Oleh kerana ciri-ciri julat pengesanan yang besar, kepekaan yang tinggi dan kebolehsuaian alam sekitar yang baik, rangkaian penderiaan serat optik telah digunakan secara meluas dalam kedudukan keselamatan dan sasaran serantau secara besar-besaran. Fungsi tradisional seperti mengenal pasti kehadiran sasaran dan secara kasar menilai kedudukannya tidak lagi mencukupi untuk memenuhi keperluan pengesanan yang semakin menuntut. Secara tepat mengklasifikasikan pelbagai sasaran dan pelbagai parameter negeri di kawasan yang besar telah menjadi hotspot penyelidikan. Antaranya, mengenal pasti jenis sasaran, mengira kedudukan sasaran, dan menyimpulkan keadaan gerakan sasaran adalah tugas pengesanan utama rangkaian penderiaan.
Sidelnikov o et al. Ujian yang dijalankan pada pelbagai isyarat gangguan yang tidak normal di dalam rantau, mencapai kadar pengesanan 86 3% dengan menggunakan frekuensi yang berbeza untuk klasifikasi sasaran. Walau bagaimanapun, kaedah ini hanya boleh melakukan klasifikasi kualitatif dan tidak dapat memberikan maklumat mengenai parameter negara sasaran. Tejedor J et al. meletakkan rangkaian penderiaan serat optik pada saluran paip dan mengenal pasti operasi kejuruteraan yang berpotensi yang boleh membahayakan saluran paip dengan menganalisis perbezaan isyarat getaran. Mereka juga mengklasifikasikan gangguan yang berbeza menggunakan ambang intensiti. Tian Miao menggabungkan rangkaian saraf dengan kaedah penguraian mod fungsi untuk menganalisis empat jenis peristiwa pencerobohan, mencapai kadar pengiktirafan purata sebanyak 85.2%. Zou Boxian et al. Digunakan teknologi visualisasi tiga dimensi isyarat getaran untuk mengklasifikasikan sumber getaran yang berbeza seperti bunyi putih, pejalan kaki, kenderaan, dan penggali. Analisis simulasi menunjukkan kadar yang betul melebihi 90%. Walau bagaimanapun, sejumlah besar data awan titik tiga dimensi dengan ketara mengurangkan kelajuan pemprosesan. Peng Kuan et al. Sumber pencerobohan serantau yang diuji berdasarkan perbezaan domain masa\/kekerapan, mencapai ketepatan klasifikasi lebih dari 98% untuk empat jenis sumber gangguan berkala. Jiang Hong et al. Diuji lima gangguan pencerobohan biasa menggunakan gratings serat ultra-weak Bragg dan mengklasifikasikannya berdasarkan ciri-ciri isyarat yang dinormalisasi. Dalam 500 sampel ujian, kadar pengiktirafan melebihi 98%. Pan Ruizhi et al. Teknologi penderiaan sentuhan serat Bragg yang digunakan untuk mencapai klasifikasi sasaran, dengan ketepatan algoritma sebanyak 96.6%. Walau bagaimanapun, kaedah ini digunakan terutamanya untuk pengukuran hubungan langsung antara sasaran dan FBG. Walaupun ia mempunyai ketepatan yang tinggi, prestasi tindak balasnya berkurangan dengan ketara dengan jarak yang semakin meningkat. Wei-Hao C et al. Digunakan φ-OTDR Teknologi untuk mendapatkan isyarat sasaran, yang mempunyai ciri-ciri ketepatan tinggi dan kestabilan yang baik. Suzhen L et al. Digunakan rangkaian saraf buatan untuk mengukur getaran pembinaan dalam data penderiaan serat optik, yang mempunyai ciri -ciri ketepatan tinggi dan liputan yang luas. Walau bagaimanapun, kaedah ini digunakan terutamanya untuk pengiktirafan isyarat getaran tunggal dan tidak dapat mencapai klasifikasi pelbagai sasaran. Shang Qiufeng et al. Penguraian mod variasi gabungan dengan algoritma mesin vektor sokongan untuk mengenal pasti empat jenis isyarat yang tidak normal, mencapai ketepatan pengenalan lebih dari 98%. Walau bagaimanapun, disebabkan penggunaan dua algoritma, masa pemprosesan untuk satu set data adalah 169 saat, yang agak perlahan.
Algoritma pengenalan berdasarkan ciri-ciri parameter isyarat multi-objektif telah direka. Algoritma ini menandakan ciri-ciri sasaran yang berbeza dari segi amplitud, tempoh dan kekerapan, mencapai isyarat decoupling dalam kes aliasing isyarat multi-objektif. Ciri-ciri isyarat penderiaan serat empat sasaran umum telah diuji, dan analisis kuantitatif isyarat multi-objektif telah selesai. Hasil eksperimen menunjukkan bahawa amplitud panjang gelombang sasaran 1 adalah 1.25nm, dengan ciri -ciri tempoh kira -kira 12 0 ms; Purata amplitud panjang gelombang sasaran 2 dan 3 adalah antara 150-350 pm, dengan tempoh antara 1 hingga 3s; Purata amplitud panjang gelombang sasaran 4 adalah lebih dari 3.2nm, dengan tempoh kira -kira 15 -an. Ciri -ciri ini mempunyai ketepatan pengiktirafan yang tinggi dalam algoritma ini. Dalam ujian alias sasaran, kadar pengiktirafan sasaran purata dan purata ketepatan pengiktirafan adalah di atas 80.0%, mengesahkan kemungkinan algoritma yang dicadangkan.