Φ-OTDR系统振动信号的聚类识别方法
摘要
分布式光纤声学传感（DAS）利用单模通信光纤即可实现大规模、低成本的传感阵列，针对基于相位敏感光时域反射（Φ-OTDR）技术的DAS系统产生的大量数据中有效信息稀缺的问题，提出了一种基于时域振幅特征提取和无监督聚类的方法，旨在探索无监督学习在DAS入侵事件识别中的应用。该方法通过计算相邻数据点差值、提取关键特征，并使用层次聚类对振动事件进行分类，相较于主流神经网络算法，需更少样本且无需手动标记。实验模拟了风噪声、人工敲击和挖掘三种振动事件，结果表明，该方法的V度量为0.721、剪影系数为0.778、聚类准确率可达88.68%，有效区分了入侵信号与噪声，并基本分辨出人工敲击与挖掘信号，证明聚类识别可应用于Φ-OTDR事件识别。
引用本文（GB/T 7714）
刘念超 LIU Nianchao, 李勤 LI Qin, 赵小艇 ZHAO Xiaoting, 等. Φ-OTDR系统振动信号的聚类识别方法[J]. Infrared and Laser Engineering, 2024.
引文网络
本站仅收录题录与摘要供学习参考，全文版权归属出版方；如有侵权请联系我们删除。