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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

张俊楠 娄淑琴 梁生

张俊楠, 娄淑琴, 梁生. 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[J]. 红外与激光工程, 2017, 46(4): 422003-0422003(7). doi: 10.3788/IRLA201746.0422003
引用本文: 张俊楠, 娄淑琴, 梁生. 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[J]. 红外与激光工程, 2017, 46(4): 422003-0422003(7). doi: 10.3788/IRLA201746.0422003
Zhang Junnan, Lou Shuqin, Liang Sheng. Study of pattern recognition based on SVM algorithm for φ-OTDR distributed optical fiber disturbance sensing system[J]. Infrared and Laser Engineering, 2017, 46(4): 422003-0422003(7). doi: 10.3788/IRLA201746.0422003
Citation: Zhang Junnan, Lou Shuqin, Liang Sheng. Study of pattern recognition based on SVM algorithm for φ-OTDR distributed optical fiber disturbance sensing system[J]. Infrared and Laser Engineering, 2017, 46(4): 422003-0422003(7). doi: 10.3788/IRLA201746.0422003

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

doi: 10.3788/IRLA201746.0422003
基金项目: 

国家自然科学基金(61475016,61575016)

详细信息
    作者简介:

    张俊楠(1990-),男,硕士生,主要从事光纤传感方面的研究。Email:14120040@bjtu.edu.cn

    通讯作者: 娄淑琴(1965-),女,教授,博士,主要从事光纤传感、特种光纤方面的研究。Email:shqlou@bjtu.edu.cn
  • 中图分类号: TP219

Study of pattern recognition based on SVM algorithm for φ-OTDR distributed optical fiber disturbance sensing system

  • 摘要: 针对相位敏感光时域反射计(-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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出版历程
  • 收稿日期:  2016-08-05
  • 修回日期:  2016-09-03
  • 刊出日期:  2017-04-25

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

doi: 10.3788/IRLA201746.0422003
    作者简介:

    张俊楠(1990-),男,硕士生,主要从事光纤传感方面的研究。Email:14120040@bjtu.edu.cn

    通讯作者: 娄淑琴(1965-),女,教授,博士,主要从事光纤传感、特种光纤方面的研究。Email:shqlou@bjtu.edu.cn
基金项目:

国家自然科学基金(61475016,61575016)

  • 中图分类号: TP219

摘要: 针对相位敏感光时域反射计(-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。

English Abstract

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