具体实施方式

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下面结合附图和实施例，对本发明作进一步的说明。

如附图1及附图2所示，本发明提出了一种基于多核支持向量机的光纤振动传感周界安防入侵行为识别算法，通过搭建并训练多核支持向量机分类模型后，利用所述多核支持向量机分类模型处理入侵信号，其中所述搭建并训练多核支持向量机分类模型包括以下步骤：

步骤1：对样本信号做增强处理，以丰富样本多样性；

步骤2：对增强处理后的样本信号进行时域特征提取，对增强后的样本信号进行时频域变换，提取频域特征；

步骤3：利用高斯核和多项式核采用线性加权求和核的方式，构建多核函数结合时频域特征，多核函数构建方法如下：

其中K()为核函数，d_m为核函数权重；

步骤4：将多核函数嵌入支持向量机算法中进行模型训练，运用网格参数寻优方法进行参数优化，得到多核支持向量机分类模型。

本发明所述利用所述多核支持向量机分类模型处理入侵信号具体为，通过对入侵信号进行特征提取、SVM模型调用，完成入侵行为的判断，进而根据判断结果输出报警信号。

本发明步骤1中所述对样本信号做数据增强处理，包括如下三种方式：

方式一，添加噪声：对信号添加白噪声，提高信号抗干扰能力，计算方法为：

data＝data+0.005*wn，其中wn为与data长度一致的一组样本，具有标准正态分布；

方式二，幅值变换：对信号做幅值调整，计算方法为：data＝data*ac，其中ac为幅值调整系数；

方式三，速率调整：采用速率压缩或拉伸的方式，改变信号振动速率，通过插值的方式进行图像缩放，达到速率调整的目的。

本发明步骤2中所述对样本库信号进行时域特征提取，其中时域特征包括信号整体和分段的各种统计特征，如变化率、过零率等，计算方法如下：

变化率changerate＝mean((x[n+1]-x[n])/x[n])，其中，x[n]为原始信号，n＝1,2,…,l-1，l为信号长度；

过零率zerocross＝sum(abs(Y[n+1]-Y[n]))，n＝1,2,…,l，l为信号长度，其中，

TopLimit＝(min(x)+max(x))/2，

x为原始信号；

所述对样本信号进行频域特征的提取，具体为：对样本信号进行三层小波包分解，提取频域特征，包括小波分解低频、中频、高频分量能量特征及小波分量整体和分段的各种统计特征，如标准差、百分位数、变化率等，能量特征计算方法如下：

E＝sum(abs(w))/l，

其中w为小波分解后某一分量，l为小波分量长度。

实施例1：

本例提供了一种上述算法应用于入侵测试(6级风及以下条件)过程中的示例：

模拟入侵测试：

情形1：翻越周界，由测试人员攀爬至身体躯干部分与刺丝滚笼水平位置并贴近刺丝滚笼，双手置于刺丝滚笼上方以幅度10厘米晃动5次，每种栅栏测试100组；记录是否报警和从行为开始至设备发出报警所用时间。

情形2：穿越周界，由测试人员在设防区域使用15kg重的破门锤从距离护栏30cm处连续撞击栅栏3次，每种栅栏测试100组；记录是否报警和从行为开始至设备发出报警所用时间。

信号识别情况如下：

系统缓存3s原始信号，如附图3和附图4所示，分别为金属网片栅栏翻越周界和穿越周界的光纤振动信号，对3s信号进行特征提取，然后调用多核支持向量机模型进行信号分类识别。

若信号分类识别结果为类1，输出翻越周界报警信息；若信号分类识别结果为类2，输出穿越周界报警信息；否则，不输出报警信息。

测试结果：情形1：翻越周界：梯子翻越，无漏报，系统报警响应时间≤3s。情形2：穿越周界：破门锤撞击，无漏报，系统报警响应时间≤3s。

实施例2：

本例提供了一种上述算法应用于干扰测试的示例：

模拟干扰测试：

情形1：人员活动，测试人员在栅栏外侧靠近栅栏5km/h匀速行走，每行走两步用拳敲击栏片中部一次，持续30s，每种栅栏测试100组；记录是否报警。

情形2：大风干扰，利用风机吹刺丝滚笼(风速大于10m/s)，持续30s，模拟大风干扰，每种栅栏测试100组；记录是否报警。

情形3：过车干扰，测试人员驾驶机动车距离栅栏30cm按照10km/h匀速行驶依次通过四种栅栏，共测试100组；记录是否报警。

情形4：植被干扰，使用风机吹宽度不小于5米的阔叶树树枝簇拍打刺丝滚笼，持续30s，模拟植被干扰，每种栅栏测试100组；记录是否报警。

情形5：雨水干扰，利用洒水枪向栅栏上淋水，持续30s，模拟雨水拍打刺丝滚笼，每种栅栏测试100组；记录是否报警。

信号识别情况如下：系统缓存3s原始信号，如附图5-附图9所示，分别为金属网片栅栏各种干扰行为的光纤信号，对3s信号进行特征提取，然后调用多核支持向量机模型进行信号分类识别。

输出报警：若信号分类识别结果为类1，输出翻越周界报警信息；若信号分类识别结果为类2，输出穿越周界报警信息；若信号分类识别结果为类0或类3，不输出报警信息。

测试结果如下：6级风及以下条件：干扰行为总体误报率≤5％；6～7级风：平均每天大风误报2条。

本发明与现有技术相比，针对四种栅栏类型(水泥立柱、金属网片、方管栅栏、水泥砖墙)，能够准确探测翻越和穿越周界的入侵行为，并且能够有效屏蔽风雨、过车、植被拍打、人员随机敲打等多种环境干扰，模型普适性高、稳定性强。