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基于时/频域综合特征提取的分布式光纤入侵监测系统事件识别方法

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摘要

在室外复杂环境下误报率过高是分布式光纤入侵监测系统应用中的痛点问题,若能实现对入侵事件的准确识别,则能大幅降低误报率。本文提出了一种基于时/频域综合特征提取的入侵事件识别方法。使用自适应幅值门限信号切分算法找出有效振动信号片段,在此基础上提取平均片段间隔特征。选取最大能?#31185;?#27573;作为主要研究对象,提取片段长?#32676;?#23792;均比特征,并对其进行小波包分解生成频域能量分布特征,组成时/频域复合特征向量,使用高性能的?#27426;?#19968;支持向量机多分类算法进行模式识别。现场实验表明,在400次测试中,该方法对行人路过脚?#21462;?#33258;行车轧过、拍击围栏?#22270;?#20999;光缆等4种典型入侵事件类型的平均识别正确率达到了98.5%,相比于仅提取时域或频域特征方法的正确率均有显著提高。此外,该方法对光路光功率变化不敏感,对提升系统的实用?#26434;?#37325;要意义。

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补充资料

DOI:10.3788/aos201939.0628002

作者单位:

    华中科技大学光学与电子信息学院
    华中科技大学光学与电子信息学院
    华中科技大学光学与电子信息学院
    华中科技大学光学与电子信息学院
    华中科技大学光学与电子信息学院
    华中科技大学
    华中科技大学光电子科学与工程学院

引用该论文

彭宽,冯诚,王森懋,艾凡,李豪,刘德明,孙琪真. 基于时/频域综合特征提取的分布式光纤入侵监测系统事件识别方法[J].光学学报,2019,39(06):0628002.

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