提升分布式光纤周界安防系统多目标识别精度的关键技术

分布式光纤传感器周界安防入侵信号的多目标识别技术是现代安防领域的一项关键技术，它在复杂的边境环境中具有显著优势。安防系统（SPS）由视频监控、红外报警和防暴安全系统等组成，旨在保护公共安全。分布式光纤周界安防系统则采用光纤振动传感器为核心，结合现代光电技术和信息处理技术，特别适用于环境恶劣、人迹罕至的区域。 本文首先对周界安防系统的重要性进行了深入分析，并阐述了光纤传感器的工作原理，包括分布式光纤传感器和干涉型光纤传感器的模型及其特点。其中，马赫泽德干涉仪因其优势被选作基础模型。文章详细探讨了不同干涉型光纤传感器的比较，强调了马赫泽德干涉仪在处理复杂环境中的优势。 信号处理系统是关键环节，通过小波分析的数学推导和小波阈值去噪方法，原始信号被分解成多个特征向量，通过能量频谱图的分析，能够准确区分入侵信号和干扰信号。这一阶段的工作有助于提高信号处理的精度和有效性。 识别模块是整个系统的智能核心，基于BP神经网络进行算法优化，提升了多目标信号的识别率。在实际应用中，分布式光纤周界安防系统会遇到各种干扰，如环境噪音，通过信号处理系统的特征提取和阈值设置，能够精确识别出入侵信号，有效降低误报和错报。 作者通过大量室外实验验证了所提出的识别方法，结果显示，这种方法的识别率高达96%以上，证明其在实际安防系统中的可行性。关键词集中在光纤周界安防系统、小波分析、BP神经网络以及多目标信号识别上，这些技术的融合为提高安防系统的性能和效率提供了强有力的支持。这项研究为提升分布式光纤周界安防系统的智能化和准确性做出了重要贡献。