基于Φ-OTDR的振动事件识别分类器研究进展

作者：赵丽娟; 魏迎健; 徐志钮^*

来源：光通信技术, 2023, 47(02): 1-5.

DOI：10.13921/j.cnki.issn1002-5561.2023.02.001

• 相位敏感光时域反射计
• 振动事件识别
• 深度学习
• 神经网络

相位敏感光时域反射计（Φ-OTDR）凭借着传感距离长、铺设简单、耐腐蚀和抗电磁干扰等特点被广泛应用于分布式振动监测领域。随着传感任务多样化及人工智能的广泛应用，对振动事件的类型识别成为研究的热点方向。为了使读者能更好理解识别分类器研究进展和发展趋势，先后介绍了传统识别分类器和基于深度学习的神经网络识别分类器，对不同分类器性能指标、优缺点和应用场合进行了比较，最后对Φ-OTDR振动事件识别研究方向进行了展望。

• 单位
  华北电力大学; 电子工程学院