基于SVM分类的光纤周界安防入侵振动信号识别文献综述

随着社会的发展和科技的进步，安防需求日益增长，周界安防作为安全防范的第一道防线，其重要性不言而喻。

传统的周界安防系统存在易受环境干扰、误报率高等问题，而光纤传感技术凭借其灵敏度高、抗干扰能力强、传输距离远等优势，为周界安防领域带来了新的突破。

光纤周界安防系统通过感知入侵引起的振动信号，并结合模式识别算法，可以实现对入侵事件的精准识别。

支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)作为一种优秀的机器学习算法，在解决小样本、非线性、高维模式识别问题上展现出独特的优势，被广泛应用于光纤周界入侵振动信号识别领域。

本文将从光纤传感技术、入侵振动信号特征、SVM分类识别方法以及相关研究进展等方面进行综述，并对未来发展趋势进行展望。

关键词：光纤周界安防；入侵振动信号；模式识别；支持向量机；特征提取

近年来，随着社会发展和科技进步，人们对安全防范的要求日益提高，周界安防作为安全防范的第一道防线，其重要性不言而喻。

传统的周界安防系统主要依赖于摄像机、红外探测器等设备，但这些设备易受光照、天气等环境因素影响，存在误报率高、易受干扰等问题，难以满足日益增长的安全需求。

光纤传感技术作为一种新型的传感技术，具有灵敏度高、抗电磁干扰能力强、传输距离远、重量轻、体积小等优点，在周界安防领域展现出巨大的应用潜力。

光纤周界安防系统通过将光纤敷设在周界区域，利用光纤传感器感知入侵行为引起的振动、压力等信号，并结合模式识别算法对入侵信号进行分析识别，从而实现对入侵事件的实时监测和报警。