作者单位
摘要
合肥工业大学电气与自动化工程学院, 合肥 230009
在光纤周界安防系统中, 蓄意入侵和环境噪声均能引起光纤传感器振动, 在保证系统高灵敏度的前提下区分入侵和非入侵事件极为重要。为了有效识别各种光纤振动信号, 本文依据入侵和环境噪声引起的光纤振动信号在时域上的短时特性以及复小波域各尺度上能量分布特征, 提出了两级判别法识别光纤信号。第一级用时域特征, 短时能量和短时平均过零率判断是否有振动发生; 第二级用复小波提取光纤信号的能量分布特征, 联合时域特征形成特征矢量, 支持向量机 (SVM)作为分类器识别是否为入侵信号及入侵类型。实验结果表明, 此方法可以有效识别入侵信号和环境噪声引起的非入侵事件, 提高了系统报警率, 降低了误报率。
光纤周界系统 信号识别 时域特征 复小波域特征 支持向量机 optical fiber perimeter system signal recognition time-domain features the complex wavelet domain features SVM 
光电工程
2014, 41(1): 16

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