基于EMD-AWPP和HOSA-SVM算法的分布式光纤振动入侵信号的特征提取与识别

发布时间：2017-08-18 21:04

  本文关键词：基于EMD-AWPP和HOSA-SVM算法的分布式光纤振动入侵信号的特征提取与识别

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【摘要】：针对传统的信号处理方法无法有效区分不同振动入侵信号,提出一种基于EMD-AWPP和HOSASVM算法的振动信息特征提取与识别方法,用于解决分布式光纤振动入侵检测系统的高精度信号识别问题。处理不同振动类型时,该方法首先利用基于经验模态分解的自适应小波包处理算法,不仅对信号的低频部分进行了分解,而且对高频部分即信号的细节部分也进行了更好的时频局部化处理,改善了信号特征提取精度,减少传感信号异常值的影响;其次采用高阶谱分析中的双谱和双相干谱,精确提取包含不同振动入侵信号类型的特征矢量;最后在BPNN参比模型的基础上,用粒子群算法优化SVM的识别参数,使识别模型具有更强的自适应和自学习能力,克服了神经网络易陷入局部最优的不足之处,实现不同振动入侵信号的特征矢量识别。分析结果表明,针对不同类型的入侵源识别,该方法可以有效剔除随机噪声的影响,提取传感信息的特征矢量,降低异常值的影响,算法的预测类别与输出类别几乎一致,振动识别的精确率达到95%以上,识别效果明显强于BPNN网络的检测算法,提高了信息分析的准确性。
【作者单位】： 燕山大学信息科学与工程学院;河北省特种光纤与光纤传感重点实验室;
【关键词】： 分布式光纤传感 经验模态分解 自适应小波包 高阶谱分析
【基金】：国家自然科学基金项目(61205068) 中国博士后科学基金项目(2013M541200) 河北省自然科学基金项目(F2014203125) 燕山大学“新锐工程”人才支持计划项目资助
【分类号】：TN911.7;TN253
【正文快照】： 引言近年来,分布式光纤振动入侵检测以其测量精度高、传感距离长、空间分辨率高等特点,在周界安防、管道运输和桥梁建筑等领域的识别检测、安全报警方面,能够精确识别出不同的振动入侵,且隐蔽性较强,克服了传统电子安全监测只有单一报警、缺乏危害识别的缺点[1-2]。而分布式光

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本文编号：696734