MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4396671054 · doi:10.5194/egusphere-gc12-fibreoptic-46

MIMO-DFS for detection-localization-identification of mechanical threats over existing telecom networks

2024· preprint· en· W4396671054 sur OpenAlexaff
Christian Dorize

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Body Area Networks
Établissements canadiensBell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentification (biology)MIMOTelecommunicationsComputer scienceComputer networkChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple input multiple output (MIMO) distributed fiber Sensing (DFS) is an innovative digital approach to phase-OTDR derived from technologies used in long-haul transmission over both terrestrial and submarine telecom networks. The probing signal is composed of digital codes that modulate in phase a highly coherent laser source over two orthogonal polarization axes, and the Rayleigh backscattered optical field is captured by a coherent mixer set in a homodyne configuration. This technique estimates, after digital processing, the backscattered signal without polarization fading effect and under a Jones matrix form, so giving access to the intensity, the local phase and the state of polarization along the fiber link under test. The link is continuously probed, which allows to monitor the local phase changes induced by mechanical events occurring in the fiber vicinity over a maximal bandwidth given by length of the monitored fiber link. We demonstrated the MIMO-DFS capabilities over links up to 100km with a gauge length of 10 meters and a capture of events linearly to disturbance pressure, in a microphone-like way, over a 200Hz bandwidth.  The detection threshold, or noise floor, increases along the fiber length and was shown to be drastically lowered compared with standard DFS techniques which probe the fiber over one polarization axis only. The 100km figure achieved will be further improved soon by enhancing the stability of the laser source. The MIMO-DFS technique has been designed to be compliant with telecom networks in a way so that a fiber can be monitored using one WDM channel without impacting the traffic rate propagating over adjacent WDM channels. We recently conducted a field trial using a telecom operator active network in Saudi Arabia. The purpose was to early detect mechanical threats that may lead to a traffic disruption. We provoked mechanical events by means of jackhammer and excavator in the vicinity of a 57km deployed cable buried two meters depth, both in a city area and in the desert, at distance of 15 and 30km from the fiber start respectively.  The aim of the paper is to highlight the ability to detect, localize and even recognize the various noise sources under test in the context of a realistic deployed network, thanks to the outstanding sensitivity of the sensing technique. Beyond early detection of human induced threats for telecom networks integrity, the MIMO-DFS approach is also suited to detect much more critical environmental threats such as seisms with potential impact on people safety.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetWireless Body Area NetworksTravaux en français237 207