一种基于光纤布喇格光栅振动传感器的光纤围栏入侵监测系统及其模式识别.pdf

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1、第43卷第5期光子学报Vok43No．52014年5月ACTAPH0TONICASINICAMay2O14doi：10．3788／gzxb2O1443O5．0506005一种基于光纤布喇格光栅振动传感器的光纤围栏入侵监测系统及其模式识别谢鑫，吴慧娟，饶云江(电子科技大学光纤传感与通信教育部重点实验室，成都611731)摘要：基于高灵敏度光纤布喇格光栅振动传感器，提出了一种光纤围栏入侵监测系统及其模式识别方法．该方法通过具有自适应动态阈值的时域统计特征提取算法对异常事件信号进行特征提取，将特征矢量输入到一个基于三层BP神经网络而设计的分类器中对目标

2、事件进行识别和分类．通过仿真目标信号和实际采样数据进行测试，对系统的报警识别率进行了验证，结果表明：对于仿真信号，系统的平均正确识别率达到了100；对于实际采样数据，系统的平均正确识别率可以达到96．83％．关键词：信号处理；光纤传感器；模式识别；入侵检测；光纤布喇格光栅；准分布式光纤围栏；事件分类中图分类号：TP212．14文献标识码：A文章编号：1004—4213(2014)05—0506005-6AFiber-opticalPerimeterIntrusionDetectionSystemBasedontheFiberBraggGratin

3、gVibrationSensorsanditsIdentificationMethodXIEXin，WUHui—juan。RAOYun—jiang(KeyLaboratoryofOpticalFiberSensing&Communications，MinistryofEducation，UniversityofElectronicScience&TechnologyofChina，Chengdu611731，China)Abstract：Afiber—opticalperimeterintrusiondetectionsystembasedonh

4、igh—sensitivityFBGvibratingsensorswithintelligentidentificationfunctionwasproposed．Stasiticalfeatureswithanadaptivedynamicthresholdwereextractedinthetimedomainfirst．Byinputtingtheextractedfeaturesintoathree—layerBack_PropagationArtificialNeuralNetworkclassifier，thetypeoftheev

5、entcanbedescernedanddetermined．Thesimulatedsignalsandacquireddatainthetestfieldwerebothtestedtovalidatetheeffectivenessoftheproposedsystemanditsidentificationmethod．Theresultsshowthattheaverageidentificationrateofthesystemforthesimulationsignalscanbeupto100，andthatfortheactua

6、llyacquiredsignals．theaverageidentificationrateofthesystemachieves96．83．Keywords：Signalprocessing；Fiberopticsensors；Patternrecognition；Intrusiondetection；FiberBraggGrating(FBG)；Quasi—distributedfiber—opticalfence；EventclassificationoCISCodes：060．2370；060．3735；070．5010；100．499

7、6劣环境中]，而光纤传感器具有抗电磁干扰、电绝缘性0引言能好、耐腐蚀等优点，使其特别适用于如油库、变电站、安全问题涉及人们工作和生活的各个领域，是关易燃易爆场所等恶劣环境．乎国计民生的重大问题．学校周边、居民小区、军事区近年来，国内外针对光纤嗣栏传感原理的研究主域、机场、大型变电站、储油基地等重要区域都需要切要有三个方面：利用后向散射光的光时域反射实有效的安全防范设施．传统的基于电学传感器的(OpticalTimeDomainReflectometry，OTDR)_4技术、安防系统无法应用于易燃易爆、高温、强电磁干扰等恶马赫一曾德尔(Mach—Z

8、ehnder，M—Z)干涉及光纤布喇基金项目：国家自然科学基金(No．61290312)和中央高校基本科研业务费专项基金(No．ZYGX