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光纤周界系统入侵信号识别方法：技术演进与应用实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今社会，安全保障的重要性愈发凸显，其关乎人们的生命财产安全、社会秩序的稳定以及国家的长治久安。从个人生活空间到公共场所，从商业设施到关键基础设施，安全需求无处不在。在安防领域，周界防范作为安全防护的第一道防线，起着至关重要的作用，其能够对特定区域的边界进行监控，及时发现非法入侵行为，为后续的安全响应提供关键信息。

随着传感技术、通信技术和信号处理技术的飞速发展，光纤周界系统应运而生，并在安防领域得到了广泛应用。光纤周界系统利用光纤作为传感介质，具有抗电磁干扰、灵敏度高、隐蔽性好、可分布式监测等显著优势。它能够对周界环境中的微小振动、应力变化等物理量进行精确感知，并将这些变化转化为光信号的变化，进而通过信号处理技术实现对入侵行为的检测与识别。例如，在军事基地，光纤周界系统可以在敌方试图穿越周界时及时察觉，为军事防御争取宝贵时间；在机场，其能有效监控跑道周边，保障飞机起降安全；在能源设施如核电站、油库等地，可防止不法分子破坏，确保能源供应稳定。

然而，在实际应用中，光纤周界系统面临着复杂多变的监测环境，这给入侵信号的准确识别带来了巨大挑战。自然界中的风雨、雷电、小动物活动，以及工业环境中的电磁干扰、机械振动等因素，都会产生与入侵信号相似的干扰信号，导致系统误报率升高。一旦误报频繁发生，不仅会浪费大量的人力、物力和时间资源，还可能降低安保人员对报警信息的重视程度，从而在真正的入侵发生时无法及时做出有效响应。同时，漏报更是会让入侵行为逃脱监测，给被保护区域带来严重的安全隐患。因此，准确识别入侵信号成为提升光纤周界系统安防效果的关键。

准确识别入侵信号能够显著提高安防系统的可靠性和稳定性。通过精确区分真实入侵信号和干扰信号，系统可以减少不必要的报警，使安保人员能够将精力集中在处理真正的安全威胁上，提高应急响应的效率和准确性。这有助于及时采取措施阻止入侵行为，最大程度地降低安全风险，保障被保护区域的安全。此外，对于一些对安全性要求极高的场所，如军事要地、金融机构等，准确的入侵信号识别可以增强其安全防护能力，维护国家战略安全和经济稳定。从更广泛的社会层面来看，提高光纤周界系统的安防效果有助于营造安全、稳定的社会环境，增强人们的安全感和幸福感，促进社会的和谐发展。

1.2国内外研究现状

光纤周界系统入侵信号识别方法的研究在国内外都受到了广泛关注，众多学者和研究机构在该领域展开了深入探索，取得了一系列成果，研究主要围绕传统方法和新兴技术两个方面展开。

早期的光纤周界系统入侵信号识别主要依赖传统的信号处理方法。在时域分析方面，短时能量和短时过零率是常用的特征提取方式。例如，学者通过计算信号在短时间内的能量变化和过零次数，来区分入侵信号和干扰信号。当有人攀爬围栏时，产生的振动信号在短时能量上会呈现出明显高于自然环境干扰的特征，短时过零率也会有独特的变化规律。在频域分析中，傅里叶变换是经典的工具，它能将时域信号转换为频域信号，通过分析信号的频率成分来识别入侵。有研究利用傅里叶变换对光纤振动信号进行处理，发现入侵信号在某些特定频率段会有显著的能量分布，而风雨等自然干扰的频率分布则较为分散。

随着技术的发展，模式识别方法被引入到入侵信号识别中，支持向量机（SVM）是其中应用较为广泛的算法。文献[具体文献]提出一种基于互补经验模态分解（CEEMD）奇异值熵结合多核支持向量机（SVM）的入侵信号特征提取与识别方法，采用CEEMD方法对入侵信号进行分解得到若干个本征模态函数（IMF），再对IMF分量进行奇异值分解，计算其奇异值熵，根据奇异值熵筛选出有用IMF分量，构建特征向量，最后采用多核支持向量机识别入侵信号，实验结果表明该方法能有效提高识别准确率。还有研究人员将小波分析与支持向量机相结合，先利用小波变换对信号进行去噪和特征提取，然后将提取的特征输入支持向量机进行分类，在实际场景测试中取得了较好的识别效果，能准确区分不同类型的入侵行为。

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在光纤周界系统入侵信号识别中展现出巨大潜力，成为研究热点。卷积神经网络（CNN）凭借其强大的特征自动提取能力，在图像识别领域取得了巨大成功，也被逐渐应用于光纤入侵信号识别。有研究搭建了基于相位敏感光时域反射系统（Φ-OTDR）的周界安防系统，利用CNN对模拟的攀爬、敲击、踩踏及无入侵事件的信号进行识别，通过对大量数据的学习，CNN能够自动提取信号中的关键特征，实现对不同入侵事件的准确分类，识别率达到了较高水平。

长短期记忆网络（LSTM）及其变体对于处理时间序列数据具有独特优势，也在光纤周界入侵信号识别中得到应用。针对复杂多变环境下光纤入侵事件因噪声干扰识别困难、误