针对分布式光纤入侵监测系统在室外复杂环境下误报率过高的问题,提出了一种基于时/频域综合特征提取的入侵事件识别方法。使用自适应幅值门限信号切分算法找出有效振动信号片段,在此基础上提取平均片段间隔特征。选取最大能量片段作为主要研究对象,提取片段长度和峰均比特征,并对其进行小波包分解,生成频域能量分布特征,组成时/频域复合特征向量,使用高性能的支持向量机多分类算法进行模式识别。实验结果表明:该方法对行人脚踩、自行车轧过、拍击围栏和剪切光缆这4种典型入侵事件的平均识别正确率达到了98.33%,相比于仅提取时域或频域特征方法的识别正确率均有显著提高。该方法对光路光功率变化不敏感,能有效提升系统的实用性。

提出了一种基于纵向微结构光纤的分布式压力传感方案,该方案同时采用波长编码与频率编码技术,实现了单根光纤上的准分布式压力测量,具有实现大容量复用、高空间分辨率和高精度测量的潜力。采用硫化硅橡胶聚合物材料对光纤进行封装,使纵向微结构光纤的压力灵敏度提升至1.032×10-3相对波长变化/MPa,是裸光纤光栅压力灵敏度的500多倍。构建了包含6个光纤微结构的单纤传感系统,并进行了分布式压力测试实验,实验结果显示出很好的线性度和较高的测量精度。该传感方案具有长距离、高分辨率测压(HRM)的潜力,可广泛运用于土木结构健康监测、管道泄漏监控、人体体内压力分布式传感等工程领域中。