基于波网络的相位敏感光时域反射系统模式识别方法研究

• 作者: 张耀鲁 于淼 常天英 李姝凡 郑志丰 杨悦 王忠民 崔洪亮
• 来源期刊: 光子学报
• 关键词: 相位敏感 光时域反射系统 深度神经网络 因果空洞卷积 残差网络 模式识别
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 光纤光学与光通信|Fiber Optics and Optical Communications
• 页码范围: 50-61
• 页数: 12页
• 分类号: TP212
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/gzxb20215003.0306003

摘要

针对相位敏感光时域反射系统中传统人工特征提取和模式识别方法实时性差、准确率低的问题,提出一种波网络模式识别方法.该方法通过因果空洞卷积结构充分分析光纤振动信号的时序因果性,通过残差块结构使模型更快收敛,以实现更高的识别准确率和效率.实验结果表明,在对手拍、脚踩、棒击三种信号识别时,与一维卷积神经网络结构和长短期记忆网络结构方法相比,该方法识别准确率高达99.85％;且训练耗时最少,低至96 s,测试耗时也仅为30 ms,满足应用实时性的要求.该模式识别方法既具有高准确率又具有高实时性,对于φ-OTDR系统在周界安防中的应用推广具有重要意义.