一种机场光纤周界预警系统的信号识别方法

摘要

本发明涉及一种机场光纤周界预警系统的信号识别方法，包括以下步骤：⑴信号采集：周界预警系统采集光信号并转化为原始电信号X(n)；⑵预处理：对原始电信号X(n)进行滤波、放大等处理得到电信号X'(n)；⑶降采样：对扰动信号进行降采样得x(n)；⑷零电平处时频特征：降采样后的信号x(n)按公式获取信号的时频特征；⑸特征提取：提取最大值M、过零频率数K、频率偏差D、频率样本熵S、信号总能量E；⑹.入侵分类：将五个典型特征输入至五个输入层的概率神经网络中，通过输出层的比较判断入侵类型。本发明克服了机场光纤周界预警系统输出信号的非平稳特性及入侵信号与虚警信号的相似性影响信号识别准确度的问题，有效地识别出不同的扰动类型，具有实时性，实用性强的优点。

主权项

一种机场光纤周界预警系统的信号识别方法，其特征在于：包括以下步骤：⑴信号采集：M‑Z干涉仪型机场光纤周界预警系统采集光信号并转化为原始电信号X(n)；⑵预处理：对原始电信号X(n)进行滤波、放大等处理得到电信号X'(n)；⑶降采样：入侵频率在200kHz之内，对扰动信号进行降采样得x(n)；⑷零电平处时频特征：降采样后的信号x(n)按公式$F\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}|x\left(n\right)-x(n+1)|& x(n+1)x\left(n\right)\le 0\\ 0& x(n+1)x\left(n\right)>0\end{array}\right.$获取信号的时频特征；⑸特征提取：依据不同扰动信号时频特征的不同，提取如下五个典型特征：最大值M：时频特征中频率最大值，入侵事件一般都大于噪声引起的事件；过零频率数K：时频图中，大于零频率的个数；频率偏差D：频率最大值与过零频平均值的差值，即：D＝max(F(t))‑mean(F'(t))，其中F(t)为时频特征中的频率，F'(t)为超过零的频率；频率样本熵S：通过样本熵辨别环境引起的虚警信号；信号总能量E：该能量是降采样后，扰动信号的总能量⑹.入侵分类：将步骤⑸中提取的最大值M、过零频率数K、频率偏差D、频率样本熵S、信号总能量E五个典型特征输入至五个输入层的概率神经网络中，其中模式层和求和层根据训练样本和类别个数分别设定，输出层比较求和层输出的贝叶斯概率大小，取最大值对应的类型作为最终的识别结果。