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基于SVM算法的φ-OTDR分布式光纤扰动传感系统模式识别研究

更新时间：2019-12-30 13:18:08 大小：463K 上传用户：zhiyao6查看TA发布的资源 标签：svm算法分布式光纤扰动传感系统模式识别 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

针对相位敏感光时域反射计(φ-OTDR)分布式光纤扰动传感系统对扰动事件进行有效判别和识别的问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的扰动判别和扰动模式识别的方法。通过提取信号时域和频域的平均值、方差、均方差以及信号功率特征,利用二叉树结构建立基于SVM算法的分类器,对扰动进行判别并对扰动模式进行识别。根据传感信号的特征,通过分类器I在对有无扰动信号进行判别的基础上,进一步对有扰动信号利用分类器对扰动事件的模式进行识别。通过实验对所提出的方法进行验证,对600组实验数据进行扰动判别和模式识别,正确的扰动判别率在96%以上,漏报率和误报率在4%以下;正确的模式识别率均在94%以上。


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基于SVM算法的φ-OTDR分布式光纤扰动传感系统模式识别研究.pdf 463K

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第
卷第 期  
4
年 月  
4
46  
红外与激光工程  
ꢀꢁꢂ7  
Vol.46 No.4  
Infrared and Laser Engineering  
Apr. 2ꢁꢂ7  
基于 SVM 算法的 φ-OTDR 分布式  
光纤扰动传感系统模式识别研究  
1
1*  
ꢀ
张俊楠 ，娄淑琴 ，梁 生  
(1. 北京交通大学 电子信息工程学院，北京 100044；ꢀ. 北京交通大学 理学院，北京 100044ꢃ  
摘 要：  
针对相位敏感光时域反射计(φ-OTDRꢃ分布式光纤扰动传感系统对扰动事件进行有效判别  
和识别的问题，提出一种基于支持向量机(SVMꢃ的扰动判别和扰动模式识别的方法。通过提取信号  
时域和频域的平均值、方差、均方差以及信号功率特征，利用二叉树结构建立基于 SVM 算法的分  
类器，对扰动进行判别并对扰动模式进行识别。根据传感信号的特征，通过分类器 I 在对有无扰动  
信号进行判别的基础上，进一步对有扰动信号利用分类器对扰动事件的模式进行识别。通过实验  
对所提出的方法进行验证，对 6ꢁꢁ 组实验数据进行扰动判别和模式识别，正确的扰动判别率在  
96%以上，漏报率和误报率在 4%以下；正确的模式识别率均在 94%以上。  
关键词：  
分布式光纤扰动传感系统； φ-OTDR； SVM 算法； 扰动判别； 模式识别  
中图分类号： 文献标志码：  
TPꢀ19  
：
DOI 1ꢁ.3788/IRLAꢀꢁ1746.ꢁ4ꢀꢀꢁꢁ3  
A
Study of pattern recognition based on SVM algorithm for φ -  
OTDR distributed optical fiber disturbance sensing system  
ꢂ 1*  
Zhang Junnan , Lou Shuqin , Liang Sheng  
ꢀ
(1. School of Electronic and Information Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing ꢂꢁꢁꢁ44, China;  
2. School of Science, Beijing Jiaotong University, Beijing ꢂꢁꢁꢁ44, Chinaꢃ  
Abstract: Currently, phase sensitive optical time -domain reflectometer ꢄ φ -OTDRꢃ distributed optical  
fiber sensing system is difficult to accurately determine current position of disturbance and distinguish  
the model of disturbance effectively. A method was proposed based on support vector machine (SVMꢃ  
which can accurately distinguish disturbance and the model of disturbance. With the technique of the  
binary tree, a categorizer based on SVM was set up by extracting the various signal characteristics of  
the mean, the variance, the mean square deviation and energy of the time - domain and frequency -  
domain. Thus the disturbance and disturbance mode can be distinguished. In terms of the sensing  
signal feature, the categorizer I was determined if the sensing signals was disturbance signals or not  
firstly. Then, mode of disturbance can be recognized by the following categorizers. Experiments were  
carried out to validate the proposed method by 6ꢁꢁ groups of data. The correct discrimination rate is  
better than 96%. The rate of missing report and the rate of false positives is less than 4%. The rate  
收稿日期：  
； 修订日期：  
ꢀꢁ16-ꢁ8-ꢁ5  
ꢀꢁꢂ6-ꢁ9-ꢁ3  
基金项目：国家自然科学基金  
，
(6ꢂ475ꢁꢂ6 6ꢂ575ꢁꢂ6)  
作者简介：张俊楠  
通讯作者：娄淑琴  
，男，硕士生，主要从事光纤传感方面的研究。  
(ꢂ99ꢁ-ꢃ  
(ꢂ965-ꢃ  
Email:ꢂ4ꢂꢀꢁꢁ4ꢁ@bjtu.edu.cn  
，女，教授，博士，主要从事光纤传感、特种光纤方面的研究。  
Email:  
042ꢀꢁ03-1  
红外与激光工程  
第 期  
4
第
卷
46  
of correct pattern recognition is greater than 94%.  
Key words: distributed fiber disturbance sensing system; φ-OTDR; SVM algorithm;  
disturbance discrimination; pattern recognition  
分析。 提取传感信号时域和频域的多个特征量作为识  
别的信号特征， 并运用回归分析的方法建立基于二叉  
引 言  
0
树结构的  
分类器。通过该分类器首先区分扰动和  
SVM  
分布式光纤扰动传感系统  
以其灵敏度  
(DOFS)  
非扰动的传感信号； 然后再对有扰动的传感信号进行  
进一步的分类，以识别应力破坏 敲击 、浇水 模拟下雨  
高、结构简单、无需外场供电、检测距离长等诸多优  
ꢀ
ꢁ
ꢀ
势在周界安防、油气管道、通信光缆监测等诸多领域  
环境 和轻度碾压 模拟非破坏性人为扰动 等扰动事  
ꢁ ꢀ ꢁ  
[1-8]  
中获得了广泛的应用  
。 其中，基于相位敏感光时  
件。 该方法突破了单一特征参量目标识别易受到干扰  
及识别事件类型有限的瓶颈问题， 提高了多种扰动事  
件识别的准确性，降低了运算的时间复杂度。  
域反射计  
的分布式光纤扰动传感系统凭  
(φ-OTDR)  
借其灵敏度高、抗电磁干扰、长距离监测、施工简单、  
仅用一根光纤以及扰动判别精确稳定和多点同时判  
别等诸多技术优势已成为目前分布式光纤扰动传感  
实验系统及原理  
1
研究领域新的热点。  
实验系统示意图如图 所示。 超窄带  
1
φ-OTDR  
[9-10]  
是由  
等人  
在
年首次提  
φ-OTDR  
Tarlor  
1993  
线宽激光器作为光源发出的激光经声光调制器调制  
成光脉冲，光脉冲通过环形器注入传感光纤。 在传感  
光纤中后向瑞利散射光在脉冲宽度内发生干涉。 在  
干涉光通过环形器被探测器检测后， 经放大后进入  
数据采集卡进行采集。  
出的，它与传统光时域反射计  
相比，主要区  
ꢀOTDRꢁ  
别在于其注入光纤中的光是强相干的， 因此系统输  
出信号为强干涉性的后向瑞利散射光。 目前关于提  
高
系统扰动判别等方面的研究报道较多，  
φ-OTDR  
但针对  
系统扰动事件模式识别目前尚无  
φ-OTDR  
有效的方法， 并且对扰动事件模式分析和识别的研  
究也相对较少。 在扰动判别方面，通常采用阈值判断  
方式进行扰动判别。 阈值算法主要有基于静态阈值  
的直接平均算法和基于动态阈值的移动平均算法两  
种。 直接平均算法的阈值判定是由传感光纤长度及  
累加瑞利散射光强曲线周期数所决定的。 在实际扰  
动环境采集阈值时， 信噪比较低， 易导致误报或漏  
报。 移动平均算法，需要设定移动平均次数。 平均次  
数设置小，信噪比低；设置过大，在长距离传输中发  
生多点同时扰动时， 其运算量大， 实时性和适应性  
图
实验系统示意图  
1 φ-OTDR  
Fig.1 Schematic diagram of φ-OTDR experimental setup  
当有扰动作用在传感光纤上时，由于弹光效应，  
受到扰动位置的传输光相位产生变化， 引起相应后  
向散射光的相位变化。 对不同时刻后向瑞利散射光  
干涉输出光强曲线做差，获得差值曲线。 差值曲线上  
的剧烈变化处，对应的即是扰动事件发生的位置。  
差。 在模式分析和识别方面，  
等人在  
年，以  
Tan  
2014  
信号强度为识别依据，在对人工挖掘、车辆经过以及  
挖掘机挖掘三种模式进行了识别研究。 但仅以信号  
强度这单一特征参量为识别依据，较易受到干扰，在  
对于  
系统传感信号的分析，为简化分析  
φ-OTDR  
起见 可只考虑单模光纤中的一重后向瑞利散射，将光  
,
复杂环境中应用的识别可靠性较低。  
年， 本研  
2015  
[11]  
纤中的后向瑞利散射看成一维脉冲响应模型 。 假设  
究组提出了一种基于多特征识别的算法， 虽然大大  
提高了模式识别率，但该方法与扰动判别相对独立，  
不易于系统的集成而且计算量大。  
脉宽为 的相干光波， 在  
W
时刻注入到传感光纤  
t=0  
中，忽略偏振态的影响，则后向瑞利散射的波函数如  
公式 所示。  
文中通过对  
系统的传感信号进行深入  
(1ꢁ  
φ-OTDR  
0422003-2  

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