無(wú)線(xiàn)周界入侵監(jiān)控系統(tǒng)與入侵信號(hào)識(shí)別研究.pdf

1、周界入侵監(jiān)控系統(tǒng)中振動(dòng)傳感器所采集的振動(dòng)入侵信號(hào)中包含環(huán)境產(chǎn)生的各種干擾信號(hào)，要從這些信號(hào)中分離出源振動(dòng)入侵行為的成分具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。利用盲信源分離技術(shù)來(lái)識(shí)別源振動(dòng)入侵信號(hào)是一個(gè)重要且具有挑戰(zhàn)性的學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域。本文在深入研究和比較幾種典型的盲信源分離技術(shù)的基礎(chǔ)上，研究適用于無(wú)線(xiàn)周界入侵監(jiān)控系統(tǒng)及其振動(dòng)傳感器采集的入侵信號(hào)的識(shí)別方法。主要工作包括：
　　 在研究和比較幾種典型的盲信源分離技術(shù)的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了ICA 方法的四種典

2、型算法。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采用自主研發(fā)的無(wú)線(xiàn)周界入侵監(jiān)控系統(tǒng)中振動(dòng)傳感器所采集的振動(dòng)入侵信號(hào)。評(píng)價(jià)指標(biāo)為相似系數(shù)和性能指數(shù)。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比顯示：基于JADE 算法的ICA 方法優(yōu)于基于Infomax 算法、FastICA 算法和SOBI 算法的ICA 方法。因此，基于JADE 算法的ICA 方法適合用于無(wú)線(xiàn)周界入侵監(jiān)控系統(tǒng)中振動(dòng)傳感器所采集的振動(dòng)入侵信號(hào)的識(shí)別。
　　 探索了基于OIE和PSO 盲信源分離算法的振動(dòng)入侵信號(hào)識(shí)別方法，簡(jiǎn)稱(chēng)OP

3、-BSS(BSS based on OIE and PSO)。將重疊信息熵(OIE)作為盲信源分離算法中的目標(biāo)函數(shù)，粒子群優(yōu)化算法(PSO)作為對(duì)目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化算法。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分別采用人工合成數(shù)據(jù)和自主研發(fā)的無(wú)線(xiàn)周界入侵監(jiān)控系統(tǒng)中振動(dòng)傳感器所采集的振動(dòng)入侵信號(hào)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以有效地識(shí)別出源振動(dòng)入侵信號(hào)。
　　 基于上述研究結(jié)果，將振動(dòng)入侵信號(hào)識(shí)別方法應(yīng)用于自主研發(fā)的無(wú)線(xiàn)周界入侵監(jiān)控系統(tǒng)中。系統(tǒng)包含網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)、路由節(jié)點(diǎn)、中心