光纤传感网络小样本入侵信号边际谱标记检测

光纤传感网络中，小样本人工入侵信号由于没有入侵经验数据做识别背景，其首次入侵特征标记一直是一个难点。设计了一种光纤传感网络小样本人工入侵信号动态提取方法。首先采用高斯滤波器对光纤传感网络信号做去噪处理，消除光纤传感网络信号中存在的噪声信号对入侵信号提取产生的干扰。然后结合希尔伯特变换方法和经验模态分解方法，构建光纤传感网络信号的Hilbert边际谱。将光纤传感网络信号的Hilbert边际谱作为信号的标记特征，输入SVM分类器中，完成光纤传感网络小样本人工入侵信号的动态提取。仿真结果表明，所提方法的噪声信号、敲击信号和晃动信号事件识别率平均值分别为95.5%、91.5%及89.5%,当时域信号采样点数量为5 000个时，所提方法的信号提取时间为0.245 s。