全光纤安防系统模式识别混合编程的实现.pdf

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1、第41卷第1期东南大学学报(自然科学版)Vol．41No．12011年1月JOURNALOFSOUTHEASTUNIVERSITY(NaturalScienceEdition)Jan．2011doi:10．3969/j．issn．1001－0505．2011．01．009全光纤安防系统模式识别混合编程的实现1112赵杰丁吉万遂人孙小菡1(东南大学生物科学与医学工程学院，南京210096)2(东南大学电子科学与工程学院，南京210096)摘要:介绍了宽域全光纤监控预警系统及光纤扰动信号模式识别算法．利用小波包分解对信号进行分解与重构，并提取各频段内信号分量能量谱作为特征向量;应用综合考虑观测数

2、据和确定性先验知识的BVC-RBF神经网络实现信号分类，提高了网络的泛化能力．利用Matlab引擎、动态链接库(DLL)、组件对象模型(COM)3种混合编程方法将Matlab开发的算法程序集成到VC编写的用户操作平台中．使用文本文件存取网络数据，克服了Matlab无法编译神经网络工具箱函数的缺陷，并从操作复杂度、执行时间、内存消耗等方面对3种方式进行对比，最终选定动态链接库作为系统应用方案．关键词:光纤扰动信号;模式识别;小波包分解;BVC-RBF网络;混合编程中图分类号:TP277文献标志码:A文章编号:1001－0505(2011)01-0041-06Implementationofpa

3、tternrecognitioninallfibersecuritymonitoringsystemusingmixedprogramming1112ZhaoJieDingJiWanSuirenSunXiaohan1(SchoolofBiologicalScienceandMedicalEngineering，SoutheastUniversity，Nanjing210096，China)2(SchoolofElectronicScienceandEngineering，SoutheastUniversity，Nanjing210096，China)Abstract:Anallfiberse

4、curitymonitoringsystemandpatternrecognitionalgorithmonfiberdisturb-ancesignalispresented．Asamethodofanalyzingandreconstructingsignalwaveletpacketisadopt-edtoextractfeaturevector．ClassificationisrealizedbyBVC-RBF(boundaryvalueconstraints-radialbasisfunction)neuralnetwork，whichimprovesgeneralizationb

5、yconsideringdeterministicpriorknowledgebesidesobservationaldata．PatternrecognitionalgorithmisdevelopedwithMatlabandintegratedintotheapplicationdevelopedwithVCthroughthreemixedprogrammingmethods:Matlabengine，dynamiclinklibrary(DLL)，componentobjectivemodel(COM)．Networkdataarereadandwrittenthroughtext

6、filetoovercomethelimitationthatMatlabcannotcompilefunctionsinneuralnetworktoolbox．Operationcomplexity，runningtimeandmemoryconsumptionofthesemethodsarecomparedanddynamiclinklibraryisthefinalchoice．Keywords:fiberdisturbancesignal;patternrecognition;waveletpacket;neuralnetwork;mixedprogramming随着科技与社会的

7、发展，国家与地区之间的竞的分布式干涉型全光纤扰动定位与传感技术研发争日益激烈，各种恐怖破坏活动也日渐增多，军事、的长距离智能监控系统．全光纤传感技术是将传感工业及基础设施对安防系统的需求持续增加，要求光纤沿着一定的路径分布，利用光纤在外界压力、［1］越来越高．市场上现有的安防警戒系统大都是机械振动下的内应力变化所带来的信号扰动感知用于小范围监测的有源系统，不适于长距离大范外界对网络的侵扰并实现定位和模式识别．