基于改进型条件对抗生成网络的Φ-OTDR光纤扰动样本扩充方法

本发明公开了一种基于改进型条件对抗生成网络的Φ‑OTDR光纤扰动样本扩充方法，涉及基于分布式光纤传感的光纤状态监测领域，包括获取一定量的真实样本，然后构建改进的CGAN生成器与判别器模型，将样本标签与噪声输入生成器，然后将生成的虚假样本与真实样本分别输入判别器，使生成器与判别器进行博弈训练，从而获得更趋近于真实数据的Φ‑OTDR光纤扰动样本。本发明有效解决了Φ‑OTDR在获得实际光纤扰动样本时的采集困难问题，通过构建改进型的条件对抗生成网络，利用处理后的扰动事件样本训练模型，从而产生大量样本，达到了扩充样本集的目的。