1 苏州市轨道交通集团有限公司，江苏 苏州 215008
2 中电科芯片技术(集团)有限公司，重庆 401332
针对振动传感器系统对环境状态中入侵事件识别正确率较低的难题，该文提出了一种基于随机配置网络(SCN)的神经网络结构,用于识别周界入侵的振动传感信号。首先通过搭建振动传感器系统对4种周界入侵信号进行采集,然后利用小波降噪对信号进行降噪预处理,再提取信号的能量特征、过均值率、PAR特征,最后通过随机配置网络神经网络对攀爬、触碰、撞击及剪切4种入侵事件进行识别。其训练集识别准确率可达92.7%，测试集平均识别准确率可达90.7%。实验结果表明，该文所提出方法可对周界入侵信号进行有效识别。
振动传感 随机配置网络 入侵识别 特征提取 vibration sensing stochastic configuration network(SCN) intrusion recognition feature extraction
1 苏州市轨道交通集团有限公司, 江苏 苏州 215008
2 中国电科芯片技术研究院, 重庆 400060
针对光纤布拉格光栅(FBG)传感信号易受外界噪声干扰从而导致信号丢失的问题, 提出了一种改进型正交匹配追踪(OMP)算法。围绕FBG传感信号波长随应力漂移的本质特征, 在压缩感知理论的框架下, 通过去除稀疏系数中的虚部, 并利用指数饱和法对非零元素进行拟合与排序, 从而获取FBG信号的有效稀疏度。在此基础上, 通过改进经典OMP算法迭代过程中的原子选择策略与终止条件, 有效降低算法复杂度并提高信号的重构精度。对比实验结果表明, 所提出的算法在时间复杂度、信噪比与信号重构精度等方面均具有突出的优势。
光纤布拉格光栅 正交匹配追踪 压缩感知 稀疏度 fiber Bragg grating orthogonal matching pursuit compressive sensing sparsity
