1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着社会经济的快速发展和科学技术的进步，人们对安全防范的需求日益提高。
传统的周界安防系统，如红外、监控等，存在易受环境干扰、识别率低等问题，已经难以满足现代安防需求。
光纤周界安防系统作为一种新型的安防技术，利用光纤自身敏感特性，通过监测光信号的变化来感知入侵行为，具有灵敏度高、抗干扰能力强、覆盖范围广等优点，在重要场所、军事设施、边境管控等领域具有广泛的应用前景。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，光纤周界安防技术得到了迅速发展，入侵信号识别作为其中的关键技术之一，也得到了国内外学者的广泛关注和研究。
1. 国内研究现状
国内学者在光纤周界安防入侵信号识别领域取得了一定的研究成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.光纤周界安防入侵信号分析：-研究不同入侵行为（如攀爬、剪切、敲击等）在光纤中产生的信号特征。
-分析环境噪声（如风吹、雨淋、动物活动等）对入侵信号的影响。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和仿真验证相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解光纤周界安防系统、入侵信号识别、BP神经网络等方面的研究现状，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.理论分析阶段：分析光纤周界安防入侵信号的产生机理和特征，研究BP神经网络的基本原理、网络结构和学习算法，确定本研究的技术路线和实施方案。
3.实验研究阶段：搭建光纤周界安防实验平台，模拟不同的入侵场景，采集入侵信号和环境噪声数据，并对数据进行预处理，为后续的模型训练和测试做准备。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出了一种基于BP神经网络的光纤周界安防入侵信号识别方法，为光纤周界安防入侵信号识别提供了一种新的思路。
2.针对光纤周界安防入侵信号的特点，研究了适用于该类信号的特征提取方法，提取了有效的信号特征参数，提高了入侵信号识别的准确性。
3.优化了BP神经网络的结构和参数，构建了性能优良的入侵信号识别模型，有效提高了入侵信号识别的精度和可靠性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]李宁,张健,王永雄,等.基于改进VMD和PSO-SVM的光纤周界入侵信号识别[J].光电子技术,2022,42(01):31-37.
[2]谢志远,刘立军,陈旭勇,等.基于小波包分析和改进粒子群算法优化支持向量机的周界入侵识别[J].传感技术学报,2021,34(01):100-106.
[3]刘华,王春华,任延仲,等.基于CEEMDAN和深度学习的分布式光纤扰动信号识别方法[J].光学学报,2021,41(20):2006002.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
