基于振動信號空時二維稀疏表示k-s檢驗的光纖入侵檢測方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及光纖入侵系統的振動檢測的基于振動信號空時二維稀疏表示柯爾莫 哥洛夫-斯摩洛夫（K-S)檢驗的光纖入侵檢測方法。 技術背景
[0002] 隨著經濟的發展，石油和天然氣已經成為國民經濟發展的最重要能源。長輸管道 作為石油和天然氣最理想、經濟的運輸方式，已經得到廣泛的應用。油氣管道是能源運輸的 大動脈，管道一旦泄漏極易發生燃燒爆炸，不僅影響管道的安全生產，還將給國家和人民群 眾的生命與財產造成巨大損失。因此，對管道安全的預警系統有廣泛的應用場景。
[0003] 由于油氣管道大都會采取同溝埋設的光纜進行生產數據通信，這為光纖入侵檢測 技術的使用提供了便利條件。其可以通過直接測量光纜的振動，實現快速、長距離、大范圍 的油氣管道入侵檢測與預警。光纖入侵檢測的應用背景復雜，其中包括難以避免的噪聲，并 且在特殊的場景下存在干擾入侵，例如：公路過車，工地施工等，該入侵一般對埋在地下的 管道不造成安全威脅，但其會使埋在附近的光纖產生振動，從而導致振動檢測的入侵背景 呈現出非平穩、大量并發的特點，從中檢測出有害入侵變得較為困難。
[0004] 目前光纖振動信號處理還存在明顯不足，其設計思路一般是直接檢測的方法，將 檢測到的信號直接送到顯示器，將噪聲和干擾振動的幅度變化同時顯示出來，對目標信號 的檢測能力由操作員對顯示器的監視決定的。但是，這種處理方法所得到的監測結果誤差 大、報警不準確，使長距離復雜振動檢測面臨嚴峻挑戰，急需在此基礎上開展長距離光纖振 動檢測方法研究。
[0005] 經過一系列研究發現，入侵特點是空、時二維非平穩的。因此，需要從空、時二維分 別對入侵結果進行檢測，剔除噪聲以及干擾噪聲部分，得到潛在有害入侵的信息。

【發明內容】

[0006] 本發明涉及光纖入侵系統的振動檢測，其通過空域、時域二維檢測，對系統進行入 侵信息提取，有效排除噪聲以及干擾入侵的情況，從而得到潛在有害入侵的具體信息。
[0007] 本發明基于振動信號空時二維稀疏表示柯爾莫哥洛夫-斯摩洛夫（K-S)檢驗的光 纖入侵檢測方法用以解決對光纖入侵信號的檢測，提取有害入侵信號。
[0008] 基于振動信號空時二維稀疏表示檢驗的光纖入侵檢測方法，其特征在于包括：
[0009] 針對同一時間，不同位置的入侵信息采用恒虛警率檢測方法進行空域檢測，去除 噪聲；
[0010] 運用恒虛警率檢測方法的處理結果，對同一位置，不同時間的空域檢測過門限數 據按照時間順序進行分組，對同一位置取每N個空域過門限數據為一組，稱為時域待測數 據集，每組時域待測數據集內數據的時間間隔構成時間間隔樣本集，每組時域待測數據集 內數據的幅度構成幅度樣本集；
[0011] 將以上述方法得到的時間間隔樣本集分布與先驗的干擾入侵信號的時間間隔樣 本集進行K-S檢驗，若兩分布相同則判斷該組為干擾入侵組，若分布不同則進行下一步；
[0012] 將以上述方法得到的幅度樣本集分布與先驗的干擾入侵信號的幅度樣本集進行 K-S檢驗，若兩分布相同則判斷該組為干擾入侵組，若分布不同則判斷為潛在有害入侵組。
[0013] 基于振動信號空時二維稀疏表示K-S檢驗的光纖入侵檢測方法，其包括：針對同 一時間，不同位置的入侵信息采用恒虛警率（CFAR)檢測方法進行空域檢測，去除噪聲；將 同一位置不同時間點的空域CFAR過門限數據分組，即：對同一位置取每N個空域過門限數 據為一組，稱為時域待測數據集，用每組時域待測數據集內的數據之間的時間間隔構成的 樣本集與先驗的干擾入侵信號的時間間隔樣本集進行K-S檢驗比較，若為同一分布，則說 明檢測組為干擾入侵信號，若兩分布不同，則進行幅度K-S檢測，即用每組時域待測數據集 內的數據的幅度構成的樣本集與先驗干擾入侵信號幅度樣本集進行K-S檢驗，若兩分布為 同分布，則為干擾入侵集，若兩分布不同，則該組為潛在危害入侵集。其中，CFAR檢測部分 選擇在均勻背景下檢測性能良好的CA-CFAR(空域單元平均恒虛警率檢測），即單元平均恒 虛警率檢測，其主要思想為：利用前沿和后沿參考單元采樣的均值形成兩局部估計，然后分 別對局部估計進行求和運算以確定檢測單元的背景雜波平均功率水平估計：
[0015] 其中，Z為總的雜波功率水平估計，X為前沿采樣參考單元值，y為后沿參考采樣單 元采樣值，前后各取I：個參考單元，之后即可根據虛警概率與閾值因子之間的關系求出閾 值因子，而進一步求出檢測閾值：
[0016] S = T · Z
[0017] 其中，T為標稱化因子，通過上式可以根據檢測閾值對檢測單元進行檢測。
[0018] 之后提取CFAR檢測提取的入侵信息進行時域K-S檢驗，主要思想為：
[0020] 其中，F1(B)為升序排列的樣本的經驗分布函數，Fl^a)為參考樣本的經驗分布函 數，當小時，H。假設趨向為真，即通過K-S檢驗可以判斷兩組數據是否符合相同分布。
【附圖說明】
[0021] 圖1空時二維檢測總體流程。
[0022] 圖2空時二維檢測示意圖。
[0023] 圖3 CA-CFAR工作具體流程。
[0024] 圖4時間間隔K-S檢驗流程。
[0025] 圖5幅度K-S檢驗流程。
[0026] 圖6 (a)~（c)不同檢測閾值的空域CA-CFAR檢測結果。
[0027] 圖7 (a)~（b)時域K-S檢測結果。 具體實施方案
[0028] 以下結合附圖，對本發明實施例中的技術方案進行描述。顯然，所描述的實施例僅 僅是本發明一部分實施例，而不是全部實施例。基于本發明中的實施例，對于本領域普通技 術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他實施例，都屬于 本發明保護的范圍。
[0029] 請參見圖1所示，圖1是根據本發明的一個實施例的空時二維檢測方法的總體流 程。如圖1所示，本實施例所揭示的空時二維檢測算法包括：
[0030] S101 :空域CFAR檢測，針對同一時間區間的檢測單元所鄰近的參考采樣做 CA-CFAR 檢測；
[0031] S102:提取時域待測數據集，每組時域待測數據集內的數據之間的時間間隔構成 的時間間隔樣本集，每組時域待測數據集內的數據的幅度構成的幅度樣本集；
[0032] S103 :對時間間隔樣本集分布與先驗的干擾入侵信號的時間間隔樣本集進行K-S 檢驗，得到可能存在潛在有害入侵樣本集進行S104,否則判斷其為干擾入侵樣本集；
[0033] S104 :對幅度樣本集分布與先驗的干擾入侵信號的幅度樣本集進行K-S檢驗，得 到潛在有害入侵樣本集，否則判斷其為干擾入侵樣本集。
[0034] 基于振動信號空時二維稀疏表示柯爾莫哥洛夫-斯摩洛夫（K-S)檢驗的光纖入侵 檢測方法的示意圖如圖2所示：
[0035] S201 :入侵采樣以矩陣形式排列，橫向代表不同位置，縱向代表不同時間，即對每 一采樣點進行空域單元平均恒虛警率檢測（CA-CFAR)檢測，即橫向檢測；
[0036] S202 :將空域檢測報警點作為新的樣本集合進行時域K-S檢驗，即縱向檢測；
[0037] S203 :得到總體檢測結果，提取出潛在有害入侵。
[0038] 空域恒虛警率（CFAR)檢測方法對OOTDR體制下的單脈沖反射信號檢測，該方法 的具體流程如圖3所示，即對檢測單元的前沿和后沿參考單元求和，得到總的雜波功率水 平估計
(1) η
[0040] 其中，X、y分別為前后沿參考單元值，且前后各取y個參考單元；又由于服從高斯 分布的雜波回波經平方律檢波后，每個參考單元采樣分布服從指數分布，而指數分布又是 τ分布在a = 1的特殊形式，τ分布的PDF表示為：
[0041] f (χ) = β ° χ° χ/Ρ / τ ( α ), χ ^： 〇, α Ο, β (2)
[0042] 其中，α和β是兩個參數，τ (α )是通常的τ函數，對于整數α，τ (α )= (α-1) !。式（2)對應的累積分布函數用G(a，β)表示，對于服從τ分布的隨機變量X， 將它記為X~G ( α，β )。X的矩母函數為
[0043] Mx (u) = (1+ β u) (3)
[0044] Xl~G(l，μ)和yi~G(l，μ)，由于多個統計獨立隨機變量和的矩母函數等于 各個隨機變量矩母函數的積，因此由（3)式可知CA-CFAR檢測器中對雜波功率水平的估計 Z~G(n，μ)，又虛警概率在均勻背景中為：
[0046] 其中T為標稱化因子將（3)式代入（4)式中得到：
[0047] Pfa= (1+T) n (5)
[0048] 即標稱化因子可由設定的虛警概率決定，之后求出檢測閾值：
[0049] S = Z · T (6)