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J-GLOBAL ID：201702287720793902   整理番号：17A1439182

φOTDR分布型光ファイバセンシングシステムにおける振動事象のための強化された多特徴パラメータに基づくパターン認識【Powered by NICT】

Pattern recognition based on enhanced multifeature parameters for vibration events in φ-OTDR distributed optical fiber sensing system

著者 (5件)： Xu Chengjin (College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, 38 Zheda Road, Hangzhou 310027, China) ,  Guan Junjun (Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences, 21 North 4th Ring Road, Beijing 100190, China) ,  Bao Ming (Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences, 21 North 4th Ring Road, Beijing 100190, China) ,  Lu Jiangang (College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, 38 Zheda Road, Hangzhou 310027, China) ,  Ye Wei (College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, 38 Zheda Road, Hangzhou 310027, China)
資料名： Microwave and Optical Technology Letters  (Microwave and Optical Technology Letters)
巻： 59  号： 12  ページ： 3134-3141  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0712A  ISSN： 0895-2477  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 光ファイバ振動信号のための新しい多特徴認識法を振動貫入岩を識別する効果的に位相敏感光時間領域反射率計(φ OTDR)に基づく長距離分布型光ファイバセンシングシステムの困難を解決するために提案する。広帯域背景騒音は,振動信号の時間-周波数特性を強化するためにスペクトルサブトラクションにより減少した。,短時間エネルギー比,短時間レベル交差率,振動時間,およびパワースペクトルエネルギー比を含む多特徴パラメータは振動信号から抽出した。最後に,異なるタイプの振動信号の多特徴ベクトルを同定するためのサポートベクトルマシン分類器を利用して,振動事象のパターンを正確に認識されている。実験は四つの異なる振動事象によって発生させた800振動信号サンプルを処理するためにこの方法を用いた後,すなわち,テーピング,著しい,振とう,破砕,信号対雑音比は10dB以上増強され,振動事象の認識率は90%以上であることを示した。実験結果は,この方法が0.6s以下認識時間とφOTDR分布光ファイバセンシングシステムによって検出された振動事象の分類精度を改善し,特に長距離できることを証明した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： SN比 ,  サポートベクトルマシン ,  周波数特性 ,  *光時間領域反射測定法 ,  *パターン認識 ,  位相 ,  *光ファイバ ,  広帯域 ,  反射率計
準シソーラス用語： 認識率 ,  長距離 ,  時間領域 ,  振動信号 ,  *特徴パラメータ ,  *センサシステム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 多特徴 ,  パターン認識 ,  φOTDR ,  光ファイバセンシングシステム ,  スペクトル減算

分類 (3件)： トランジスタ  (NC03070N) ,  アンテナ  (ND06000M) ,  光通信方式・機器  (ND10000B)

タイトルに関連する用語 (8件)： OTDR ,  分布型 ,  光ファイバ ,  センシングシステム ,  事象 ,  強化 ,  特徴パラメータ ,  パターン認識