文献类型：期刊文章

作　　者：曲洪权[1] 宫殿君[1] 张常年[1] 王彦平[1]

Qu Hongquan;Gong Dianjun;Zhang Changnian;Wang Yanping(School of Electronic and Inform ation Engineeringt North China University of Technology,Beijing 100144,China)

机构地区：[1]北方工业大学电子信息学院

出　　处：《激光与光电子学进展》

基　　金：国家自然科学基金(61571014);北京自然科学基金(4172017)

年　　份：2019

卷　　号：56

期　　号：13

起止页码：32-39

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了对分布式光纤上的入侵信号类型进行准确识别,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)结合随机向量函数链接(RVFL)神经网络的光纤入侵信号的特征提取与识别算法。算法步骤为:对采集到的光纤入侵信号作预处理操作,包括最小-最大规范化处理和利用db3小波去除信号的低频噪声;采用EEMD方法对入侵信号进行分解,得到5组本征模态函数(IMF);计算各IMF分量的能量占比,并依据方差分析法筛选出3组特征向量;将特征向量送入RVFL神经网络进行训练并对入侵信号进行识别。实验结果显示:该方法能正确识别不同入侵信号的类型,具有较高的准确率。

关 键 词：光纤光学 光纤预警系统  特征提取与识别 集合经验模态分解  随机向量函数链接神经网络  

分 类 号：TN911.6]