基于SVM的声磁标签检测系统设计及其FPGA实现

赵旭阳， 张延彬， 王忠勇， 陈明亮

(郑州大学 信息工程学院，河南 郑州 450001)

0 引言

电子商品防盗系统(electronic article surveillance，EAS)是一种应用于零售实体店的门禁防盗系统[1]。随着开放式购物的不断发展以及电子技术的不断进步，EAS系统开始变得至关重要。商家采用EAS系统，不仅可以提供更加舒适的购物环境，同时也能保障自身的财产安全。目前，EAS系统主要分为4种：声磁系统、射频系统、电磁系统和微波系统[2]。其中，声磁系统利用音叉共振原理，具有良好的抗干扰能力、漏报率低等特性，得到了广泛的应用。

传统声磁EAS系统的标签识别算法大多采用快速傅里叶变换法(FFT)、信噪比法(SNR)，或两者结合。姚江敏等[1]将FFT和SNR两者相结合，通过FFT在频域查找标签信号的特征，SNR的使用则是加上第二门限，进一步降低误报率。方元等[2]通过伪随机序列控制发射，同样采用FFT的方法检测标签信号。康雪娟等[3]则是将FFT法与最小二乘求信号包络斜率相结合，同时采用信号互相关运算的预处理方法对标签信号进行识别。

上述传统系统在无干扰环境下可以达到一定的识别率，但在某些复杂电磁环境下(如LED灯具附近、手扶梯附近、同类EAS系统附近等)，其漏报、误报率会陡然上升，甚至完全失效。导致这种问题的原因是传统算法相对简单，只提取标签信号的特征，却忽略了实际工作环境中噪声的特征。针对这种问题，提出了一种基于SVM算法的收发一体式声磁EAS系统。通过FFT法提取标签、噪声信号的频域特征，将其作为SVM算法训练样本。……