摘要：利用光纖振動(dòng)傳感器可以實(shí)現(xiàn)分布式周界安防監(jiān)測(cè),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)報(bào)警.對(duì)周界安防監(jiān)測(cè)信號(hào)的分析處理和識(shí)別受到業(yè)界關(guān)注.對(duì)光纖信號(hào)的特征提取和識(shí)別方法進(jìn)行綜述,這些特征提取方法通過(guò)對(duì)光纖振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域這個(gè)維度進(jìn)行各種分解,從而提取各種信號(hào)的屬性特征;對(duì)光纖振動(dòng)信號(hào)的識(shí)別主要使用經(jīng)驗(yàn)閾值、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)方法,目前這些方法對(duì)光纖入侵事件識(shí)別效果還不能令人滿意.通過(guò)實(shí)驗(yàn)采集挖掘機(jī)挖掘、人工挖掘、汽車行駛、行人和自然環(huán)境噪聲這5種入侵行為引起的光纖振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù),并進(jìn)行數(shù)據(jù)的3維圖形可視化分析,提出一種安防監(jiān)測(cè)信號(hào)在時(shí)域和空域這2個(gè)維度信息的特征提取方法;根據(jù)光纖振動(dòng)入侵事件的重要程度分成4個(gè)階段先后完成識(shí)別任務(wù),采用2分類任務(wù)決策樹(shù)模型和約束極速學(xué)習(xí)機(jī)算法識(shí)別入侵事件類型,提高了對(duì)各類事件的正確識(shí)別率.