多特征参数提升φ-OTDR分布式光纤扰动识别准确性

本文主要探讨了一种基于多特征参量的φ-OTDR分布式光纤扰动传感系统的模式识别技术。φ-OTDR（Phase-sensitive Optical Time Domain Reflectometry）是一种用于光纤通信系统中的非接触式监测设备，它能够测量光纤中微小的光强度变化，从而探测到光纤沿线的各种扰动或事件。当前，传统的φ-OTDR在识别复杂扰动模式时存在局限性，特别是在区分不同类型的扰动事件如应力破坏（敲击）、攀爬、浇水（模拟下雨环境）以及轻度碾压（模拟非破坏性人为扰动）时，识别效果不理想。 作者针对这一问题，提出了一种创新的方法，即通过结合多个特征参数来增强模式识别能力。这些特征参数包括平方差，它反映了信号的波动幅度；短时过电平率，衡量信号强度变化的速率；短时傅里叶变换，揭示信号的频域特性；以及扰动持续时间，描述事件的持续时间。这些特征参数被综合考虑并赋予不同的权重，使用加权平均型综合评判函数进行分析，以此提高模式识别的准确性和鲁棒性。 通过在60组共240个实验样本上测试，该方法展现出显著的优势。对于应力破坏、攀爬、浇水和轻度碾压这四种扰动模式，识别率分别达到了91.2%、88.3%、90%和86.7%，表明了这种方法的有效性。相比于单一特征参数的识别，这种方法极大地提高了对扰动事件的辨别能力，有助于实时监测和预警光纤系统的潜在问题。 总结来说，这项研究不仅解决了分布式光纤扰动传感系统在复杂环境下识别能力不足的问题，还为提升光纤通信系统的稳定性和可靠性提供了新的解决方案。这对于光纤通信网络的维护和管理具有重要意义，特别是在远程监控和自动化操作的场景中。未来的研究可能进一步优化特征参数的选择和权重分配，以实现更高精度和实时性的模式识别。