相位调制型全光纤智能周界安防系统研究

来源 :南京理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yingluoyuchen
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光纤传感器因其灵敏度高、绝缘性好、动态范围大、检测范围广等优势,被广泛应用于高速、铁路、机场等重要场所的周界安防系统中。光纤传感器检测到的信号种类繁杂多样,监测的环境变幻多样,如何对入侵信号进行有效处理,以便对入侵行为进行准确识别和分类,一直以来是光纤周界安防系统研究的热点和关键技术之一,处理的效果将直接影响光纤传感系统的监测性能。对此,本文提出了一种基于特征融合提取和支持向量机相结合的全光纤智能周界安防系统。对于光学系统结构,本文采用了由我们实验室提出的基于矩形脉冲二元相位调制的Michelson型干涉仪传感器结构,能有效降低系统的复杂性和成本。对于数据分析部分,本文采用了多域特征融合提取的方法,包括时域、频域和小波域的特征提取,将提取后的特征向量送入支持向量机,实现对入侵事件类型的识别分类。最后在外场搭建了实验系统平台,实验结果验证了所提方法的有效性。本文所采用的光学系统,是在基于Michelson型干涉仪传感器结构基础上,加入了一套矩形脉冲二元相位调制解调方法,该方法在干涉仪上加上一个相位调制器,由FPGA询问控制器给予其一个高频方波,最终在输出端输出一个三路移相信号,通过相应解调方法,实现外界入侵振动信号的相位还原。经实际测验证明,该系统对入侵信号的相位还原度较高,且系统自身具有复杂性低和成本低的优点。在数据分析部分,本文采用了由时域、频域和小波域相结合的特征融合提取方法。具体来说:在时域中,选择过零率,并且通过对环境噪声的分析确定其阈值进行特征提取;在频域中,选取功率谱密度在其四个子频带内的方差作为特征值;在小波域中,在小波包分解的基础上选取信号在四个子频带内的小波包能量作为特征值。将所有特征组合成一个特征向量集,送入支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行训练和预测。分类器SVM是一种基于统计学习理论的监督学习方法,已广泛应用于解决识别和分类问题。最后在外场搭建了实验系统平台,采集了包括无入侵、攀爬、摇晃围栏、铁棒敲击、剪切光缆这5种事件信号数据,每种事件信号都采集了250组,200组用于训练样本,50组用于预测样本,最终平均分类准确率达94.4%。本文提升了安防系统对入侵事件的识别分类精度,在周界安防系统中有重要的研究应用价值。
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