本文主要探讨了利用双马赫-曾德尔干涉（DMZI）型光纤振动传感技术和改进变分模态分解（VMD）方法来实现周界安防领域中的入侵事件精准识别。以下是对文件核心内容的分点论述：

1. 研究背景与意义：

• 光纤振动传感技术优势：本质安全、铺设灵活、易于组网、抗电磁干扰、灵敏度高等，在交通运输、国防边境、能源输送、文物古迹等周界安防领域广泛应用。

• DMZI型光纤振动传感技术：结构简单、成本低廉，事件监测精度高，成为全光纤周界安防领域的重要研究方向。

• 外界入侵扰动事件精准识别的需求：是干涉型光纤振动传感系统研究的热点。

2. 研究现状与挑战：

• 现有方法概述：包括小波变换、傅里叶变换、经验模态分解等时频信号分析技术，以及基于这些技术的多种入侵事件识别方法。

• 现有方法的局限性：如信息丢失、模态混叠、计算复杂度高、对噪声敏感、数据量依赖性强等问题。

3. 研究方法与创新：

• 设计DMZI型光纤振动传感系统：用于采集入侵事件的原始连续扰动信号。

• 改进VMD方法：引入灰狼优化（GWO）算法自动优化模态分量数与惩罚因子，解决普通VMD参数选择问题。

• 特征提取与分类：通过改进VMD提取本征模态函数（IMF）分量的峭度特征，结合支持向量机（SVM）实现事件分类识别。

4. 实验设计与结果：

• 实验系统搭建：基于DMZI型光纤振动传感系统，施加踩踏、敲击、攀爬三类连续扰动信号。

• 数据采集与处理：采集360组实验数据，采样率1 MHz/s，采样时间2 s，总采样点个数2,000,000。

• 特征提取结果：踩踏事件峭度特征在IMF3最大，敲击事件在IMF2、IMF3与IMF4较大，攀爬事件在IMF5最大。

• 入侵事件识别结果：三类事件的平均识别率分别达到97.2%、98.6%和97.9%，验证了方法的有效性与实用性。

5. 实验分析与讨论：

• 特征区分性：三类连续扰动信号在各IMF分量上的方差均值具有较好的区分性，尤其在IMF1和IMF2分量上差异明显。

• 识别性能评估：采用召回率、F值和识别准确率验证系统有效性，结果表明各类别的召回率和F值均较高，识别准确率达97%以上。

6. 研究结论与展望：

• 研究成果总结：本文提出的基于改进VMD的周界安防光纤传感系统，实现了踩踏、敲击、攀爬三类连续扰动信号的精准识别。

• 研究意义：为光纤周界安防入侵事件识别提供了新的解决方案，具有较高的实际应用价值。

• 未来研究方向：可以进一步优化算法参数，提高系统在不同环境下的稳定性和鲁棒性，拓展应用场景。