。在系统正式使用前，聚合大量 事件的特征进行聚类分析，通过聚类分析构建出各种类别的特征模板。再将各个类别的模 板分成2类:一类为人为;一类为非人为。本发明将每一个入侵信号的时频特征数据看作一 组向量。应用K均值聚类方法找出每类入侵信号一个或几个模版向量，请参阅图3。
[0034] S701:根据实际情况确定分类数k，从η个数据对象选择2个距离最大的对象Xii，xi2 作为聚点；
[0035] S702:选择第3个聚点xi3,满足如下关系：
[0036] min{d(xi3，xir)} =max{min{d(xj，xir)}}
[0037] 其中：
[0038] S703:重复步骤S702直到选择出第k个聚点Xik，得到k个初始聚点的集合：
[0039]
[0040] 分类原则记为：
[0041
[0042J 干是，将样品分成不相交类，得到一个初始分类：
[0043]
[0044] 如下：
[0045]
[0046] S705:重复步骤S704m次后，当前分类G(m)与前次分类G(m-υ相等时，即G( m) =G(m-υ 时，则计算结束；
[0047] S706:将作为一组模版保存下来。
[0048] S800:根据所述特征模板判断是否存在人为入侵。将实时数据与特征模版对比相 似度，取相似度最大的类别模板。然后再判断模板是属于人为还是非人为。以此作为输出， 人为生成报警信号，非人为生成提示信号。由于余弦相似度越大，则表明入侵信号于模版的 相似度越高。计算入侵信号X与模版sf4之间的余弦相似度：
[0049]
[0050] 得到一组余弦相似度数组xcor。因此求出xcor中最大值xcori和类别i，并将该入 侵信号作为第i类入侵信号。
[0051 ] 实施例2
[0052]相应的，如图4所示，本发明还提供了一种光纤安防信号处理系统，包括以下模块： 相位差异获取模块，用于获取光纤布控区域内光信号的相位差异;时域分析信号包获取模 块，用于将光信号的相位差异按时间上的采样率转变为电信号上的幅值差异，获得时域分 析信号包;划分模块，用于以预设的时间跨度划分所述时域分析信号包，得到事件信号;第 一获取模块，提取所述事件信号的交流部分，获取事件信号的时域信号；第二获取模块，用 于对所述时域信号进行快速傅立叶变换获取所述事件信号的频域信号；重构模块，用于根 据所述时域信号和频域信号获取所述事件信号的时域特征和频域特征，重构所述频域特征 和时域特征为一个数据包;特征模板构建模块，用于对所述数据包进行聚类分析，构建特征 模板;判断模块，用于根据所述特征模板判断是否存在人为入侵。
[0053]本发明根据人体工程学理论上制订了一个合理的数据包时间跨度划分算法，并反 复实验验证实践过程中合适的数据包时间跨度。构造数据特征模板，不断收集各种事件模 板;在实际项目中保护周界安全，根据实际环境调节使用的模板。如果产生异常环境时，系 统已存不常见的非人为或者人为特征模板可以保证并克服恶劣环境。
[0054]在以上的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是以上描述仅是 本发明的较佳实施例而已，本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，因此本 发明不受上面公开的具体实施的限制。同时任何熟悉本领域技术人员在不脱离本发明技术 方案范围情况下，都可利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出许多可能的 变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本 发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技 术方案保护的范围内。
【主权项】
1. 一种光纤安防信号处理方法，其特征在于，包括W下步骤： Sioo:获取光纤布控区域内光信号的相位差异； S200:将光信号的相位差异按时间上的采样率转变为电信号上的幅值差异，获得时域 分析信号包； S300: W预设的时间跨度划分所述时域分析信号包，得到事件信号； S400:提取所述事件信号的交流部分，获取事件信号的时域信号； S500:对所述时域信号进行快速傅立叶变换获得事件信号的频域信号； S600:根据所述时域信号和频域信号获取所述事件信号的时域特征和频域特征，重构 所述频域特征和时域特征为一个数据包； S700:对所述数据包进行聚类分析，构建特征模板； S800:根据所述特征模板判断是否存在人为入侵。2. 根据权利要求1所述的光纤安防信号处理方法，其特征在于，通过M-Z型干设仪获取 所述光信号的相位差异。3. 根据权利要求1所述的光纤安防信号处理方法，其特征在于，所述预设的时间跨度为 0.I-ISo4. 根据权利要求1所述的光纤安防信号处理方法，其特征在于，所述预设的时间跨度为 0.25S。5. 根据权利要求1所述的光纤安防信号处理方法，其特征在于，所述步骤S400具体包 括:每帖事件信号定义为Si(n)，定义事件信号均值为式中n代表第n各义样点，令直流信号分量部分为 则交流部分为6. 根据权利要求1所述的光纤安防信号处理方法，其特征在于，所述步骤S500具体包 括： S501:接收到的每帖事件信号为Si(n)，每帖事件信号的短时能量Ei为 设每帖的短时过零率Zi为计算环境噪声的短时能量和短时过零率，假设前10帖事件信号为环境噪声，首先求出 每帖噪声的均方差，将运10个均方差的均值作为信号短时过零率的直流偏置，求出前10帖 的短时能量和短时过零率的均值Zmean、Emean和标准差Zstd、Estd，得到其初始值Zo = Zmean+巧 Zstd和E〇 = Emean+2相Std,设置两个系数Ecoef和Zcoef作为阔值，两个阔值用于调节系统灵敏度； S502:每过预设时间，重复步骤S501，只计算小于阔值的帖，修改阔值； S503:若此时有一帖信号Si(n)被判定为入侵信号，取出该帖信号的前一帖Si-i(n)平分 为5个子帖，从后往前分别计算运几个子帖的短时能量，取出子帖中短时能量大于阔值的几 个子帖，作为该次入侵信号的起点，同理找出入侵信号的终点，提取出事件信号的时域信号 x(n); S504:对时域信号x(n)做傅里叶变换得出频域信号：然后对频域信号进行归一化：7. 根据权利要求1所述的光纤安防信号处理方法，其特征在于，所述步骤S600具体包 括:将所述时域信号的最大值、最小值和均值作为所述时域特征;通过聚类分析对比模板选 取差异率较大的化化W内的频域信号作为频域特征。8. 根据权利要求1所述的光纤安防信号处理方法，其特征在于，所述步骤S700具体包 括： S701:确定分类数k，从n个数据对象选择2个距离最大的对象Xii, 作为聚点； S702:选择第3个聚点xi3，满足如下关系： min(d(xi3,Xirl =max{min{d(xj，Xir)}} 其中：r=l，2; j辛ii，i2; S703:重复步骤S702直到选择出第k个聚点Xik，得至化个初始聚点的集合： 分类原则记为：于是，将样品分成不相交的k类，得到一个初始分类： 沒巧》===={沒产),沒^的，'、.、，贫蓋拇} S704:根据初始分类重新计算聚点，规则如下：S705:重复步骤S704m次后，得到= ，则计算结束； S706:将作为一组模版保存下来。9. 根据权利要求1所述的光纤安防信号处理方法，其特征在于，所述步骤S800包括： 计算入侵信号X与模版之间的余弦相似度：得到一组余弦相似度数组xcor，求出xcor中最大值xcori和类别i，并将该入侵信号作为 第i类入侵信号。10. -种光纤安防信号处理系统，其特征在于，包括W下模块： 相位差异获取模块，用于获取光纤布控区域内光信号的相位差异； 时域分析信号包获取模块，用于将光信号的相位差异按时间上的采样率转变为电信号 上的幅值差异，获得时域分析信号包； 划分模块，用于W预设的时间跨度划分所述时域分析信号包，得到事件信号； 第一获取模块，提取所述事件信号的交流部分，获取事件信号的时域信号； 第二获取模块，用于对所述时域信号进行快速傅立叶变换获取所述事件信号的频域信 号； 重构模块，用于根据所述时域信号和频域信号获取所述事件信号的时域特征和频域特 征，重构所述频域特征和时域特征为一个数据包； 特征模板构建模块，用于对所述数据包进行聚类分析，构建特征模板； 判断模块，用于根据所述特征模板判断是否存在人为入侵。
【专利摘要】本发明公开了一种光纤安防信号处理方法及系统，包括以下步骤：S100：获取光纤布控区域内光信号的相位差异；S200：将相位差异转变为幅值差异，获得时域分析信号包；S300：得到事件信号；S400：提取所述事件信号的交流部分，获取事件信号的时域信号；S500：对所述时域信号进行快速傅立叶变换获取所述事件信号的频域信号；S600：根据所述时域信号和频域信号获取所述事件信号的时域特征和频域特征，重构为一个数据包；S700：对所述数据包进行聚类分析，构建特征模板；S800：根据所述特征模板判断是否存在人为入侵。本发明降低了误报率。
【IPC分类】G08B29/18, G08B13/186
【公开号】CN105654645
【申请号】
【发明人】彭琨, 李青, 霍晓练, 杨尚文, 钱志祥, 汪星, 胡力文, 张儒
【申请人】北京北邮国安技术股份有限公司
【公开日】2016年6月8日
【申请日】2016年1月22日