[發(fā)明專利]一種基于分布式光纖的多維度特征入侵檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202310101245.2
• 申請日: 2023-02-13
• 公開（公告）號: CN115798131B
• 公開（公告）日: 2023-04-28
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 唐家斌;胡雨迪;徐平;熊經(jīng)升
• 申請（專利權(quán)）人: 成都陸迪盛華科技有限公司
• 主分類號: G08B13/24
• 分類號: G08B13/24;G08B29/18
• 代理公司: 成都云縱知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 51316
• 代理人: 熊曦;陳婉鵑

1.一種基于分布式光纖的多維度特征入侵檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

步驟1：將分布式光纖進行分段，獲得分布式光纖的分段信息以及每段分布式光纖段對應(yīng)的地形特征系數(shù)和環(huán)境特征系數(shù)；

步驟2：采集發(fā)生預(yù)警事件對應(yīng)分布式光纖段的第一分段信息、第一預(yù)警事件真實結(jié)果和第一原始數(shù)據(jù)，第一原始數(shù)據(jù)包括：原始應(yīng)變曲線數(shù)據(jù)和原始振動曲線數(shù)據(jù)，基于第一分段信息獲得對應(yīng)的第一地形特征系數(shù)和第一環(huán)境特征系數(shù)；

步驟3：對第一原始數(shù)據(jù)進行篩選獲得第一應(yīng)變曲線數(shù)據(jù)和第一振動曲線數(shù)據(jù)；

步驟4：對第一應(yīng)變曲線數(shù)據(jù)和第一振動曲線數(shù)據(jù)進行特征提取獲得第一特征圖像數(shù)據(jù)；

步驟5：將第一特征圖像數(shù)據(jù)、第一地形特征系數(shù)、第一環(huán)境特征系數(shù)、第一應(yīng)變曲線數(shù)據(jù)的波峰圖像和第一振動曲線數(shù)據(jù)的波峰圖像進行融合獲得第一多維度特征，基于第一多維度特征和第一預(yù)警事件真實結(jié)果獲得第一樣本；

步驟6：循環(huán)執(zhí)行步驟2-步驟5直到獲得若干個第一樣本后結(jié)束循環(huán)，基于若干個第一樣本獲得訓練集；

步驟7：利用訓練集訓練分類模型獲得入侵檢測分類模型；

步驟8：實時采集各段分布式光纖段的第二原始數(shù)據(jù)，并判斷第二原始數(shù)據(jù)是否超過對應(yīng)的分段預(yù)警閾值，若超過則獲得分布式光纖段對應(yīng)的第二地形特征系數(shù)、第二環(huán)境特征系數(shù)和第二原始數(shù)據(jù)；

步驟9：對第二原始數(shù)據(jù)進行篩選獲得第二應(yīng)變曲線數(shù)據(jù)和第二振動曲線數(shù)據(jù)，對第二應(yīng)變曲線數(shù)據(jù)和第二振動曲線數(shù)據(jù)進行特征提取獲得第二特征圖像數(shù)據(jù)；

步驟10：將第二特征圖像數(shù)據(jù)、第二地形特征系數(shù)、第二環(huán)境特征系數(shù)、第二應(yīng)變曲線數(shù)據(jù)的波峰圖像和第二振動曲線數(shù)據(jù)的波峰圖像進行融合獲得第二多維度特征；

步驟11：將第二多維度特征輸入入侵檢測分類模型，獲得預(yù)警事件分類結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于分布式光纖的多維度特征入侵檢測方法，其特征在于，所述分段預(yù)警閾值為動態(tài)閾值。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于分布式光纖的多維度特征入侵檢測方法，其特征在于，本方法中的分布式光纖采集的數(shù)據(jù)為音頻數(shù)據(jù)，本方法中對分布式光纖采集的數(shù)據(jù)的篩選方式為：

對分布式光纖采集的應(yīng)變曲線數(shù)據(jù)，基于信號采集的時間序列和固定時間區(qū)間大小，將布式光纖采集的應(yīng)變曲線數(shù)據(jù)劃分為若干個時間區(qū)間對應(yīng)的應(yīng)變曲線數(shù)據(jù)段，針對每個應(yīng)變曲線數(shù)據(jù)段判斷應(yīng)變曲線數(shù)據(jù)段中的應(yīng)變波峰圖像信號是否超過相應(yīng)的分段預(yù)警閾值，若超過則保存該段應(yīng)變曲線數(shù)據(jù)段對應(yīng)的分布式光纖皮長信息及對應(yīng)的音頻數(shù)據(jù)；

對分布式光纖采集的振動曲線數(shù)據(jù)，基于固定皮長區(qū)間大小，將分布式光纖采集的振動曲線數(shù)據(jù)劃分為若干個皮長區(qū)間對應(yīng)的振動曲線數(shù)據(jù)段，針對每個振動曲線數(shù)據(jù)段判斷振動曲線數(shù)據(jù)段中的振動波峰圖像信號數(shù)據(jù)是否超過相應(yīng)的分段預(yù)警閾值，若超過則保存該振動曲線數(shù)據(jù)段對應(yīng)的分布式光纖的皮長信息及對應(yīng)的音頻數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于分布式光纖的多維度特征入侵檢測方法，其特征在于，所述步驟4具體包括：

指定第一應(yīng)變曲線數(shù)據(jù)和第一振動曲線數(shù)據(jù)中音頻數(shù)據(jù)的取樣時間間隔；

基于取樣時間間隔，從音頻數(shù)據(jù)中獲得若干音頻樣本數(shù)據(jù)；

對音頻樣本數(shù)據(jù)進行歸一化處理，獲得歸一化后的音頻樣本數(shù)據(jù)；

將音頻樣本數(shù)據(jù)以預(yù)設(shè)時間長度進行分幀處理獲得若干幀數(shù)據(jù)，對每幀數(shù)據(jù)的步進進行設(shè)置使得相鄰幀互有預(yù)設(shè)時長的重疊，對每幀數(shù)據(jù)添加漢明窗并進行短時傅里葉變換獲得幀頻譜向量，將所有幀數(shù)據(jù)對應(yīng)的幀頻譜向量進行并列獲得第一矩陣，將第一矩陣中的元素值進行平方處理獲得功率譜密度特征矩陣，對功率譜密度特征矩陣中的元素值的動態(tài)范圍進行調(diào)整獲得第一特征圖像數(shù)據(jù)。