Подземные системы с волоконно-оптическими кабелями
Задача охраны неогражденных границ объекта, когда датчики требуется устанавливать скрытно, т.е. располагать их под землей, не относится к разряду простых. Для этой цели используются волоконно-оптические кабельные датчики.
На фото 3 оптический кабель располагается вдоль границы охраняемого периметра и маскируется защитным покрытием.
Фото 3. Структурная схема подземной волоконно-оптической системы.
Кабель помещают между двумя эластичными матами и укладывают в виде параллельных петель с шагом 20 см под поверхностью земли на глубине 5 см. Сенсор обнаруживает изменения давления, вызываемые идущим или ползущим человеком. Кабель имеет сердечник диаметром 100/140 мкм; внешний диаметр кабеля - 2,4 мм. Электронный блок устанавливают под землей в специальном колодце (рис 5), закрытом металлической крышкой. Подземный сигнальный кабель соединяет анализатор с контрольной панелью.
Рис.5. Волоконно-оптическая система для подземного применения
Очевидно, что длина зоны в несколько десятков километров неудобна для практического применения. Охраннику необходима информация о конкретном месте вторжения, без которой сигнал тревоги будет практически бесполезен. Поэтому весьма интересно, чтобы система позволила реализовать функцию определения места вторжения с достаточно высокой точностью.
Рассмотрим принципы построения распределенных волоконно-оптических датчиков и систем обработки их сигналов. Такие датчики позволяют определить не только факт нарушения периметровой границы объекта, но и его место. Система обработки сигналов распределенных датчиков основанная на принципе нейронной сети позволяет настроить систему после установки для обеспечения высокой вероятности обнаружения нарушителя при низком уровне ложных срабатываний.
В этом случае необходимы мультисенсорные системы. Такая система может быть реализована несколькими способами. Первый способ — связать несколько дискретных датчиков в сеть или массив с выходами от каждого датчика, мультиплексируемыми с разделением по времени, или частоте, или по другой схеме (Рис.6.)
Рис. 6. Массив датчиков с временным уплотнением сигналов.
В оптическое волокно подается свет лазера с высокой выходной мощностью и коротким импульсом излучения, и затем измеряются параметры обратного сигнала. По временной задержке между моментом излучения входного импульса и моментом прихода обратных сигналов от датчиков, по характеру изменения структуры их спектров определяется местоположение внешнего воздействия.
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. Типовая схема блока обработки сигналов приведена на рис.7.
Рис. 7. Схема блока обработки сигналов.
В применении к задачам распознавания сигнала вторжения от датчиков в охранных системах, 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, независимыми от размерности сети пороговых элементов и их входного пространства.
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.
Сигнал на вход нейросетевого анализатора подается в виде спектрального вектора, который формируется процессором, принцип действия которого основан на алгоритмах быстрого преобразование Фурье. На входе процессора расположен адаптивный фильтр, который оптимизирует работу устройства. Из отечественных охранных систем такой алгоритм обработки сигналов используется в волоконно-оптической охранной системе «Ворон».