采用单模-多模-单模(SMS)光纤结构的光路,针对施加在多模光纤上的入侵信号,提出了基于短时傅里叶变换(STFT)和卷积神经网络(CNN)相结合的模式识别分类方法。该方法对入侵信号进行STFT以获得时频图,制作成训练集和测试集;将训练集输入到三种网络模型中进行训练,根据工程应用指标选择合理的网络模型;利用网络模型对测试集进行分析,得到入侵信号的识别结果。采用4种入侵信号对该方法的有效性和实时性进行验证。结果表明,该方法可以高效识别人为入侵信号和非人为入侵信号,并可以通过增加含有不同类型噪声的入侵信号种类和数量来验证此方法的稳健性,减少了入侵信号的漏报率和误报率,提高了SMS光纤结构在周界防区模式识别中的应用价值。

基于模间干涉原理,将单模-多模-单模(SMS)光纤结构运用于光纤安防系统中。以多模光纤为传感光纤,结合小波变换处理,实现对外界振动入侵事件的探测。理论分析了多模光纤的模间干涉原理,并分别将两路传感光纤置于围栏和铺设在地面上,对几种振动入侵事件进行实验分析。研究结果表明:该结构型传感器能够快速有效地探测到振动入侵信号,在光纤安防领域中具有较好的可行性。该结构型传感系统由于其结构简单、成本低廉等优点,在光纤安防系统中具有重要意义。