【摘 要】
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基于相位敏感光时域反射计（Phase-sensitive Optical Time Domain Reflectometer,Φ-OTDR）的分布式光纤传感系统具有抗电磁干扰、高灵敏度、高分辨率及测量距离远等优点,在周界防护、建筑结构健康监测、管道泄露监测等领域具有重要的应用价值。在实际应用中,该系统存在着两个关键问题,一是由于噪声干扰导致信号的信噪比较低,出现定位不准的情况,二是系统对干扰信号种
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基于相位敏感光时域反射计（Phase-sensitive Optical Time Domain Reflectometer,Φ-OTDR）的分布式光纤传感系统具有抗电磁干扰、高灵敏度、高分辨率及测量距离远等优点,在周界防护、建筑结构健康监测、管道泄露监测等领域具有重要的应用价值。在实际应用中,该系统存在着两个关键问题,一是由于噪声干扰导致信号的信噪比较低,出现定位不准的情况,二是系统对干扰信号种类的识别准确率不高。针对这两个问题,本文对Φ-OTDR接收信号预处理和扰动信号模式识别方法进行研究。论文主要工作内容如下:1.分析了Φ-OTDR传感器的工作原理,对光纤中后向瑞利散射信号进行建模仿真。在仿真模型中加入扰动信号和高斯白噪声,通过计算能够解调出扰动信号位置,对该模型的正确性进行了验证。对Φ-OTDR系统接收信号进行预处理,使用小波变换方法,对后向散射信号的强度进行去噪,实验结果表明,采用该算法后,对扰动信号定位的信噪比可提高约4d B。2.对Φ-OTDR系统中扰动信号模式识别方法进行了研究。选择以扰动点为中心50m的区域,截取该区域的强度图和相位图,将两种特征图像转化成灰度图后,分别使用主成分分析网络（Principal Component Analysis Network,PCANet）提取其特征,再利用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）进行信号分类。编写了Labview数据采集程序,利用实验室Φ-OTDR传感平台,采集了敲击、拍网、晃动三种类型的信号,并对PCANet算法的关键参数进行了优化。实验结果表明,使用相位图作为特征图像具有更高的识别准确率;与CNN算法比较,采用PCANet与SVM组合方法的训练时间更短,且对三种信号的识别准确率达到99.33%。
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