[发明专利]一种分布式光纤振动传感智能扰动识别方法

权利要求书

1.一种分布式光纤振动传感智能扰动识别方法，其特征在于：包括，

采集多种类型扰动入侵信号；

得到传感分区的相位矩阵；

对所述相位矩阵进行处理得到相位差分信号矩阵；

对所述相位差分信号矩阵进行标签定义；

分解相位差分信号矩阵；

构建特征二维矩阵；

将所有特征数据与所述标签一一对应作为样本数据，对不同标签类型样本进行平衡。

2.根据权利要求1 所述的分布式光纤振动传感智能扰动识别方法，其特征在于：所述采集多种类型扰动入侵信号的步骤包括：

利用数据采集卡采集N条瑞利散射光信号，其中N1；

将所述的瑞利散射光所对应的拍频信号构成信号时空域矩阵；其中，D为每次光脉冲所对应的瑞利散射光拍频信号的采样点数；

每种所述扰动入侵信号采集1组以上，共组，表示在第个所述光脉冲的第个拍频信号，表示时间信息，表示位置信息。

3.根据权利要求2所述的分布式光纤振动传感智能扰动识别方法，其特征在于：所述得到传感分区的相位矩阵的步骤包括：

将传感光纤划分为段传感区域；

采用数字相干解调算法将所有所述传感区域两端的拍频信号按组进行解调，得到所述段传感区域的相位矩阵。

4.根据权利要求3所述的分布式光纤振动传感智能扰动识别方法，其特征在于：所述对所述相位矩阵进行处理得到相位差分信号矩阵的步骤包括：

将所述相位矩阵中的向量依次按列进行差分，得到代表区域传感信息的相位差分信号矩阵；

每列所述向量包含个时域采样点，第列相位差分信号表示为，所述相位差分信号矩阵中的每列向量都包含所代表传感区域中所有扰动入侵信号的累积。

5.根据权利要求4所述的分布式光纤振动传感智能扰动识别方法，其特征在于：所述对所述相位差分信号矩阵进行标签定义的步骤包括：

有扰动的相位差分向量标签为，无扰动的相位差分向量标签为；

得到包含个元素的标签向量。

6.根据权利要求5 所述的分布式光纤振动传感智能扰动识别方法，其特征在于：所述分解相位差分信号矩阵的步骤包括：

利用小波包分解算法对所述相位差分信号矩阵进行分解，将原始相位差分信号分解为高频信号和低频信号；

根据上一层的高低频信号分解到下一层，共分解四层。

7.根据权利要求6 所述的分布式光纤振动传感智能扰动识别方法，其特征在于：所述构建特征二维矩阵的步骤包括：

分解所述相位差分信号矩阵后得到每个相位差分向量的16个频域特征；

将所述频域特征构建特征二维矩阵。

8.根据权利要求7所述的分布式光纤振动传感智能扰动识别方法，其特征在于：所述将所有特征数据与所述标签一一对应作为样本数据，对不同标签类型样本进行平衡的步骤还包括有，

平衡后的样本数据作为训练数据输入极限梯度增加分类器XGBoost进行训练，所得的训练模型可以成功识别出相位敏感光时域分布式光纤传感系统中的扰动信息。