雑音除去畳込み符号と双方向長期記憶に基づく雑音OTDRトレースにおける光ファイバ故障検出と位置決め【JST・京大機械翻訳】

Abdelli Khouloud; Griesser Helmut; Tropschug Carsten; Pachnicke Stephan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203458581544 整理番号：22P0309254

雑音除去畳込み符号と双方向長期記憶に基づく雑音OTDRトレースにおける光ファイバ故障検出と位置決め【JST・京大機械翻訳】

Optical Fiber Fault Detection and Localization in a Noisy OTDR Trace Based on Denoising Convolutional Autoencoder and Bidirectional Long Short-Term Memory

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (4件)： , , ,
資料名：
発行年： 2022年03月19日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月19日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

光時間領域反射率測定(OTDR)はファイバ光リンクの特性化とファイバ故障の検出と位置決めに広く用いられている。OTDRトレースは,異なる種類の雑音によって歪曲されやすく,後方散乱信号のぼやけを引き起こし,それによって誤った解釈とより厄介なイベント検出タスクをもたらす。この問題に取り組むために,雑音除去畳み込み自動符号器(DCAE)と双方向長短期メモリ(BiLSTM)を組み合わせた新しい方法を提案した。提案手法を,-5dBから15dBの範囲の入力SNRの異なるレベルの雑音のあるOTDR信号に適用した。実験結果は以下を示した。(i)DCAEはOTDRトレースを雑音除去するのに効率的であり,他の深層学習技術と従来の雑音除去法より優れている。(ii)BiLSTMは,雑音のあるOTDR信号で訓練された同じモデルの性能と比較して,13.74%の改善で96.7%の高い検出と診断精度を達成した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , , ,
, , , , 【Automatic Indexing@JST】

屈折及び反射の測定と装置 , 光導波路,光ファイバ,繊維光学

, , , , , , , ,

前のページに戻る