CN103148872B

CN103148872B - 一种光纤分布式扰动传感器定位方法

Info

Publication number: CN103148872B
Application number: CN201310060596.XA
Authority: CN
Inventors: 梁生; 盛新志; 娄淑琴; 陈京惠; 王思远; 吴重庆; 王智; 王健; 刘岚岚; 李政勇; 张丽梅
Original assignee: Beijing Jiaotong University
Current assignee: Beijing Jiaotong University
Priority date: 2013-02-26
Filing date: 2013-02-26
Publication date: 2015-09-30
Anticipated expiration: 2033-02-26
Also published as: CN103148872A

Abstract

本发明公开了一种光纤分布式扰动传感器定位方法，该方法包括：将光纤分布式扰动传感器输出的时延信号I₁(t)与I₂(t)拓展为以点的方式排布的利萨如Lissajous图形；以所述Lissajous图形中的坐标（x，y）为中心点，方位角为α，拟合一半长轴长度为a，半短轴长度值为b的椭圆形；若该椭圆形中点的个数与总个数的比值c超过阈值p，则利用半短轴的长度值b进行线性拟合计算时延t，并通过时延t与扰动位置的关系函数实现定位。通过采用本发明公开的方法提高了定位精度，减少了计算量。

Description

一种光纤分布式扰动传感器定位方法

技术领域

本发明涉及光纤分布式扰动传感器技术领域，尤其涉及一种光纤分布式扰动传感器定位方法。

背景技术

光纤分布式扰动传感器能够对传感光纤上任意一点的扰动进行探测和定位，凭借其监测距离长、可定位、无需外场供电等重要技术优势，可以广泛应用于周界安防、油气管线预警、通信线路监测以及大型结构监测。

在光纤分布式扰动传感器的多种实现方案中，基于M-Z(Mach-Zehnder，马赫-泽德)干涉仪方案以结构简单、定位精度高、灵敏度高和敏感振动频谱宽以及无需相位解调等优势成为目前分布式光纤扰动传感器的主流技术方案。M-Z干涉仪光纤分布式扰动传感器通过检测两个方向干涉仪输出的时延实现对扰动的定位。由于光源和散射光波噪声以及非互易性影响，因此基于时延差检测的定位算法一直是研究热点。

M-Z光纤分布式扰动传感器的原理如图1所示：激光光源输出的光波进入光纤耦合器1，分为两路光波分别通过光纤耦合器2和3，并以顺时针和逆时针方向通过M-Z干涉仪，分别进入光电探测器1和2。当传感光纤上发生扰动时，M-Z干涉仪中传输光波的相位会被调制顺时针和逆时针方向M-Z干涉仪的输出光强由光电探测器1和2分别接收，可以表示为：

其中，t₁、t₂和t₃分别为光波通过光纤L₁、L₂和L₃的传输时间；I₁和I₂由干涉仪输入光强决定；K₁和K₂分别为两个方向M-Z干涉仪的可见度，在忽略偏振衰落时，可以认为K₁＝K₂＝1；为M-Z干涉仪初始相位，由M-Z干涉仪臂长差决定。

光电探测器接收的光强信号I₁(t)和I₂(t)之间存在的时延t＝t2+t3-t1，忽略激光光源至光纤耦合器1以及光纤耦合器1至光纤耦合器2之间的光纤长度，扰动发生的位置L₁可以通过时延t进行计算：

L_{1} = \frac{1}{2} (L_{1} + L_{2} + L_{3} - c \cdot τ / n);

其中，L₂与L₃为传感光纤的长度，n为光纤的有效折射率，c为光速。

以上，可知现有技术通过基于互相关函数进行扰动位置的定位，即计算I₁(t)和I₂(t)的互相关函数R(I₁,I₂)，根据R(I₁,I₂)的极值对应的采样点确定时延t，再以此计算扰动距离光纤耦合器2的位置L₁。

但是，现有基于互相关函数的定位方法不能适用于信噪比低的情况，在外界条件不佳时(如相位缓变、偏振衰落以及散射噪声)，定位精度较低。

另外，现有技术还存在各种时延估计算法(如，广义相关法，相位谱法，参量模型时延估计等)，但是，其运算量较大且算法复杂，在光纤分布式扰动传感器中应用，精度较低，目前缺乏实用性。

发明内容

本发明的目的是提供一种光纤分布式扰动传感器定位方法，提高了定位精度，并减少了计算量。

一种光纤分布式扰动传感器定位方法，该方法包括：

将光纤分布式扰动传感器输出的时延信号I₁(t)与I₂(t)拓展为以点的方式排布的利萨如Lissajous图形；

以所述Lissajous图形中的坐标(x，y)为中心点，方位角为α，拟合一半长轴长度为a，半短轴长度值为b的椭圆形；

若该椭圆形中点的个数与总个数的比值c超过阈值p，则利用半短轴的长度值b进行线性拟合计算时延t；通过时延t与扰动位置的关系函数实现定位。

由上述本发明提供的技术方案可以看出，通过将光纤分布式扰动传感器输出的时延信号拓展为Lissajous图形，通过Lissajous图形进行时延t的计算，简化了计算过程；并且，基于Lissajous图形的定位方法可在信噪比降低的情况下实现精确定位。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。

图1为本发明背景技术提供的一种M-Z光纤分布式扰动传感器的示意图；

图2为本发明实施例一提供的一种光纤分布式扰动传感器定位方法的流程图；

图3A为本发明实施例一提供的一种Lissajous图形拟合椭圆形的示意图；

图3B为本发明实施例一提供的又一种Lissajous图形拟合椭圆形的示意图；

图3C为本发明实施例一提供的又一种Lissajous图形拟合椭圆形的示意图；

图3D为本发明实施例一提供的又一种Lissajous图形拟合椭圆形的示意图；

图4为本发明实施例一提供的半短轴长度b与时延t关系的示意图；

图5A为本发明实施例一提供的现有技术定位方法误差的示意图；

图5B为本发明实施例一提供的Lissajous图形定位方法误差的示意图。

具体实施方式

下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。

实施例一

图2为本发明实施例一提供的一种光纤分布式扰动传感器定位方法的流程图，如图2所示，主要包括如下步骤：

步骤201、将光纤分布式扰动传感器输出的时延信号拓展为Lissajous图形。

首先，获取光纤分布式扰动传感器输出的时延信号I₁(t)与I₂(t)；然后，将两个信号按照预设的采样频率(例如，采样频率设为f_s＝2MHz)与采样周期(采样周期T_s＝1/f_s)归一化为频率图；最后，根据从频率图获得I₁(t)与I₂(t)的频率比绘制以I₁(t)为横坐标以I₂(t)为纵坐标的且以点的方式排布的Lissajous(利萨如)图形，此图形中各个时延信号以点的方式排布。

步骤202、对Lissajous图形进行拟合。

本实施例主要通过修改中心点坐标(x，y)，方位角α，半长轴长度a和/或半短轴长度值b的大小对Lissajous图形进行椭圆形拟合，再根据拟合后椭圆形中点的个数与总个数的比值c与阈值p的大小来判断拟合结果是否符合要求。

为便于计算，可以先确定其中多个参数的大小，再逐步增加为确定参数的大小，直至椭圆形中点的个数与总个数的比值c超过阈值p。例如，将中心点坐标设置为(0，0)，方位角设置为45°，半长轴长度a设为0.83，将半短轴长度值b的初始值设为0，并以步长Δb(任一实数)递增，每递增一次则判断该椭圆形中点的个数与总个数的比值c是否超过阈值p(例如80％)；若超过，则终止递增；否则，继续以步长Δb递增直至该椭圆形中点的个数与总个数的比值c超过阈值p。

需要强调的时，上述参数的大小仅为举例，其大小可根据实际情况进行调节。如表1所示，例举了不同时延信号时拟合椭圆形所采用的参数，为便于区分上述参数在实际工作时的区别，可参考图3A-图3D。

表1 Lissajous图形拟合椭圆参数

如上表可知，拟合椭圆的半短轴长度b对时延呈单调敏感变化，在方位角、半长轴以及比值c确定的情况下，可以尝试将拟合椭圆的半短轴作为计算时延t的变量。

步骤203、计算时延t。

通过步骤202进行拟合，且实时判断比值c与阈值p的大小关系，当比值c大于阈值p时，则可以终止拟合过程。

而从表1中可知，拟合椭圆的半短轴b对时延呈单调敏感变化，因此，将半短轴长度b作为计算时延t的变量。如图4所示，为多次试验得到的半短轴长度b与时延t的关系，可以看出两者呈现近似线性关系，因此，通过线性拟合来计算时延t：

τ＝kT_s(b+b₀)；

其中，T_s为采样周期；K与b₀为线性拟合参数(K为斜率，b₀为截距)，可以通过拟合得到，其确定方法不同，取值也在一定范围变化，例如，K＝1/0.028，b₀＝-0.032。

显然，相比于现有技术而言，本实施例通过Lissajous图形计算时延t，计算过程较为简单，且排除了外界因素对精度的影响(例如，信噪比较低等)。

步骤204、通过时延t与扰动位置的关系函数实现定位。

当时延t确定之后，可结合图1并利用下述公式进行扰动定位：

L_{1} = \frac{1}{2} (L_{1} + L_{2} + L_{3} - c \cdot τ / n);

本实施例还通过在不同信噪比SNR条件下，将现有技术中基于互相关函数与本实施例的技术方案中Lissajous图形定位方法进行误差比较。如图5A所示，基于互相关函数定位方法的定位误差在SNR从7dB降低至-6dB过程中有较大变化，SNR优于2dB时，定位误差为0m，SNR小于2dB时，出现较大定位误差，最大定位误差为20.5km，无法满足实际应用。如图5B所示，Lissajous图形定位方法的定位误差随SNR变化较小，最大定位误差为207m，可以满足实际应用的要求。

本发明实施例通过通过将光纤分布式扰动传感器输出的时延信号拓展为Lissajous图形，通过Lissajous图形进行时延t的计算，简化了计算过程；并且，基于Lissajous图形的定位方法可在信噪比降低的情况下实现精确定位。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例可以通过软件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，上述实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims

1.一种光纤分布式扰动传感器定位方法，其特征在于，该方法包括：

若该椭圆形中点的个数与总个数的比值c超过阈值p，则利用半短轴的长度值b进行线性拟合计算时延t，并通过时延t与扰动位置的关系函数实现定位。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述光纤分布式扰动传感器输出的时延信号拓展为Lissajous图形的步骤包括：

将所述光纤分布式扰动传感器输出的时延信号I₁(t)与I₂(t)按预设的采样频率与采样周期归一化为频率图；

根据从频率图获得I₁(t)与I₂(t)的频率比绘制以I₁(t)为横坐标以I₂(t)为纵坐标的Lissajous图形。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，拟合所述椭圆形的步骤包括：

确定中心点为(x，y)，方位角为α，半长轴长度为a；

将半短轴长度的初始值设为0，以步长Δb递增，并判断该椭圆形中点的个数与总个数的比值c是否超过阈值p；若超过，则终止递增；否则，继续以步长Δb递增直至该椭圆形中点的个数与总个数的比值c超过阈值p。

4.根据权利要求1、2或3所述的方法，其特征在于，所述利用半短轴的长度值b进行线性拟合计算时延t的步骤包括：

当椭圆形中点的个数与总个数的比值c超过阈值p时，通过线性拟合计算时延t：

t＝KT_s(b+b₀)；

其中，T_s为采样周期，K为线性拟合参数中的斜率，b₀为线性拟合参数中的截距。