Minħabba l-karatteristiċi ta 'firxa ta' skoperta kbira, sensittività għolja u adattabilità ambjentali tajba, netwerks ta 'sensing tal-fibra ottika ġew applikati b'mod wiesa' fis-sigurtà fuq skala kbira u l-ippożizzjonar tal-mira reġjonali. Funzjonijiet tradizzjonali bħall-identifikazzjoni tal-preżenza ta 'mira u l-ġudizzju bejn wieħed u ieħor ma jibqgħux biżżejjed biex jissodisfaw ir-rekwiżiti ta' skoperta dejjem aktar impenjattivi. Il-klassifikazzjoni preċiża ta 'miri multipli u parametri tal-istat multipli f'żona kbira saret hotspot ta' riċerka. Fost dawn, l-identifikazzjoni tat-tip ta 'mira, il-kalkolu tal-pożizzjoni fil-mira, u d-dedikazzjoni tal-istat tal-moviment tal-mira huma l-kompiti ewlenin ta' skoperta tan-netwerk ta 'sensing.
Sidelnikov O et al. imwettqa testijiet fuq sinjali ta 'interferenza anormali multipli f'reġjun, u kisbu rata ta' skoperta ta '86. 3% billi tuża frekwenzi differenti għall-klassifikazzjoni fil-mira. Madankollu, dan il-metodu jista 'jwettaq biss klassifikazzjoni kwalitattiva u ma jistax jipprovdi informazzjoni dwar il-parametri tal-istat tal-miri. Tejedor J et al. stabbilixxa netwerk ta 'sensing tal-fibra ottika fuq linji tal-pajpijiet u identifika operazzjonijiet potenzjali ta' inġinerija li jistgħu jipperikolaw il-linji tal-pajpijiet billi janalizzaw id-differenzi fis-sinjali tal-vibrazzjoni. Huma kklassifikaw ukoll interferenzi differenti bl-użu ta 'limiti ta' intensità. Tian Miao kkombina netwerks newrali mal-metodu ta 'dekompożizzjoni tal-mod tal-funzjoni biex tanalizza erba' tipi ta 'avvenimenti ta' intrużjoni, u kisbet rata medja ta 'rikonoxximent ta' 85.2%. Zou Boxian et al. Użat teknoloġija ta 'viżwalizzazzjoni tridimensjonali ta' sinjali ta 'vibrazzjoni biex tikklassifika sorsi ta' vibrazzjoni differenti bħal ħoss abjad, persuni mexjin, vetturi, u skavaturi. L-analiżi tas-simulazzjoni wriet rata korretta ta 'aktar minn 90%. Madankollu, l-ammont kbir ta 'dejta tas-sħab tridimensjonali naqqas b'mod sinifikanti l-veloċità tal-ipproċessar. Peng Kuan et al. Sorsi ta 'intrużjoni reġjonali ttestjati bbażati fuq id-differenzi fid-dominju tal-ħin \/ frekwenza, li jiksbu preċiżjoni tal-klassifikazzjoni ta' aktar minn 98% għal erba 'tipi ta' sorsi ta 'interferenza perjodika. Jiang Hong et al. Ittestja ħames interferenzi ta 'intrużjoni komuni bl-użu ta' gradilji ultra-weak f'fibra u kklassifikahom ibbażati fuq karatteristiċi ta 'sinjal normalizzati. F'500 kampjun tat-test, ir-rata ta 'rikonoxximent kienet' il fuq minn 98%. Pan Ruizhi et al. Użat it-teknoloġija ta 'sensing tattili tal-fibra tal-fibra biex tinkiseb klassifikazzjoni fil-mira, bi preċiżjoni tal-algoritmu ta' 96.6%. Madankollu, dan il-metodu jintuża prinċipalment għal kejl ta 'kuntatt dirett bejn il-mira u l-FBG. Għalkemm għandu eżattezza għolja, il-prestazzjoni tar-rispons tagħha tonqos b'mod sinifikanti maż-żieda fid-distanza. Wei-Hao C et al. Użat teknoloġija φ-OTDR biex tikseb sinjali fil-mira, li għandha l-karatteristiċi ta 'preċiżjoni għolja u stabbiltà tajba. Suzhen L et al. Użaw netwerks newrali artifiċjali biex ikejlu l-vibrazzjonijiet tal-kostruzzjoni fid-dejta tas-sensing tal-fibra ottika, li għandha l-karatteristiċi ta 'preċiżjoni għolja u kopertura wiesgħa. Madankollu, dan il-metodu jintuża prinċipalment għar-rikonoxximent ta 'sinjali ta' vibrazzjoni waħda u ma jistax jikseb klassifikazzjoni multi-mira. Shang Qiufeng et al. Dekompożizzjoni tal-modalità varjabbli kkombinata ma 'algoritmi ta' magna ta 'appoġġ tal-vettur biex tidentifika erba' tipi ta 'sinjali anormali, li tinkiseb eżattezza ta' identifikazzjoni ta 'aktar minn 98%. Madankollu, minħabba l-użu ta 'żewġ algoritmi, il-ħin tal-ipproċessar għal sett wieħed ta' dejta kien ta '169 sekonda, li kien relattivament bil-mod.
Ġie ddisinjat algoritmu ta 'identifikazzjoni bbażat fuq il-karatteristiċi tal-parametri tas-sinjal multi-objettiv. Dan l-algoritmu jimmarka l-karatteristiċi ta 'miri differenti f'termini ta' amplitudni, tul u frekwenza, li jikseb diżakkoppjar tas-sinjal fil-każ ta 'aliasing tas-sinjal multi-objettiv. Il-karatteristiċi tas-sinjal tas-sensing tal-fibra ta 'erba' miri komuni ġew ittestjati, u l-analiżi kwantitattiva ta 'sinjali multi-objettivi tlestiet. Ir-riżultati sperimentali juru li l-amplitudni medja tal-mewġ tal-mira 1 hija 1.25nm, b'perjodu karatteristiku ta 'madwar 12 0 ms; L-amplitudnijiet medji tat-tul tal-mewġ tal-miri 2 u 3 huma bejn 150-350 pm, bi tul ta 'żmien li jvarja minn 1 sa 3s; L-amplitudni medja tat-tul tal-mewġ tal-mira 4 hija 'l fuq minn 3.2nm, b'tul ta' madwar 15s. Dawn il-karatteristiċi għandhom eżattezza ta 'rikonoxximent għolja f'dan l-algoritmu. Fit-test tal-aliasing fil-mira, ir-rata medja ta 'rikonoxximent fil-mira u l-medja tal-eżattezza tar-rikonoxximent huma t-tnejn' il fuq minn 80.0%, li jivverifikaw il-fattibilità tal-algoritmu propost.