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摘 要 本文以ATM自动柜员机的安全防护舱的入侵探测为研究对象，利用超声波换能器向ATM安全舱内发射超声脉冲信号，通过接收回波并提取回波的包络作为特征向量，采用RBF神经网络来实现信号的分类识别，其识别率可以达到99%以上。
关键词 超声波；入侵探测；安全防护舱
中图分类号：TB553 文献标识码：A 文章编号：1671—7597（2013）022-096-2
ATM安全防护设备主要是指ATM防护罩、ATM防护亭、ATM防护舱，其中ATM防护舱作为独立银亭，鉴于它的独立、全封闭、安全等特点，使得它已经进入到小区、学校、广场等公共场合，给人们的生产和生活带来了诸多便捷。ATM防护舱的设计要求是：当舱内无人时，使用者可通过外部开门按钮或刷卡打开舱门。当有人进入到舱内以后，舱门上锁，外部按钮失效，此时舱门只能从内部打开。而对舱内有人还是无人的判断主要是通过入侵探测器来实现的，所以入侵探测器性能的好坏直接决定了防护舱的安全性能。
调查发现，目前市场上的ATM防护舱基本上是采用红外传感器对舱内进行实时监控。而红外传感器容易受到外界因素的影响，当阳光直射时或环境温度较高以及人站立的位置不正确时误判率较高。鉴于该情况，本文根据超声波不易受干扰的特点，利用超声波发生器向舱内发射超声脉冲信号，通过接收器接收回波信号并处理分析，实现对安全防护舱内是否有人的检测，从而达到提高探测器性能的目的。
1 超声波的特点
超声波是指频率高于2000 Hz的声波，对人体完全无害，由于超声波属于机械波，所以它基本不受环境温度、阳光照射情况等自然条件的影响。利用超声波发生器向密闭空间发射超声波，则超声波在经过多次反射后几乎可以充满整个防范空间，所以几乎无探测盲区。鉴于以上优点，超声波入侵探测器已经被广泛应用于安防系统当中。
目前市场上销售的用于入侵探测的超声波传感器是根据移动物体所产生的多普勒效应来判断是否有入侵发生，当入侵者处于静止状态或移动缓慢时，该探测器就失效了。而在本文的应用领域中，ATM自动柜员机的操作者是处于静止状态，所以传统的超声波入侵探测器不能用于ATM安全防护舱中的入侵探测。本文研究的目的就是要提出一种更有效的超声波入侵探测方法。
2 实验环境
本文的实验环境为内部高2.1 m的防护舱，具体参数如图1所示。信号发生器位于防护舱的顶部中心位置。换能器发出的超声波经过舱底部、侧面及顶部的多次反射后可以充满整个防范区域内。
3 数据采集及处理
数据采集步驟如下：
1）回波采集。利用超声波发生器向防护舱内发射40 kHz的超声脉冲序列，发射周期为56 ms，脉冲宽度为6 ms。用采样率为100 kHz的数字示波器记录一个周期内（发射信号加回波，共56 ms）的回波波形。
2）预处理。为排除外界噪音对检测结果的影响，采用35 kHz ～45 kHz的带通滤波器滤除回波中的噪音分量。同时对接收到的回波进行归一化处理，以避免由于发射信号的能量变化而影响识别效果。如图2所示。
3）提取特征。特征选择的有效性会直接影响到探测器的识别精度。回波的幅值信息、信号前后沿的变化、尖峰位置等可作为信号的特征量用于信号识别，而这些信息恰巧均包含在回波的包络当中。所以本文选取回波的包络作为特征向量，具体做法如下。
首先，为降低后续处理的数据量，提高运算速度，试验中去除回波中的前6 ms信号（主要为发射信号）以及幅度衰减较大的最后10 ms信号；如图3所示。
其次，采用复小波变换提取回波包络，并对该包络信号进行3阶离散小波变换，得到一个采样率较低的包络信号来作为回波识别的特征向量，如图4所示。
上述各图中，（a）为无人入侵时的波形，（b）为有人入侵时的波形。
试验过程中记录以下3类数据：
1）舱内无人时记录一组数据，该组数据包含50个样本信号。
2）单人依次站立在防护舱内的四个不同位置，各记录一组数据，其中每组数据包含25个样本信号，共计100个样本信号。
3）单人在防护舱内来回走动时记录一组数据，该组数据包含50个样本信号。
本次试验中共采集到三类数据，共计200个样本信号，其中包含50个无入侵样本信号和150个有入侵样本信号。
4 实验结果与分析
本文采用RBF神经网络来实现信号的识别分类。重复进行五次试验，每次实验中均用从第一类数据中随机抽取15个无入侵回波样本，第二类数据中的四组有入侵样本中组各随机抽取10个样本，共计55个回波样本用于训练分类器。其余145个回波样本用于测试网络的识别效果。其识别结果如表1所示。
表1 RBF神经网络的识别效果
从表1可以看出，采用回波包络作为特征向量，RBF神经网络实现信号识别分类，其识别率基本上可以达到99%以上。
参考文献
[1]李侠.基于回波包络特征的超声波入侵探测方法研究[J].云南：昆明理工大学，2010.
[2]吕立波.常用空间移动入侵探测器浅析[J].中国公共安全，2008（2）.
[3]探测器原理大全汇编[M].http：//www.alarmdetector.cn.
[4]冯若.超声手册[M].江苏：南京大学出版社，1999.
[5]刘爱霞，赵国庆.雷达信号包络特征的检测与分析[J].电子对抗技术，2002，17（3）：12-16.
作者简介
李侠（1987-），女，汉族，陕西渭南人，工学硕士，助教，云南机电职业技术学院，研究方向：电气工程；
刘春华（1984-），男，汉族，云南曲靖人，工学硕士，助教，云南开放大学，研究方向：信息安全。
关键词 超声波；入侵探测；安全防护舱
中图分类号：TB553 文献标识码：A 文章编号：1671—7597（2013）022-096-2
ATM安全防护设备主要是指ATM防护罩、ATM防护亭、ATM防护舱，其中ATM防护舱作为独立银亭，鉴于它的独立、全封闭、安全等特点，使得它已经进入到小区、学校、广场等公共场合，给人们的生产和生活带来了诸多便捷。ATM防护舱的设计要求是：当舱内无人时，使用者可通过外部开门按钮或刷卡打开舱门。当有人进入到舱内以后，舱门上锁，外部按钮失效，此时舱门只能从内部打开。而对舱内有人还是无人的判断主要是通过入侵探测器来实现的，所以入侵探测器性能的好坏直接决定了防护舱的安全性能。
调查发现，目前市场上的ATM防护舱基本上是采用红外传感器对舱内进行实时监控。而红外传感器容易受到外界因素的影响，当阳光直射时或环境温度较高以及人站立的位置不正确时误判率较高。鉴于该情况，本文根据超声波不易受干扰的特点，利用超声波发生器向舱内发射超声脉冲信号，通过接收器接收回波信号并处理分析，实现对安全防护舱内是否有人的检测，从而达到提高探测器性能的目的。
1 超声波的特点
超声波是指频率高于2000 Hz的声波，对人体完全无害，由于超声波属于机械波，所以它基本不受环境温度、阳光照射情况等自然条件的影响。利用超声波发生器向密闭空间发射超声波，则超声波在经过多次反射后几乎可以充满整个防范空间，所以几乎无探测盲区。鉴于以上优点，超声波入侵探测器已经被广泛应用于安防系统当中。
目前市场上销售的用于入侵探测的超声波传感器是根据移动物体所产生的多普勒效应来判断是否有入侵发生，当入侵者处于静止状态或移动缓慢时，该探测器就失效了。而在本文的应用领域中，ATM自动柜员机的操作者是处于静止状态，所以传统的超声波入侵探测器不能用于ATM安全防护舱中的入侵探测。本文研究的目的就是要提出一种更有效的超声波入侵探测方法。
2 实验环境
本文的实验环境为内部高2.1 m的防护舱，具体参数如图1所示。信号发生器位于防护舱的顶部中心位置。换能器发出的超声波经过舱底部、侧面及顶部的多次反射后可以充满整个防范区域内。
3 数据采集及处理
数据采集步驟如下：
1）回波采集。利用超声波发生器向防护舱内发射40 kHz的超声脉冲序列，发射周期为56 ms，脉冲宽度为6 ms。用采样率为100 kHz的数字示波器记录一个周期内（发射信号加回波，共56 ms）的回波波形。
2）预处理。为排除外界噪音对检测结果的影响，采用35 kHz ～45 kHz的带通滤波器滤除回波中的噪音分量。同时对接收到的回波进行归一化处理，以避免由于发射信号的能量变化而影响识别效果。如图2所示。
3）提取特征。特征选择的有效性会直接影响到探测器的识别精度。回波的幅值信息、信号前后沿的变化、尖峰位置等可作为信号的特征量用于信号识别，而这些信息恰巧均包含在回波的包络当中。所以本文选取回波的包络作为特征向量，具体做法如下。
首先，为降低后续处理的数据量，提高运算速度，试验中去除回波中的前6 ms信号（主要为发射信号）以及幅度衰减较大的最后10 ms信号；如图3所示。
其次，采用复小波变换提取回波包络，并对该包络信号进行3阶离散小波变换，得到一个采样率较低的包络信号来作为回波识别的特征向量，如图4所示。
上述各图中，（a）为无人入侵时的波形，（b）为有人入侵时的波形。
试验过程中记录以下3类数据：
1）舱内无人时记录一组数据，该组数据包含50个样本信号。
2）单人依次站立在防护舱内的四个不同位置，各记录一组数据，其中每组数据包含25个样本信号，共计100个样本信号。
3）单人在防护舱内来回走动时记录一组数据，该组数据包含50个样本信号。
本次试验中共采集到三类数据，共计200个样本信号，其中包含50个无入侵样本信号和150个有入侵样本信号。
4 实验结果与分析
本文采用RBF神经网络来实现信号的识别分类。重复进行五次试验，每次实验中均用从第一类数据中随机抽取15个无入侵回波样本，第二类数据中的四组有入侵样本中组各随机抽取10个样本，共计55个回波样本用于训练分类器。其余145个回波样本用于测试网络的识别效果。其识别结果如表1所示。
表1 RBF神经网络的识别效果
从表1可以看出，采用回波包络作为特征向量，RBF神经网络实现信号识别分类，其识别率基本上可以达到99%以上。
参考文献
[1]李侠.基于回波包络特征的超声波入侵探测方法研究[J].云南：昆明理工大学，2010.
[2]吕立波.常用空间移动入侵探测器浅析[J].中国公共安全，2008（2）.
[3]探测器原理大全汇编[M].http：//www.alarmdetector.cn.
[4]冯若.超声手册[M].江苏：南京大学出版社，1999.
[5]刘爱霞，赵国庆.雷达信号包络特征的检测与分析[J].电子对抗技术，2002，17（3）：12-16.
作者简介
李侠（1987-），女，汉族，陕西渭南人，工学硕士，助教，云南机电职业技术学院，研究方向：电气工程；
刘春华（1984-），男，汉族，云南曲靖人，工学硕士，助教，云南开放大学，研究方向：信息安全。