基于Sagnac传感器的周界安防入侵信号识别.pdf

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1、2016年第35卷第l期传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)19DOI：10．13873／J．1000--9787(2016)01-0019-03基于Sagnac传感器的周界安防入侵信号识别朱程辉，左冬森，王建平(合肥工业大学电气与自动化工程学院，安徽合肥230009)摘要：针对光纤安防周界系统采集信号的非线性、非平稳性、间歇性等特点，给出了一种入侵振动信号分帧方法。采用嵌入维数计算方法，在保留时间序列信号的内在动力学特性条件下以确定最小分帧长度。利用短时能量和短时平均过零率双条件判断识别振动信号，再进行小波分解，比较各层小波

2、系数能量分布特征，通过二级判定识别降低入侵振动信号误识率。实验结果表明：该方法可行有效，能准确判定识别入侵振动信号。关键词：光纤周界系统；信号识别；时／频特征；嵌入维数中图分类号：TN929．5文献标识码：A文章编号：1000-9787(2016)01-0019-03一lnt·rus●iOnsi·Rnalrecol~n-it·i‘0n0tnperi‘met·ersecuri·t·ybased0nsagnacsensorZHUCheng—hui，ZUODong—sen，WANGJian—ping(SchoolofElectricalEngineeringandAutomation，

3、HefeiUniversityofTechnology，Hefei230009，China)Abstract：Aimingatcharacteristicsofnonlinear，nonstationaryandintermittentofsignalacquiredbyfibersecurityperimetersystem，giveaframingmethodforinvasivevibrant—signa1．Embeddingdimensionnumbercalculationmethodisusedtodeterminetheminimumframinglength，in

4、conditionofkeepinginherentdynamicscharacteristicsoftimesequencesigna1．Usetwoconditions，whichareshort—timeenergyandshort—timeaveragezero—crossingratetojudgeandrecognizevibrationsigna1．Afterwaveletdecomposition，compareenergydistributioncharacterofwaveletcoeficientsofeachlayer，reducerateoferrorr

5、ecognitionofintrusionvibrationsignalthroughtwolevelsofidentification．Experimentalresultsshowthat，themethodisfeasibleandeffective，itcanaccuratelyidentifyinvasionvibrationsigna1．Keywords：opticalfiberperimetersystem；signalrecognition；time／frequencycharacteristics；embeddingdjmensionnumber0引言短时信号振

6、动特性，判断当前帧是否为振动信号；其二，将随着信号处理技术和模式识别方法的不断进步，光纤振动信号映射到小波域，通过各层小波系数尺度能量分布周界振动信号识别方法研究取得了较大进展。文献[1]用特点，识别该振动信号是否为人侵信号。实验结果表明：该指定长度来截取信号并计算每一段信号的短时能量和短时方法识别准确，且受系统扰动、外界噪声影响较小，降低了平均过零率，通过比较入侵信号与非入侵信号的短时能量误报率、漏报率。1Sagnac干涉型光纤周界安防系统构成和短时平均过零率来识别信号。但截取长度选取与具体信单Sagnac环干涉型光纤周界安防系统由光源、耦合号之间的关系未论述，难以用于实际应用

7、中。文献[2]指器、传感光纤、延迟环和光强探测器组成j，其结构原理如定了分帧长度并使每帧间有99％的重叠，保证振动信号不图1所示。Sagnac环内存在着光强相等的两束光，分别沿被遗漏。然而这种方法降低了漏报率的同时增加了处理过着光纤环的顺时针和逆时针方向传播。当外界振动作用在程的计算量。光纤环上某位置，光束在通过该位置时相位会发生相应的针对上述问题，本文提出一种时／频域和小波域相结合改变；而两束光通过振动点的时间不同，因此，两束光产生的光纤周界安防系统入侵振动信号识别算法。首先，