，否则不是移动干扰信号；
其中：所述振幅时间中心是振幅大于“0”的首尾时间小于一个设定的振动时间宽度阈值的中心时间值；
所述连续获取多个振幅时间中心的方法是：
第一步：判断当前时间t与该时间位置处记录的振幅大于“0”信号出现时间Tsz是否满足t-Tsz>△T0；
第二步：如果满足，则以当前时间t作为新的振幅时间中心；
第三步：如果不满足，则按照时间中心计算来计算振幅时间中心；
第四步：将当前时刻t更新为下一个该位置处记录的振幅大于“0”的信号出现时间，返回第一步直至振幅大于“0”的信号结束；
所述时间中心计算是：
其中
t表示当前时间，单位为s；
Tsz表示振幅大于“0”信号出现时间；
ΔT0表示所述振动时间宽度阈值，默认取10s；
Tcz,t表示z位置t时刻的信号时间中心；
Nz,t表示z位置t时刻、振幅大于“0”的信号个数；
Nz,t-1表示z位置t-1时刻、振幅大于“0”的信号个数；
所述方法进一步包括：当前时间t与时间中心Tcz,t的间隔在不满足t-Tcz,t<△T1或当前时间t与记录的信号出现时间Tsz不满足
st.t-Tsη<△T2<t-Tsz，则时间中心置“0”，
其中：
ΔT1表示时间中心第一间隔宽度阈值，默认取300s；
η表示待搜索的位置，单位为m；
Δz表示参与搜索的位置范围，取值为500m；
Tsη表示记录的待搜索位置信号出现时间；
ΔT2表示时间中心第二间隔宽度阈值，取50s；
所述振源移动速度按照振源移动速度检测模型计算获得；
所述振源移动速度检测模型是：
其中：
V表示振源移动速度，m/s；
n表示时间中心个数；
zi表示第i个时间中心的位置，单位为m；
z0表示报警开始点对应的位置，单位为m；
Tczi,t表示zi位置、t时刻的信号时间中心；
Tcz0,t表示z0位置、t时刻的信号时间中心。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括确定振源类型：振源移动速度大于固定速度阈值的振源识别为无害干扰振源，振源移动速度小于固定值的识别为有害振源。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述固定速度阈值取1m/s。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811398689.2A CN109612568B (zh) | 2018-11-22 | 2018-11-22 | 一种振源移动干扰源识别方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811398689.2A CN109612568B (zh) | 2018-11-22 | 2018-11-22 | 一种振源移动干扰源识别方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109612568A CN109612568A (zh) | 2019-04-12 |
| CN109612568B true CN109612568B (zh) | 2021-06-29 |
Family
ID=66004384
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811398689.2A Active CN109612568B (zh) | 2018-11-22 | 2018-11-22 | 一种振源移动干扰源识别方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109612568B (zh) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110672196B (zh) * | 2019-08-22 | 2021-09-24 | 北京航天易联科技发展有限公司 | 一种基于图像算子的移动干扰振源过滤方法 |
| CN113531399B (zh) * | 2020-04-16 | 2023-05-26 | 中国石油天然气股份有限公司 | 光纤振动预警方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN112347845B (zh) * | 2020-09-22 | 2022-10-25 | 成都飞机工业（集团）有限责任公司 | 一种飞机液压导管振动信号工业电干扰自动识别方法 |
Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007198973A (ja) * | 2006-01-27 | 2007-08-09 | Matsushita Electric Works Ltd | フェンス振動センサ装置 |
| CN102563360A (zh) * | 2012-01-16 | 2012-07-11 | 北方工业大学 | 基于序贯概率比检测的管道安全预警系统的振动事件检测方法 |
| CN102694607A (zh) * | 2011-03-25 | 2012-09-26 | 北京海曼无限信息技术有限公司 | 针对移动干扰源的网络化软件无线信号监测方法及系统 |
| JP2012215412A (ja) * | 2011-03-31 | 2012-11-08 | Jtekt Corp | 車載装置の振動解析及び振動源の特定を行う方法及び装置 |
| JP5606096B2 (ja) * | 2010-02-25 | 2014-10-15 | パナソニック株式会社 | フェンス振動検出装置、及び閾値調整方法 |
| CN105698915A (zh) * | 2016-03-01 | 2016-06-22 | 深圳艾瑞斯通技术有限公司 | 一种光纤振源识别方法及装置、系统 |
| CN105865611A (zh) * | 2016-04-08 | 2016-08-17 | 深圳艾瑞斯通技术有限公司 | 一种调整光纤振动检测门限值的方法及装置 |
| CN105973449A (zh) * | 2016-04-15 | 2016-09-28 | 深圳艾瑞斯通技术有限公司 | 一种光纤振源识别方法、装置及系统 |
| CN106297124A (zh) * | 2016-09-07 | 2017-01-04 | 北京航天易联科技发展有限公司 | 一种光纤入侵报警系统的抗干扰处理方法 |
| CN106644035A (zh) * | 2016-12-15 | 2017-05-10 | 北方工业大学 | 一种基于时频变换特性的振动源识别方法及系统 |
| CN107730800A (zh) * | 2017-11-13 | 2018-02-23 | 浙江众盟通信技术有限公司 | 基于光纤振动安全预警系统的抗干扰分析方法 |
| CN107909757A (zh) * | 2017-11-09 | 2018-04-13 | 北京航天易联科技发展有限公司 | 基于序贯检测的光纤振动安全预警系统振源预警方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8345229B2 (en) * | 2009-09-28 | 2013-01-01 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Long distance optical fiber sensing system and method |
-
2018
- 2018-11-22 CN CN201811398689.2A patent/CN109612568B/zh active Active
Patent Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007198973A (ja) * | 2006-01-27 | 2007-08-09 | Matsushita Electric Works Ltd | フェンス振動センサ装置 |
| JP5606096B2 (ja) * | 2010-02-25 | 2014-10-15 | パナソニック株式会社 | フェンス振動検出装置、及び閾値調整方法 |
| CN102694607A (zh) * | 2011-03-25 | 2012-09-26 | 北京海曼无限信息技术有限公司 | 针对移动干扰源的网络化软件无线信号监测方法及系统 |
| JP2012215412A (ja) * | 2011-03-31 | 2012-11-08 | Jtekt Corp | 車載装置の振動解析及び振動源の特定を行う方法及び装置 |
| CN102563360A (zh) * | 2012-01-16 | 2012-07-11 | 北方工业大学 | 基于序贯概率比检测的管道安全预警系统的振动事件检测方法 |
| CN105698915A (zh) * | 2016-03-01 | 2016-06-22 | 深圳艾瑞斯通技术有限公司 | 一种光纤振源识别方法及装置、系统 |
| CN105865611A (zh) * | 2016-04-08 | 2016-08-17 | 深圳艾瑞斯通技术有限公司 | 一种调整光纤振动检测门限值的方法及装置 |
| CN105973449A (zh) * | 2016-04-15 | 2016-09-28 | 深圳艾瑞斯通技术有限公司 | 一种光纤振源识别方法、装置及系统 |
| CN106297124A (zh) * | 2016-09-07 | 2017-01-04 | 北京航天易联科技发展有限公司 | 一种光纤入侵报警系统的抗干扰处理方法 |
| CN106644035A (zh) * | 2016-12-15 | 2017-05-10 | 北方工业大学 | 一种基于时频变换特性的振动源识别方法及系统 |
| CN107909757A (zh) * | 2017-11-09 | 2018-04-13 | 北京航天易联科技发展有限公司 | 基于序贯检测的光纤振动安全预警系统振源预警方法 |
| CN107730800A (zh) * | 2017-11-13 | 2018-02-23 | 浙江众盟通信技术有限公司 | 基于光纤振动安全预警系统的抗干扰分析方法 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| 《Detection and recognition of mechanical, digging and vehicle signals in the optical fiber pre-warning system》;Qing Tian;《Optics Communications》;20180401;全文 * |
| 《Vibration source identification using corrected finite difference schemes》;Quentin Leclère;《Journal of Sound and Vibration》;20120312;全文 * |
| 《基于光纤振动安全预警系统的抗干扰算法研究》;李国相;;《浙江水利水电学院学报》;20180225;全文 * |
| 《基于光纤振动安全预警系统的振源识别算法研究》;李国相;《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》;20140915;参见第21页-第25页，第37页 -第41页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109612568A (zh) | 2019-04-12 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108709633B (zh) | 基于深度学习的分布式光纤振动传感智能安全监测方法 | |
| CN109612568B (zh) | 一种振源移动干扰源识别方法 | |
| US11373523B2 (en) | Method for vehicle detection based on single-axis geomagnetic sensor | |
| CN107256635B (zh) | 一种智能交通中基于分布式光纤传感的车辆识别方法 | |
| CN108334905A (zh) | 船舶行为轨迹识别方法 | |
| CN106981202A (zh) | 一种基于车道模型的车辆来回变道检测方法 | |
| CN113096397B (zh) | 基于毫米波雷达与视频检测的交通拥堵分析方法 | |
| CN103295403B (zh) | 一种交通流视觉检测方法 | |
| CN105744232A (zh) | 一种基于行为分析技术的输电线路视频防外破的方法 | |
| CN111582160B (zh) | 基于分布式光纤传感系统的车辆轨迹提取方法及装置 | |
| CN102426785B (zh) | 基于轮廓和局部特征点的交通流信息感知方法及系统 | |
| CN110309717A (zh) | 一种基于深度神经网络的行人计数方法 | |
| CN105488260B (zh) | 一种航空噪声识别及非航空噪声过滤方法 | |
| CN110310491B (zh) | 一种短间距双节点地磁车速检测系统及检测方法 | |
| CN103473932A (zh) | 一种结合振荡标线的音频信号车型识别系统 | |
| CN103226028A (zh) | 一种相敏光时域反射仪扰动信号检测与识别方法 | |
| CN116246229B (zh) | 一种基于车联网的骑行状态监控系统及方法 | |
| Goodman | Detection and classification for unattended ground sensors | |
| CN113436442B (zh) | 一种利用多地磁传感器的车速估计方法 | |
| CN107909757B (zh) | 基于序贯检测的光纤振动安全预警系统振源预警方法 | |
| CN117115752A (zh) | 一种高速公路视频监控方法及系统 | |
| CN117231940A (zh) | 一种基于小样本数据特征的油气管道安全预警系统及方法 | |
| CN103956013A (zh) | 一种风雨扰动信号实时判定方法 | |
| US20230024104A1 (en) | Identification of false transformer humming using machine learning | |
| CN202904792U (zh) | 一种智能可视化报警系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right | ||
| PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right |
Denomination of invention: A method for identifying moving interference source of vibration source Effective date of registration: 20211012 Granted publication date: 20210629 Pledgee: Beijing Yizhuang International Financing Guarantee Co.,Ltd. Pledgor: BEIJING AEROSPACE YILIAN SCIENCE AND TECHNOLOGY DEVELOPMENT Co.,Ltd. Registration number: Y2021990000950 |
|
| PC01 | Cancellation of the registration of the contract for pledge of patent right | ||
| PC01 | Cancellation of the registration of the contract for pledge of patent right |
Date of cancellation: 20220923 Granted publication date: 20210629 Pledgee: Beijing Yizhuang International Financing Guarantee Co.,Ltd. Pledgor: BEIJING AEROSPACE YILIAN SCIENCE AND TECHNOLOGY DEVELOPMENT Co.,Ltd. Registration number: Y2021990000950 |
|
| PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right |
Denomination of invention: A Method for Identifying Moving Interference Sources of Vibration Sources Effective date of registration: 20220923 Granted publication date: 20210629 Pledgee: Beijing Yizhuang International Financing Guarantee Co.,Ltd. Pledgor: BEIJING AEROSPACE YILIAN SCIENCE AND TECHNOLOGY DEVELOPMENT Co.,Ltd. Registration number: Y2022990000667 |
|
| PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right | ||
| CP03 | Change of name, title or address | ||
| CP03 | Change of name, title or address |
Address after: Building 24, 18th Courtyard, Kechuang 13th Street, Beijing Economic and Technological Development Zone, Daxing District, Beijing, 100176 Patentee after: Beijing Aerospace Tianhong Intelligent Equipment Technology Co.,Ltd. Address before: Building 24, yard 18, Kechuang 13th Street, Daxing Economic and Technological Development Zone, Beijing 100176 Patentee before: BEIJING AEROSPACE YILIAN SCIENCE AND TECHNOLOGY DEVELOPMENT Co.,Ltd. |
|
| PC01 | Cancellation of the registration of the contract for pledge of patent right | ||
| PC01 | Cancellation of the registration of the contract for pledge of patent right |
Date of cancellation: 20230919 Granted publication date: 20210629 Pledgee: Beijing Yizhuang International Financing Guarantee Co.,Ltd. Pledgor: BEIJING AEROSPACE YILIAN SCIENCE AND TECHNOLOGY DEVELOPMENT Co.,Ltd. Registration number: Y2022990000667 |
|
| PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right | ||
| PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right |
Denomination of invention: A Method for Identifying Moving Interference Sources of Vibration Sources Effective date of registration: 20230919 Granted publication date: 20210629 Pledgee: Beijing Yizhuang International Financing Guarantee Co.,Ltd. Pledgor: Beijing Aerospace Tianhong Intelligent Equipment Technology Co.,Ltd. Registration number: Y2023990000460 |
|
| PC01 | Cancellation of the registration of the contract for pledge of patent right |
Granted publication date: 20210629 Pledgee: Beijing Yizhuang International Financing Guarantee Co.,Ltd. Pledgor: Beijing Aerospace Tianhong Intelligent Equipment Technology Co.,Ltd. Registration number: Y2023990000460 |