[发明专利]一种微震感测区域入侵识别方法及系统

说明书

本发明公开了一种微震感测区域入侵识别方法及系统。该方法包括获取入侵信号；对所述入侵信息进行小波变换，生成频率‑空间域的入侵振动数据；对所述入侵振动数据进行重采样，得到采样矩阵；对所述采样矩阵进行奇异值分解；对经过奇异值分解得到的矩阵的各行首尾相接得一维序列信号；对所述一维序列信号S_i的系数的平方进行归一化，得到S_i的系数的平方的归一化数值；训练分类器；将S_i的系数的平方的归一化数值作为特征向量输入所述分类器，得到所述入侵信号的类别。本发明提供的微震感测区域入侵识别方法及系统能够对入侵源进行识别，能够确定报警系统报警信息的有效性。

技术领域

本发明涉及入侵信号识别领域，特别是涉及一种微震感测区域入侵识别方法及系统。

背景技术

目前市面上有很多种预警方式，例如，主动红外线预警，周界围栏预警等。这些方式都有一定的预警能力，但是这些预警设备，只能够通过入侵信号波动来发现入侵，但是却很难识别出入侵源，无法甄别报警为误报还是有效报警，这就给预警系统带来很大的不便。

发明内容

本发明的目的是提供一种微震感测区域入侵识别方法及系统，能够对入侵源进行识别，能够确定报警系统报警信息的有效性。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种微震感测区域入侵识别方法，所述方法包括：

获取入侵信号；

对所述入侵信息进行小波变换，生成频率-空间域的入侵振动数据；

对所述入侵振动数据进行重采样，得到采样矩阵；

对所述采样矩阵进行奇异值分解，得到A＝λ₁A₁+λ₂A₂+…+λ_iA_i+…+λ_rA_r，其中，A为采样矩阵，A₁、A₂、…、A_i、…、A_r为采样矩阵A的特征向量，λ₁、λ₂、…、λ_i、…、λ_r分别为特征向量A₁、A₂、…、A_i、…、A_r对应的系数；

对矩阵λ_iA_i的各行首尾相接得一维序列信号S_i＝{S_i1,S_i2,…,S_ir},其中S_ij代表A_i的第j行向量；

对所述一维序列信号S_i的系数的平方进行归一化，得到S_i的系数的平方的归一化数值；

训练分类器；

将S_i的系数的平方的归一化数值作为特征向量输入所述分类器，得到所述入侵信号的类别。

可选的，所述训练分类器，具体包括：

获取训练集中的入侵信号样本数据以及所述入侵信号样本数据的类型；

对所述入侵信号样本数据进行小波包降噪，得到降噪后的入侵信号样本数据；

获取核函数；

根据训练集中各降噪后的入侵信号样本数据、所述核函数，采样交叉验证的方法对所述分类器进行训练，确定所述核函数中参数的最优选择，得到分类器。

可选的，所述获取核函数，具体包括：

获取径向基核函数。