基于下变频和IQ解调的外差型相位敏感光时域反射技术的模式识别EI北大核心CSCD

基于模拟下变频器、数字IQ解调和反向传播(BP)神经网络,采用现场可编程门阵列结合数字信号处理器(FPGA+DSP)的数据采集和处理架构,提出了一种全嵌入式高信噪比(SNR)、高分辨率和低成本的外差型相位敏感光时域反射(Φ-OTDR)技术模式识别方法。针对外差型Φ-OTDR技术,使用DSP、FPGA及其外围硬件电路替代原有的GHz级高速采集卡和信号发生器,减小了系统的体积和成本。在此基础上,设计了基于时空域二维图提取形态学特征的方法,并采用BP神经网络进行分类识别;所提方法相对于传统的针对一维信号进行模式识别的方法误报率更低、识别率更高。实验结果表明,所设计的基于FPGA+DSP全嵌入式并行信号处理架构满足实时监测的要求,SNR高达12.43dB,事件识别准确率达到97.78%。