基于特征融合的光纖周界入侵行為集成識別方法研究.pdf

1、光纖傳感器具有靈敏度高、絕緣性好、耐高溫與腐蝕等優(yōu)點，被廣泛應(yīng)用在機(jī)場、倉庫等重要場所的周界安防系統(tǒng)中。由于光纖振動信號具有非線性、非平穩(wěn)性、間歇性以及受環(huán)境和天氣因素影響等的特點，如何減小外界干擾影響、及時準(zhǔn)確地識別入侵信號是一個值得研究的課題。本文采用信號處理和模式識別方法，針對光纖振動信號的分布特征，研究了入侵信號的集成識別方法，以提高光纖周界安防系統(tǒng)入侵信號識別的準(zhǔn)確率。
　　論文主要做了以下幾方面的工作:
　　1、

2、研究了一種基于互相關(guān)特性的光纖振動信號分幀方法。針對現(xiàn)有的信號分幀方法難以保證幀內(nèi)信號動力學(xué)特性完整的問題，基于相空間重構(gòu)方法，采用互相關(guān)系數(shù)法獲取光纖振動信號的最小分幀長度，以降低信號非線性及間歇性特征對分幀長度的影響。
　　2、研究了一種時域、頻域和小波域結(jié)合的光纖振動信號多特征提取以及融合約簡的方法。針對單一特征對光纖振動信號表征不完備的缺陷，分別提取出光纖振動信號的時域、頻域和小波域特征;基于DFPA(Discrimina

3、tive Function Pruning Analysis，DFPA)評估各特征元素對不同入侵行為的可分類性，實現(xiàn)特征空間的融合約簡，得到較完備的光纖振動信號特征集。
　　3、提出了一種入侵信號集成識別方法。針對光纖周界安防系統(tǒng)入侵信號非線性、非平穩(wěn)性、間歇性的特點以及采用單一分類器識別泛化能力弱的缺陷，構(gòu)建了集成分類器，增強(qiáng)了模式分類器泛化能力。
　　仿真實驗結(jié)果表明，本文給出的光纖周界安防系統(tǒng)入侵信號識別方法具有識別準(zhǔn)