基于深度学习的DAS高精度定位方法、系统、设备及介质

本发明公开了一种基于深度学习的DAS高精度定位方法、系统、设备及介质，属于光纤传感技术领域，其目的在于解决现有DAS光纤传感阵列在有环境噪声和多径效应等复杂环境下进行振动源定位时存在的定位精度低的技术问题。其包括：将光纤排布在地面上，并使用分布式光纤声波传感系统采集不同位置的振动信号，得到二维时空信号样本；利用基于信噪比的自适应短时能量法进行时延估计，通过多样本联合方法剔除异常时延值；为降低数据采集成本，通过仿真已知位置的时延阵列并结合少量实测数据构建时延数据集；并采用时延数据集对构建的振动源信号定位预测网络进行训练；实现高效精准的振动源定位。