基于傅里叶分解与排列熵降噪方法的光纤入侵信号分类

作者：曲洪权; 王征一; 盛智勇^*

来源：激光与光电子学进展, 2022, 59(11): 201-208.

• 光纤光学
• 光纤入侵信号
• 傅里叶分解
• 特征提取与识别
• 排列熵

为了准确识别分布式光纤预警系统中的入侵信号类型，提出了一种基于傅里叶分解方法（FDM）与排列熵降噪方法的光纤入侵信号特征提取与识别算法。首先，用FDM将光纤入侵信号分解为若干个固有频带函数（FIBF）。然后，计算各FIBF分量的排列熵，利用排列熵对噪声的敏感特性筛选出符合条件的FIBF并重构信号。最后，计算重构信号的近似熵与能量并构造二维特征向量，将其送入支持向量机进行训练后识别光纤入侵信号。实验结果表明，该算法可以有效识别敲击、小跑、过车三类光纤入侵信号，平均识别准确率为93.33%。

• 单位
  北方工业大学