[發明專利]一種基于決策樹算法的海洋光纖振源識別方法、裝置及系統

在審

• 申請號: 201710016503.1
• 申請日: 2017-01-10
• 公開（公告）號: CN108287016A
• 公開（公告）日: 2018-07-17
• 發明（設計）人: 魏嘉;柴軍杰;劉本剛;李建彬;劉浩宇
• 申請（專利權）人: 光子瑞利科技（北京）有限公司
• 主分類號: G01H9/00
• 分類號: G01H9/00;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種光纖振源識別方法，其特征在于，包括：

識別終端獲取光纖振動信號；

采用決策樹分類算法對所述光纖振動信號進行分類，得到所述光纖振動信號的振源類型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用決策樹分類算法對所述光纖振動信號進行分類的步驟包括：

將所述光纖振動信號的特征與對應的預設特征模型進行匹配，并根據匹配結果，繼續進行與其他預設特征模型進行匹配或者將所述光纖振動信號的振源類型確定為與所述預設特征模型對應的振源類型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述將所述光纖振動信號的特征與對應的預設特征模型進行匹配，并根據匹配結果，繼續進行與其他預設特征模型進行匹配或者將所述光纖振動信號的振源類型確定為與所述預設特征模型對應的振源類型的步驟包括：

判斷所述光纖振動信號的最大能量特征是否符合潛艇光纜振源類型對應的預設最大能量模型；

若符合，則將所述光纖振動信號的振源類型確定為魚群游動振源。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述將所述光纖振動信號的特征與對應的預設特征模型進行匹配，并根據匹配結果，繼續進行與其他預設特征模型進行匹配或者將所述光纖振動信號的振源類型確定為與所述預設特征模型對應的振源類型的步驟還包括：

若所述最大能量特征不符合所述預設最大能量模型，則判斷所述光纖振動信號的能量信息熵特征是否符合小型潛水器類型對應的預設能量信息熵模型；

若符合，則將所述光纖振動信號的振源類型確定為小型潛水器。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述將所述光纖振動信號的特征與對應的預設特征模型進行匹配，并根據匹配結果，繼續進行與其他預設特征模型進行匹配或者將所述光纖振動信號的振源類型確定為與所述預設特征模型對應的振源類型的步驟還包括：

若所述能量信息熵特征不符合所述預設能量信息熵模型，則判斷所述光纖振動信號的持續時間是否超過設定時間；

若超過，則對所述光纖振動信號進行基頻周期模型的匹配；

否則，對所述光纖振動信號進行信號模型的匹配。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述對所述光纖振動信號進行信號模型的匹配的步驟包括：

獲取所述光纖振動信號的能量程度；

若所述能量程度超過第一程度，則將所述光纖振動信號的振源類型確定為大型輪船；

若所述能量程度低于第二程度，則將所述光纖振動信號的振源類型確定為小型輪船，其中，所述第一程度高于所述第二程度。

7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述對所述光纖振動信號進行基頻周期模型的匹配的步驟包括：

判斷所述光纖振動信號是否具有基頻且基頻周期是否達到設定值；

若是，則將所述光纖振動信號的振源類型確定為大型潛艇振源；

否則，將所述光纖振動信號的振源類型確定為中型潛艇振源。

8.根據權利要求1至7任一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

確定所述光纖振動信號對應的振源類型所屬的通知級別；

按照所述通知級別進行對應通知。

9.一種光纖振源識別裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取光纖振動信號；

分類模塊，用于采用決策樹分類算法對所述光纖振動信號進行分類，得到所述光纖振動信號的振源類型。

10.一種光纖振源識別系統，其特征在于，包括光纖傳感器及識別終端；

所述光纖傳感器用于在一端發出第一光信號，并從所述一端接收由所述第一光信號反射得到的第二光信號；

所述識別終端用于確定第二光信號對應的電信號為光纖振動信號時，對所述光纖振動信號進行振源識別，其中，所述識別終端包括權利要求9所述的光纖振源識別裝置，以對所述光纖振動信號進行振源識別。