Журнал ТЗ № 3 2011 | Вибрационные волоконно-оптические средства обнаружения
  бюро находок  
  Где искать        
наши издания
наши анонсы






2011
№ 3
статьи



Журнал ТЗ № 3 2011



Раздел:
Тема:
Автор:

Вибрационные волоконно-оптические средства обнаружения

Вибрационные волоконно-оптические СО предназначены для обнаружения нарушителя по создаваемым им вибрациям сигнализационного заграждения в процессе проникновения на охраняемый объект.
Принцип действия вибрационных волоконно-оптических СО основан на регистрации механических вибраций или перемещений заграждения, возникающих при попытках нарушителя разрушить или преодолеть физический барьер.
Чувствительным элементом таких систем является специально разработанный волоконно-оптический кабель, преобразующий локальные деформации кабеля, возникающие в процессе механических вибраций, в изменение характеристик лазерного излучения, проходящего через оптическое волокно. Кабель крепят либо непосредственно к заграждению, либо к специальному легкому металлическому козырьку над ним. Изменения характеристик лазерного излучения фиксируются блоком обработки сигналов, который в соответствии с заданным алгоритмом выдает сигнал тревоги. Кроме блока обработки сигналов, в состав вибрационного волоконно-оптического извещателя входят оптический квантовый генератор и монитор.



Функциональная схема извещателя представлена на рис. 1. Применительно к вибрационному волоконно-оптическому извещателю ее элементы представляют собой:
– внешнее воздействие представляет собой механические вибрации или перемещение заграждения, возникающие при попытках нарушителя разрушить или преодолеть физический барьер.
– Чувствительным элементом извещателя является волоконно-оптический кабель.
– Блок обработки сигнала присутствует.
– Выходное устройство обычно реализовано в виде выходного реле.
Кроме того, в состав извещателя дополнительно входят:
– оптический квантовый генератор,
– монитор
Следовательно, функциональная схема вибрационного волоконно-оптического извещателя будет иметь вид (рис. 2.):


Устройство

Чувствительный элемент
Волоконно-оптические кабели, используемые обычно для передачи информации, можно использовать также и в качестве датчиков для систем охраны периметра . Деформация оптического волокна изменяет его оптические параметры и, как следствие, характеристики проходящего через волокно излучения. В силу специфики используемых физических принципов оптоволоконные системы отличаются очень малой восприимчивостью к электромагнитным помехам, что позволяет использовать их в неблагоприятной электрофизической обстановке.
Оптическое волокно в общем случае представляет собой коаксиальный световод. Свет распространяется вдоль центральной части (сердцевины) кабеля. К сердцевине волокна прилегает прозрачная оболочка, которая обладает меньшим показателем преломления, чем сердцевина. Свет, распространяющийся под углом к оси световода, отражается от границы раздела между сердцевиной и оболочкой и концентрируется в центральной части волокна. Внешнее непрозрачное покрытие служит для механической защиты кабеля.
Волоконно-оптические кабели делятся на многомодовые и одномодовые.
Мода– вид траектории, вдоль которой может распространяться свет.
Число мод, допускаемых волоконно-оптическим кабелем, обычно колеблется от 1 до 100 000. Таким образом, волокно позволяет свету распространяться по множеству траекторий, число которых зависит от размера и свойств волокна.
Диаметр сердцевины многомодовых волокон обычно составляет 50–100 микрон. По такому волокну одновременно распространяется большое количество типов волн (мод) с различными геометрическими параметрами. Эти лучи испытывают множественные отражения от границы между сердцевиной и оболочкой, что приводит к заметному затуханию сигналов (рис. 2.29). Диаметр сердцевины одномодовых световодов составляет не более 10 микрон. В таком световоде может распространяться только один тип волны (мода), и затухание света здесь существенно меньше, чем в многомодовых световодах (рис. 3).



В качестве источника излучения обычно используются миниатюрные полупроводниковые лазеры или светодиоды.
На выходе кабеля излучение регистрируется фотоприемником, который преобразует оптический сигнал в электрический. При деформациях волокна изменяются условия внутреннего отражения, в результате чего претерпевают изменения фазовые и пространственные характеристики луча на выходе кабеля. Эти изменения регистрируются фотоприемником и обрабатываются анализатором сигналов.
Показатель преломления оптической оболочки менее чем на 1% меньше показателя преломления ядра. Характерные величины показателей преломления – N = 1,47 для ядра и N = 1,46 – для оптической оболочки. Производители волокна строго контролируют разность показателей для получения нужных характеристик волокна.

Методы регистрации сигналов проникновения
Метод регистрации межмодовой интерференции
Полупроводниковый лазер обычно генерирует несколько десятков близких по частоте мод (спектральных линий) с определенным распределением энергии по спектру излучения. Если многомодовый оптоволоконный кабель подвергается механическим воздействиям, то на его выходе регистрируемый приемником спектр излучения меняется за счет появления потерь энергии излучения от микроизгибов кабеля, что позволяет детектировать деформации кабеля. Потери от микроизгибов – потери оптической энергии, обусловлены выходом света за пределы оптоволокна за счет окальных изменений профиля границы сердцевина/оптическая оболочка. На рис. 4 показано, что данные изменения границ сердцевина/оптическая оболочка могут приводить к отражению мод высокого порядка под углами, не допускающими дальнейших отражений. При этом свет покидает волокно.
Закон Снелла устанавливает критический угол падения из соотношения между показателями преломления двух сред, в которых распространяется

При углах падения больше критического свет полностью отражается от границы раздела двух сред и остается в оптоволокне. Но если за счет деформации кабеля угол падения луча света станет меньше критического, то часть луча преодолеет границу раздела двух сред и выйдет из сердцевины оптоволокна.



Метод регистрации спекл-структуры
На выходе многомодового оптоволокна наблюдается так называемая спекл-структура, представляющая собой нерегулярную систему светлых и темных пятен. При деформациях или вибрациях волокна спекл-структура излучения претерпевает изменения. Для детектирования деформаций кабеля здесь применяют пространственно-чувствительные фотоприемники.
Эффективность приема, которую можно определить как отношение мощности участвующей в формировании сигнала регистрации спекла ко всей мощности падающего излучения, обусловлена пространственной когерентностью излучения. Пространственную когерентность спекла характеризуют радиусом когерентности: статистически средним радиусом пятен когерентности – площадок на волновом фронте с регулярным изменением фазы. Это ограничивает входную угловую апертуру, что достигается с помощью оптического устройства приема из линзы. Сигнал регистрации можно повысить, увеличив мощность в пятне когерентности и за счет уменьшения размера светового пятна на фотоэлементе. Графическая интерпретация имеет вид, представленный на рис. 5



Интерференционный метод
В этом методе используется принцип двухлучевой интерферометрии. Луч лазера расщепляется на два и направляется в два идентичных одномодовых оптических волокна, одно из которых является детектирующим, а другое – опорным. На приемном конце оба луча образуют интерференционную картину. Механические воздействия на чувствительный кабель приводят к изменениям интерференционной картины, которые и регистрируются селективным фотоприемником (рис. 6).

Интерференцией света называется сложение нескольких световых волн, в результате которого образуется чередующиеся светлые и темные области, т. е. происходит перераспределение энергии этих волн в пространстве (вдоль фронта волны).
Две монохроматические световые волны, накладываясь друг на друга, возбуждают в определенной точке пространства колебания одинакового направления:
, ,
где - соответственно фазовая скорость первой и второй волны.
Е = Е1 + Е2
Разность фаз колебаний, возбуждаемых волнами в точке М, равна
,
где – оптическая разность хода.
λо – длина волны
– ширина спектра частот монохроматического излучения.
Условия интерференционного:
– максимума , колебания происходят в одинаковой фазе (где m = 0, 1, 2, ...);
– минимума , колебания происходят в противофазе (где m=0, 1, 2, ...).
Интерференционную картину дают только когерентные волны (согласованные), волны одинаковой длины волны (или частоты), которые приходят в данную точку с постоянной со временем разностью фаз. Этому условию удовлетворяют монохроматические волны – неограниченные в пространстве волны одной определенной и строго постоянной частоты. Различают временную и пространственную когерентность. Любой немонохроматический свет можно представить в виде совокупности сменяющих друг друга независимых гармонических цугов. Волновой цуг – прерывистое излучение света атомами в виде отдельных коротких импульсов. Средняя продолжительность одного цуга τког называется временем когерентности, которое не может превышать время излучения t . За это время волна распространяется в вакууме на расстояние , называемое длиной когерентности (длина цуга).
Два источника, размеры и взаимное расположение которых позволяют (при необходимой степени монохроматичности света) наблюдать интерференцию, называются пространственно-когерентными.
Радиусом когерентности (или длиной пространственной когерентности) называется максимальное расстояние, на котором возможно появление интерференции.


где: r – радиус когерентности,
λ – длина волны света,
φ – угловой размер источника.
Интерференцию света можно получить при помощи бипризмы Френеля. Бипризма Френеля представляет собой две соединенные основанеиями призмы с одинаковыми и очень малыми (порядка долей градуса) преломляющими углами.
Если такую бипризму расположить так, чтобы направление света было параллельно ребру бипризмы AB, то на фотоприемнике можно получить картину интерференции света.
Световые монохроматические волны, идущие от источников S1 и S2, в области ДАЕ, создают картину интерференции. На рисунке 7 показан вид сверху, выделенные лучи 1 и 2 дают картину сложения лучей в точке М. В зависимости от разности хода имеем или темную полосу (гашение волн), или светлую (усиление волн).



Блок обработки сигнала
Для отделения сигналов, создаваемых нарушителем, от шумов и помех используется анализатор сигналов, основанный на принципе нейронной сети. Применение нейронной сети обеспечивает высокую надежность обнаружения при низком уровне ложных срабатываний. Укрупненная структурная схема блока обработки сигналов приведена на рис. 8.

На входе процессора расположен адаптивный фильтр, который оптимизирует работу устройства.
Сигнал на вход нейросетевого анализатора подается после прохождения процессора DSP (digital signal processing), принцип действия которого основан на алгоритмах быстрого преобразования Фурье.
Основная обработка сигнала происходит в логическом анализаторе, построенном на основе нейронных сетей.
Нейронная сеть или нейрокомпьютер – это вычислительная система, алгоритм решения задач в которой представлен в виде сети пороговых элементов с динамически перестраиваемыми коэффициентами и алгоритмами настройки, не зависимыми от размерности сети пороговых элементов и их входного пространства.
Для описания нейронных сетей выработана специальная схемотехника, в которой элементарные устройства – сумматоры, синапсы, нейроны и т. п. – объединяются в нейронные сети, предназначенные для решения задач.
Базовый элемент нейросети – это нейрон. Стандартный формальный нейрон (рис. 9.) составлен из входного сумматора, нелинейного преобразователя и точки ветвления на выходе. Одним из основных элементов нейрона является адаптивный входной сумматор (рис. 10), который вычисляет скалярное произведение вектора входных сигналов.

На вход сумматора, через систему параллельных линейных связей-синапсов, поступает входной сигнал, который в каждый момент времени характеризуется набором значений-параметров xn . Число параметров xn и их физическая природа могут быть различны, например, амплитуда сигнала, производная, энергия и т. . Значения параметров рассчитываются на этапе предварительной обработки реального сигнала, подлежащего анализу.
Синапс получает на входе значение определенного параметра xn и умножает его на настраиваемый коэффициент n.
Нелинейный преобразователь сигнала получает скалярный выходной сигнал Y и переводит его в (Y). Точка ветвления служит для рассылки одного скалярного выходного сигнала (Y) по нескольким адресам. В качестве нелинейных функций преобразователя нейрона чаще всего используются пороговые, трехзначные пороговые и сигмоидные функции.

Архитектура нейронных сетей
Среди всего множества нейросетевых архитектур можно выделить базовую архитектуру – слоистые сети (рис. 11).

Слоистые сети: нейроны расположены в несколько слоев (рис. 2.38). Нейроны первого слоя получают входные сигналы, преобразуют их и через точки ветвления передают нейронам второго слоя. Далее срабатывает второй слой и т. д. до k-го слоя, который выдает выходные сигналы. Если не оговорено противное, то каждый выходной сигнал i-го слоя подается на вход всех нейронов i+1-го. Число нейронов в каждом слое может быть любым и никак заранее не связано с количеством нейронов в других слоях. Стандартный способ подачи входных сигналов: каждый нейрон первого слоя получает все входные сигналы. Особое распространение получили трехслойные сети, в которых каждый слой имеет свое наименование: первый – входной, второй – скрытый, третий – выходной.

Функционирование нейрона
Функционирование нейрона в нейронной сети происходит следующим образом. В текущий момент времени нейрон получает извне сигналы в виде значений выбранных параметров xn . Эти сигналы называются входными. Сигнал с каждого входа в синапсе умножается на весовой коэффициент n этого входа (весовые коэффициенты входов могут быть различными) и складывается в сумматоре с другими сигналами, также умноженными на весовые коэффициенты соответствующих входов.
В нейроне происходит изменение величины сигнала согласно функции преобразования нейрона . После преобразования в нейроне формируется выходной сигнал, передающийся другим нейронам. Нейронная сеть, получающая на входе некоторый сигнал, способна после прохода его по нейронам выдавать на выходе определенный ответ, который зависит от весовых коэффициентов всех нейронов.
Чтобы добиться выдачи сетью требуемого результата, нужно ее обучить.
Алгоритм обучения нейронной сети (так называемый алгоритм обратного распространения) заключается в том, что выход последнего слоя нейронов сравнивается с образцом обучения и из разницы между желаемым и действительным делается вывод о том, каковы должны быть связи нейронов последнего слоя с предыдущим. Затем подобная операция производится с нейронами предпоследнего слоя. В итоге по нейросети от выхода к входу бежит волна изменения весов связей. Нейронная сеть в общем виде обладает двумя замечательными свойствами: способностью к обучению на некотором множестве примеров и стабильно распознавать (прогнозировать) новые ситуации с высокой степенью точности, причем в условиях сильных внешних помех, таких как появление противоречивых или неполных значений. Обучение системы сводится к работе алгоритма подбора весовых коэффициентов, который действует без непосредственного участия оператора.
В статье использованы материалы книги «Системы защиты периметра».


Авторы – Г. Ф. Шанаев, А. В. Леус, под общей редакцией С. И. Корчагина.
Книга вышла в издательстве Security Focus (Москва).
Подробная информация www.secnews.ru/articles/16357.htm


Внимание! Копирование материалов, размещенных на данном сайте допускается только со ссылкой на ресурс http://www.tzmagazine.ru

Рады сообщить нашим читателям, что теперь нашем сайте работает модуль обратной связи. Нам важна ваша оценка наших публикаций! Также вы можете задавать свои вопросы.Наши авторы обязательно ответят на них.
Ждем ваших оценок, вопросов и комментариев!
Добавить комментарий или задать вопрос

Правила комментирования статей

Версия для печати

Средняя оценка этой статьи: 5  (голосов: 2)
Ваша оценка:

назад
|

Axis представляет сетевой радар для точного обнаружения вторжений в контролируемых зонах
Компания Axis дополняет свой обширный портфель продукции сетевыми радарами. Радарные датчики вторжения не реагируют на многие распространенные сигналы, которые приводят к ложным срабатываниям, и легко устанавливаются и интегрируются в существующие системы.



Новинка от компании IDIS: 5Мп IP-видеокамера DC-T3533HRX
Тенденции развития индустрии IP-видеонаблюдения демонстрируют погоню производителей за увеличением разрешающей способности видеокамер. При этом часто оказывается так, что озвучиваемые цифры в 4, 9, 12 и даже 20 мегапикселей оказываются несопоставимыми с физическими размерами сенсоров, используемых в этих камерах. Поэтому подобные разрешения реализуются лишь на уровне соответствующих цифр в настройках камеры и не приводят к какому-либо улучшению изображения.



IBM меняет представление о передаче и хранении видео. Впервые на All-over-IP 2017!
Сравните ваш взгляд на интеллектуальное видеонаблюдение с мнением руководителей корпорации IBM на 10-м форуме All-over-IP 2017.



Реклама
Подписка на новости
Имя
E-mail
Анти-спам код
Copyright © 2008 —2017 «Технологии защиты».