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龙图腾网获悉光子洲际科技有限公司申请的专利一种基于POTDR识别振动信号类型的系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119984474B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510050012.3，技术领域涉及：G01H9/00；该发明授权一种基于POTDR识别振动信号类型的系统及方法是由郑典勇;谌君黎;林旭洲设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于POTDR识别振动信号类型的系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于POTDR识别振动信号类型的系统及方法，涉及光纤传感技术领域。系统包括激光器、环形器、待测光纤、偏振分束器、光电转换器组件、信号采集器以及信号处理单元。方法包括当周围环境产生的振动信号影响待测光纤时，基于POTDR的解调技术，获取振动信号特性的测量结果；采集任意位置的振动信号，建立土壤环境、土壤深度与振动信号的数据关系库；基于建立的数据关系库，识别不同土壤环境、不同深度下的振动信号特性，进而识别出振动的信号类型。本发明基于POTDR的IQ解调技术，并融合土壤介质特性以及埋深深度，提高振动信号类型识别的准确性。

本发明授权一种基于POTDR识别振动信号类型的系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于POTDR识别振动信号类型的方法，其特征在于，使用一种基于POTDR识别振动信号类型的系统，包括以下步骤： 步骤S1、当周围环境产生的振动信号影响待测光纤时，基于POTDR的解调技术，获取振动信号特性的测量结果； 步骤S2、采集任意位置的振动信号，建立土壤环境、土壤深度与振动信号的数据关系库； 步骤S3、基于建立的数据关系库，识别不同土壤环境、不同深度下的振动信号特性，进而识别出振动信号类型； 其中，步骤S3中，识别过程包括： 步骤S31、先使用支持向量机训练出振动信号特征与土壤环境、土壤深度的关系模型A； 步骤S32、再使用深度学习中的LSTM模型,建立振动信号的时域特征与信号类别的类别模型B； 步骤S33、当采集到新的振动信号时，由训练出的关系模型A，判定振动信号属于哪一个环境类别；类别模型B根据环境类别，确定选定哪一个环境条件下的类别模型B，从而识别出信号类型； 系统包括激光器、环形器、待测光纤、偏振分束器、光电转换器组件、信号采集器以及信号处理单元， 由激光器发出的脉冲光，进入环形器，并经过待测光纤进行调制，当待测光纤散射回来的光信号经环形器输出，到达偏振分束器，并传送给光电转化器组件；光电转换器组件将光信号转换为电信号后，送入信号采集器，最终送至信号处理单元。

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