二重マッハ-ゼンダーインターフェロメーターを使用して,異なる場所での2つの侵入イベントの位置づけのための階層的なクラスタリング分析

科学分野:

• 光電子機器
• シグナル処理
• 機械学習

背景:

• 侵入者検知システム (IDS) はセキュリティにとって極めて重要です.
• マッハ・ゼンダー干渉計は 感度が高い検出能力を備えています
• 複数の同時発生の正確な局所化は 課題です

研究 の 目的:

• 2つの同時侵入事件を正確に特定するための階層的なクラスタリング分析方法を開発し,検証する.
• この方法を二重マッハ-ゼンダーインターフェロメーターシステムに適用し,侵入検出を強化します.
• 提案されたテクニックの局所精度を評価する.

主な方法:

• 二重マッハ-ゼンダーインターフェロメーターの センサーファイバーを叩くことで 2つの同時侵入をシミュレートした.
• フーリエ変換を使用して時間遅延を決定するために,時計回りの (CW) と逆時計回りの (CCW) 信号を分析した.
• 階層的なクラスタリング分析を2回使用した.まずは短い時間間のデータ,次にスペクトル幅の比率を持つ100の連続信号ペア.

主要な成果:

• 最初のクラスタリング分析では,単一の侵入イベントの場所が特定されました.
• 第2のクラスタリング分析は,2つの同時侵入イベントのそれぞれの場所を成功裏に決定しました.
• ローカライゼーションの精度は21.55mで 1036mのファイバー回線で

結論:

• 階層的なクラスタリング分析は,二重マッハ-ゼンダー干渉計で検出された複数の同時侵入を正確に特定するのに有効です.
• 提案された方法は,光ファイバー侵入検知システムの精度を向上させるための実行可能な解決策を提供します.
• このテクニックは,重要なインフラと周辺のセキュリティーに実用的な影響を及ぼします.