专利名称：光纤周界系统的振动信号识别方法
技术领域：
本发明属于信号识别技术，尤其涉及一种光纤周界系统的振动信号识别方法。
背景技术：
光纤周界系统是基于光纤传感技术的安全技术防范系统。该系统是利用激光、光 纤传感和光通信等高科技技术构建的警戒网络或者安全报警系统，是一种对威胁公众安全 的突发事件进行监控和警报的现代防御体系。这一技术的发展既反映了现代反恐斗争的需 要，也满足了我国现阶段对周界报警的需求。传感光纤采用铠装的通信光缆，它能保证在不 受外界多变的气候和恶劣环境的影响下，仍然能采集细小的震动。当光信号由激光器输送 进光纤时，探测器会处理接收到的光信号的相位。假设传感光缆没有受到任何干扰或光的 传输没有变化，那么光信号的相位也将不发生变化；当传感光纤受到运动或震动的干扰时， 光信号的传输模式就会发生变化。运动、震动、压力都会导致形态被干扰而产生光信号相位 的改变。光电探测器对相位改变进行探测，探测干扰的强度和类型，然后对探测到的信号进 行处理，判别它是否符合触发“事件”的条件。如果符合条件，触发一个“事件”，否则，忽略 该信号。判断探测到的信号是否符合触发“事件”的标准是用户在软件中对每个防区设置 的参数依据。现有的光纤周界系统的振动信号识别方法主要采用基于入侵振动信号的时域特 征进行分析如振动幅度，由于进行阈值判断的特征参数数量少，因此不能更准确的区分各 种外界振动信号，因此误报率很高。
发明内容
本发明的目的是为了克服现有的光纤周界系统的振动信号识别方法误报率高的 缺点，提出了一种光纤周界系统的振动信号识别方法，该方法具有更多的特征参数作为振 动信号判断的阈值。为了实现上述目的，本发明的具体方案是光纤周界系统的振动信号识别方法，包括步骤步骤1.信号采集光纤周界系统采集光信号并将其转化为原始电信号S (η)；步骤2.加窗处理对原始电信号S(n)进行信号加窗处理后得到一个窗口的加窗 电信号S' (η)；步骤3.带通滤波采用带通滤波器对加窗电信号S' (η)进行带通滤波得到带通 滤波后的电信号s" (η)；步骤4.小波降噪对带通滤波后的信号S" (η)进行小波变换处理后进一步去噪 得到小波降噪后的电信号s" ‘ (η)；步骤5.振动事件检测对小波降噪后的电信号s" ‘ (η)进行分帧，对每帧信号 计算其短时能量&，若有任一帧短时能量&大于预先设定的短时能量阈值则认为小波降噪 后的电信号s"丨(η)在该窗口内有振动事件发生，直接进入下一步骤，否则认为小波降噪后的电信号s" ‘ (η)在该窗口内没有振动事件发生，回到步骤1继续下一窗口的处理；步骤6.特征参数提取对包含了振动事件的小波降噪后的电信号s" ‘ (η)进行 特征提取，分别提取窗口的短时能量Ε、窗口的短时平均幅度Μ、窗口的短时平均过零率Ζ、 窗口的小波分解各尺度细节信号能量Ew和窗口的振动信号功率谱P ；步骤61.计算每个窗口的短时能量E 对于包含了振动事件的电信号s" ‘ (η), 每个窗口的短时能量E的定义如下
权利要求
1.光纤周界系统的振动信号识别方法，其特征在于，包括步骤步骤1.信号采集光纤周界系统采集光信号并将其转化为原始电信号s(n)；步骤2.加窗处理对原始电信号S(n)进行信号加窗处理后得到一个窗口的加窗电信 号 S' (η)；步骤3.带通滤波采用带通滤波器对加窗电信号S' (η)进行带通滤波得到带通滤波 后的电信号S" (η)；步骤4.小波降噪对带通滤波后的信号S" (η)进行小波变换处理后进一步去噪得到 小波降噪后的电信号S"' (η)；步骤5.振动事件检测对小波降噪后的电信号S" ‘ (η)进行分帧，对每帧信号计算 其短时能量&，若有任一帧短时能量&大于预先设定的短时能量阈值则认为小波降噪后的 电信号S" ‘ (η)在该窗口内有振动事件发生，直接进入下一步骤，否则认为小波降噪后的 电信号S" ‘ (η)在该窗口内没有振动事件发生，回到步骤1继续下一窗口的处理；步骤6.特征参数提取对包含了振动事件的小波降噪后的电信号S" ‘ (η)进行特征 提取，分别提取窗口的短时能量Ε、窗口的短时平均幅度Μ、窗口的短时平均过零率Ζ、窗口 的小波分解各尺度细节信号能量Ew和窗口的振动信号功率谱P ；步骤7.模式匹配和分类将步骤6中提取出来的特征参数与从模板特征库中读取出来 的特征参数在概率神经网络(PNN)分类器中进行模式匹配和分类，模式匹配和分类完成后 得到报警信号和非报警信号。
2.根据权利要求1所述的光纤周界系统的振动信号识别方法，其特征在于，窗口的短 时能量E的定义如下
3.根据权利要求1所述的光纤周界系统的振动信号识别方法，其特征在于，窗口的短 时平均幅度M的定义如下
4.根据权利要求1所述的光纤周界系统的振动信号识别方法，其特征在于，窗口的短 时平均过零率Z的定义如下短时平均过零率是指窗口的信号通过零值的次数，其实质就 是信号采样点符号变化的次数，数学表达式为
5.根据权利要求4所述的光纤周界系统的振动信号识别方法，其特征在于，公式(63) 计算短时平均过零率容易受到低频的干扰，为此设定一个门限Tl，将过零率的含义修改为 跨过正负门限的次数，得到修改后的表达式
6.根据权利要求1所述的光纤周界系统的振动信号识别方法，其特征在于，窗口的小 波分解各尺度细节信号能量特征Ew的定义如下采用小波变换方法进行小波分解各尺度细 节信号能量特征Ew的提取，得到小波降噪后的电信号S" ‘ (η)在各级逼近空间和细节空 间上的信号表示。
7.根据权利要求6所述的光纤周界系统的振动信号识别方法，其特征在于，窗口的小 波分解各尺度细节信号能量特征Ew的具体计算步骤如下步骤641.利用信号的多尺度分解及其快速算法对小波降噪后的电信号S" ‘ (η)进行 小波变换分别得到逼近空间的低频信号和细节空间的高频信号；步骤642.对小波降噪后的电信号S" ‘ (η)进行M级小波分解，M为自然数，表示小波 变换的尺度；步骤643.在第M级逼近空间的低频信号和第一级到第M级细节空间的高频信号上，分 别计算它们的信号能量，把计算得到的能量作为分类的特征。
8.根据权利要求1所述的光纤周界系统的振动信号识别方法，其特征在于，窗口的振 动信号功率谱特征P的定义如下采用功率谱估计的Welch方法把小波降噪后的电信号 S" ‘ (η)进行分帧处理，分别求每一帧的功率谱，然后对所有帧的功率谱求和后取每一帧 的平均值作为该窗口的振动信号功率谱特征P。
9.根据权利要求1所述的光纤周界系统的振动信号识别方法，其特征在于，步骤7模式 匹配和分类包括步骤步骤71.消除量纲采用归一化处理，将数据处理为区间W，l]之间的数据，采用如下 公式 公式(71)中，χ表示当前进行归一化处理的特征参数，^n表示特征参数中数值最小的 特征参数，Xmax表示特征参数中数值最大的特征参数，χ'表示对当前特征参数χ归一化处 理后得到的特征参数；步骤72.在概率神经网络(PNN)分类器中进行模式匹配和分类。
全文摘要
本发明涉及光纤周界系统的振动信号识别方法，包括步骤步骤1.信号采集；步骤2.加窗处理；步骤3.带通滤波；步骤4.小波降噪；步骤5.振动事件检测；步骤6.特征参数提取；步骤7.模式匹配和分类。本发明的有益效果是本发明相对现有方法引入了更多特征参数如短时能量E、短时平均幅度M、短时平均过零率Z、小波分解各尺度细节信号能量Ew和振动信号功率谱P，再对外界的振动信号的类别的判断更准确，降低了错误报警的概率。
文档编号H04B17/00GK102045120SQ20101052355
公开日2011年5月4日 申请日期2010年10月29日 优先权日2010年10月29日
发明者谢箭 申请人:成都九洲电子信息系统有限责任公司