[发明专利]一种光纤光栅围栏入侵事件模式识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及安全监测、安防及传感网络信号处理方法领域，具体涉及一种光纤光栅围栏入侵事件模式识别方法。

背景技术

对于军事基地、机场、博物馆、大型石化工厂等重要区域的安全监测与防范是全球目前最重要的一项任务，也是最困难的挑战之一。近年来，报道了多种入侵监测技术，如电子围栏、红外摄像、视频监控、基于电类震动传感器的系统等，最近几年随着物联网技术的发展，光纤传感器在安全监测和安防领域的应用已成为一个热点。其中基于布拉格光纤光栅(FBG)传感器的光纤围栏入侵监测系统，不仅拥有一般光纤传感器的所有优点，如全程无源，本质安全，抗电磁干扰，耐高温、高湿、高压等极度恶劣地理与气候环境等，同时由于它是波长检测型，相对于干涉等光强检测型传感器具有较强的抗干扰能力，而且FBG传感器对温度、应变等多种参数同时敏感，能够实现多点同时检测与定位，因此被广泛用于安防监测领域。此外，FBG传感器成熟的复用和解调技术使得FBG传感网络在安防监测领域具有潜在的应用前景。然而，和大多数传感监测系统一样，基于FBG光纤传感器的光纤光栅围栏入侵监测系统，在对入侵信号进行实时检测和定位的同时，还需要判断和识别入侵事件的模式类型，提供一种高效率的智能安防手段。

申请号为201010181996.2的中国专利申请公开了一种防入侵系统传感网络非均匀灵敏度节点的入侵检测与定位方法，该方法利用信号自身的相关特性，即有入侵的信号自相关时间长度大于无入侵的信号自相关时间长度，通过计算信号的自相关函数，比较非零时延抽头处的信号相关系数值，来辨别入侵信号的有无。该方法适用于非均匀灵敏度传感节点的检测，无需进行一致性软件或硬件标定，检测与定位的准确性极高，误警率低，而且适用于多种材质混合的大型或长距离周界围栏防入侵应用。但该方法没有公开对入侵事件模式的识别方法。

目前，由于围栏材质、传感器安装方式、外界自然环境等一些不确定因素的影响，入侵事件的模式识别仍然是困扰非可视性防入侵监测系统的一个棘手问题。因此如何有效识别不同模式的入侵事件是光纤光栅围栏入侵监测系统面临的一个重要问题，直接决定着该系统的实际应用价值和应用前景。

发明内容

本发明所要解决的问题是：如何提供一种实时高效、识别率高、分类目标比较多的光纤光栅围栏入侵事件模式识别方法，克服现有技术中所存在的缺陷，满足光纤光栅围栏入侵监测系统对入侵对象的智能识别和分类的要求。

本发明所提出的技术问题是这样解决的：一种光纤光栅围栏入侵事件模式识别方法，对局部异常进行检测和定位后，通过主分量分析(PCA)方法对入侵事件模式进行识别并分类，其包括如下步骤：

(1)首先对于某种防御周界通过实验建立各种典型入侵事件信号的样本数据库；

(2)对样本数据库里面的入侵样本信号集通过主分量分析，构建特征空间的基矢量；

(3)提取数据库中所有类型事件所有入侵样本信号的主分量特征参数，作为下面最近邻分类方法中每类事件的参照特征；

(4)在检测传感信号异常后，从发生异常开始截取测试信号，长度与样本信号相同，将入侵测试信号向由样本数据库构建的特征空间基矢量上进行投影，得到测试信号的主分量特征参数；

(5)计算测试信号与所有样本信号特征矢量间的欧式距离，根据测试信号与样本信号特征矢量间的欧式距离，并利用最近邻分类方法将测试信号的具体事件类型进行分类与识别。

步骤(1)的具体方法为：固定时间长度采集各种入侵模式下的实际信号，该固定时间长度确保所有入侵事件能够完整发生，另外，防御周界不同，需要重新建立新的数据库以适应新的环境，设各种入侵事件数分别为N₁、N₂、N₃...N_n，那么数据库中采集的所有入侵事件信号总数N＝N₁+N₂+N₃+...+N_n；设采集长度为L，单个事件采集信号为x_i(i＝1，2，…N)，为行向量，N个样本信号行向量构成样本数据库X＝{x_i(i＝1，2，…N)}，为N×L的矩阵。