基于改进深度残差收缩网络的分布式光纤声传感信号识别
摘要
提出了基于新阈值函数的深度残差收缩网络（DRSN-NTF），用于解决分布式光纤声传感（DAS）信号噪声强、识别难的问题。DRSN-NTF基于深度残差收缩网络（DRSN），使用新阈值函数代替软阈值函数，使其更能发挥信号噪声处理和分类识别能力。使用DAS系统采集周界入侵事件的实验数据，并通过添加高斯白噪声的形式，设计了6组不同信噪比（0 dB~5 dB）的实验。对比了4个模型的实验结果，由此考察DRSN-NTF的识别效果。结果发现：在强噪声的情况下，DRSN-NTF取得的平均测试准确率比DRSN高1.05%；随着信噪比的降低，DRSN-NTF的测试准确率高于DRSN的差值增大，表明DRSN-NTF在信号噪声处理和分类识别能力方面更强，能获得相对更高的识别准确率。因此，DRSN-NTF更加适用于DAS信号识别。
引用本文（GB/T 7714）
梁惠康 Liang Huikang, 谢浩燊 Xie Haoshen, 黄红斌 Huang Hongbin, 等. 基于改进深度残差收缩网络的分布式光纤声传感信号识别[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2024.
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