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使用 MIMO 数字光纤传感、小波和机器学习的部署光网络威胁分类

机器学习 2024-09-06 v1 信号处理

作者: Khouloud Abdelli , Henrique Pavani , Christian Dorize , Sterenn Guerrier , Haik Mardoyan , Patricia Layec , Jeremie Renaudier

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摘要

我们利用跨越 57 公里运营网络链路的 MIMO-DFS 输出数据的小波变换，展示了包括风镐和挖掘机在内的机械威胁分类。我们的机器学习框架结合了迁移学习，在现场数据中显示出 93% 的分类准确率，有利于光网络监管。

关键词

光网络 MIMO 数字光纤传感小波变换机器学习威胁分类迁移学习

引用

@article{arxiv.2409.03667,
  title  = {Threat Classification on Deployed Optical Networks Using MIMO Digital Fiber Sensing, Wavelets, and Machine Learning},
  author = {Khouloud Abdelli and Henrique Pavani and Christian Dorize and Sterenn Guerrier and Haik Mardoyan and Patricia Layec and Jeremie Renaudier},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2409.03667},
  year   = {2024}
}