基于HHT的泄漏电缆周界入侵信号的检测方法

王明吉 李婉宁 朱 磊 李玉爽

(东北石油大学，黑龙江 大庆 163318)

为阻止并及早发现银行、油库、监狱、电站及军事设施等重要目标和场所的非法入侵，最有效的方法是安装周界入侵防盗报警系统[1]。到目前为止，相对于其他类型的周界入侵检测系统而言，泄漏电缆周界入侵检测系统具有系统稳定、错报率低、适用环境广阔、安装地点不限及不易受外界干扰等独特优点[2]。衡量周界入侵检测系统的质量主要有：错报率(FAR)、误报率(NAR)、检测率(PD)和漏报率(VD)[3]，而这四项指标又直接与入侵信号的检测方法密切相关。传统的周界入侵信号检测方法有信号对比、傅里叶变换和正交分解3种[4]，三者都将入侵信号当作周期信号进行处理，但周界入侵信号的特点是非线性和非平稳，因此它们无法对入侵信号进行准确分析，无法满足实际需要。对于非线性和非平稳信号最直接、快速和准确的分析方法是时频分析法，常规的时频分析方法主要有STFT、Gabor变换、小波变换和Wigner分布[5,6]，其实质都是在傅里叶变换的基础上加时间窗的变换，对于非平稳随机信号的分析存在局限性，不能灵敏地反映信号的异常变化。

为此，近年来发展了一种希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform，HHT)，HHT不但可以清晰表达时频信息还可以表达在瞬时参数上的详细信息，具有实际的物理意义，能够实现泄漏电缆周界入侵信号检测的目的。在此，笔者主要对不同入侵信号进行HHT分析。

HHT是由Huang N E等于1998年提出的一种非线性和非平稳信号的分析处理方法[7]。该方法首先利用经验模态分解(EMD)对信号进行自适应筛选，将其分解为一系列固有模态函数(IMF)，然后对每个固有模态函数进行Hilbert变换，从每个分量的Hilbert变换中提取出分量的瞬时时频特征和频率能量特征，从而提取到信号的全部信息。运用HHT进行信号分析的基本步骤如下：

a. 用经验模态分解(EMD)对数据进行预处理，将信号分解成一组模态函数(imf)分量，从而使瞬时频率这一概念具有实际的物理意义。把信号分解为模态分量的EMD算法又称为筛选过程，筛选出第一个imf分量(imf1)，再将imf1作为新的输入信号，依次可筛选出其余的imf分量。

以上的EMD算法和Hilbert谱分析方法统称为Hilbert-Huang变换(HHT)[8,9]。

2 泄漏电缆周界入侵信号的提取

为了用HHT变换对泄漏电缆周界入侵信号进行分析，必须提取出在各种入侵方式下的实际入侵信号[10]。

2.1 系统组成

周界入侵信号提取系统(图1)主要由平行铺设的发射电缆和接收电缆、信号发射与接收单元以及信号显示和记录单元4部分组成，其中信号发射与接收单元由供电模块、码元+载波信号模块、滤波模块、发射模块及接收模块等部分组成。

图1 周界入侵信号提取系统框图

信号发射与接收单元为发射电缆提供经编码调制的发射信号，经发射电缆在其周围空间建立起稳定的电磁场，形成警戒区，接收电缆处于该警戒区内，能够接收该电磁场的部分能量。当发生非法入侵时，该电磁场被扰动，该扰动信号由接收电缆传输到信号发射与接收单元，经简单处理后，即可获得入侵信号，同时送到信号显示和记录单元进行记录和显示。

2.2 入侵方式和入侵信号

为了检验HHT变换对周界入侵信号分析的有效性，设计人慢步、稍慢行走、稍快行走、碎步行走、大踏步跳跃及物体入侵等多种入侵方式，在各种入侵方式下提取到的入侵信号如图2所示。

图2 不同方式下的入侵信号

由图2可得不同入侵信号的幅值特征，见表1，运动幅度和速度决定信号幅值的范围，速度越慢最大幅值越小；速度越快最大幅值越大。同样，动作幅度越大幅值范围越大；动作幅度越小幅值范围越小。

表1 信号幅值特征 mV

根据图2和表1可以获知，无论是人的行为还是其他方式的入侵，入侵信号都是非周期且非平稳的突变信号，其统计函数是随着时间而改变的量。人为入侵的幅值范围大致在1.50～9.50mV，具体大小由人的动作幅度和运动速度决定。

3 泄漏电缆周界入侵信号的HHT检测

为了检测信号的有用信息，以人慢步信号为例详细分析HHT变换的时频图。选取人慢步信号进行HHT变换后，得到的频谱图如图3所示，频率在0.149 9、0.299 7、0.599 4Hz处有明显的脉冲尖峰。由于这3个脉冲尖峰的频率皆在0.1～0.6Hz之间，变化十分微小，由此可以推测出原信号是频率与幅值变化很小的信号，这与人慢步的信号幅值变化小相对应，印证了HHT变换频谱图的正确性。

图3 人慢步信号频谱图

利用HHT变换的分解特性和局部详细特性，从中又可以提取出一些特征信息，如图4所示。图4a是人慢步信号的多个imf，图中显示原信号时间-幅值、imf1～imf4和剩余分量r4；图4b显示的是在EMD分解完成后各imf分量的瞬时振幅与瞬时相位，第一列为瞬时振幅，第二列为瞬时相位，其中的imf1～imf4与图4a一一对应。imf1代表入侵信号的高频成分，imf2～imf4可以表达信号的细节频率特点，r4为信号的平均成分。

通过以人慢步为例进行HHT检测可知，HHT变换可明确地得出入侵信号的频率、幅值及相位等特征。将HHT变换应用到其他几种人入侵方式中可得到如图5所示的数据，图中各数据是各入侵信号进行EMD后得到的imf1的瞬时振幅、瞬时相位和瞬时频率。

图4 人慢步信号imf

图5 信号瞬时参数

通过对上述其中典型入侵信号HHT分析，得到以下结论：

a. 瞬时振幅是入侵物体强度的量度。入侵幅度越大，瞬时振幅就越大；物体强度越强，入侵物体相对较大。通过对图5中数据的分析可知，人跳跃时的瞬时振幅最大，约3.4mV；其他情况的瞬时振幅在0.1～0.4mV之间，按照目标识别与分类可将瞬时振幅在0.1～0.4mV之间的入侵定义为一般入侵(成年人入侵)。

b. 瞬时相位是泄漏电缆入侵检测系统电磁场连续性的量度。当不存在扰动信号时其相位是连续的，有异常信号存在时其相位将在异常位置发生显著变化，呈明显的不连续性。通过对图5中数据的分析可知，以磁干扰方式入侵时瞬时相位最大，约89.9rad/s，说明此时影响范围最大，入侵位置相对较远；其他情况的瞬时相位在50～80rad/s之间，入侵位置相对较近，按照目标识别与分类可将瞬时相位在50～80rad/s之间的入侵定义为一般入侵(成年人入侵)。

c. 瞬时频率是物体入侵速度的量度。入侵物体速度越快瞬时频率越快。通过对图5中数据的分析可知，人碎步行走时瞬时频率最大(大约为73.5kHz)，而跳跃和稍快行走次之，分别为65.3、61.7kHz；其他情况的瞬时频率在5～25kHz，按照目标识别与分类可将瞬时频率在5～25kHz的入侵定义为一般入侵(成年人入侵)。

4 结束语

泄漏电缆周界入侵防盗系统的入侵信号具有非线性和非平稳性的特点，传统的信号检测方法无法实现快速、准确和多信息识别，不能满足实际需求。笔者将HHT变换首次应用于泄漏电缆周界入侵探测，通过对7种典型入侵信号进行HHT检测，可直观地观察到入侵信号在瞬时参数上的详细信息，满足了入侵信号的检测要求。同时，通过对不同入侵信号的瞬时振幅、瞬时相位和瞬时频率进行分析，可以进一步判断出入侵物体的体积、位置和速度，从而突出入侵物体特征，使得对入侵物体的检测和识别将更加准确和详细。说明HHT变换检测结果精确，是目前泄漏电缆周界入侵信号检测系统中最有效的检测方法，可以使参数估计、目标的分类与识别变得更简单、方便和准确。

[1] 葛研.户外周界防护系统综述[J].中国安防产品信息,2004,(5):49～54.

[2] 肖公亮.泄漏电缆周界入侵防范技术[J].A&S(国际中文版),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.户外周界传感技术——周界防入侵系统的眼睛和耳朵[J].中国安防,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] 刘世金.Hilbert-Huang变换及其应用研究[J].高师理科学刊,2012,7(4):40～41.

[8] 刘慧婷,倪志伟,李建洋.经验模态分解方法及其实现[J].计算机工程与应用,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] 葛哲学,陈仲生.Matlab时频分析技术及其应用[M].北京:人民邮电出版社,2006:5～9.