科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
相位敏感光时域反射仪（Φ-OTDR）已被广泛应用于周界安防以及轨道交通和管道监测等动态传感领域，进一步提升振动信号识别准确率对异常事件及时报警具有重要意义。针对长距离相干探测相位解调Φ-OTDR易受干涉衰落影响而导致误报率较高的问题，笔者提出了基于强度和相位信号混合输入的模式识别方法。所提方法使用多层感知模块提取强度信号中的衰落噪声特征，采用常规一维卷积神经网络作为对照模型。实验结果表明：使用强度和相位作为混合输入的模型对人工敲击、机械挖掘、人为行走和跳跃等4种事件的平均识别准确率可以达到98.8%，优于仅使用相位信号作为输入的一维卷积神经网络模型的平均识别准确率96.1%。采用强度信号辅助相位信号检测的模式识别方法可进一步提高Φ-OTDR的模式识别准确率。
- 出版日期2023
- 单位华中科技大学
