基于LSTM-CNN的φ-OTDR模式识别

作者：王鸣; 沙洲; 封皓^*; 杜立普; 齐敦哲

来源：光学学报, 2023, 43(05): 19-30.

• 光通信
• 模式识别
• 长短期记忆网络
• 卷积神经网络
• 光纤预警

提出了以长短期记忆网络（LSTM）与卷积神经网络（CNN）为主要框架的深度学习网络，基于该网络实现模式识别。LSTM-CNN以时域曲线及其短时傅里叶变换（STFT）结果作为网络输入，LSTM提取输入信号的时序特征，CNN提取时域曲线的轮廓特征及能量特征。实验中以相敏光时域反射仪（φ-OTDR）为传感系统完成数据采集。将LSTMCNN与传统的人工神经网络（ANN）及CNN对比，LSTM-CNN在各项评价指标中均处于最优状态，实现了φ-OTDR模式识别的既定目标，为实际的工程产品开发提供了概念证明与演示示例。

• 单位
  天津大学; 精密测试技术及仪器国家重点实验室; 电子工程学院