发明名称 一种分布式光纤围栏入侵检测与定位的方法
摘要 本发明公开了一种分布式光纤围栏入侵检测与定位的方法,对监测信号利用短时傅里叶变换得到监测信号沿布设光缆的瞬时能量分布,将随空间分布的大范围背景噪声能量去除,提取去除背景噪声能量后的能量序列中相对变化较大局部异常的突变点信息及位置,判断是否真实入侵及其位置。本发明利用短时傅里叶变换方法提取入侵点处的突变信息,在去除随机噪声同时,对背景噪声能量进行相减有效抑制了光学系统不稳定及其他因素引入的起伏噪声的干扰影响,解决了分布式光纤围栏在复杂应用环境中强噪声背景下的长距离入侵检测与定位问题,能够有效提高光纤围栏入侵监测系统的正确探测率,同时降低虚警率,提高安防报警系统在实际应用中的置信度水平。
申请公布号 CN102360519A 申请公布日期 2012.02.22
申请号 CN201110214679.0 申请日期 2011.07.29
申请人 电子科技大学 发明人 吴慧娟;李姗姗;吴庥伟;饶云江
分类号 G08B13/00(2006.01)I;G01S17/06(2006.01)I 主分类号 G08B13/00(2006.01)I
代理机构 成都华典专利事务所(普通合伙) 51223 代理人 杨保刚;徐丰
主权项 1.一种分布式光纤围栏入侵检测与定位的方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)监测信号预处理分布式入侵监测系统采集信号时每个发射脉冲作为一个信号单元,设采集的原始监测信号<img file="147169DEST_PATH_IMAGE001.GIF" wi="271" he="29" />,其中:k表示发射脉冲序号,i表示采样点序号,采集深度为N,所述监测信号<img file="619739DEST_PATH_IMAGE002.GIF" wi="26" he="21" />表示k时刻或第k个脉冲周期内接收到的散射相干光沿光纤线路的光强分布情况;对采集的原始监测信号<img file="405292DEST_PATH_IMAGE002.GIF" wi="26" he="21" />进行时间片划分或分组,即相邻多个脉冲发射周期作为一个时间片,对该时间片内所有发射周期的监测信号进行累加得到该时间片内的采集信号,设为<img file="330523DEST_PATH_IMAGE003.GIF" wi="365" he="55" />,其中:i为采集信号的采样点序号,即横向采集时间,j为时间片序号,沿纵向时间轴向后延伸,m为每个时间片内的光脉冲个数,即累积至一组时间片的监测信号单元数,对相邻时间片的信号<img file="554831DEST_PATH_IMAGE004.GIF" wi="38" he="26" />相减作为入侵检测与定位的预处理信号S:<img file="819590DEST_PATH_IMAGE005.GIF" wi="121" he="26" /><img file="103941DEST_PATH_IMAGE006.GIF" wi="165" he="22" />;(2)对预处理信号S进行短时傅里叶变换获得局部能量在实时监测过程中依次对各时间片内预处理信号S进行如下的短时傅里叶变换,<img file="454150DEST_PATH_IMAGE007.GIF" wi="409" he="58" />①①式为离散的短时傅里叶变换式,<img file="216570DEST_PATH_IMAGE008.GIF" wi="62" he="22" />为短时傅里叶变换的窗函数,<img file="398153DEST_PATH_IMAGE009.GIF" wi="28" he="26" />为短时傅里叶变换点数,n表明窗函数的位置;通过n的增加不断移动窗口位置,从而改变观察点的位置,短时傅里叶变换后,对各段信号的傅里叶变换系数求绝对值得到各段的信号频谱;对各段信号的低频系数分别进行求和,获得监测信号主要成分随时间变化的短时能量分布情况,即沿光缆分布的局部能量<i>E</i><sub><i>n</i></sub>:<img file="791088DEST_PATH_IMAGE010.GIF" wi="302" he="57" />②②式中<img file="690911DEST_PATH_IMAGE011.GIF" wi="26" he="22" />为局部能量曲线上的总能量值个数,<img file="194705DEST_PATH_IMAGE012.GIF" wi="29" he="23" />为低频成分个数,取<img file="230794DEST_PATH_IMAGE013.GIF" wi="95" he="25" />;(3)获取背景噪声能量与上述局部能量对应,分时间段计算沿光缆分布的背景噪声能量,在第n时段的能量值<img file="791700DEST_PATH_IMAGE014.GIF" wi="24" he="26" />附近取一段能量值做平均,时间长度设为<img file="178819DEST_PATH_IMAGE015.GIF" wi="49" he="18" />,则第<img file="220725DEST_PATH_IMAGE016.GIF" wi="14" he="16" />时段的背景噪声能量值<i>EE</i><sub><i>n</i></sub>为:<img file="376900DEST_PATH_IMAGE017.GIF" wi="313" he="52" />③(4)突变点检测与定位将各时段的能量与其背景噪声能量相减,得到去除背景噪声能量后的局部能量分布序列<img file="173954DEST_PATH_IMAGE018.GIF" wi="25" he="25" />:<img file="720473DEST_PATH_IMAGE019.GIF" wi="237" he="38" />④对序列<img file="893966DEST_PATH_IMAGE020.GIF" wi="162" he="31" />进行能量极大值检测,如果<img file="842330DEST_PATH_IMAGE021.GIF" wi="270" he="27" />满足以下条件,<img file="810286DEST_PATH_IMAGE022.GIF" wi="26" he="23" />即为局部极大值点<img file="906418DEST_PATH_IMAGE023.GIF" wi="46" he="25" />:<img file="290126DEST_PATH_IMAGE024.GIF" wi="396" he="82" />⑤⑤式中,<img file="420893DEST_PATH_IMAGE025.GIF" wi="112" he="24" />为各局部极大值点<img file="497434DEST_PATH_IMAGE026.GIF" wi="42" he="25" />在<img file="80862DEST_PATH_IMAGE027.GIF" wi="37" he="29" />序列中的相应位置,<img file="330577DEST_PATH_IMAGE028.GIF" wi="14" he="18" />为局部极大值点个数,然后,从极大能量值序列<img file="253534DEST_PATH_IMAGE029.GIF" wi="177" he="30" />中再检测作为判断入侵发生依据的异常极大能量值;记录异常能量值的位置,判断各局部能量极大值若满足以下条件,<img file="563293DEST_PATH_IMAGE030.GIF" wi="619" he="28" />⑥则标识为局部异常能量点,<img file="571700DEST_PATH_IMAGE031.GIF" wi="108" he="24" />;⑥式中<img file="625107DEST_PATH_IMAGE032.GIF" wi="29" he="17" />为入侵点个数,<img file="464887DEST_PATH_IMAGE033.GIF" wi="85" he="23" />分别为各入侵点位置;若集合<img file="880300DEST_PATH_IMAGE034.GIF" wi="158" he="25" />为空,<img file="172741DEST_PATH_IMAGE035.GIF" wi="54" he="19" />,则判断无入侵事件发生;若<img file="967522DEST_PATH_IMAGE036.GIF" wi="130" he="25" />集合中元素个数<img file="661808DEST_PATH_IMAGE037.GIF" wi="50" he="18" />,则判断该事件不是真实入侵事件,根据入侵点的分布位置情况再确定具体哪块周界区域环境变化;若<img file="251052DEST_PATH_IMAGE038.GIF" wi="129" he="25" />集合中事件个数满足<img file="296369DEST_PATH_IMAGE039.GIF" wi="75" he="19" />,则判断有真实入侵发生,真实入侵点个数为<img file="691578DEST_PATH_IMAGE040.GIF" wi="32" he="20" />,各入侵点位置在局部能量曲线上对应<img file="178054DEST_PATH_IMAGE041.GIF" wi="73" he="25" />位置;(5)入侵点检测与定位根据去除背景噪声能量后的能量序列<img file="266096DEST_PATH_IMAGE042.GIF" wi="143" he="26" />中检测出的局部异常能量值<img file="470812DEST_PATH_IMAGE043.GIF" wi="45" he="22" />及其位置<img file="404133DEST_PATH_IMAGE041.GIF" wi="73" he="25" />,确定入侵发生,则原始信号中入侵点的突变位置<i>L</i><sub><i>n</i></sub>为:<img file="10695DEST_PATH_IMAGE044.GIF" wi="235" he="51" />⑦<img file="269638DEST_PATH_IMAGE045.GIF" wi="108" he="25" />为步骤(4)中检测出的真实入侵引起的突出能量点位置,<img file="758388DEST_PATH_IMAGE046.GIF" wi="130" he="25" />是与<img file="698663DEST_PATH_IMAGE045.GIF" wi="108" he="25" />相对应的真实入侵点在原始监测信号中的突变位置,<img file="222048DEST_PATH_IMAGE047.GIF" wi="20" he="20" />为单个脉冲周期内采集的总数据点数。
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