[發(fā)明專利]一種光纖周界安防系統(tǒng)入侵點(diǎn)檢測的方法、系統(tǒng)及其裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110060431.7
• 申請日: 2021-01-18
• 公開（公告）號: CN112907860B
• 公開（公告）日: 2022-03-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王瓊;朱玉婷;柏業(yè)超;俞春華;唐嵐;張興敢
• 申請（專利權(quán)）人: 南京大學(xué)
• 主分類號: G08B13/12
• 分類號: G08B13/12
• 代理公司: 南京業(yè)騰知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 32321
• 代理人: 李靜

本發(fā)明公開一種光纖周界安防系統(tǒng)入侵點(diǎn)檢測的方法，屬于信號處理技術(shù)領(lǐng)域，用于在環(huán)境噪聲淹沒入侵信號時(shí)判斷入侵位置點(diǎn)，包括以下步驟：用子空間線性模型表示系統(tǒng)，得到離散系統(tǒng)方程；選取任一非入侵位置點(diǎn)經(jīng)過系統(tǒng)辨識算出的系統(tǒng)狀態(tài)矩陣、卡爾曼濾波增益矩陣和噪聲協(xié)方差作為參考數(shù)據(jù)，將參考數(shù)據(jù)代入卡爾曼濾波方程，并不斷迭代各位置點(diǎn)的實(shí)測數(shù)據(jù)以計(jì)算出所有時(shí)刻的重構(gòu)誤差；本發(fā)明科學(xué)合理，系統(tǒng)辨識能有效估計(jì)系統(tǒng)的參數(shù)矩陣，卡爾曼濾波能不依賴系統(tǒng)的初始狀態(tài)估計(jì)出系統(tǒng)不同時(shí)刻的狀態(tài)和輸出，在環(huán)境噪聲淹沒入侵信號、入侵特征微弱、難以提取時(shí)頻特征時(shí)，可有效的判斷入侵位置點(diǎn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及信號處理技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種光纖周界安防系統(tǒng)入侵點(diǎn)檢測的方法、系統(tǒng)及其裝置。

背景技術(shù)

光纖傳感是光纖通信技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)之一，光在傳輸過程中，光纖很容易受到外界環(huán)境的干擾，使得傳輸光的部分特性發(fā)生一定程度的改變。通過不同的信號處理方法，分析從光纖上采集的數(shù)據(jù)，能檢測出光纖周界是否發(fā)生非法入侵，以及入侵行為的類型，滿足一些特殊領(lǐng)域如機(jī)場、監(jiān)獄等的入侵位置點(diǎn)檢測需求。目前，對光纖采集的信號的處理方法有很多，主要是先對信號去噪，提取信號的時(shí)域、頻域等特征，再利用支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等分類器識別出是否發(fā)生入侵以及入侵信號的類型。但實(shí)際環(huán)境復(fù)雜多變，對于環(huán)境噪聲淹沒入侵信號，難以提取時(shí)頻特征的情況下，利用特征提取的方法失效。所以，人們需要一種光纖周界安防系統(tǒng)入侵點(diǎn)檢測的方法、系統(tǒng)及其裝置來解決上述問題。

發(fā)明內(nèi)容

發(fā)明目的：本發(fā)明目的在于針對現(xiàn)有技術(shù)，提供一種光纖周界安防系統(tǒng)入侵點(diǎn)檢測的方法、系統(tǒng)及其裝置解決環(huán)境噪聲淹沒入侵信號時(shí)難以判別入侵點(diǎn)的問題。

技術(shù)方案：本發(fā)明所述一種光纖周界安防系統(tǒng)入侵點(diǎn)檢測的方法，用于在環(huán)境噪聲淹沒入侵信號時(shí)判斷入侵位置點(diǎn)，包括以下步驟：

S10、用子空間線性模型表示系統(tǒng)，在入侵信號未知情況下認(rèn)定系統(tǒng)初始輸入未知，將系統(tǒng)的輸入歸為系統(tǒng)噪聲，得到離散系統(tǒng)方程；

S20、利用子空間模型辨識的方法，將至少三個(gè)檢測點(diǎn)的將來的輸出Hankel矩陣投影到過去的輸出Hankel矩陣，對得到的結(jié)果進(jìn)行奇異值分解，并將奇異值分解后得到的系統(tǒng)參數(shù)矩陣代入S10，進(jìn)一步解出離散系統(tǒng)方程中的卡爾曼濾波增益矩陣和噪聲協(xié)方差；

S30、篩選并對S20中奇異值分解后得到的系統(tǒng)參數(shù)矩陣進(jìn)行分類，包括狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣、狀態(tài)和輸出控制矩陣；其中，結(jié)構(gòu)相似的歸為非入侵點(diǎn)數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)不相似的歸為入侵點(diǎn)數(shù)據(jù)；

由于相同環(huán)境中，非入侵點(diǎn)的噪聲影響相似，而入侵點(diǎn)除了環(huán)境噪聲還有入侵信號，所以利用非入侵點(diǎn)數(shù)據(jù)估計(jì)出的系統(tǒng)矩陣差別不大，但非入侵點(diǎn)與入侵點(diǎn)估計(jì)出的系統(tǒng)矩陣差別較大。

S40、選取任一非入侵位置點(diǎn)經(jīng)過系統(tǒng)辨識算出的系統(tǒng)狀態(tài)矩陣、卡爾曼濾波增益矩陣和噪聲協(xié)方差作為參考數(shù)據(jù)，將參考數(shù)據(jù)代入卡爾曼濾波方程，并不斷迭代各位置點(diǎn)的實(shí)測數(shù)據(jù)以計(jì)算出所有時(shí)刻的重構(gòu)誤差；

S50、計(jì)算并比較S40中重構(gòu)誤差的均方差，均方差大的判為入侵位置點(diǎn)。

優(yōu)選的，所述S10中，離散系統(tǒng)方程為：

x(k+1)＝Ax(k)+Ke(k)

y(k)＝Cx(k)+e(k)

其中，y(k)∈R^m分別表示k時(shí)刻系統(tǒng)實(shí)際輸出，x(k)∈Rⁿ為k時(shí)刻狀態(tài)變量，m和n分別表示輸出的維數(shù)以及系統(tǒng)的階次，e(k)∈R^m為零均值白噪聲新息序列。矩陣A是狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，C是狀態(tài)和輸出控制矩陣，K為卡爾曼濾波增益矩陣。

優(yōu)選的，所述S20包括以下步驟：

S2001、子空間模型辨識方法為系統(tǒng)辨識N4SID方法，定義過去的輸出Hankel矩陣：