无线周界入侵监系统与入侵信号识别研究.pdf

论文题目：无线周界入侵监控系统与入侵信号识别研究 专 业：计算机应用技术 硕 士 生：吴瑞娜 (签名) 指导教师：朱 宇 (签名) 摘 要 周界入侵监控系统中振动传感器所采集的振动入侵信号中包含环境产生的各种干 扰信号，要从这些信号中分离出源振动入侵行为的成分具有重要的现实意义。利用盲信 源分离技术来识别源振动入侵信号是一个重要且具有挑战性的学术研究领域。本文在深 入研究和比较几种典型的盲信源分离技术的基础上，研究适用于无线周界入侵监控系统 及其振动传感器采集的入侵信号的识别方法。主要工作包括： 在研究和比较几种典型的盲信源分离技术的基础上，实现了ICA 方法的四种典型算 法。实验数据采用自主研发的无线周界入侵监控系统中振动传感器所采集的振动入侵信 号。评价指标为相似系数和性能指数。经过实验对比显示：基于JADE 算法的ICA 方法 优于基于Infomax 算法、FastICA 算法和SOBI 算法的ICA 方法。因此，基于JADE 算 法的 ICA 方法适合用于无线周界入侵监控系统中振动传感器所采集的振动入侵信号的 识别。 探索了基于 OIE 和 PSO 盲信源分离算法的振动入侵信号识别方法，简称 OP-BSS(BSS based on OIE and PSO) 。将重叠信息熵(OIE)作为盲信源分离算法中的目标 函数，粒子群优化算法(PSO)作为对目标函数的优化算法。实验数据分别采用人工合成 数据和自主研发的无线周界入侵监控系统中振动传感器所采集的振动入侵信号。实验结 果表明，该方法可以有效地识别出源振动入侵信号。 基于上述研究结果，将振动入侵信号识别方法应用于自主研发的无线周界入侵监控 系统中。系统包含网络节点、路由节点、中心节点和上位机报警监控软件四大模块。测 试结果表明该系统功能正确，达到了预期的目标。 关 键 字：入侵监控系统；盲信源分离；独立分量分析；重叠信息熵；粒子群优化 研究类型：应用研究 Subject : Research on Wireless Perimeter Intrusion Monitoring System and Recognition of Its Intrusion Signals Specialty : Computer Application Technology Name : Wu Ruina (Signature) Instructor : Zhu Yu (Signature) ABSTRACT Vibration sensor’s signals are collected from perimeter intrusion monitoring system, which include a variety of interference signals caused by environment. It is important and practical to separate the source of vibration intrusion signals from those signals. Using blind source separation (BSS) technique to recognize the source of vibration intrusion signals is an important and challenging research field. With careful study and comparison with several typical blind source s