[发明专利]一种基于卷积神经网络集成学习的Sagnac分布光纤传感系统的定位方法有效
| 申请号： | 202011204046.7 | 申请日： | 2020-11-02 |
| 公开（公告）号： | CN112539772B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 方捻;吕继东;王陆唐;王春华 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | G01D5/353 | 分类号： | G01D5/353;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08;G06N20/20 |
| 代理公司： | 上海上大专利事务所(普通合伙) 31205 | 代理人： | 何文欣 |
| 地址： | 200444*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络集成学习的Sagnac分布光纤传感系统的定位方法，以传感光纤上固定间隔点为扰动点，由传感系统分别获取在各点模拟扰动产生的干涉信号，对其做预处理后作为训练集和验证集；针对不同的损失函数训练两个卷积神经网络CNN模型，使两者分别准确定位近端和远端扰动；通过集成学习方法组合两个模型的训练结果，得到基于CNN集成学习的扰动位置预测模型；通过验证集优化每个模型的参数。将待定位的干涉信号进行预处理后作为测试样本，利用训练好的预测模型对其测试，得到其扰动位置。本发明无需信号解调，系统复杂度低，且对噪声不敏感，数据处理方法简单，定位结果稳定、准确，可用于环形或直线式Sagnac分布光纤传感系统的扰动定位。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 集成 学习 sagnac 分布 光纤 传感 系统 定位 方法 | ||
【主权项】：
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