STNet:用于分布式光纤声学传感系统的基于时间频率分析的入侵检测网络

科学领域:

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• 信号处理 信号处理
• 网络安全 网络安全

背景情况:

• 分布式光纤声学传感 (DAS) 对于远距离入侵检测至关重要.
• 在现实的环境中,高强度的干扰噪声显著降低了DAS的性能.
• 现有的方法在噪音条件下难以保持检测准确性.

研究的目的:

• 建议和评估STNet,一个新的入侵检测网络DAS系统.
• 为了利用斯托克威尔变换 (S-变换) 的抗噪性能,提高干扰检测.
• 在复杂,杂的环境中提高入侵检测率和降低虚假报警率.

主要方法:

• 使用斯托克威尔变换 (S-变换) 来从DAS信号中提取时间频率特征.
• 使用滑窗方法处理来自DAS信号的时空数据矩阵.
• 采用非最大抑制算法 (NMS) 进行精确的入侵定位和后处理.

主要成果:

• 在高强度噪音环境中,STNet在检测入侵方面表现出令人满意的表现.
• 提出的方法有效地减轻了干扰噪声对DAS检测的影响.
• 在现实的高速铁路环境中进行实验验证,证实了该方法的有效性.

结论:

• STNet为DAS系统的入侵异常检测提供了强大的解决方案,即使在具有挑战性的噪音条件下.
• 集成S转换和STNet显著提高了检测准确性和可靠性.
• 在复杂的场景中,这种方法提供了一种有效的策略,以实现高入侵检测率和低错误报警率.