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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引用本文: | 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(6):338-348. |
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作者姓名: | 彭宽 冯诚 王森懋 艾凡 李豪 刘德明 孙琪真 |
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作者单位: | 华中科技大学光学与电子信息学院,湖北武汉430074;武汉飞思灵微电子技术有限公司,湖北武汉430074;华中科技大学光学与电子信息学院,湖北武汉,430074 |
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基金项目: | 国家自然科学基金;湖北省自然科学基金创新群体项目 |
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摘 要: | 针对分布式光纤入侵监测系统在室外复杂环境下误报率过高的问题,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。选取最大能量片段作为主要研究对象,提取片段长度和峰均比特征,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,使用高性能的支持向量机多分类算法进行模式识别。实验结果表明:该方法对行人脚踩、自行车轧过、拍击围栏和剪切光缆这4种典型入侵事件的平均识别正确率达到了98.33%,相比于仅提取时域或频域特征方法的识别正确率均有显著提高。该方法对光路光功率变化不敏感,能有效提升系统的实用性。
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关 键 词: | 光纤光学 分布式光纤入侵监测系统 支持向量机 特征提取 模式识别 |
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