基于VMD与MFE的光纤周界安防入侵事件识别

摘要：

为了提高周界入侵事件的识别率,本文提出一种基于超弱光纤光栅(UWFBG)阵列的光纤周界入侵事件识别方法.该方法通过变分模态分解(VMD)将入侵信号进行分解,然后选择最佳分量并提取其多尺度模糊熵(MFE),与信号过零率(ZCR)相结合构造特征向量,将其输入到Sigmoid函数拟合的支持向量机(SVM),实现对晃动、剪切、刮风、下雨和无入侵 5 种不同的事件的识别.实验表明,该方法可以准确识别 5 种常见的事件信号,平均识别率达到98%.此外,该方法可以在输出各入侵事件类别的同时输出各类事件发生的概率值.

关键词：光纤光栅、周界安防、特征提取、入侵事件识别、概率输出

所属期刊栏目：53

分类号：TN929.11

资助基金：长春市科技发展计划项目No.21ZGM37

在线出版日期：2023-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1073-1080