分布式光纤传感应用系统自适应型扰动信号识别模块技术方案

本实用新型专利技术涉及一种宽域全光纤安防系统扰动信号自适应模式识别装置，其在分布式全光纤反射干涉传感系统基础上，根据环境中各类扰动信号的发生机制和特点，提出了采用谱相减去噪或小波域去噪、小波变换能量阈值特征提取、人工智能SVM等综合的信号处理方法，对信号的类别进行识别，实时准确地识别出危险性事件；其实现过程包含两方面的内容，一、通过信号去噪模块进行信号去噪，通过端点检测模块进行端点检测处理，然后通过特征提取模块进行特征值的提取，最后进入SVM识别模块，识别出输入信号的类型和性质；二、由主控制器决定是否对该输入信号进行识别类别显示。本实用新型专利技术能为重要实施与区域构筑周界安全监控提供准确的信号识别，并进行安全警戒。（*该技术在2021年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】

本技术涉及ー种信号识别模块，尤其是ー种分布式光纤传感应用系统自适应型扰动信号识别模块，属于信号识别的

技术介绍
随着科技以及社会的发展，各个国家地区之间的竞争变得越来越激烈，与此同吋，各种危险恐怖活动也越演越烈。因此，对于ー些重要设施或区域，如军事禁区、高危禁区以 及机场，核电站等等，需要高灵敏、智能化的安全监控系统来保证这些设施或区域的安全。目前，用于建筑物周界安防的技术有红外，微波以及传统的铁丝电网等技木，但它们都有各自致命的缺点，难以对信号进行准确复杂的处理，因此对周界安全保护、禁止非法入侵的效率较低。调查显示，社会上对高灵敏智能安防系统的需求巨大，而全世界只有国外为数极少的公司能生产符合社会需求的周界安防系统。宽域全光纤安防系统主要用于仓库、机场、易燃易爆品库、危险品库、国境线、航空、航天基地、军事基地、エ农业基地、银行、博物馆、监狱、城市自来水、煤气、天然气、供热管道、石油、天然气长输送管道、输电线网等的安全监测监控。周界安全防卫都属于宽域全光纤扰动传感与定位系统的应用领域。作为宽域全光纤扰动传感网络系统前端系统，全光纤反射干渉分布式传感系统将裹携着各类噪声以及扰动信息的混合信号接收下来之后，存储到数据信号缓存器中，此时能否对检测到的信号进行及时准确的处理和识别就成了评价该系统性能优劣的关键。
技术实现思路
本技术的目的是克服现有技术中存在的不足，提供ー种分布式光纤传感应用系统自适应型扰动信号识别模块，其能为重要实施与区域构筑周界安全监控提供准确的信号识别，并进行安全警戒。按照本技术提供的技术方案，所述分布式光纤传感应用系统自适应型扰动信号识别模块，位于前端的信号缓存器、数据读取器、信号去噪模块及去噪判别模块顺序串联连接，所述去噪判别模块的“否”输出端与主控制器相连，去噪判别模块的“是”输出端通过端点检测模块与端点检测结果判别模块相连，端点检测结果判别模块的“否”输出端与主控制器的输入端相连，端点检测结果判别模块的“是”输出端与特征提取模块相连，所述特征提取模块通过特征对比模块与特征结果判别模块相连，所述特征结果判别模块的“否”输出端通过类别特征库与特征对比模块相连，特征结果判别模块的“是”输出端通过SVM识别模块与模式判别结果模块相连，所述模式判别结果模块的“否”输出端与特征提取模块相连，模式判别结果模块的“是”输出端与识别结果显示存储器相连，识别结果显示存储器与主控制器相互连接；所述主控制器还与小波基类型库、报警器及待识别信号存储器相互连接；去噪判别模块的输入端直接还与信号缓存器相连，主控制器与端点检测模块的输入端相连，主控制器的输出端与信号去噪模块相连。所述主控制器与信号去噪模块及去噪判别模块构成小波去噪自适应环；去噪判别模块对信号缓存器输入的信号与经过信号去噪模块进行谱相减去噪信号比较判断；若去噪判别模块内比较判断结果不达标吋，主控制器改变信号去噪模块的去噪方法或到小波基类型库中选择合适小波基，通过信号去噪模块再次去噪，直至去噪判别模块比较判断结果达标为止；所述小波基类型库内可选择的小波基包括Daubechies小波基及Symlets小波基。所述主控制器与端点检测模块及端点检测结果判别模块构成信号端点检测自适应环；通过端点检测模块去除去噪判别模块输入的无用信号并对特征信号进行加強，当端点检测结果判别模块对端点检测模块输入信号判别不达标时，主控制器调整端点检测模块的參数，直至端点检测结果判别模块检测达标为止。所述特征对比模块、类别特征库及特征结果判别模块构成信号识别自适应环；当特征结果判别模块判定信号特征在类别特征库不存在吋，特征结果判别模块将新的信号特征写入类别特征库，否则将判断信号特征输入SVM识别模块。所述特征提取模块、特征对比模块、SVM识别模块及模式结果判别模块构成模式识别自适应环；所述SVM识别模块将识别结果送入模式结果判别模块进行判別，当模式结果判别模块判定SVM识别模块识别结果不符合吋，则模式结果判别模块通过返回特征提取模块重新特征提取，以使得SVM识别模块识别结果与模式结果判别模块相匹配。所述特征提取模块通过小波特征提取法、双谱特征提取法或希尔伯特变换特征提取法进行特征提取。当识别结果显示存储器向主控制器输入识别危险信号时，主控制器通过报警器进行报警，并通过识别结果显示存储器显示识别結果。本技术的优点在分布式全光纤反射干涉传感系统基础上，根据环境中各类扰动信号的发生机制和特点，提出了采用谱相减去噪或小波域去噪、小波变换能量阈值特征提取、人工智能SVM (支持向量机分类器)等综合的信号处理方法，对信号的类别(有害入侵或无害扰动)进行识别，实时准确地识别出危险性事件；凭借其严格的判别函数和大量的备选处理方法，可以在不同的环境下实现对各种采集信号最佳的处理和识别效果，即该方法有很强的鲁棒性和很高的识别正确率，能为重要实施与区域构筑周界安全监控提供准确的信号识别，并进行安全警戒。附图说明图I为本技术宽域全光纤安防系统扰动信号自适应模式识别装置结构框图。图2为本技术宽域全光纤安防系统扰动信号自适应模式识别装置原理图。图3为db7小波的尺度函数和小波函数。图4为sym4小波的尺度函数和小波函数。图5为含有噪声的攀爬围栏信号以及去噪声之后的攀爬信号。图6为含有噪声的剪围栏防护网信号以去噪声之后的剪围栏防护网信号。图7为含有噪声的大雨信号以及去噪声之后的大雨信号。图8为含有噪声的冲床信号以及去噪声之后的冲床信号。附图标记说明100-系统主机、101-主控制器、201-信号缓存器、202-数据读取器、203-待识别信号存储器、204-信号去噪模块、205-小波基类型库、206-去噪判别模块、207-端点检测模块、208-端点检测结果判别模块、209-特征提取模块、210-特征对比模块、211-特征结果判别模块、212-类别特征库、213-SVM识别模块、214-模式结果判别模块、215-识别结果显示存储器及216-报警器。具体实施方式下面结合具体附图和实施例对本技术作进ー步说明。如图I所示所述位于前端的信号缓存器201依次与数据读取器202、信号去噪模块204及去噪判别模块206串联连接，信号读取器202读取信号缓存器201内的信号后还将信号存储至待识别信号存储器203。为了能够让去噪判别模块206进行去噪判别，信号缓存器201的输出端直接与去噪判别模块206相连。去噪判别模块206的“否”输出端与主控制器101相连，去噪判别模块206的“是”输出端与端点检测模块207相连，主控制器 101的输出端与信号去噪模块204相连，当去噪判别模块206判定信号去噪模块204的去噪不达标时，主控制器101调节信号去噪模块204的去噪方式，直至去噪判别模块206判别信号去噪达标为止。端点检测模块207对信号进ー步处理，能够去除无用的点同时对特征信号进行加强，端点检测模块207与端点检测结果判别模块208相连，端点检测结果判别模块208的“否”输出端与主控制器101相连，端点检测结果判别模块208的“是”输出端与特征提取模块209相连，主控制器101与端点检测模块207相连，从而当端点检测结果判别模块208检测到端点检测模块207处理结果不达标时，通本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：万遂人，孙小菡，赵兴群，倪明，陈智慧，卢瑾辉，冯宏伟，
申请(专利权)人：无锡科晟光子科技有限公司，东南大学，
类型：实用新型
国别省市：