基于ARMA与Sigmoid的光纤周界入侵事件智能识别技术

本文主要探讨了在光纤周界安防系统中，利用自回归滑动平均（ARMA）模型和Sigmoid概率拟合技术进行入侵事件识别的方法。光纤光学传感器作为关键组成部分，能够捕捉到入侵者活动产生的微小振动信号。ARMA模型被用于分析这些信号的统计特性，通过其系数与信号的过零率相结合，构建出能够区分不同入侵行为的特征向量。这些特征向量随后输入到支持向量机（SVM）中，实现了对诸如攀爬、敲击、晃动、剪切、脚踢和撞击等六种常见入侵动作的有效识别。 Sigmoid函数在此过程中扮演了概率评估的角色。通过对训练样本中SVM输出值的Sigmoid模型参数进行拟合，可以建立一个预测模型，当遇到新的测试样本时，可以直接计算其对应的SVM输出值，并将其代入相应的Sigmoid函数中，得到每种入侵事件发生的可能性。这种方法的优势在于它不仅提高了入侵事件的分类准确度，平均识别率达到了87.14%，而且还提供了各类入侵事件发生概率的参考，这对于提高安防系统的实时响应和决策能力具有重要意义。 因此，基于ARMA建模和Sigmoid概率拟合的光纤周界安防入侵事件识别方法，结合了信号处理和机器学习的技术，为光纤周界系统的智能化监控提供了强有力的支持。这项技术的应用，对于提升安防系统的效能，降低误报和漏报率，以及增强整体系统的可靠性都具有实际价值。