基于φ-OTDR和BP神经网络的海光缆扰动监测

针对相位敏感光时域反射技术(φ-OTDR)的海光缆扰动监测系统对扰动事件识别的问题,提出了基于BP神经网络的扰动信号模式识别算法。通过对扰动信号的方差、短时傅里叶变换和扰动持续时间等特征的提取,利用BP神经网络对扰动信号分类识别,从而实现对扰动事件有效判别的目的;通过实验,模拟海光缆受到的锚击、落锚振动、地震和船行波等扰动,并对系统进行测试以验证所提的模式识别方法;选取500组数据对BP神经网络进行训练,再以200组数据作为测试样本分别进行4次识别实验。实验结果表明:该方法对海光缆扰动信号识别的正确率在88%以上,证明了其在实际应用中的可行性。