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

作     者：梁惠康 谢浩燊 黄红斌 刘伟平 Liang Huikang;Xie Haoshen;Huang Hongbin;Liu Weiping

作者机构：暨南大学信息科学技术学院电子工程系广东广州510623 

出 版 物：《激光与光电子学进展》 (Laser & Optoelectronics Progress)

年 卷 期：2024年第61卷第5期

页      码：152-158页

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,DRSNNTF更加适用于DAS信号识别。

主 题 词：光纤光学 光纤传感器 模式识别 深度残差收缩网络 新阈值函数 周界安防 

学科分类：080901[080901] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 0803[工学-仪器类] 

核心收录：

D　O　I：10.3788/LOP230884

馆 藏 号：203127538...