在 Φ-OTDR 中使用改进的密度集群算法对干扰色位置进行区分
Hongyu Tao1, Miao Yu2, Zhaoyang Zhang1
1School of Electronic and Information Engineering, Changchun University, Changchun 130000, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|November 27, 2025
概括
本研究介绍了自适应主组件分析 DBSCAN++ (AP-DBSCAN) 以解决相位敏感光学时域反射计 (Φ-OTDR) 系统中色噪声的问题. 新方法准确地识别和重建损坏的数据,提高振动传感的可靠性.
科学领域:
- 光学工程是指光学工程.
- 信号处理 信号处理
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 阶段敏感的光学时域反射计 (Φ-OTDR) 系统能够实时分布式检测弱振信号.
- 在 Φ-OTDR 中,高激光相干度提高了灵敏度,但引入了色噪声,导致相变调扭曲,损害了系统可靠性.
- 干扰色是限制 Φ-OTDR 系统性能的一个基本挑战.
研究的目的:
- 提出和验证一个优化的密度集群算法,适应性主要组件分析 DBSCAN++ (AP-DBSCAN),以减轻 Φ-OTDR 系统中的色噪声.
- 准确识别和重建受色噪声影响的数据点,从而提高振动测量的可靠性.
- 为了提高在 Φ-OTDR 中减轻色噪声的计算效率.
主要方法:
- 根据"消失原则"识别消失区域.
- 使用K-距离集成对DBSCAN参数 (eps和Minpts) 的自适应性确定.
- 主要组件分析 (PCA) 和DBSCAN++的应用,以实现高效准确的色点检测.
- 使用近邻插值重建受损数据点.
主要成果:
- 拟议的AP-DBSCAN方法实现了高色点检测精度99.92%.
- 与现有方法相比,计算效率显著提高,从67.33%到76.29%不等.
- 实验结果显示,比标准的DBSCAN,FDBSCAN和DBSCAN++算法更高的性能.
结论:
- AP-DBSCAN有效地解决了 Φ-OTDR 系统中干扰色的挑战.
- 该算法提供了自适应参数确定和准确的数据重建,提高了系统可靠性.
- 该方法为 Φ-OTDR 应用提供了在精度和计算效率上显著的改进.
