基于地震波的地下入侵监测系统
专利汇可以提供基于地震波的地下入侵监测系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 专利 提供一种基于 地震 波 的地下入侵监测系统，该系统的工作过程为： 数据采集 单元将 地震波 探测 传感器 拾取的震动 信号 记录下来，并通过通信控制单元上传到计算机单元。计算机单元对传输过来的震动信号的起始 位置 定位 、趋势 跟踪 ，然后进行分类、识别，最后在三维立体地图上显示，通过识别判断引起震动信号的类型若符合报警条件，报警单元报警。本发明的目的是提供一种利用地震波实现地上、地下入侵报警、入侵目标定位、入侵目标跟踪、入侵行为识别、入侵目标移动描述，可从根本上解决传统安防系统在地下出现入侵时存在监测盲区的问题，为安防领域提供一种新型有效的防范系统。，下面是基于地震波的地下入侵监测系统专利的具体信息内容。
1.一种基于地震波的地下入侵监测系统，其特征在于，该地下入侵监测系统包括地震波探测传感器(1)、电源控制单元(2)、数据采集单元(3)、通信控制单元(4)、计算机单元(5)和报警单元(6)，地震波探测传感器(1)拾取震动信号后送入数据采集单元(3)，将模拟信号转变为数字信号，并通过通信控制单元(4)，将数字信号传给计算机单元(5)，计算机单元(5)将接收到的信号进行预处理，对于一些自然噪音和工频干扰信号采用数字滤波的方法将其滤除，将预处理后的信号进行相应的分析，首先进行定位计算，找出地震波的激发地点，也就是判断入侵的发生地点，然后对滤波后的信号进行特征提取，采用过零分析滤波后的信号，即在时域中对信号幅值与设定阈值比较，计算并统计滤波后的信号越过阈值的次数，形成不同目标特征的样本库，实现1、车辆行驶，2、人员行走，3、动物移动，4、人工挖掘，5、机械挖掘，6、电动工具挖掘，7、凿挖墙壁等行为的区分，然后对滤波后的信号进行模式识别，主要是对采集并提取特征的地震波信号和特征库进行比对，进行模式识别，模式识别采用BP神经网络的方法，神经网络的输出为上述7种行为，通过大量的数据对构造的神经网络进行训练，符合某种行为时神经网络对应节点输出为1，其余则为0，从而判断出地震波信号的行为和趋势，根据建立的特征库，在本发明所述的地震波监测系统执行目标监测任务时，只要运动目标或人类的行为产生的地震波信号被布置的震波探测传感器(1)接收到，数据采集单元(3)就对运动目标地震波信号进行现场采集，将采集的信号进行特征提取后与样本库中的标准特征信号分别进行比较，找出特征最相似的作为识别结果，在计算机单元(5)上的三维立体地图上显示，从而实现入侵监测的目的。
2.根据权利要求1所述的基于地震波的地下入侵监测系统，其特征在于，所述的地震波探测传感器(1)可以是以一维的，也可以是三维的，可以安装在野外或者地下，对应一个完整的监控区域，地震波探测传感器(1)安装的位置应在三维空间上覆盖整个监测区域，并保证均匀分布从而使整个监测区的事件记录具有相同的效果，且必须避免所有的地震波探测传感器(1)布置在一个两维平面上。
3.根据权利要求1所述的基于地震波的地下入侵监测系统，其特征在于，通过检测到的地震波，执行相应的定位程序后，可以判断出地震波激发的地点，执行定位算法时，地震波探测传感器(1)布置时，每4个传感器为1组，在传感器布置的区域内，如果出现运动物体或人类的行为激发出地震波，已知的是各个传感器的坐标和它所接收到信号的时刻，不知道的是震源发生的位置和时刻。设震源位置的空间坐标为(x，y，z)，发生时刻为t，第i个传感器坐标为(xi，yi，zi)，传感器检测到的时刻为ti，声波传播的平均速度为v，在震源和第i个传感器之间的走时方程为：
2 2 2 2 2
(xi-x)+(yi-y)+(zi-z) ＝v(ti-t)(i＝1，2，3，4) (1)
在三维空间中定位一个未知点的坐标位置(x，y，z)和发震时刻t，通过已知四个以上的固定点坐标，即基于地震波的地下入侵监测系统监测过程中只要有四个地震波探测传感器(1)来接受一个震动信号，就能把一个入侵行为的起始地点定位出来。
4.据权利要求1所述的基于地震波的地下入侵监测系统，其特征在于，通过地上或地下运动目标激发的地震波信号进行采集，结合模式识别的功能，完成目标分类识别、预警任务，模式识别利用过零分析提取不同信号的特征，采用过零分析采集到的地震波信号，在时域对信号幅值与设定阈值比较，计算信号越过阈值的次数，信号的过零分析与频谱分析具有密切关系，当信号是频率为f的正弦信号时，过零点数为：
N＝kf (2)
式中，k为比例系数；f为频率的正弦信号，
由式(2)可看出，过零数与信号的频率成正比，对频率范围f1□f2的平稳随机信号，单位时间内的过零点数与功率谱G(f)的关系为：
式(3)表明，信号的主频段频率越高，单位时间内信号过零点数越多，所以我们可以根据某一标准设定一阈值时，不同运动物体或人类的行为引起的信号的过零点数是不同的。
阈值的设定采用下述方法：首先，在无干扰的情况下对权利要求1中所述的7种行为激发的地震波进行采集，每种行为采集5组数据，每组数据1024个。利用自相关法对采集的7种行为的数据进行处理。对于每种行为的每组数据都可以取一个最大的幅值即为：xi，i＝
1，2，3，4，5，则5组数据的平均值为：
xav＝(x1+x2+x3+x4+x5)/5 (4)
则阈值为：TH＝k*xav，其中k为调节因子，其取值范围为0.3～0.6之间，可根据实际需要进行取值。
行为识别采用神经网络的方法，具体做法为：首先建立一个3层的BP网络，对权利要求1中所述的7种行为激发的地震波进行采集，每种行为采集50组数据，如果每组数据为
1024个，根据设定的阈值判断每组数据的过零数，如果数据大于阈值，则记为+1，如果数据等于阈值，则记为0，如果数据小于阈值，则记为-1，则每组数据转换为1024个{i，i，…，i}，(i＝+1，-1或0)的组合，将这1024个过零数的组合作为输入层，中间层的个数通过网络训练时寻优确定，输出层为7个，分别对应上述的7种行为，网络在训练的时候，当神经网络模型认为输入信号为某种行为时，则输出层的7个节点中只有对应那个行为的节点取值为1，其余6个节点取值均为0，如果神经网络认为输入信号是权利要求1中所述的车辆行驶这种行为，则网络输出为{1，0，0，0，0，0，0}，其余则类推，网络的输入数可以根据实际的采集数改变，当输入数改变时，可以按照上面的方法重新对网络进行训练。
5.据权利要求1所述的基于地震波的地下入侵监测系统，其特征在于，通过检测到的地震波，对入侵行为定位和判断出的情况下，可以对其趋势进行跟踪。
6.据权利要求1所述的基于地震波的地下入侵监测系统，其特征在于，对于判断出的入境行为的发生地点和趋势可以在计算机单元(5)上的三维立体地图上显示出来，可以直观的看出违法犯罪行为具体发生的位置和趋势。
基于地震波的地下入侵监测系统
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
辆行驶 {+1 +1…-1} {1 0 0 0 0 0 0}
人员行走 {0 0…1} {0 1 0 0 0 0 0}
动物移动 {-1 0…-1} {0 0 1 0 0 0 0}
人工挖掘 {-1 0…0} {0 0 0 1 0 0 0}
机械挖掘 {+1 +1…-1} {0 0 0 0 1 0 0}
电动工具挖掘 {+1 -1…-1} {0 0 0 0 0 1 0}
凿挖墙壁 {+1 0…-1} {0 0 0 0 0 0 1}
车辆行驶 20 19 95％
人员行走 20 18 90％
动物移动 20 17 85％
人工挖掘 20 17 85％
机械挖掘 20 18 90％
电动工具挖掘 20 18 90％
凿挖墙壁 20 17 85％
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