王明吉 李婉寧 朱 磊 李玉爽

(東北石油大學，黑龍江 大慶 163318)

為阻止并及早發(fā)現(xiàn)銀行、油庫、監(jiān)獄、電站及軍事設施等重要目標和場所的非法入侵，最有效的方法是安裝周界入侵防盜報警系統(tǒng)[1]。到目前為止，相對于其他類型的周界入侵檢測系統(tǒng)而言，泄漏電纜周界入侵檢測系統(tǒng)具有系統(tǒng)穩(wěn)定、錯報率低、適用環(huán)境廣闊、安裝地點不限及不易受外界干擾等獨特優(yōu)點[2]。衡量周界入侵檢測系統(tǒng)的質量主要有：錯報率(FAR)、誤報率(NAR)、檢測率(PD)和漏報率(VD)[3]，而這四項指標又直接與入侵信號的檢測方法密切相關。傳統(tǒng)的周界入侵信號檢測方法有信號對比、傅里葉變換和正交分解3種[4]，三者都將入侵信號當作周期信號進行處理，但周界入侵信號的特點是非線性和非平穩(wěn)，因此它們無法對入侵信號進行準確分析，無法滿足實際需要。對于非線性和非平穩(wěn)信號最直接、快速和準確的分析方法是時頻分析法，常規(guī)的時頻分析方法主要有STFT、Gabor變換、小波變換和Wigner分布[5,6]，其實質都是在傅里葉變換的基礎上加時間窗的變換，對于非平穩(wěn)隨機信號的分析存在局限性，不能靈敏地反映信號的異常變化。

為此，近年來發(fā)展了一種希爾伯特-黃變換(Hilbert-Huang Transform，HHT)，HHT不但可以清晰表達時頻信息還可以表達在瞬時參數(shù)上的詳細信息，具有實際的物理意義，能夠實現(xiàn)泄漏電纜周界入侵信號檢測的目的。在此，筆者主要對不同入侵信號進行HHT分析。

HHT是由Huang N E等于1998年提出的一種非線性和非平穩(wěn)信號的分析處理方法[7]。該方法首先利用經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)對信號進行自適應篩選，將其分解為一系列固有模態(tài)函數(shù)(IMF)，然后對每個固有模態(tài)函數(shù)進行Hilbert變換，從每個分量的Hilbert變換中提取出分量的瞬時時頻特征和頻率能量特征，從而提取到信號的全部信息。運用HHT進行信號分析的基本步驟如下：

a. 用經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)對數(shù)據(jù)進行預處理，將信號分解成一組模態(tài)函數(shù)(imf)分量，從而使瞬時頻率這一概念具有實際的物理意義。把信號分解為模態(tài)分量的EMD算法又稱為篩選過程，篩選出第一個imf分量(imf1)，再將imf1作為新的輸入信號，依次可篩選出其余的imf分量。

以上的EMD算法和Hilbert譜分析方法統(tǒng)稱為Hilbert-Huang變換(HHT)[8,9]。

2 泄漏電纜周界入侵信號的提取

為了用HHT變換對泄漏電纜周界入侵信號進行分析，必須提取出在各種入侵方式下的實際入侵信號[10]。

2.1 系統(tǒng)組成

周界入侵信號提取系統(tǒng)(圖1)主要由平行鋪設的發(fā)射電纜和接收電纜、信號發(fā)射與接收單元以及信號顯示和記錄單元4部分組成，其中信號發(fā)射與接收單元由供電模塊、碼元+載波信號模塊、濾波模塊、發(fā)射模塊及接收模塊等部分組成。

圖1 周界入侵信號提取系統(tǒng)框圖

信號發(fā)射與接收單元為發(fā)射電纜提供經(jīng)編碼調(diào)制的發(fā)射信號，經(jīng)發(fā)射電纜在其周圍空間建立起穩(wěn)定的電磁場，形成警戒區(qū)，接收電纜處于該警戒區(qū)內(nèi)，能夠接收該電磁場的部分能量。當發(fā)生非法入侵時，該電磁場被擾動，該擾動信號由接收電纜傳輸?shù)叫盘柊l(fā)射與接收單元，經(jīng)簡單處理后，即可獲得入侵信號，同時送到信號顯示和記錄單元進行記錄和顯示。

2.2 入侵方式和入侵信號

為了檢驗HHT變換對周界入侵信號分析的有效性，設計人慢步、稍慢行走、稍快行走、碎步行走、大踏步跳躍及物體入侵等多種入侵方式，在各種入侵方式下提取到的入侵信號如圖2所示。

圖2 不同方式下的入侵信號

由圖2可得不同入侵信號的幅值特征，見表1，運動幅度和速度決定信號幅值的范圍，速度越慢最大幅值越??；速度越快最大幅值越大。同樣，動作幅度越大幅值范圍越大；動作幅度越小幅值范圍越小。

表1 信號幅值特征 mV

根據(jù)圖2和表1可以獲知，無論是人的行為還是其他方式的入侵，入侵信號都是非周期且非平穩(wěn)的突變信號，其統(tǒng)計函數(shù)是隨著時間而改變的量。人為入侵的幅值范圍大致在1.50～9.50mV，具體大小由人的動作幅度和運動速度決定。

3 泄漏電纜周界入侵信號的HHT檢測

為了檢測信號的有用信息，以人慢步信號為例詳細分析HHT變換的時頻圖。選取人慢步信號進行HHT變換后，得到的頻譜圖如圖3所示，頻率在0.149 9、0.299 7、0.599 4Hz處有明顯的脈沖尖峰。由于這3個脈沖尖峰的頻率皆在0.1～0.6Hz之間，變化十分微小，由此可以推測出原信號是頻率與幅值變化很小的信號，這與人慢步的信號幅值變化小相對應，印證了HHT變換頻譜圖的正確性。

圖3 人慢步信號頻譜圖

利用HHT變換的分解特性和局部詳細特性，從中又可以提取出一些特征信息，如圖4所示。圖4a是人慢步信號的多個imf，圖中顯示原信號時間-幅值、imf1～imf4和剩余分量r4；圖4b顯示的是在EMD分解完成后各imf分量的瞬時振幅與瞬時相位，第一列為瞬時振幅，第二列為瞬時相位，其中的imf1～imf4與圖4a一一對應。imf1代表入侵信號的高頻成分，imf2～imf4可以表達信號的細節(jié)頻率特點，r4為信號的平均成分。

通過以人慢步為例進行HHT檢測可知，HHT變換可明確地得出入侵信號的頻率、幅值及相位等特征。將HHT變換應用到其他幾種人入侵方式中可得到如圖5所示的數(shù)據(jù)，圖中各數(shù)據(jù)是各入侵信號進行EMD后得到的imf1的瞬時振幅、瞬時相位和瞬時頻率。

圖4 人慢步信號imf

圖5 信號瞬時參數(shù)

通過對上述其中典型入侵信號HHT分析，得到以下結論：

a. 瞬時振幅是入侵物體強度的量度。入侵幅度越大，瞬時振幅就越大；物體強度越強，入侵物體相對較大。通過對圖5中數(shù)據(jù)的分析可知，人跳躍時的瞬時振幅最大，約3.4mV；其他情況的瞬時振幅在0.1～0.4mV之間，按照目標識別與分類可將瞬時振幅在0.1～0.4mV之間的入侵定義為一般入侵(成年人入侵)。

b. 瞬時相位是泄漏電纜入侵檢測系統(tǒng)電磁場連續(xù)性的量度。當不存在擾動信號時其相位是連續(xù)的，有異常信號存在時其相位將在異常位置發(fā)生顯著變化，呈明顯的不連續(xù)性。通過對圖5中數(shù)據(jù)的分析可知，以磁干擾方式入侵時瞬時相位最大，約89.9rad/s，說明此時影響范圍最大，入侵位置相對較遠；其他情況的瞬時相位在50～80rad/s之間，入侵位置相對較近，按照目標識別與分類可將瞬時相位在50～80rad/s之間的入侵定義為一般入侵(成年人入侵)。

c. 瞬時頻率是物體入侵速度的量度。入侵物體速度越快瞬時頻率越快。通過對圖5中數(shù)據(jù)的分析可知，人碎步行走時瞬時頻率最大(大約為73.5kHz)，而跳躍和稍快行走次之，分別為65.3、61.7kHz；其他情況的瞬時頻率在5～25kHz，按照目標識別與分類可將瞬時頻率在5～25kHz的入侵定義為一般入侵(成年人入侵)。

4 結束語

泄漏電纜周界入侵防盜系統(tǒng)的入侵信號具有非線性和非平穩(wěn)性的特點，傳統(tǒng)的信號檢測方法無法實現(xiàn)快速、準確和多信息識別，不能滿足實際需求。筆者將HHT變換首次應用于泄漏電纜周界入侵探測，通過對7種典型入侵信號進行HHT檢測，可直觀地觀察到入侵信號在瞬時參數(shù)上的詳細信息，滿足了入侵信號的檢測要求。同時，通過對不同入侵信號的瞬時振幅、瞬時相位和瞬時頻率進行分析，可以進一步判斷出入侵物體的體積、位置和速度，從而突出入侵物體特征，使得對入侵物體的檢測和識別將更加準確和詳細。說明HHT變換檢測結果精確，是目前泄漏電纜周界入侵信號檢測系統(tǒng)中最有效的檢測方法，可以使參數(shù)估計、目標的分類與識別變得更簡單、方便和準確。

[1] 葛研.戶外周界防護系統(tǒng)綜述[J].中國安防產(chǎn)品信息,2004,(5):49～54.

[2] 肖公亮.泄漏電纜周界入侵防范技術[J].A&S(國際中文版),2007,(2):120～122.

[3] Wang M J,Zhang Y,Li Y S.Simple-alone High Precision Perimeter Intruder Location Warning System[J].Chinese Journal of Scientific Instrument,2006,(12):1718～1719.

[4] 朱良.戶外周界傳感技術——周界防入侵系統(tǒng)的眼睛和耳朵[J].中國安防,2008,(3):39～40.

[5] Staff.Perimeter Intrusion Detection[J].Airports,2004,(7):8～9.

[6] Cheal J,Brien S,Tutor M.Buried Cable Sensor with Intruder Location[J].Aerospace and Electronic Systems Magazine,2005,7(20):65～66.

[7] 劉世金.Hilbert-Huang變換及其應用研究[J].高師理科學刊,2012,7(4):40～41.

[8] 劉慧婷,倪志偉,李建洋.經(jīng)驗模態(tài)分解方法及其實現(xiàn)[J].計算機工程與應用,2006,(32):44～47.

[9] Damerval C,Meignen S,Perrier V.A Fast Algorithm for Bidimensional EMD[J].Signal Processing Letters,IEEE,2005,12(10):701～704.

[10] 葛哲學,陳仲生.Matlab時頻分析技術及其應用[M].北京:人民郵電出版社,2006:5～9.