中国博士后科学基金(2013M541200)
- 作品数：11 被引量：75H指数：5
- 相关作者：张燕君付兴虎刘文哲毕卫红李达更多>>
- 相关机构：燕山大学北京北信源软件股份有限公司秦皇岛市公安消防支队更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金河北省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 基于BSS和BPNN-DS算法的光纤入侵传感网络信息的高精度识别被引量：7
- 2016年
- 采用传统单路传感光纤实现对信息特征的测量,常由于交叉敏感等不可控因素使测量数据出现异常值,导致信息分析偏差较大,识别准确度低。因此,提出了一种基于双相干谱、样本熵和奇异值分解(BSS)和反向传播神经网络(BPNNDS)算法的多路光纤入侵传感系统信息的特征提取与识别方法。针对含3路传感光纤的布里渊光时域反射(BOTDR)传感入侵检测系统,该方法利用BSS算法分别对不同入侵类型的多路信号进行特征提取;采用BPNN算法对不同入侵振动特征矢量进行分类;经Dempster Shafer(DS)证据理论算法对多路传感光纤的时空信息进行融合。数值分析与仿真实验结果表明,提出的信息提取方法可以有效提取出多路传感网络的信息特征,且使用BPNN-DS证据理论的多路信息融合方法能够准确识别多路入侵传感网络的信号类型,具有较高的准确度和可信度。
- 张燕君刘文哲付兴虎
- 关键词：分布式光纤传感奇异值分解
- 基于TTDF和CNS算法的多路BOTDR散射谱信息高精度分析研究被引量：10
- 2015年
- 传统的BOTDR光纤传感系统采用单路传感光纤实现对信息特征的测量,交叉敏感等不可控因素会使散射谱拟合精度较低,信息分析偏差较大。设计了一种同时对多路传感信息进行检测的BOTDR系统。针对基于布里渊光时域反射(BOTDR)的多路传感散射谱高精度特征提取的要求,提出了一种三次数据融合(TTDF)与布谷鸟牛顿搜索(CNS)相结合的散射谱信息分析方法。该方法利用TTDF对信息数据的融合能力,根据狄克逊准则和格拉布斯准则,剔除了异常值的影响,减小了传感信号的误差;采用布谷鸟牛顿搜索算法进行频谱拟合,不仅通过布谷鸟的智能搜索能力得到全局最优解,而且以该最优解作为牛顿算法的初值进行局部寻优,保证了频谱拟合的精度,提高了布里渊散射谱信息分析的准确度。在温度信息散射谱线性权重比为1∶9的情况下,分析了不同线宽散射谱信息的提取。采用该方法进行多路数据融合的方差约为0.003 0,散射谱的中心频率约为11.213GHz,温度误差小于0.15K。理论分析和仿真结果表明,将此方法用于基于布里渊光时域反射的多路分布式光纤传感系统,可有效提高多路传感信号的准确度和布里渊散射谱信息分析的精确度。
- 张燕君刘文哲付兴虎毕卫红
- 关键词：分布式光纤传感
- 一种基于多准则决策和PSO-LM混合优化算法的多峰Brillouin散射谱的特征提取方法被引量：3
- 2016年
- 采用传统方法对多峰Brillouin散射谱进行拟合的过程中,通常是以谱线最大功率点为基准的,却忽略了其他比该点小但却是极值的功率点。这样获得的拟合曲线通常只有一个峰值,相当于把除最高峰之外还有多个小峰的多峰Brillouin散射谱进行了简化,导致大量有用信息的丢失。为了提高Brillouin散射谱的特征提取精度,提出了一种基于MCDM和PSO-LM混合优化算法的多峰Brillouin散射谱特征提取方法(MCDM-PSO-LM)。MCDM可以识别和准确定位多峰Brillouin散射谱的各个波峰和波谷;PSO-LM混合优化算法可以实现分别对各个波峰和波谷的曲线进行拟合并找到每一个波峰的中心频率,该算法既克服了PSO算法过早收敛于局部极值和LM算法依赖初值的问题,又可以将PSO算法的全局搜索能力和LM算法的局部收敛能力结合在一起。较传统算法而言,MCDM--PSO—LM算法保证了对最优值求解的速度和精度,提高了运算能力,使解析解最大限度地接近最优值。分别在不同信噪比和不同线宽条件下进行仿真验证,频移和温度误差分析结果表明,MCDM--PSO—LM方法可以对多峰Brillouin散射谱的各个波峰与波谷进行准确定位,可用于多峰Brillouin散射谱的特征提取,识别效果明显强于传统算法,提高了信息分析的准确性。
- 张燕君贾伟付兴虎李达宇春娟
- 关键词：多准则决策
- BOTDR系统应用Simplex编码的信号快速处理方法被引量：2
- 2014年
- 本文提出了一种将Simplex编码调制去噪技术与叠加平均去噪技术相结合的方法—S叠加算法。该方法是将S编码与叠加平均算法混合使用,在去噪效果相同的情况下,S叠加算法可以大幅度减少叠加次数,缩短了信号处理时间,同时,降低了随着Simplex编码长度的增加对信号解调带来的困难;对分布式光纤传感系统进行数学建模,并在此模型的基础上进行了数值分析,数据表明,S叠加算法可以大幅度减少信号的处理时间,证明了该方法的正确性和有效性。
- 李达张燕君付兴虎
- 长周期光纤光栅-布拉格光纤光栅多波长解调被引量：5
- 2016年
- 提出了一种长周期光纤光栅(Long Period Fiber Grating,LPFG)-布拉格光纤光栅(Fiber Bragg Grating,FBG)多波长解调方法。FBG能够反射LPFG透射光,FBG中心波长的漂移会引起反射光功率的变化,进而改变光电转换电压,从而实现电压对中心波长的解调。由于LPFG的带宽很宽,而FBG的带宽很窄,进而一个LPFG可以实现对多个FBG的解调。实验结果表明:FBG的中心波长和光电转换后的电压有良好的对应关系。该解调方法结构简单,测量精度高,能够实现对温度、应力等参数的多点测量。
- 张燕君王光宇付兴虎
- 关键词：光纤元件布拉格光纤光栅长周期光纤光栅解调
- 基于C-S复合码的OTDR系统信噪比提高方法被引量：2
- 2015年
- 针对OTDR系统高信噪比的要求,提出一种将Si mpl ex编码与CCPONS编码相结合的C-S复合码。分析了C-S复合码的产生方法及其应用于OTDR系统的编码解码原理,推导了引入C-S复合码的OTDR系统信噪比增益,实现了在有限编码长度下大幅度提高系统信噪比的目标。
- 刘劲军程永昕刘国庆张燕君
- 关键词：OTDR信噪比空间分辨率
- 基于EMD-AWPP和HOSA-SVM算法的分布式光纤振动入侵信号的特征提取与识别被引量：27
- 2016年
- 针对传统的信号处理方法无法有效区分不同振动入侵信号,提出一种基于EMD-AWPP和HOSASVM算法的振动信息特征提取与识别方法,用于解决分布式光纤振动入侵检测系统的高精度信号识别问题。处理不同振动类型时,该方法首先利用基于经验模态分解的自适应小波包处理算法,不仅对信号的低频部分进行了分解,而且对高频部分即信号的细节部分也进行了更好的时频局部化处理,改善了信号特征提取精度,减少传感信号异常值的影响;其次采用高阶谱分析中的双谱和双相干谱,精确提取包含不同振动入侵信号类型的特征矢量;最后在BPNN参比模型的基础上,用粒子群算法优化SVM的识别参数,使识别模型具有更强的自适应和自学习能力,克服了神经网络易陷入局部最优的不足之处,实现不同振动入侵信号的特征矢量识别。分析结果表明,针对不同类型的入侵源识别,该方法可以有效剔除随机噪声的影响,提取传感信息的特征矢量,降低异常值的影响,算法的预测类别与输出类别几乎一致,振动识别的精确率达到95%以上,识别效果明显强于BPNN网络的检测算法,提高了信息分析的准确性。
- 张燕君刘文哲付兴虎毕卫红
- 关键词：分布式光纤传感经验模态分解
- 基于GA-QPSO混合算法的Brillouin散射谱特征提取方法被引量：10
- 2016年
- 提出了一种将遗传算法(GA)和量子粒子群(QPSO)算法相结合的新优化算法,该算法通过运用GA中的交叉和变异算子操作来优化QPSO算法,提高QPSO的全局搜索能力,克服其易陷入局部极值的缺点。将其应用到PseudoVoigt型布里渊散射谱特征提取,对不同权重比、不同线宽和不同信噪比下的布里渊散射谱进行了参数估计和分析,通过采集不同温度时的布里渊散射谱实验数据,利用GA-QPSO算法对实验数据进行处理。实验结果表明,利用GA-QPSO算法可以提高布里渊散射谱的频移提取精度,当温度为25℃时,频移拟合误差最大为2.18 MHz,且随着温度的升高,平均拟合误差逐渐减小,在80℃时的频移拟合误差最大为0.065 MHz。因此,将该算法用于布里渊散射温度和应变传感系统,在提高空间分辨率、检测精度等方面具有很好的应用前景。
- 张燕君徐金睿付兴虎
- 关键词：分布式光纤传感量子粒子群算法
- 基于G-Simplex编码的BOTDR信号处理模型研究被引量：2
- 2015年
- 针对布里渊光时域反射(BOTDR)光纤传感系统对传感距离和信号检测的要求,提出了一种基于Golay编码和Simplex编码的混合G-Simplex编码技术,并混合使用G-Simplex编码与叠加平均算法对BOTDR信号进行了处理。结果表明,该方法在保证系统空间分辨率的情况下,采用一定的编码长度提高了系统的信噪比,增加传感距离;在去噪效果相同的情况下,可以增强脉冲响应强度,大幅度减少平均叠加次数,降低弱信号检测的难度。
- 刘文哲张燕君付兴虎毕卫红
- 关键词：信号处理布里渊散射
- 基于自适应变异果蝇优化算法和广义回归神经网络的布里渊散射谱特征提取被引量：8
- 2015年
- 针对布里渊光时域反射光纤传感系统散射谱的高精度特征提取的要求,提出了一种基于自适应变异果蝇优化算法和广义回归神经网络的布里渊散射谱特征提取算法。不仅利用了广义回归神经网络在逼近能力、学习速度、模型的泛化等方面具有的优势,而且采用搜索能力较强的自适应变异果蝇优化算法进一步增强了神经网络的学习能力,从而提高了布里渊散射谱的拟合度和频移提取的准确度。在布里渊散射谱中心频率为11.213GHz,线宽为40~50,30~60和20~70 MHz的散射谱白噪声实验模型中,将新算法分别与基于有限元分析的Levenberg-Marquardt拟合法、粒子群优化和拉凡格式混合拟合法、最小二乘法进行预测比较,新算法获得的最大拟合频移误差为0.4MHz,平均拟合度为0.991 2,均方根误差为0.024 1。仿真结果表明所提出的算法拟合度较好,绝对误差小。因此,将此算法用于基于布里渊光时域反射的分布式光纤传感系统,可有效提高布里渊散射谱的拟合度和频移提取的准确度。
- 张燕君刘文哲付兴虎毕卫红
- 关键词：分布式光纤传感广义回归神经网络
