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分布式光纤周界安防系统定位和模式识别研究

作　者: 王博
导　师: 黄翔东
学　校: 天津大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 光纤传感 定位 全相位FFT 特征提取 模式识别
分类号: TN253
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 8次
引　用: 0次
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内容摘要


光纤围栏是以光纤作为传感介质的围栏传感系统，能够实现超大范围的实时监控，在安防领域得到了越来越高的重视。光纤传感器具有抗电磁干扰，化学性质稳定，耐腐蚀，灵敏度高等优点，非常适合用于智能周界安防系统。事件定位是光纤周界安防系统的核心问题，本文在深入理解光纤信号的基础上提出了基于“过零率”的定位方法，选取合适的信号段，不但极大的减少了算法的计算量，而且提高了定位精度。模式识别方面，针对目前广泛使用的小波法提取特征向量的高复杂度问题，本文使用全相位滤波器组进行特征提取，发挥全相位滤波器的优势，使得算法具有很高的可移植性，可灵活应用于多种环境，提高了工程应用价值。本课题主要完成以下工作：(1)将全相位滤波器应用到周界安防系统中，丰富了系统技术层面的内容，实现了学术研究和工程应用的紧密结合。(2)针对系统的定位难题，在已有成果的基础上提出了更加快速准确的基于过零率的定位算法。(3)用全相位滤波器实现信号的扰动端点检测，将端点检测的时间精确度提高到毫秒级，降低了识别过程中无用信号的影响，提高识别的准确度。(4)用全相位滤波器组实现信号特征向量的提取，实现复杂度相对于小波分析大大降低。不同于小波的固定频带分解，全相位滤波器组可以方便的实现感兴趣频域的频带分解，算法适应度极高。(5)深入理解神经网络结构，在此基础上简化了神经网络的训练方法，使之更加适合于工程应用，减少Labview实现系统模式识别模块的编程工作。(6)用试验现场采集的信号进行仿真实验，证明了本文算法的可靠性。

全文目录


摘要  3-4
ABSTRACT  4-6
目录  6-8
第一章 绪论  8-15
  1.1 论文研究背景  8
  1.2 国内外研究现状  8-13
    1.2.1 周界安防系统的研究现状  8-9
    1.2.2 光纤传感器发展  9-11
    1.2.3 全相位理论的发展概况  11-12
    1.2.4 光纤周界安防系统的模式识别  12-13
  1.3 目的与意义  13
  1.4 主要内容和结构安排  13-15
第二章 全相位理论  15-24
  2.1 数据预处理  15-17
    2.1.1 重叠理论  15-16
    2.1.2 全相位加窗预处理  16
    2.1.3 全相位预处理的统一表示  16-17
  2.2 全相位测相  17-20
    2.2.1 全相位测相原理  17-19
    2.2.2 全相位测相性能分析  19-20
  2.3 全相位滤波器和滤波器组  20-23
    2.3.1 FIR 滤波器的线性相位  20
    2.3.2 全相位滤波器的构造  20-22
    2.3.3 全相位滤波器组  22-23
  2.4 本章小结  23-24
第三章 全光纤周界安防系统及扰动定位  24-37
  3.1 光纤围栏可行性方案分析  24-27
    3.1.1 OTDR 技术  24-25
    3.1.2 Sagnac 干涉技术  25-26
    3.1.3 Michelson 干涉技术  26
    3.1.4 Mach-Zehnder 干涉技术  26-27
  3.2 系统介绍  27-31
    3.2.1 系统模型  27-28
    3.2.2 传感信号分析  28-31
  3.3 系统定位算法  31-35
    3.3.1 系统定位误差因素分析  32
    3.3.2 传统定位算法  32-33
    3.3.3 基于“过零率”定位算法  33-35
  3.4 新型定位算法的性能分析  35-36
  3.5 本章小结  36-37
第四章 围栏信号的特征提取和模式识别  37-49
  4.1 算法流程简介  37-38
  4.2 扰动端点检测  38-39
  4.3 模式划分  39
  4.4 谱特征提取  39-41
    4.4.1 小波能量谱  39-40
    4.4.2 基于小波能量谱的特征提取及缺陷分析  40-41
    4.4.3 全相位滤波器组特征提取  41
  4.5 模式识别系统  41-45
    4.5.1 BP 网络模型  42-43
    4.5.2 径向基函数网络模型  43-45
  4.6 RBF 神经网络的 Labview 实现  45-47
    4.6.1 Labview 设计的优点  45-46
    4.6.2 RBF 神经网络的 Labview 的实现  46-47
  4.7 本章小结  47-49
第五章 现场实验与分析  49-57
  5.1 实验环境介绍  49
  5.2 定位算法  49-51
  5.3 端点检测与模式识别  51-56
    5.3.1 端点检测  51-53
    5.3.2 特征提取  53-54
    5.3.3 神经网络分类  54-56
  5.4 本章小结  56-57
第六章 总结与展望  57-58
参考文献  58-62
发表论文和参加科研情况说明  62-63
致谢  63

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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 光电子技术、激光技术 > 波导光学与集成光学 > 光纤元件
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