【摘 要】
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【目的】分布式光纤周界安防系统被证明是对发电厂、变电站和电信基站等重要目标进行安全监控的有效方法，然而，这种方法很难区分不同类别的入侵行为，容易被不同种类的环境干扰误触发报警。【分析】伴随着实际需求提升，对于周界信号识别精度有了更高的要求，新时代的周界安防系统不仅需要对各类入侵行为进行实时监控、识别和响应报警，同时还要兼具远程控制与响应、高精度入侵定位、多环境适应性、抗各种扰动、低能耗等特性。因此
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【目的】分布式光纤周界安防系统被证明是对发电厂、变电站和电信基站等重要目标进行安全监控的有效方法，然而，这种方法很难区分不同类别的入侵行为，容易被不同种类的环境干扰误触发报警。【分析】伴随着实际需求提升，对于周界信号识别精度有了更高的要求，新时代的周界安防系统不仅需要对各类入侵行为进行实时监控、识别和响应报警，同时还要兼具远程控制与响应、高精度入侵定位、多环境适应性、抗各种扰动、低能耗等特性。因此对入侵信号特征的有效提取及准确识别算法的研究很有必要。【结论】本文综述了光纤周界信号时域、频域及时频域结合的特征提取方法，基于向量机、神经网络及深度学习等分类识别的方法，具体讨论各类算法原理及应用场合，并对各类算法的优劣性能进行对比分析。
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