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。 [ABSTRACT FROM AUTHOR]