野外文物安防姿態傳感器的信號優化設計

陳中孝，王　沛，張　盼

(西安工業大學電子信息工程學院，陜西 西安 710021)

Optimized Design of Posture Sensor Signals in Wild Heritage Security System

CHEN Zhongxiao，WANG Pei，ZHANG Pan

(School of Electronic and Information Engineering，Xi ’an Technological University，710021,China)

野外文物安防姿態傳感器的信號優化設計

陳中孝，王沛，張盼

(西安工業大學電子信息工程學院，陜西 西安 710021)

Optimized Design of Posture Sensor Signals in Wild Heritage Security System

CHEN Zhongxiao，WANG Pei，ZHANG Pan

(School of Electronic and Information Engineering，Xi ’an Technological University，710021,China)

摘要：提出對野外文物安防系統中的振動傳感器進行混合源信號的優化處理，通過獨立量分析變換將混合信號分離成單個信號，再經過小波變換處理后和自定義比對庫中的預定值進行匹配，從而確定是否報警。設計提高振動傳感器對振動源的識別度，降低振動傳感器的誤報警率，達到對目標信號源的優化識別。

關鍵詞：姿態傳感器；小波變換；野外文物安防；優化

中圖分類號：TP277

文獻標識碼：A

文章編號：1001-2257(2015)07-0064-04

收稿日期：2015-03-26

作者簡介：陳中孝(1963)，男，陜西渭南人，教授，研究方向為變配電系統和建筑電氣的工程設計，生產過程的自動化、智能化以及智能化儀表等；王沛(1991-)，男，陜西西安人，研究生，主要從事控制工程研究。

Abstract：A system of security in the field of cultural relics is proposed. Vibration sensors are used to optimize the mixing of the source signal, the mixed signal is converted into a single signal separation through independent quantitative analysis, and the wavelet transform processing is used to compare the signal with a predetermined value in the library in order to determine whether to set off the alarm. The design enhances the degree of recognition of the vibration sensors sources, reducing the false alarm rate of the vibration sensor, to achieve the optimization of the target signal source identification.

Key words：vibration sensor;wavelet transformation;wild heritage protection;optimize

0引言

目前，大型野外文物保護措施比較單一，大多加裝的是紅外對射探測器、激光對射探測器和光纖防越柵欄等。

紅外、激光對射探測器具有操作簡單價格低等特點，不足之處在于易受彎曲復雜地形影響，不適于惡劣天氣，誤報警率較高。光纖防越柵欄可靠性和穩定性好，但成本太高。因此，提出一種緊貼在文物上的地埋式姿態傳感器的信號優化設計，該種優化算法能將振動傳感器采集回的信號通過ARM工業平板中轉最后上傳至上位機監控進行分析，區分出采集信號源是人力還是自然力(如風力、地震等)發出的，從而判斷文物是處于正常狀態還是被盜搶狀態，減少人力資源的投入，提高文物保護的效率。

1系統整體框架

監測系統現場架構如圖1所示。

1-野外大型文物(以石碑為例)；2-現場碎石；3-地平線；4-振動傳感器；5-網絡節點；6-通訊鏈路；7-路由節點；8-無線通訊設備；9-中心節點；10-RS232串口；11-上位機報警監控。圖1　文物監控現場架構

野外文物監測系統構架上分為3部分：電源管理系統、現場監測部分和遠程監控中心。電源管理模塊主要是控制對蓄電池的充、放電以及模塊之間用電量的智能分配，先將太陽能電池板采集到的電流儲存在蓄電池中，通過人為設定以及單片機對電量的控制分配，達到對蓄電池的合理利用；現場監測部分包括石碑上和周圍環境中加裝的傳感器。這三者構成了底層數據的采集和向上的發送，在整個系統中只負責檢測功能；系統監控中心位于整個框架的最頂層，接收來自底層采集的數據并借由網絡進行數據傳輸，對上傳數據進行一個判斷和處理，集成了報警控制軟件，是整個系統的上位機部分。

2傳感器設定

傳感器部分包含了溫濕度傳感器、風速傳感器和姿態傳感器，這些模塊都是以保護文物的安全存放為前提協調運行的。

姿態傳感器通過檢測文物三維的姿態角、加速度以及其振動的波形是否超過閾值設定，而判斷異常的來源到底是來源于人為觸動還是自然環境影響所致，從而認定文物是否處于危險狀態。

現場的環境復雜多變，因此，如何能有效的識別振動信號的來源，降低振動傳感器的誤報警，具有重要的意義[1]。

3系統邏輯分層

野外智能文物監測系統總體分為中心監控層、網絡連接層和數據采集層；包括多個網絡節點控制多個姿態傳感器、多個路由節點、1個中心節點和1個上位機。下層為上層服務，網絡節點、路由節點、中心節點之間通過無線通信來進行數據收發；可實現一處監控中心對某一片區域內的多個野外文物散布點進行實時監控[2]。系統整體結構如圖2所示。

圖2　系統總體結構

每一個網絡節點可連接多個姿態傳感器，這些傳感器隨文物分布在不同地方，網絡節點、路由節點和中心節點之間通過無線通信來連接。每個網絡節點和最近的路由節點進行通信。

中心節點主要包括數據的處理和通信。它將網絡節點、路由節點和上位機監控軟件之間聯系起來。上位機報警監控軟件通過串口給中心節點發送控制命令給網絡節點和路由節點，網絡節點將振動傳感器采集到的數據通過路由節點發送至中心節點，中心節點通過RS232串口發給上位機軟件并由其判斷是否報警。

路由節點主要包括數據的處理和通信。它可以實現在中心節點和網絡節點之間的中繼轉發作用[2]。

網絡節點主要包括數據的采集處理和通信。它主要分布在文物周圍，和姿態傳感器在一起，負責實時采集姿態傳感器收到的數據，并將數據通過路由節點上發至中心節點處理。當姿態傳感器傳回的數據信號經分析后，異常則將入侵信號發送至上位機并進行報警處理，同時通知工作人員到現場查看。

4系統上位機結構

位于報警監控中心的系統上位機軟件，集合了數據的接收、分析、判斷處理、返回指令4部分，包含用戶界面、數據監測分析層、控制層和通信層。

用戶界面指的是用戶直觀所看到的界面，即用戶對當前系統是否處于監控狀態的操作選擇。另用曲線和坐標以及對話框顯示當前的振動曲線和溫濕度值的大小。

數據分析層指的是當新的入侵信號被傳輸到上位機時，上位機首先從傳感器采集的信號中分離出載波信號和振動信號，再用快速獨立量分析變換分離出各路源振動信號，然后對源振動信號采用小波變換方法進行分析，提取出源振動信號低頻分量的小波系數，將每組振動信號的小波系數和信號測試函數庫中各組小波系數N的歐氏距離d(yi，ni)進行比較，找出最小的歐氏距離，當Y-N→0時，則函數數據庫中對應的該組數據即為與要查找的振動信號最相近的一組信號，并做出相應的報警處理[2]。

控制層指的是用戶通過上位機直觀操作界面，下達對路由節點、網絡節點、中心節點的控制指令。系統監控軟件對入侵信號的分析如圖3所示。

圖3　信號采集后進行分析的流程

5算法分析

野外現場的振動傳感器從周圍環境采集到混合的雜波信號，從這些混合信號中分離出某一路或幾路信號進行分析和處理。由于信號源的不可知性使這一過程成為盲信源分離問題，通過獨立分量分析方法可對含有相互獨立的真實信號和噪聲信號的混合信號進行分離，達到對信號源的有效識別。

獨立分量分析方法[3]是一種把混合信息分解成具有統計獨立性成分的線性組合的新方法，它能夠有效地提取混合信息的主要特征。該算法是一個優化算法，其目標函數在于實現獨立成分的最大化非高斯性，該目標函數的設定可由中心極限定理直觀地推出。中心極限定理表明，在大樣本條件下，獨立隨機變量的和趨于高斯分布。獨立成分模型[4]表明觀測變量是獨立成分的線性組合，獨立成分比任何一個觀測變量更偏離高斯分布。通過用負熵作為度量，對輸出向量y的各個分量進行非高斯性度量，來判斷是否得到獨立信號源。

針對姿態傳感器的多信號分離采用快速獨立量分析算法的具體步驟為：

a.將傳感器采集到的混合信號x除去均值球化后得z。過程如圖4所示。

圖4混合信號x的均值球化

b.對

u

i

(0)任意取值，要求

u

i

(0)||

2

=1。

表1f和f′的取值

F(y)f(y)f'(y)1a1logcosa1ytanha1ya1[1-tanh2(a1y)]-ey22ye-y22(1-y)e-y22y4y33y2

e.看函數是否收斂，如果未收斂則回到步驟c，反之輸出最終ui(k+1)=u。

f.得到獨立信號分量y=uTz。

在雜波信號分離完成后要對單個信號進行分析，來判斷哪個信號是人為盜搶文物發出的，哪個信號是周圍環境的風力、噪音、地震等干擾產生的，這樣就要用到小波變換來對信號進行放大和平移處理。

6小波變換與多分辨率分析

小波變換是一種能同時在時間(或空間)和頻率域進行局部化信號分析的新方法[4]，在時域(空域)和頻域都有良好的局部化性質，由于對高頻成分采用逐漸竟需的時域取樣步長，從而可以將信號的任意細節放大并聚焦[5]。

其內在實質就是將信號空間中的任意函數f(t)表示為其在不同伸縮因子a和平移因子b的小波序列上的投影。適當地選擇基本小波，使φ(t)在時域上為有限支撐，ψ(t)在頻域上也比較集中[6]，不同的小波序列結果會對應不同時間頻率寬度的小波，可以和信號的相應位置進行匹配，這樣可使小波變換在時、頻兩域都具有表征信號局部能力的特征，綜合成一種時、頻聯合分析方法，有利于檢測信號的瞬時狀態。

連續小波變換公式(CWT)為：

WTf(a，τ)=〈f(t)，ψa，τ(t)〉=

(1)

多分辨率分析的基本思想可描述為對于函數f(x)∈L2，可以看作某一逐級逼近的極限。每一級的逼近都是用某一個低通濾波函數φ(x)對f(x) 平滑作用的結果，低通濾波函數φ(x)也逐漸伸縮，即就是用不同的分辨率來逐級逼近f(x)[7]。

由小波變換的多分辨率分析方法可得，在信號空間L2(R)上的任意函數f有多分辨率分析：

(2)

對上式兩邊同時做內積處理，并因為φ和ψ具有的正交歸一特性則可得：

(3)

(4)

{hk}(k∈Z)和{gk}(k∈Z)是一組濾波器序列，可以認為是理想低通濾波器H0和理想高通濾波器H1，利用其將信號分解到不同且獨立的頻率上[8]。

每次小波分解完的小波系數對應信號的不同頻率部分，逐級將這些小波系數和自定義函數比對庫中的各組小波系數進行對比，如果不滿足報警條件則繼續向下進行二分查找，最終找出符合條件且距離最為相近的1組，即為姿態傳感器采集到的人為觸發的信號，作報警處理。

7結束語

解決了處于露天野外現場環境可能產生的雜波信號錯誤分析問題，將現場信號進行高精度處理，分離出由風擾、噪音、地震等非人為盜搶因素產生的對文物看護的錯誤報警信號。

信號處理中針對的是盲信號源分離問題，依據獨立量分析并通過獨立量分析進行變換，將雜糅在一起的很多信號分離成單個可供處理的信號，方便于后續的信號分析。

在對分離出的單個信號作處理的時候采用了小波變換，其優點在于在信號的低頻部分具有較低的時間分辨率和較高的頻率分辨率，在高頻部分具有較高的時間分辨率和較低的頻率分辨率，適合于分析非平穩信號和提取信號的局部特征，有利于野外文物看護環境下的雜波信號分析處理。

參考文獻：

[1]田曉鳳，于春和.基于振動傳感器的周界圍欄報警監控系統設計[J].沈陽航空航天大學學報,2012，29(5)：44-47.

[2]吳瑞娜.無限周界入侵監控系統與入侵信號識別研究[D].西安：西安科技大學,2010.

[3]胥永剛，張發啟，何正嘉.獨立分量分析及其在故障診斷中的應用[J].震動與沖擊,2004，23(2)：103-108.

[4]Newland D E.An introduction to random vibrations,spectral & wavelet analysis [M].3nd ed.Dover Publications,2012.

[5]Jutten C,Herault J.Blind separation of sources[J].Signal Processing,1991,24(1):1-24.

[6]蒲會蘭，丁世文，魯懷偉，等.小波變換及其在信號去噪中的應用[J].現代電子技術,2012，39(19):52-55.

[7]尹海昌，欒海妍.基于小波變換的單通道盲分離中源信號數目估計算法[J].科學技術與工程,2012，12(20)：5039-5043.

[8]覃武，庹立權，劉鵬，等.基于虛擬儀器的生命信號小波變換分析技術[J].電子測量技術,2012,35(1):100-103.