SagnacAssisted Enhanced OTDR for Distributed Acoustic Sensing: A Standardized Benchmark and Engineering Evaluation Framework

📄 arXiv: 2606.05754v1 📥 PDF

作者: Weiguang Wang, Fugen Wu, Hailing Wang, Xuechen Liang, Xiaobin Li, Ru Han, Tianchang Xie

分类: cs.SD, cs.AI, eess.AS

发布日期: 2026-06-04

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Sagnac辅助增强型φ-OTDR以解决分布式声学传感中的信号衰减问题

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 分布式声学传感 光时域反射测量 信号处理 Sagnac干涉仪 事件识别 深度学习 工程评估

📋 核心要点

  1. 现有的φ-OTDR方法在长距离监测中受到极化引起的衰减和环境干扰的影响，导致性能下降。
  2. 本文提出了一种Sagnac辅助的增强型φ-OTDR架构，通过提供连续相位响应来改善信号质量，并使用FPGA实现异构信号对齐。
  3. 在10公里的传感光纤上进行的实验显示，双支路融合模型在多个评估指标上均优于传统方法，准确率和宏观F1值均超过89%。

📝 摘要（中文）

相位敏感光时域反射测量（φ-OTDR）在大规模分布式声学传感（DAS）中广泛应用，但其性能受极化引起的衰减、局部信号衰减和环境干扰影响。本文开发了一种Sagnac辅助的增强型φ-OTDR传感架构及标准化基准框架，用于工程导向的DAS事件识别。Sagnac干涉仪提供连续相位响应，补充了φ-OTDR通道中易受衰减影响的观测。通过在FPGA平台上实现的互相关程序，完成了异构信号对齐。实验结果表明，双支路融合模型在评估方法中表现最佳，准确率达到89.79%，宏观F1值为89.83%，干扰报警率为5.00%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有φ-OTDR在分布式声学传感中因极化引起的衰减和环境干扰导致的性能下降问题。现有方法在长距离监测中面临信号衰减和局部信号劣化的挑战。

核心思路：论文提出的Sagnac辅助增强型φ-OTDR架构通过引入Sagnac干涉仪，提供连续的相位响应，以补充φ-OTDR通道中易受衰减影响的观测数据，从而提高信号的稳定性和准确性。

技术框架：整体架构包括Sagnac干涉仪模块、信号处理模块和基准评估模块。信号处理模块通过FPGA实现异构信号的对齐，而基准评估模块则用于比较不同模型的性能。

关键创新：最重要的技术创新在于将Sagnac干涉仪与φ-OTDR结合，形成了一种新型的增强型传感架构。这种设计显著提高了信号的抗干扰能力，与传统方法相比，能够更好地应对环境变化。

关键设计：在实验中，采用了双支路融合模型，并通过一致的数据划分和预处理方法进行评估。关键参数包括准确率、宏观F1值、干扰报警率等，确保了评估的全面性和可靠性。实验结果显示，双支路模型在各项指标上均表现优异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，双支路融合模型在10公里的传感光纤上实现了89.79%的准确率和89.83%的宏观F1值，干扰报警率仅为5.00%。这些结果显著优于传统的特征工程方法和单支路模型，展示了该方法在事件识别中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括基础设施监测、环境监测和安全监控等。通过提高分布式声学传感的准确性和稳定性，能够在实际应用中实现更高效的事件识别和响应，具有重要的工程价值和社会影响。

📄 摘要（原文）

Phase-sensitive optical time-domain reflectometry ($φ$-OTDR) is widely used in large-scale distributed acoustic sensing (DAS) because it provides distributed spatiotemporal monitoring over long sensing distances. Its field performance can still deteriorate because of polarization-induced fading (PIF), local signal degradation, and strong environmental interference. This study develops a Sagnac-assisted enhanced $φ$-OTDR sensing architecture and a standardized benchmark framework for engineering-oriented DAS event recognition. The Sagnac interferometer provides a continuous phase response that supplements fading-prone observations in the $φ$-OTDR channel, and heterogeneous signal alignment is achieved using a cross-correlation procedure implemented on an FPGA platform. The benchmark protocol compares conventional feature-engineering methods, probabilistic shallow classifiers, single-branch deep models, and dual-branch fusion models under consistent data partitioning, preprocessing, and metric definitions. Experiments on a 10-km sensing fiber with six representative acoustic event classes show that the dual-branch fusion model provides the most favorable trade-off among the evaluated methods, reaching 89.79\% accuracy, 89.83\% macro-F1, and a nuisance alarm rate of 5.00\% on the balanced test set. The results also show that channel grouping strongly affects dual-branch evaluation, indicating that deployment-oriented conclusions should be based on accuracy, macro-F1, nuisance alarm rate, false negative rate, and latency rather than accuracy alone. This work provides a physically motivated enhancement strategy for $φ$-OTDR-based DAS and a reproducible benchmark protocol for future fusion-oriented sensing research. The implementation and scripts for reproducing the DAS event-recognition experiments are publicly available at https://github.com/wawa-abc/das.