一种光纤周界安全管理系统，包含：一光源；一复用系统的输入端采用光纤与光源连接，该复用系统起到光纤通道复用的作用；一光纤传感器阵列的输入端采用光纤与复用系统的输出端连接，敏感外界物理量的变化；一解调系统的输入端与复用系统的输出端连接，把光信号的转化成电信号，并恢复出光纤传感器阵列所敏感的外界物理量的变化；一信号处理与模式识别系统的输入端与解调系统的输出端连接，对解调系统输出的信号进行处理并识别；一报警管理系统的输入端与信号处理与模式识别系统的输出端连接，根据信号处理与模式识别系统的输出结果进行报警，管理和外界的通信。
1.一种光纤周界安全管理系统，其特征在于，该系统包含：一光源；
一复用系统，该复用系统的输入端采用光纤与光源连接，该复用系统起到光纤通道复用的作用；
一光纤传感器阵列，该光纤传感器阵列的输入端采用光纤与复用系统的输出端连接，该光纤传感器阵列包含多个串连连接的地震动传感器，敏感外界侵入事件所引起的地震动信号，可以实现远距离多点监测；
一解调系统，该解调系统的输入端与复用系统的输出端连接，把光信号转化成电信号，并恢复出光纤传感器阵列所敏感的外界物理量的变化；
一信号处理与模式识别系统，该信号处理与模式识别系统的输入端与解调系统的输出端连接，对解调系统输出的信号进行处理并识别；
一报警管理系统，该报警管理系统的输入端与信号处理与模式识别系统的输出端连接，根据信号处理与模式识别系统的输出结果进行报警，管理和外界的通信。
2.如权利要求1所述的光纤周界安全管理系统，其特征在于，其中所述的信号处理与模式识别系统包含：一光电转换模块，该模块输入端通过光纤与复用系统的输出端连接，把光信号转化成电信号；
一数模转换模块，该模块输入端与光电转换模块输出端相连接，把模拟电信号转化成数字电信号；
一多数字信号处理板模块，该模块输入端与数模转换模块输出端连接，接收来自数模转换模块的信号并进行运算处理，恢复出由多个光纤传感器所探测到的地震动信号，并对地震动信号进行处理和识别。
3.如权利要求1所述的光纤周界安全管理系统，其特征在于，其中所述的报警管理系统包含：一总线，负责多数字信号处理板与主机之间的通信；
一侵入日志数据库，通过用户界面接口与主机进行通信，记录周界中侵入日志；
一特征数据库，通过用户界面接口与主机进行通信，记录周界安全中各种入侵事件特征；
一通信模块，该模块通过主机进行管理，负责与外界的通信；
一用户界面，该用户界面是基于主机上的人机交互界面，系统管理人员可以通过该界面对光纤周界安全管理系统进行配置。
4.如权利要求3所述的光纤周界安全管理系统，其特征在于，其中所述的侵入日志数据库包含：侵入时间、侵入事件的类型、侵入事件发生的地点。
5.如权利要求3所述的光纤周界安全管理系统，其特征在于，其中所述的特征数据库包含：侵入事件所引起的地震动原始信号；
6.如权利要求3所述的光纤周界安全管理系统，其特征在于，其中所述的通信模块包含如下特征：一个串口可以实现报警日志的传输，与其它安防方式，利用视频、红外进行融合，进行通信和结果融合；
通过以太网口直接与局域网相连，具有远程登录和管理功能；
7.一种光纤周界安全管理系统的模式识别方法，该方法采用权利要求1所述的系统，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1：信号输入步骤，该步骤是接收解调系统所恢复出的侵入信号；
步骤2：信号预处理步骤，该步骤对信号输入步骤的信号进行去噪的预处理；
步骤3：特征提取步骤，该步骤通过对信号的变换和统计，提取出不同侵入事件的本质属性，为进一步的识别做好准备；
步骤4：分类器的设计步骤，该步骤构造对侵入信号分类所使用的分类器模型；
步骤5：学习步骤，该学习步骤包含在特征提取步骤和分类器设计步骤之间，对特征库中不同事件的特征参量，不断的输入到已经设计好的分类器中，当分类性能达到最好时，学习步骤完成，这时，保存已经学习好的分类器参数；
步骤6：输出结果，该步骤给出侵入事件所发生的类型。
8.如权利要求7所述的光纤周界安全管理系统的模式识别方法，其特征在于，其中所述信号预处理步骤包含以下步骤：信号的分帧、加窗步骤，该步骤负责对连续侵入信号分成若干个数据帧，以满足进一步处理、识别的需要；
信号的去噪步骤，该步骤负责去除外界噪声的影响，改善侵入信号的信噪比，提高系统的探测和识别准确率；
侵入信号的探测步骤，该步骤对去噪后的信号进行探测，以确定该信号是否表示已经有侵入事件发生。
9.如权利要求8所述的光纤周界安全管理系统的模式识别方法，其特征在于，其中所述信号的去噪步骤包含：一个自适应噪声滤波器，该自适应噪声滤波器负责外界周期性噪声或者干扰的去除，提高输入信号的信噪比。
10.如权利要求9所述的光纤周界安全管理系统的模式识别方法，其特征在于，其中所述自适应滤波器包含：一传输系统，该传输系统表示外界周期性噪声信号沿着地表传输所引起的改变；
一自适应算法，该自适应算法步骤构成传输系统和信号输出之间的反馈，根据输出的反馈信号，自适应算法实时的调节传输系统的参数，使周期性噪声实时的被去除。
11.如权利要求7所述的光纤周界安全管理系统的模式识别方法，其特征在于，其中所述特征提取步骤包含以下步骤：信号接收步骤，该步骤接收的是经过信号预处理后的侵入信号；
信号的功率谱变换步骤，该步骤计算出信号的功率谱估计，为提取功率谱方面信号作准备；
信号的小波变换步骤，该步骤对小波变换，为提取小波方面的特征作准备；
功率谱共振峰选择步骤，该步骤搜索出信号的功率谱中的共振峰频率的位置，作为特征量；
功率谱形状统计量计算步骤，该步骤计算从功率谱变换步骤得到的功率谱的形状统计量，作为特征量；
小波能量计算步骤，该步骤根据信号的小波变换步骤得到的小波系数计算出小波能量，作为特征量；
归一化联合特征，该步骤把功率谱共振峰选择步骤得到的共振峰特征量、功率谱形状统计特征量、小波能量特征量联合构成一组新的特征量，为了统一化单位，做归一化处理。
12.如权利要求7所述的光纤周界安全管理系统的模式识别方法，其特征在于，其中所述分类器的设计步骤所用的分类器是一个支持向量机的分类器，支持向量机是把原始的特征量映射到一个高维空间中，在高维空间中求取最优分类面的步骤。
13.如权利要求7所述的光纤周界安全管理系统的模式识别方法，其特征在于，其中所述学习步骤包括：根据侵入事件特征提取方法构造特征样本集，分别建立训练集和测试集；
通过一个径向基核函数，把特征量从低位空间映射到高维空间，在高维空间中求取最优分类面；
一个可用于多分类的支持向量机，把多分类问题先转化成两两分类问题。
光纤周界安全管理系统及其模式识别方法
技术领域
[0001] 本发明涉及一种光纤周界安全管理系统，包括光纤传感器阵列、信号处理与解调系统和模式识别系统。该发明可以应用于边境安全、石油管线安全的监测和重要基础设施的保护等场合。不仅包括光纤传感系统本身，而且具有强大的通信、控制和数据管理能力。
背景技术
[0002] 周界安全是安防领域中最为重要的方面之一。从长距离的边境线安全、石油管线的远程监测，到短距离的重要基础设施的防护，对国家安全和国民经济都有着重要的意义。近年来，随着计算机技术、通信技术、传感技术的不断进步，出现了各种新的安防手段。与传统的高压电缆、录像监控等手段相比，分布式光纤监控方案有着诸多优势，如信号通过光纤传输，不受外界电磁信号的干扰；与无线传感网络相比，不受功耗条件的限制，可以实现实时远程监控。
[0003] 光纤传感器技术在多种领域获得了广泛的应用，因为有着高灵敏度、抗辐射与电磁干扰和易于大规模组网等优点，光纤加速度传感器及其网络在周界安全、石油管道监测领域有着不可比拟的技术优势。
[0004] 现有的光纤传感系统，如专利CN1862239A、CN1995935A，采用普通光纤构成干涉仪的方案，有两个明显的缺点：第一，振动探测灵敏度不高；第二，定位精度不高。上面两种方案只是感受到了简单的压力信号，信息量有限，利用这些信号对各种事件类型是远远不够的。
[0005] 光纤加速度传感器是基于光纤技术的地面振动加速度的换能器件，把地面的地震动信号转化成为光信号相位的变化，利用检测手段可以把实际信号还原出来，对地面振动信号作实时的监测。在安防应用场合，系统能够为可能的入侵事件进行预警，并且能够对事件的类型进行判别、分类，对应对方案的快速实施起到指导作用。
[0006] 基于地震动信号的目标识别最早源于战场应用中的地面无人值守传感器(UGS)系统。UGS系统中一般包括声音、震动、红外、图像等多种传感器组成。地震动传感器是一种有效的探测方式，当有目标入侵时，目标运动产生对地面的刺激，从而产生地震动信号向远处传播。由地震动传感器进行感知，通过对各种地震动信号的分析，可以做出事件类型的判断。根据文献，因为地震动信号是典型的非平稳随机信号，所以对各类事件的识别需要很好的提取信号的特征。同时，也对高准确率的识别算法提出要求。
[0007] 技术内容
[0008] 本发明的目的在于，提供一种光纤周界安全管理系统及其模式识别方法，该系统及其方法可以应用于边境线安全、石油管线安全及其它周界安全场合的应用。
[0009] 本发明提供一种光纤周界安全管理系统，其特征在于，该系统包含：
[0010] 一光源；
[0011] 一复用系统，该复用系统的输入端采用光纤与光源连接，该复用系统起到光纤通道复用的作用；
[0012] 一光纤传感器阵列，该光纤传感器阵列的输入端采用光纤与复用系统的输出端连接，该光纤传感器阵列包含多个串连连接的地震动传感器，敏感外界侵入事件所引起的地震动信号，可以实现远距离多点监测；
[0013] 一解调系统，该解调系统的输入端与复用系统的输出端连接，把光信号转化成电信号，并恢复出光纤传感器阵列所敏感的外界物理量的变化；
[0014] 一信号处理与模式识别系统，该信号处理与模式识别系统的输入端与解调系统的输出端连接，对解调系统输出的信号进行处理并识别；
[0015] 一报警管理系统，该报警管理系统的输入端与信号处理与模式识别系统的输出端连接，根据信号处理与模式识别系统的输出结果进行报警，管理和外界的通信。
[0016] 本发明还提供一种光纤周界安全管理系统的模式识别方法，该方法采用权利要求1所述的系统，其特征在于，该方法包括如下步骤：
[0017] 步骤1：信号输入步骤，该步骤是接收解调系统所恢复出的侵入信号；
[0018] 步骤2：信号预处理步骤，该步骤对信号输入步骤的信号进行去噪的预处理；
[0019] 步骤3：特征提取步骤，该步骤对通过对信号的变换和统计，提取出不同侵入事件的本质属性，为进一步的识别做好准备；
[0020] 步骤4：分类器的设计步骤，该步骤构造对侵入信号分类所使用的分类器模型；
[0021] 步骤5：学习步骤，该学习步骤包含在特征提取步骤和分类器设计步骤之间，对特征库中不同事件的特征参量，不断的输入到已经设计好的分类器中，当分类性能达到最好时，学习步骤完成，这时，保存已经学习好的分类器参数；
[0022] 步骤6：输出结果，该步骤给出侵入事件所发生的类型。
附图说明
[0023] 为进一步说明本发明的具体技术内容，以下结合实施例及附图详细说明如后，其中：
[0024] 图1是本发明的光纤周界安全管理系统框图；
[0025] 图2是表示自适应滤波器子系统；
[0026] 图3是表示环境自适应恒虚警率算法流程图；
[0027] 图4是表示特征提取流程图；
[0028] 图5是表示模式识别流程图；
[0029] 图6是表示事件探测范围示意图；
[0030] 图7是表示人员侵入所引起地震动信号；
[0031] 图8是表示车辆侵入所引起地震动信号；
[0032] 图9是表示光纤周界安全管理系统功能结构图。
具体实施方式
[0033] 请参阅图1所示，本发明一种光纤周界安全管理系统，该系统包含：
[0034] 一光源101；
[0035] 一复用系统102，该复用系统102的输入端采用光纤与光源101连接，该复用系统起到光纤通道复用的作用；
[0036] 一光纤传感器阵列103，该光纤传感器阵列103的输入端采用光纤与复用系统的输出端102连接，敏感外界物理量的变化；该光纤阵列103包含：多个串连连接的传感器1031，可以实现远距离多点监测；该多个传感器1031是震动传感器，敏感外界侵入事件所引起的地震动信号；
[0037] 一解调系统104，该解调系统104的输入端与复用系统102的输出端连接，把光信号的转化成电信号，并恢复出光纤传感器阵列103所敏感的外界物理量的变化；
[0038] 一信号处理与模式识别系统105，该信号处理与模式识别系统105的输入端与解调系统104的输出端连接，对解调系统104输出的信号进行处理并识别；该信号处理与模式识别系统105包含：
[0039] 一光电转换模块1051(结合参阅图9)，该模块输入端通过光纤与复用系统102的输出端连接，把光信号转化成电信号；
[0040] 一数模转换模块1052，该模块输入端与光电转换模块1051输出端相连接，把模拟电信号转化成数字电信号；
[0041] 一多数字信号处理板模块1053，该模块输入端与数模转换模块1052输出端连接，接收来自数模转换模块的信号并进行运算处理，恢复出由多个光纤传感器1031所探测到的地震动信号，并对地震动信号进行处理和识别。
[0042] 一报警管理系统106，该报警管理系统106的输入端与信号处理与模式识别系统105的输出端连接，根据信号处理与模式识别系统105的输出结果进行报警，管理和外界的通信；
[0043] 所述的报警管理系统106包含：
[0044] 一总线1061(结合参阅图9)，负责多数字信号处理板1053与主机1062之间的通信；
[0045] 一主机1062，作为光纤周界安全管理系统的运算核心；
[0046] 一侵入日志数据库1063，通过用户界面接口1066与主机进行通信，记录周界中侵入日志；所述的侵入日志数据库1063包含：侵入时间、侵入事件的类型、侵入事件的和侵入事件发生的地点；
[0047] 一特征数据库1064，通过用户界面接口1066与主机进行通信，记录周界安全中各种入侵事件特征；该特征数据库包含：侵入事件所引起的地震动原始信号；经过特征提取后的不同侵入事件的特征量；
[0048] 一通信模块1065，该模块通过主机1062进行管理，负责与外界的通信；该通信模块1065包含如下特征：一个串口可以实现报警日志的传输，与其它安防方式，利用视频、红外进行融合，进行通信和结果融合；通过以太网口直接与局域网相连，具有远程登录和管理功能；以实现侵入事件地震动信号远程实时传输；
[0049] 一用户界面1066，该用户界面是基于主机上的人机交互界面，系统管理人员可以通过该界面对光纤周界安全管理系统进行配置。
[0050] 请参阅图5所示，本发明提供一种光纤周界安全管理系统的模式识别方法，该方法采用如前所述的系统，其特征在于，该方法包括如下步骤：
[0051] 步骤1：信号输入步骤501，该步骤是接收解调系统104所恢复出的侵入信号；
[0052] 步骤2：信号预处理步骤502，该步骤对信号输入步骤501的信号进行去噪的预处理；其中所述信号预处理步骤502包含以下步骤：信号的分帧、加窗步骤，该步骤负责对连续侵入信号分成若干个数据帧，以满足进一步处理、识别的需要；信号的去噪步骤，该步骤负责去除外界噪声的影响，改善侵入信号的信噪比，提高系统的探测和识别准确率；侵入信号的探测步骤，该步骤对去噪后的信号进行探测，以确定该信号是否表示已经有侵入事件发生；
[0053] 所述侵入信号的探测步骤是一个自适应恒虚警率侵入探测方法，该方法包含以下步骤：分帧信号输入步骤301(结合参阅图3)，该步骤接收的是侵入信号经过分帧、去噪后的信号；计算统计滑动平均能量步骤302，该步骤计算一段时间内的平均能量；阈值更新步骤303，该步骤按照统计滑动平均能量步骤302所计算的能量，按照下面的公式进行更新，得到自适应阈值；计算窗口内大于自适应阈值的数据点个数304；判断步骤305，该步骤判断步骤得出的窗口内大于自适应阈值的数据点个数是否大于一个预先设定的值，如果是，那么外界信号被探测到，如果否，那么将转回到分帧信号输入步骤301继续进行；输出结果步骤；
[0054] 所述信号的去噪步骤包含：一个自适应噪声滤波器，该自适应噪声滤波器负责外界周期性噪声或者干扰的去除，提高输入信号的信噪比；
[0055] 所述自适应滤波器包含：
[0056] 一传输系统201(结合参阅图2)，该传输系统表示外界周期性噪声信号沿着地表传输传输所引起的改变；
[0057] 一自适应算法202，该自适应算法步骤构成传输系统201和信号输出之间的反馈，根据输出的反馈信号，自适应算法实时的调节传输系统201的参数，使周期性噪声实时的被去除；
[0058] 步骤3：特征提取步骤503，该步骤对通过对信号的变换和统计，提取出不同侵入事件的本质属性，为进一步的识别做好准备；
[0059] 所述特征提取步骤503包含以下步骤：信号接收步骤，该步骤接收的事经过信号预处理502后的侵入信号；信号的功率谱变换步骤5031(结合参阅图4)，该步骤计算出信号的功率谱估计，为提取功率谱方面信号作准备；信号的小波变换步骤5032，该步骤对小波变换，为提取小波方面的特征作准备；功率谱共振峰选择步骤5033，该步骤搜索出信号的功率谱中的共振峰频率的位置，作为特征量；功率谱形状统计量计算步骤5034，该步骤计算从功率谱变换步骤5031得到的功率谱的形状统计量，作为特征量；小波能量计算步骤5035，该步骤根据步骤5032得到的小波系数计算出小波能量，作为特征量；归一化联合特征5036，该步骤把功率谱共振峰选择步骤5033得到的共振峰特征量、功率谱形状统计特征量、小波能量特征量联合构成一组新的特征量，为了统一化单位，做归一化处理；
[0060] 步骤4：分类器的设计步骤504，该步骤构造对侵入信号分类所使用的分类器模型；
[0061] 所述分类器的设计步骤504所用的分类器是一个支持向量机的分类器，支持向量机是把原始的特征量映射到一个高维空间中，在高维空间中求取最优分类面的步骤；
[0062] 步骤5：学习步骤505，该学习步骤包含在特征提取步骤503和分类器设计步骤504之间，对特征库中不同事件的特征参量，不断的输入到已经设计好的分类器中，当分类性能达到最好时，学习步骤完成，这时，保存已经学习好的分类器参数；
[0063] 所述学习步骤505包括：
[0064] 根据侵入事件特征提取方法构造特征样本集，分别建立训练集和测试集；通过一个径向基核函数，把特征量从地位空间映射到高维空间，在高维空间中求取最优分类面；一个可用于多分类的支持向量机，把多分类问题先转化成两两分类问题；
[0065] 步骤6：输出结果506，该步骤给出侵入事件所发上的类型。
[0066] 请再参阅图1，图1说明了光纤周界安全系统的基本组成，主要包含光源101、复用系统102、光纤传感器阵列103、解调系统104、信号处理与模式识别系统105和报警管理系统106组成。
[0067] 其中光源101是一个宽带光源，例如可以是一个波长范围从1530nm到1560nm的ASE光源，或者是一个超辐射发光二极管(SLD)。光源发出的光耦合到光纤中，经过复用系统102，到达光纤传感器阵列。许多光纤通信中的复用技术如波分复用(WDM)、时分复用(TDM)和空分复用(SDM)技术，都已经应用到了光纤传感系统中来。不失一般性的，在本实施中，以波分复用技术来说明。光纤传感器阵列103由多个传感器节点串联而成，下面以基于光纤光栅(FBG)为例来说明，在阵列中每一个光纤光栅对应于一个特定的中心波长，即布拉格(Bragg)波长。当光源发出的光到达每一个光纤光栅，那么将在中心波长反射。当有外界侵入事件发生时，事件所引起的土壤的振动(加速度信号)，会引起光栅的拉伸，这个拉伸引起中心波长的漂移，如下所示：
[0068] ΔλB＝λBGeε
[0069] 上式中，λB是光栅的布拉格波长，Ge是一个系数，ε是光栅应变量。这样，地面振动信号的加速度的变化就转化为波长的中心波长的变化。复用系统102负责传感器阵列中，不同的光纤光栅分解到对应的工作波长，可以用一个解波分复用器来实现。解调系统104把波长的变化转化成可供处理的数字电信号。解调的方案有多种，相位产生载波(PGC)方法是较为常用的方法，其计算方法的具体细节可以参阅相关参考文献。
[0070] 光纤传感器阵列103按照周界规划进行布设，两个传感器之间的距离决定着整个系统探测的精度。根据灵敏度的测算，单个传感器可以探测到60m以外的人员走动，对车辆的探测范围可以达到120m以上。为了不至于有盲区存在，两个传感器之间的距离设为50m，对一个2km的周界，所需传感器的个数为40个。信号解调系统104恢复出所有通道的地震动信号，然后进入信号处理和识别流程。
[0071] 如图1所示信号处理与模式识别系统，主要包括信号的预处理和模式识别的流程。如图5所示，信号的预处理501主要作用是信号的去噪，使有用信号得到增强。常用的信号去噪的方法有传统的滤波方法，自适应滤波器等方法。因为侵入事件引起的地震动信号主要以低频成分为主，所以采用一个带宽1Hz～200Hz的带通滤波器，将外界可能的高频噪声滤除。但同时，若在应用环境中存在一个周期性噪声，且幅度较大，那么就可以利用一个自适应滤波器将其去除，自适应滤波器的结构如图2所示。
[0072] 如图2所示，一个自适应滤波器由一个传输系统201和一个自适应算法模块202组成和一个运算单元203组成。自适应滤波器的一个通道是期望信号d和加性噪声n的输入，另外一个则是噪声信号n’的，他们来自同一个噪声源，但是被外界的环境改变了，通过自适应的步骤，实时的跟踪外界噪声的变化，经过运算器203以后，噪声被实时的抵消掉。在本发明中，使用相邻地震动传感器所得到的信号作为两个通道的输入，那么外界的周期性噪声，就会被实时的抵消掉，有用信号得到增强。自适应滤波器的实现采用最小均方(LMS)算法，自适应滤波器的更新算法如下所示：
[0073] wk(n+1)＝wk(n)+2βe(n)x(n-k)，k＝0，1，L，N-1
[0074] 信号经过预处理步骤后，有用信号得到增强，进入恒虚警率目标探测算法单元，如图3所示。恒虚警率算法由信号分帧301、滑动统计平均单元302、阈值更新单元303、窗口内阈值个数单元304和判定单元305组成。如前所述，分帧信号通过加窗处理后进入滑动平均单元302，该单元计算出在时间长度L内的统计平均平方跟能量，如下所示：
[0075]
[0076] 阈值更新单元303负责根据上面的计算结果算出自适应阈值，如下所示：
[0077] β[m]＝α*LMeanE[m-1]
[0078] 上式中α表示可以调节的参数，得到探测率与虚警率之间的折中。最后由判定单元统计数据序列中绝对值大于自适应阈值的点数，如果大于一个阈值，就判定为侵入事件发生，否则继续更新阈值。
[0079] 当一个侵入事件发生被探测到，进入模式识别步骤。模式识别包括特征提取，分类器的设计步骤504和学习步骤505组成。特征提取步骤如图4所示，包括功率谱估计5031和小波变换步骤5032，而后从功率谱估计结果中计算共振峰5033和形状统计量5034，通过小波系数计算小波能量5035，最终得到归一化的联合特征5036。为了更好的说明该方法，给出实际外场实际信号结果，分别给出了人员走动和轮式车辆经过单个传感器器时的信号。
[0080] 功率谱估计包括经典方法和现代谱估计方法。为了更好的描述，采用该进的周期图方法对信号的功率谱进行估计。图9示出了人员信号和轮式车量的地震动信号的功率谱估计。
[0081] 基于SVM的分类方法是在高维空间中求取最优分类面的步骤，通过一个“核函数”，将原始特征向量映射到一个高维空间。在测试步骤中采用libSVM软件包进行测试，其基本的决策函数如下所示：
[0082]*
[0083] 在上式中， 是与支持向量对应的最优解，xi代表每一个支持向量，b 是分类的阈值，可以由任意一对的支持向量而得到。
[0084] 训练集是通过上面的特征提取步骤而得到，作为支持向量机的输入，在训练步骤中采用交叉验证的方法寻找支持向量机的最优参数。训练完成后，训练好的模型作为识别模式而保持起来，以备实际环境下应用。
[0085] 光纤传感器网络的解调系统104和信号处理105步骤都是在数字信号处理(DSP)板上来完成的。如9所示，光信号经过光电转换模块1051后，进入数模转换1052步骤，进入DSP模块。多块DSP板通过总线1053与主机1062相连。主机1062可以实现对DSP模块初始化、参数配置等操作。多块DSP处理板构成并行结构，每块可以完成16路光纤传感器实时解调与模式识别处理，把识别结果实时的传送给主机1062进行处理。
[0086] 主机模块1062是光纤周界安全管理系统的核心模块，他具体实现智能化的管理系统。它包含有一个中央处理器CPU、只读存储器ROM和随机存储器RAM，通过总线将它们联系在一起。在操作系统平台上，包含一个智能化管理软件系统。
[0087] 管理软件系统可以通过总线1061获取经过DSP板的原始信号、特征数据和识别结果等。软件包含一个用户界面1066，显示原始数据的信号，特征量及其侵入的日志(时间、地点、事件类型等)；通过用户界面，用户可以管理侵入事件特征库，对不同的侵入事件进行信号分析，对新的侵入事件进行数据库的更新。与外界的通信接口1065负责数据的实时传输，远程的登录和管理的功能。通信接口包含一个串行口、一个网络接口(局域网LAN或广域网WLAN)，不仅实现了远程通信的功能，而且与其它的安防方式如图像、红外等协同工作。
[0088] 作为一个实施例，在周界应用中，光纤地震动传感器测得人员走动和车辆经过传感器时引起的地震动信号如图7所示是入侵人员走动信号；图8示出了侵入车辆引起的地震动信号。图6示出了事件探测范围。人员走动信号是有规律性的地面冲击信号，而车辆信号则是一个随着距离的变化信号不断增强又逐渐衰减的步骤。预先采集一些不同类型的侵入事件，建立特征样本集，对支持向量机模型进行训练，存储已经建好的模型；当实际应用时，把训练好的模型读入，然后实时信号经过预处理和特征提取环节，作为分类器的输入，输出即为得到的结果。
[0089] 本发明一种光纤周界安全管理系统的特点：
[0090] 1、多传感器节点，远距离实时监测能力；
[0091] 2、地震动时间的高探测率、低虚警率的探测能力；
[0092] 3、多种事件的高准确率识别、分类能力；
[0093] 4、多事件的精确定位及其跟踪能力；
[0094] 5、应用环境的自适应能力；
[0095] 6、强大的系统报警管理、通信能力。
[0096] 上述的本发明名称与内容仅是为方便描述本发明的技术内容所定，而非用以限制本发明的权利范围。且，凡是依据本发明的发明精神所作的等效应用或元件转换、替代，均应涵盖在本发明的权利要求保护范围内。
