【摘要】：目前,中國機場多采用圍欄、專人巡邏、紅外等手段防止外來入侵,這些傳統(tǒng)手段成本高、探測距離短、實時性差、漏報率高,無法滿足機場安全運行的需求。分布式光纖傳感系統(tǒng)作為一種高性能的周界報警系統(tǒng),具有靈敏度高,抗干擾能力強,傳輸距離長等優(yōu)點,是一種非常理想的機場周界報警系統(tǒng)。基于此,本課題研制了一套基于相位敏感光時域反射儀(Φ-OTDR)和馬赫增德(Mach-Zehnder)聯(lián)合探測的機場周界報警系統(tǒng)。系統(tǒng)采用Φ-OTDR系統(tǒng)實現(xiàn)對擾動的定位,采用Mach-Zehnder實現(xiàn)對擾動的識別。本文工作主要有以下幾方面:第一,研究了基于相干探測Φ-OTDR的傳感原理�；趯Ζ�-OTDR理論公式的詳細推導(dǎo),自行設(shè)計并搭建了一套Φ-OTDR實驗平臺,對系統(tǒng)各器件的選取進行了分析。第二,針對Φ-OTDR后向散射信號弱的問題,本文采用累加平均和小波聯(lián)合去噪的方法,采用真實的試驗數(shù)據(jù),驗證了聯(lián)合去噪的有效性。針對傳統(tǒng)定位算法易出現(xiàn)虛警的問題,本文采用防區(qū)定位算法,對該算法進行了場外實驗,實驗發(fā)現(xiàn)該算法定位準(zhǔn)確率達到了80%以上。第三,結(jié)合Φ-OTDR的硬件系統(tǒng),本文自行設(shè)計了一款Φ-OTDR軟件系統(tǒng)。該軟件系統(tǒng)采用生產(chǎn)者消費者模式將數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)處理分離,解決了兩者之間的數(shù)據(jù)等待問題。此外,該軟件系統(tǒng)實現(xiàn)了累加平均、小波去噪算法和防區(qū)定位算法。第四,由于Φ-OTDR系統(tǒng)只能對擾動進行定位,為增加對擾動的識別功能,本課題結(jié)合使用了Mach-Zehnder系統(tǒng)。利用已有的Mach-Zehnder系統(tǒng),本文對Mach-Zehnder系統(tǒng)的擾動識別算法進行研究。針對馬赫增德信號的非平穩(wěn)特性,本文提出了基于互補集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(CEEMD)奇異值熵和多核支持向量機(SVM)的信號特征提取與識別方法。試驗表明,此方法的識別率達到了90%。
[Abstract]:At present, Chinese airports mostly use fencing, special patrol, infrared and other means to prevent foreign invasion. These traditional methods have the advantages of high cost, short detection distance, poor real-time performance and high rate of missing reports, which can not meet the needs of airport safe operation. As a high performance perimeter alarm system, distributed optical fiber sensing system has the advantages of high sensitivity, strong anti-interference ability and long transmission distance. It is an ideal airport perimeter alarm system. Based on this, an airport perimeter alarm system based on phase sensitive optical time domain reflectometer (桅-OTDR) and Mach-Zehnder is developed. 桅-OTDR system is used to locate disturbance and Mach-Zehnder is used to identify disturbance. The main work of this paper is as follows: firstly, the sensing principle based on coherent detection 桅-OTDR is studied. Based on the detailed derivation of 桅-OTDR theoretical formula, a set of 桅-OTDR experimental platform is designed and built, and the selection of each device in the system is analyzed. Secondly, aiming at the weakness of 桅-OTDR backscattering signal, the method of cumulative average and wavelet joint denoising is adopted in this paper, and the real experimental data are used to verify the effectiveness of joint denoising. In order to solve the problem of false alarm in the traditional localization algorithm, this paper presents an off-site experiment on this algorithm, and finds that the accuracy of the algorithm is more than 80%. Thirdly, combining 桅-OTDR hardware system, this paper designs a 桅-OTDR software system. The software system uses producer and consumer model to separate data collection from data processing, and solves the problem of data waiting between them. In addition, the software system realizes the accumulative average, wavelet denoising algorithm and area location algorithm. Fourthly, because 桅-OTDR system can only locate the disturbance, in order to increase the recognition function of disturbance, the Mach-Zehnder system is used in this paper. Based on the existing Mach-Zehnder system, the disturbance identification algorithm of Mach-Zehnder system is studied in this paper. In view of the non-stationary characteristics of Maherzonde signal, this paper presents a signal feature extraction and recognition method based on complementary set empirical mode decomposition (CEEMD) singular value entropy and multi-core support vector machine (SVM). The experiment shows that the recognition rate of this method is 90%.
【學(xué)位授予單位】：中國民航大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP212;TP277

【參考文獻】

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本文編號：2369954