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J-GLOBAL ID：201602216290518326   整理番号：16A0157502

ファイバ光学侵入監視システムのための集合経験的モード分解に基づくイベント分類法【Powered by NICT】

Ensemble Empirical Mode Decomposition Based Event Classification Method for the Fiber-Optic Intrusion Monitoring System

著者 (6件)： Jiang Lihui (Tianjin Key Lab. for Advanced Signal Processing, Civil Aviation Univ. of China, Tianjin) ,  Gai Jingyan (Tianjin Key Lab. for Advanced Signal Processing, Civil Aviation Univ. of China, Tianjin) ,  Wang Weibo (School of Sci., Civil Aviation Univ. of China, Tianjin) ,  Xiong Xinglong (Tianjin Key Lab. for Advanced Signal Processing, Civil Aviation Univ. of China, Tianjin) ,  Liang Sheng (Key Lab. of Luminescence and Optical Information Technol., Ministry of Education, Inst. of Optical Information Sci. ...) ,  Sheng Xinzhi (Key Lab. of Luminescence and Optical Information Technol., Ministry of Education, Inst. of Optical Information Sci. ...)
資料名： Guangxue Xuebao  (Guangxue Xuebao)
巻： 35  号： 10  ページ： 1006002-1-1006002-7  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2088A  ISSN： 0253-2239  CODEN： GUXUDC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 光ファイバ侵入モニタリングシステムにおける出力信号の非定常特性の提案したアンサンブル経験的モード分解(EEMD)法に基づくパターン認識法である。Mach-Zehnder干渉計の原理とケーブルにおける4本の単一モード光ファイバに基づくシステムを利用して,分散クロストークセンサ,異常イベントのリアルタイム検出を実現することができるを構築した。振動信号は,自己適応性を持つEEMD(アンサンブル経験モード分解)アルゴリズムを用いた固有モード関数(IMF)に分解した。各種の振動信号強度の特性に従って,非侵入事象の外乱を除去するために,EEMDエネルギーエントロピーを用いる方法を提案した。二重サポートベクトルマシンは侵入型を同定するために構築される。実験結果は,この方法は明らかに侵入できない障害を取り除くとフェンスの登はん,カブラクノッキングと他の信号のような異なる貫入イベントを識別できることを示した。平均正認識率は92%以上であった。さらに重要なことは,警報率が増大し,誤警報率が減少した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 単一モード ,  光ファイバ ,  分散【variance】 ,  Mach-Zehnder干渉計 ,  サポートベクトルマシン ,  *繊維光学 ,  警報 ,  *監視装置
準シソーラス用語： 認識率 ,  固有モード関数 ,  *モード分解 ,  自己適応 ,  振動信号 ,  *経験的モード分解 ,  *侵入 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 光導波路,光ファイバ,繊維光学  (BD06030H) ,  光通信方式・機器  (ND10000B) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (7件)： ファイバ光学 ,  侵入 ,  監視システム ,  集合 ,  経験的モード分解 ,  イベント ,  分類法