基于kNN的近类别SVM提升phi-OTDR事件识别效率

本文主要探讨了一种创新的事件识别方法，即基于k最近邻算法的近类别支持向量机（NC-SVM），在光时域反射仪（phi-OTDR）的应用中降低噪声报警率（NAR）。phi-OTDR是一种敏感的光纤检测设备，用于测量光纤链路的状态，但其在识别复杂环境中的干扰事件时可能会受到困扰，如浇水、攀爬、敲击、按压以及虚假干扰等。 作者针对这些问题，提出了一个扩展的多分类策略，通过将传统的二分类支持向量机（SVM）与k-最近邻（kNN）算法相结合，实现了对五种不同类型的干扰事件的有效区分。这种方法的关键在于利用kNN算法处理NC-SVM中的多类别问题，这使得系统能够更准确地分辨出真实的光纤事件，而不是仅仅关注于简单的二元决策边界。 实验结果显示，在25.05公里长的phi-OTDR系统中，该方法的平均识别率达到了惊人的94%以上，这意味着它在正确识别事件的同时，极大地减少了误报的可能性。此外，NC-SVM的识别时间非常短，仅为0.55秒，进一步提升了系统的实时性。相比之下，与单一多类SVM分类器相比，这种方法不仅提高了识别率，还显著降低了NAR，这意味着在保证准确性的同时，提高了整体的性能和用户体验。 这篇研究论文提供了一种实用且高效的phi-OTDR事件识别策略，对于提高光纤通信系统的稳定性和可靠性具有重要意义。未来的研究可能进一步探索如何优化算法参数，或者将其应用到其他复杂的监控环境中，以满足不断增长的网络通信需求。