王放， 邢冀川

(北京理工大学 光电学院，北京 100081)

截至目前，中国的油气管道总里程达到了11.7万公里. 管道运输可以有效提升油气传输的效率. 随着油气管道规模的扩大，越来越多的管道穿越人口密集区，因此在管道泄漏的众多原因中，人为损坏比其他原因造成的事故更多. 如何及时地发现管道周界的有害入侵事件，是防止管道泄漏主要的研究方向. 与其他方法相比，分布式光纤传感技术具有更高的灵敏度和定位精度，可以在实际环境中实现管道的远程监控[1].

本文所述的长距离光纤预警系统主要包括2个部分：分布式传感部分和信号识别部分. 分布式传感部分主要应用Phi-OTDR技术，可以检测外部振动造成的光纤动态应变. 信号识别部分用于识别和分类不同种的入侵事件. 当系统对检测距离和准确性的要求提高时，分布式传感部分对数据的采集量也随之增大[2]. 因此，信号识别部分需要提供一种简单易用的算法来处理大量数据，并能够在复杂环境中快速识别分类入侵事件. 相较于传统的方法，神经网络(neural network,NN)方案具有更高的优越性. 但是，先前研究中使用的多数方法都难以应用于实际系统. 文献[3-6]中采用神经网络方法进行信号识别，但是，使用单层的NN系统并不能有效地学习分布式传感系统收集的大量数据的信号特征. 文献[7-8]中采用多层小波分解信号频谱法提取了大量小波系数用于神经网络训练，但是，该方法提取信号特征的……