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

• 作者: 冯诚 刘德明 孙琪真 彭宽 李豪 王森懋 艾凡
• 来源期刊: 光学学报
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 遥感与传感器
• 页码范围: 338-348
• 页数: 11页
• 分类号: TP212
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/AOS201939.0628002

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘德明		236	1645	17.0	27.0
2	孙琪真		13	221	4.0	13.0
3	彭宽		1	0	0.0	0.0
4	冯诚		1	0	0.0	0.0
5	王森懋		1	0	0.0	0.0
6	艾凡		1	0	0.0	0.0
7	李豪		1	0	0.0	0.0