基于PSO-SVM的Φ-OTDR系统模式识别研究

针对相位敏感光时域反射仪（phase sensitive optical time domain reflectometer, Φ-OTDR）系统中误报率高的问题,提出一种多域特征提取与粒子群算法优化支持向量机（particle swarm optimization-support vector machine, PSO-SVM）相结合的模式识别算法。首先,对原始信号进行差分处理后提取时域特征,并利用小波包分解方法,通过验证不同分解层数下的事件分类准确率,设定最优分解层数为6层,提取差分信号的能量特征。然后以SVM分类器为基础,利用PSO算法优化SVM分类器参数,提高光纤振动信号识别准确率。最后利用Φ-OTDR事件数据集进行验证,实验结果表明,该模式识别算法达到了95.6%的振动事件分类准确率。