一种光纤安防信号双重识别方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种光纤安防信号双重识别方法，包括以下步骤：S100：获取光纤布控区域内光信号的相位差异；S200：获得时域分析信号包；S300：以预设的时间跨度划分所述时域分析信号包，得到事件信号；S400：获取事件信号的时域信号；S500：获得事件信号的频域信号；S600：根据所述频域信号连零点的位置判定信号的种类；S700：构建特征模板；S800：根据所述特征模板判断所述不能判断信号是否为异常信号。本发明降低了误报率。
【专利说明】
-种光纤安防信号双重识别方法及系统
技术领域
[0001] 本发明属于安防领域，特别设及一种光纤安防信号双重识别方法及系统。
【背景技术】
[0002] 周界安防系统在国防和民用领域都具有非常重要的应用，它主要用于边境线、军 事基地、仓库、营房、政府设施、机场、核电站W及监狱等重要区域的周界入侵监测。目前的 周界安防技术主要有泄漏电缆、微波对射、红外对射W及光纤传感技术等。光纤周界安防系 统是一种对威胁区域安全的突发事件进行监控和警报的现代防御体系，是基于分布式光纤 传感技术应用于周界监控防护的新系统。由于光纤及光纤传感器具有体积小、重量轻、抗干 扰能力强、灵敏度高、工作可靠性高、成本低廉W及无需外场供电等优点同时还可作为信号 传输通道的特点让其在其他周界安防技术中脱颖而出。在实际工程应用中，传感光纤大多 数是裸露在外界环境中，运种设计独特的传感光纤对运动、压力和振动非常敏感。它可沿运 围栏、围墙铺设来探测攀爬和敲击，也可铺设在±壤草坪下探测踩踏。但光纤的高灵敏度必 然带来系统的大量的报警，而基于时域信号能量的分析体系不足W区分大量事件预警，从 而导致较高的误报率。
【申请人】早期申请的中国专利CN201610046738.0公开了一种光纤安防 信号处理方法及系统，但在该专利中需要根据时域信号和频域信号获取事件信号的时域特 征和频域特征，重构频域特征和时域特征为一个数据包，之后对数据包中的所有数据进行 处理，运样系统就需要处理大量的数据，降低了系统运行速度。
【发明内容】
[0003] 针对现有技术的缺陷，本发明提供了一种光纤安防信号双重识别方法及系统。
[0004] -种光纤安防信号双重识别方法，包括W下步骤:S100:获取光纤布控区域内光信 号的相位差异;S200:将光信号的相位差异按时间上的采样率转变为电信号上的幅值差异， 获得时域分析信号包;S300: W预设的时间跨度划分所述时域分析信号包，得到事件信号； S400:提取所述事件信号的交流部分，获取事件信号的时域信号；S500:对所述时域信号进 行快速傅立叶变换获得事件信号的频域信号；S600:根据所述频域信号连零点的位置判定 信号的种类，所述信号种类包括:异常信号，非异常信号，和不能判断信号；S700:对所述不 能判断信号进行聚类分析，构建特征模板;S800:根据所述特征模板判断所述不能判断信号 是否为异常信号。
[0005] -种光纤安防信号双重识别系统，包括W下模块:相位差异获取模块，用于获取光 纤布控区域内光信号的相位差异;时域分析信号包获取模块，用于将光信号的相位差异按 时间上的采样率转变为电信号上的幅值差异，获得时域分析信号包;划分模块，用于W预设 的时间跨度划分所述时域分析信号包，得到事件信号;第一获取模块，提取所述事件信号的 交流部分，获取事件信号的时域信号;第二获取模块，用于对所述时域信号进行快速傅立叶 变换获取所述事件信号的频域信号；第一判断模块，用于根据所述频域信号连零点的位置 判定信号的种类，所述信号种类包括:异常信号，非异常信号，和不能判断信号;特征模板构 建模块，用于对所述不能判断信号进行聚类分析，构建特征模板;第二判断模块，用于根据 所述特征模板判断所述不能判断信号是否为异常信号。
[0006] 本发明的有益效果是:本发明在充分分析人类行为特征的基础上，提出一种基于 时域去噪，频域滤波的信号识别新方法。在保证不漏报的情况下，收集绝大多数事件信号， 通过连零判断，只将待判定信号发送给后续步骤处理判断，运样大大减少了需要处理的数 据量，提高了处理速度;然后通过与聚类分析构建的各类事件模板进行相似性分析。本发明 通过运样两重识别，在保证识别时间和报警率的情况下，降低误报率，为光纤周界安防系统 提供重要的支撑。
【附图说明】
[0007] 图1是本发明光纤安防信号双重识别方法的流程图；
[000引图2是步骤S500的流程图；
[0009] 图3是步骤S600的原理图；
[0010] 图4是步骤S700的流程图；
[0011] 图5是本发明光纤安防信号双重识别系统的结构示意图。
【具体实施方式】
[0012] 为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明 的【具体实施方式】做详细的说明，使本发明的上述及其它目的、特征和优势将更加清晰。在全 部附图中相同的附图标记指示相同的部分。并未刻意按比例绘制附图，重点在于示出本发 明的主旨。
[OOU]实施例1
[0014] 首先对本发明的光纤安防信号双重识别方法做介绍，请参阅图1，本发明的安防信 号处理方法在充分分析人类行为特征的基础上，提出了一种基于时域去噪，频域滤波的信 号识别方法，收集绝大多数事件信号，通过时域去噪、频域滤波压缩提取具有代表性的频域 特征，然后通过与聚类分析构建的各类事件模板进行相似性分析，从而判断是否发生入侵 事件。
[0015] SlOO:获取光纤布控区域内光信号的相位差异。可W通过M-Z型干设仪获取所述光 信号的相位差异，使用M-Z型光纤周界安防系统实时反馈布控区域内的光信号。如果光信号 相位出现异常波动，则认为有事件发生。
[0016] S200:将光信号的相位差异按时间上的采样率转变为电信号上的幅值差异，获得 时域分析信号包。当有事件发生时，光传感单元(M-Z型)按时间上的采样率将光信号相位的 差异转变成电信号上幅值的差异，获得时域分析信号包。
[0017] S300: W预设的时间跨度划分所述时域分析信号包，得到事件信号。时域预处理： 当光纤相位产生瞬时异动的时候，通过分析通常持续时间不到1秒。相对应的，人的瞬时行 为和自然现象的瞬时效应对光纤相位的影响持续是相近的。但是，从人体力学的角度分 析，人的瞬时行为是在一定适用范围内的。如人平均一分钟正常行走60~80步。按100米的 距离进行奔跑分析，人的步伐为60步左右，奔跑时间为12秒左右。1秒钟内人的出拳次数在5 次左右。从最短受力时间来说，人的行为是有趋势的，受限于身体各部分肌肉与骨骼的力学 特性，运一切都无法超出肢体动作的速度和频率的能力限度。所W，人对光纤作用的影响从 力量速度而言，取决于动作的方向和动作轨迹;从频率而言，取决于动作的部位和方式。人 的行为通常是一连串动作，从整体上分析，自然环境的干扰也可能是不连续，间断的一连串 干扰。动物的干扰也因符合肌肉与骨骼的力学特性属于一段范围内的速度与频率。从力学 角度上分析，要持续保持受力，就必须持续有力做功。而持续做功的典型为机器振动，异常 的自然环境。
[0018] 所W从时域上分析，用于实现光纤周界安防的时间分析上限可W为10s。同时从工 程实践的领域分析，一个预警系统需要在最短时间内区分触发的事件。充分考虑工程中人 行为的特性，大致将单个时域分析信号包划为0.1~Is。通过实验测试不同时间跨度的事件 数据包，本发明发现入侵行为中数据包时间跨度为0.25秒左右的时候实际区分度最高。所 W本发明建立WO.25秒做为事件数据分析时间跨度的时域体系。
[0019] S400:提取所述事件信号的交流部分，获取事件信号的时域信号。采集到的事件信 号中会存在一些直流信号，在事件分析中只需要提取信号交流部分特征，因此需要通过算 法将信号中的直流信号滤除。每帖信号定义为Si(n)，定义信号均值为：
[0020]
[0021] 令直流信号分量部分为
W交流部分为
同时， 入侵信号大致在IOOK化W内。通过对事件信号降采样。降采样得到压缩后的数据包。
[0022] S500:对所述时域信号进行快速傅立叶变换获取所述事件信号的频域信号。由于 人为入侵信号与环境噪声的时域波形的能量和过零率上有一些差别，因此本发明根据信号 的短时过零率和短时能量大小来提取事件信号的时域特征。如图2所示，其包括W下步骤：
[0023] S501:计算短时能量和短时过零率。定义接收到的时域信号为Si(n)，每帖信号短 时能量为
[0024]
[0025] 设每帖的短时过零率为
[0026]
[0027]计算环境噪声的短时能量和短时过零率，假设前10帖信号为环境噪声，首先求出 每帖噪声的均方差，将运10个均方差的均值作为信号短时过零率的直流偏置。求出前10帖 的短时能量和短时过零率的均值Zmean、Emean和标准差Zstd、Estd，就可W得到其初始值Zo = Zmean+2*Zstd和E日二Emean+巧Estd ,设置两个系数Ecoef和Zcoef作为阔值，改变两个系数值用于调 节系统的灵敏度。
[00%] S502:每过预设时间，重复步骤S501，只计算小于阔值的帖，修改阔值;预设的时间 可W是1小时、1天等。
[0029] S503:提取出事件信号的时域信号x(n)。若此时有一帖信号Si(n)被判定为入侵信 号，取出该帖信号的前一帖Si-i(n)平分为5个子帖，从后往前分别计算运几个子帖的短时能 量。取出子帖中短时能量大于阔值的几个子帖，作为该次入侵信号的起点。同样的方法找出 入侵信号的终点。提取出信号x(n)。
[0030] S504:频域特征处理:在事件信号在时域上提取特征后，事件信号再通过FFT变换， 再将频域数据归一化，作为频域特征。对时域信号x(n)做傅里叶变换得出频域特性：
[0031]
[0032]
[0033]
[0034] S600:根据频域特征连零点的位置判定信号的种类，所述信号种类包括：异常信 号，非异常信号，和不能判断信号。
[0035]
【申请人】发现对于光纤布控区域内不同种类的入侵会产生不同的光信号，动物类入 侵所引起的光信号会W较快的速度衰减，而人为入侵所引起的光信号会W较慢的速度衰 减，而有些信号衰减速度介于入侵与非入侵之间，需做进一步判定。基于此，本发明通过连 续的零信号出现的区域来反映光信号的衰减速度，进而据此判断出现信号的种类，即连零 判断。信号种类包括:异常信号，非异常信号，和不能判断信号。
[0036] S601:获得归一化的光信号频域特征Xnnrm化)后，将频域特征Xnnrm化)按小于一可调 参数Vmin进行滤波，使Xn。?化）=0 ; i f Xn。?化)< Vmin，k = 0，l，…，N。Xn。?化）的值反映了入侵 信号的强弱，没有入侵行为或非人为入侵时XnDrm(k)值为0或一较小值，当发生人为入侵时 Xnnrm化)变大。将小于可调参数Vmin的Xnorm化)的值均按0来处理，运样便获得了一些连续的零 信号。
[0037] S602:设置可调参数Vwdg i，vwdg 2,将整个频域分别划分成3个部分
[003引 f*dgi:(0，Vju<igi]，
[0039] fjudg 2： ( Vjudg I. Vjudg 2],
[0040] f扣dg 3: (V扣dg 2, + °°)
[0041 ] S603:设置一个定值Vzern，当在频域中第一次出现满足下式的信号时，记录farea+ Vzer。所在区域。
[0042] Xnorm ( k ) = 0 ； i f k = f area , ''' , f area+Vzero
[0043] S604:如果farea+Vzer。在fjudg I则判定为非入侵数据(非异常信号）；如果在fjudg 3贝IJ 判定为入侵数据(异常信号）；如果在f Wdg 2(不能判断信号)则进入聚类分析的算法。
[0044] 请参阅图3,图3中A、B、CS条光信号频域特征Xn。?化）曲线分别代表了S种不同的 入侵情况，其中A曲线为非人为入侵(非异常信号），B为不可判定情况(不能判断信号），C为 人为入侵(异常信号），根据本发明的连零判断法，对于A类情况，Xnerm化)在k = farea处小于了 可调参数Vmin,此时开始记录连续出现零的次数，在记录下定值Vzern次零出现后，XnDrm(f area+ Vzero )二0 ,此时f area+Vzero位于fjudg 1.(0,Vjudg I ]这区域，则可判走A属于非人为入仁;。与A 的判定方法相同，可W通过连零判断可W判定B属于不可判定情况，而C属于人为入侵。
[0045] 通过运一判断，本发明将信号分为了非入侵信号、待判定信号和入侵信号，对于光 纤安防系统而言，大多数信号均属于比较容易判定的非入侵信号或入侵信号，运类信号不 需要再做进一步的判断处理，因此可W只将待判定信号发送给后续步骤处理判断，运样大 大减少了需要处理的数据量，提高了处理速度。
[0046] S700:对所述不能判断信号进行聚类分析，构建特征模板。在系统正式使用前，聚 合大量事件的特征进行聚类分析，通过聚类分析构建出各种类别的特征模板。再将各个类 别的模板分成2类:一类为人为;一类为非人为。本发明将每一个入侵信号的时频特征数据 看作一组向量。应用K均值聚类方法找出每类入侵信号一个或几个模版向量，请参阅图4。
[0047] S701:根据实际情况确定分类数k，从n个数据对象选择2个距离最大的对象Xii, xi2 作为聚点；
[004引 S702:选择第3个聚点Xi3,满足如下关系：
[0049] min{d(xi3，xir)} =max{min{d(xj，xir)}}
[0050] 其中：r = l ,2; j声ii,i2;
[0051 ] S703:重复步骤S702直到选择出第k个聚点Xik，得到k个初始聚点的集合：
[0化2]
[0化3]
[0化4]
[0055] t初始分类：
[0化6]
[0057] J如下；
[0化引
[0059] S705:重复步骤S704m次后，当前分类G(m>与前次分类G(m-。相等时，即G (m> =G(m-i) 时，则计算结束；
[0060] S706:将的作为一组模版保存下来。
[0061] S800:根据所述特征模板判断所述不能判断信号是否为人为入侵信号。将实时数 据与特征模版对比相似度，取相似度最大的类别模板。然后再判断模板是属于人为还是非 人为。W此作为输出，人为生成报警信号，非人为生成提示信号。由于余弦相似度越大，则表 明入侵信号干檀版的相似底械高。计當入停倍号X台模版之间的余弦相似度：
[0062]
[0063] 得到一组余弦相似度数组xcor。因此求出xcor中最大值xcori和类别i，并将该入 侵信号作为第i类入侵信号。
[0064] 实施例2
[0065] 相应的，如图5所示，本发明还提供了一种光纤安防信号双重识别系统，一种光纤 安防信号处理系统，包括W下模块:相位差异获取模块，用于获取光纤布控区域内光信号的 相位差异;时域分析信号包获取模块，用于将光信号的相位差异按时间上的采样率转变为 电信号上的幅值差异，获得时域分析信号包;划分模块，用于W预设的时间跨度划分所述时 域分析信号包，得到事件信号；第一获取模块，提取所述事件信号的交流部分，获取事件信 号的时域信号;第二获取模块，用于对所述时域信号进行快速傅立叶变换获取所述事件信 号的频域信号；第一判断模块，用于根据所述频域信号连零点的位置判定信号的种类，所 述信号种类包括:异常信号，非异常信号，和不能判断信号;特征模板构建模块，用于对所述 不能判断信号进行聚类分析，构建特征模板;第二判断模块，用于根据所述特征模板判断所 述不能判断信号是否为异常信号。
[0066] 在W上的描述中阐述了很多具体细节W便于充分理解本发明。但是W上描述仅是 本发明的较佳实施例而已，本发明能够W很多不同于在此描述的其它方式来实施，因此本 发明不受上面公开的具体实施的限制。同时任何熟悉本领域技术人员在不脱离本发明技术 方案范围情况下，都可利用上述掲示的方法和技术内容对本发明技术方案做出许多可能的 变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本 发明的技术实质对W上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技 术方案保护的范围内。
【主权项】
1. 一种光纤安防信号双重识别方法，其特征在于，包括以下步骤： SlOO:获取光纤布控区域内光信号的相位差异； S200:将光信号的相位差异按时间上的采样率转变为电信号上的幅值差异，获得时域 分析信号包； S300:以预设的时间跨度划分所述时域分析信号包，得到事件信号； S400:提取所述事件信号的交流部分，获取事件信号的时域信号； S500:对所述时域信号进行快速傅立叶变换获得事件信号的频域信号； S600:根据所述频域信号连零点的位置判定信号的种类，所述信号种类包括：异常信 号，非异常信号，和初步不能判断信号； S700:采集入侵事件和环境的频域信号通过聚类分析，构建特征模板； S800:根据所述特征模板判断所述不能判断信号是否为异常信号。2. 根据权利要求1所述的光纤安防信号双重识别方法，其特征在于，通过M-Z型干涉仪 获取所述光信号的相位差异。3. 根据权利要求1所述的光纤安防信号双重识别方法，其特征在于，所述预设的时间跨 度为 0.1-1S。4. 根据权利要求1所述的光纤安防信号双重识别方法，其特征在于，所述预设的时间跨 度为0.25S。5. 根据权利要求1所述的光纤安防信号双重识别方法，其特征在于，所述步骤S400具体 包括:每帧事件信号定义为S1U)，定义事件信号均值为式中η代表第η各采样点，令直流信号分量部分为 Sdc(K)=蜀 则交流部分为 S￡tc(^) = Si(Tl) - S,.6. 根据权利要求1所述的光纤安防信号双重识别方法，其特征在于，所述步骤S500具体 包括： S501:接收到的每帧事件信号为S1U)，每帧事件信号的短时能量E1*设每帧的短时过零率Zi为式中Sgn为符号函数； 计算环境噪声的短时能量和短时过零率，假设前10帧事件信号为环境噪声，首先求出 每帧噪声的均方差，将这10个均方差的均值作为信号短时过零率的直流偏置，求出前10帧 的短时能量和短时过零率的均值Zmean、E mear^P标准差Zstd、Estd，得到其初始值Z〇 = Zmean+2* Zstd和E〇 = Em_+2*Estd，设置两个系数Ecoef和Zcoef作为阈值，两个阈值用于调节系统灵敏度； S502:每过预设时间，重复步骤S501，只计算小于阈值的帧，修改阈值； S503:若此时有一帧信号Si(n)被判定为入侵信号，取出该帧信号的前一帧Si-i(n)平分 为5个子帧，从后往前分别计算这几个子帧的短时能量，取出子帧中短时能量大于阈值的几 个子帧，作为该次入侵信号的起点，同理找出入侵信号的终点，提取出事件信号的时域信号 x(n)； S504:对时域信号x(n)做傅里叶变换得出频域信号：然后对颇域信号讲行1]3-化：7. 根据权利要求1所述的光纤安防信号双重识别方法，其特征在于，所述步骤S600具体 包括： S601:获得归一化的光信号频域特征Xn_(k)后，将频域特征Xn_(k)按小于一可调参数 Vmin进行滤波，使X norm (k) =0;if X norm (k)〈Vmin，k = 0，I，…，N; S602:设置可调参数VjudgI，vjUdg2，将整个频域分别划分成3个部分， f judgl. (〇 , Vjudgl] , f judg2 . ( Vjudgl , Vjudg2] , f judg3 . ( Vjudg2 , +°° )； S603:设置一个定值Vzer。，当在频域中第一次出现满足 Xnorm(k) =0； if k = f area j * * * j f area^Vzero 的i目号时，记录farea+Vzer。所在区域； S604:如果farea+Vzer。在f judgi则判定为非异常信号；如果在f judg3则判定为异常信号；如 果在fjUdg2则进入步骤S700。8. 根据权利要求1所述的光纤安防信号双重识别方法，其特征在于，所述步骤S700具体 包括： S701:确定分类数k，从η个数据对象选择2个距离最大的对象xu，xi2作为聚点； S702:选择第3个聚点Xi3，满足如下关系： min{d(xi3，xir)} =max{min{d(xj，xir)}} 其中：r=l，2; j乒ii，i2; S703:重复步骤S702直到选择出第k个聚点Xik，得到k个初始聚点的集合：S704:根据初始分类重新计算聚点，规则如下：S705:重复步骤S704m次后，得到G(m) = G(lrf)，则计算结束； S706:将作为一组模版保存下来。9. 根据权利要求1所述的光纤安防信号双重识别方法，其特征在于，所述步骤S800包 括： 计算入侵信号X与模版％(?η)之间的余弦相似度：得到一组余弦相似度数组Xcor，求出xcor中最大值xcori和类别i，并将该入侵信号作为 第i类入侵信号。10. -种光纤安防信号双重识别系统，其特征在于，包括以下模块： 相位差异获取模块，用于获取光纤布控区域内光信号的相位差异； 时域分析信号包获取模块，用于将光信号的相位差异按时间上的采样率转变为电信号 上的幅值差异，获得时域分析信号包； 划分模块，用于以预设的时间跨度划分所述时域分析信号包，得到事件信号； 第一获取模块，提取所述事件信号的交流部分，获取事件信号的时域信号； 第二获取模块，用于对所述时域信号进行快速傅立叶变换获取所述事件信号的频域信 号； 第一判断模块，用于根据所述频域信号连零点的位置判定信号的种类，所述信号种类 包括:异常信号，非异常信号，和不能判断信号； 特征模板构建模块，用于采集入侵事件和环境的频域信号通过聚类分析，构建特征模 板； 第二判断模块，用于根据所述特征模板判断所述不能判断信号是否为异常信号。
【文档编号】G08B13/186GK106023499SQ201610279654
【公开日】2016年10月12日
【申请日】2016年4月28日
【发明人】彭琨, 李青, 霍晓练, 杨尚文, 胡力文, 张儒
【申请人】北京北邮国安技术股份有限公司