CN103196465B - 一种相敏光时域反射仪传感信号噪声分离及信号提取方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种相敏光时域反射仪(Φ-OTDR)传感信号噪声分离及信号提取方法，以相敏光时域反射仪空间各点的纵向时间序列信号作为处理对象，利用小波变换对时间序列信号进行多尺度分解，对各尺度分量信号进行分析和选择性重组，对起伏背景噪声和声波等时变干扰信号进行分离，提取真实的扰动入侵信号，不仅能够抑制起伏波动的背景噪声，而且避免其他复杂时变干扰噪声的影响，能够有效提高入侵检测的正确率，降低系统虚警率，提高基于相敏光时域反射仪的入侵监测系统在实际复杂噪声环境中的检测性能，能够满足国家在周界安防、长输管道安全、大型结构健康监测等方面的重大应用需求。
Description
技术领域
本发明涉及周界安防、长输管道及大型结构安全监测领域，具体涉及一种相位敏感光时域反射仪传感信号噪声分离及信号提取方法。
背景技术
国防、军事、民用设施及人民生命财产的安全是关系国计民生的大事，因此我国在周界安防、长输管道安全、大型结构健康监测等领域有重大需求。相敏光时域反射仪(Phase-sensitive optical time domain reflectometry，Φ-OTDR) 是一种典型全分布式光纤传感技术，灵敏度高，全程无源，可连续感知传输路径上应变、振动等动态参数的空间分布和时间变化信息，由于探测距离和多点同时定位能力显著优于其他干涉型技术，常作为长距离围栏技术应用的首选，在周界安防、长输油气管道及大型结构的安全监测等领域发挥重要作用。
然而，与其他干涉型高灵敏光纤检测系统类似，在实际应用中Φ-OTDR对气候变化、空气流动、声音和机械振动等背景噪声也同时敏感，目前基于光时域反射横向空间信号的检测与定位方法，只能判断扰动有无和位置，无法确知扰动信号的类型，如背景噪声或干扰，还是真实扰动入侵信号，误报频繁，无法满足实际应用要求。而结合空间上各点的纵向时间信号进行检测，可以根据不同类型信号随时间变化的特征差异，对各种误报进行分辨和排除，是有效降低系统误报率，提高信号正确检测与识别率的一种有效途径。然而，从时间序列信号来看，Φ-OTDR传感信号中系统自身的相位噪声起伏波动大，真实的扰动信号几乎被淹没于这种背景噪声中，加上实际应用环境复杂，空气流动、声音等各种时变干扰噪声的非线性混叠，直接进行检测与识别也会产生较高的误报率。因此实际应用中Φ-OTDR传感信号中背景噪声分离与真实扰动信号的提取，是准确检测和识别的前提，是Φ-OTDR也是干涉型光纤检测系统普遍存在的难题，成为制约其在实际应用中发挥作用的关键，直接决定系统的应用前景。
发明内容
针对上述现有技术，本发明要解决的技术问题是提供一种相位敏感光时域反射仪传感信号噪声分离及信号提取方法，解决现有系统传感信号信噪比较低，对外界环境各种干扰敏感，同时光学系统受环境温度等因素影响不可避免的频漂现象带来的相位噪声导致接收的信号起伏波动大，造成真实扰动入侵检测困难，系统虚警率和误报率偏高的问题。
为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：一种相位敏感光时域反射仪传感信号噪声分离及信号提取方法，利用小波变换多尺度分解和选择性重组，对起伏的相位背景噪声和特定时变干扰成分如声波扰动等进行分离，提取出真实的扰动入侵信号，并对真实的扰动入侵信号提取能量特征进行空间检测与定位，包括以下步骤：
（1）对接收的横向空间信号进行时间累积，得到空间上各点的纵向时间序列信号；
（2）对空间上某点的纵向时间序列信号进行小波多尺度分解；
（3）对小波多尺度分量进行选择重组对背景噪声和复杂时变干扰分别进行分离，同时提取真实的扰动入侵信号；
（4）针对真实的扰动入侵信号提取其能量特征，将空间所有点噪声分离后的信号能量特征构成随空间分布的特征曲线，根据此特征曲线进行空间检测与定位。
上述方案中，所述步骤1中所述横向空间信号由相敏光时域反射仪提供，所述相敏光时域反射仪以周期触发脉冲作为一个信号采集单元，触发频率为 ，触发周期为，该时间单元内采集的信号是相敏光时域反射仪光时域反射信号，映射了监测距离内光信号在所有空间点的分布信息；
采集脉冲周期触发，随空间分布的光信息被周期性地采集刷新；
设第个采集脉冲周期内接收的散射相干光沿光纤线路的光强分布信息，为，其中：表示空间采样点序号，为根据监测距离设置的横向空间信号采集长度，为采集脉冲序号，为采集脉冲触发时刻，每隔一个时间单元，自动增加1，，随着的增加，空间所有点的光信息被重新采集；以空间某一点作为观测点，该点光信息随的增加进行时间累积，得到了该空间点光信息随时间变化的信号，称为该点的纵向时间序列信号，记为，其中表示空间采样点序号，为采集脉冲序号，为纵向观测时间内的采集脉冲个数，也称为时间采样点数。
上述方案中，以空间点的纵向时间序列信号，作为处理对象，利用db6小波函数对其进行5层小波分解，分为d1, d2, d3, d4, d5和 a5共6个不同的尺度分量，其中d1, d2, d3, d4, d5分别表示db6小波分解到第一层、第二层、…，依次类推，直至第五层由高频到低频的细节信号分量，a5表示db6小波分解到第五层的近似信号分量。
上述方案中，将小波分解的多尺度分量，进行选择性重组，a5为分离的背景噪声， d4+d5为分离的声波及其他时变扰动信号，而d1+d2即为提取出的真实的扰动入侵信号，分别记为，和；式中为分离的背景噪声，为分离的声波及其他时变扰动信号，为提取出的真实的扰动入侵信号。
上述方案中，对真实的扰动入侵信号计算该点的时间序列方差，得到，其中，为该点时间序列的均值；
将空间所有点在该时间长度（个时间采样点）内的时间序列方差，在横向空间进行组合，得到空间分布的特征信号，
设定检测阈值，对空间分布的特征信号进行阈值判断，进而进行检测和定位:
当时，判断监测的光缆线路上没有扰动入侵；
当时，判断监测的光缆线路上有入侵；
并对的空间点进行空间聚类，空间聚类后的类数即为光缆线路上的实际入侵点数，各类内的空间点平均值即为估计的入侵点位置，根据需要再进行进一步类内信号的识别。
本发明具有以下有益效果：以相敏光时域反射仪空间各点的纵向时间序列信号作为处理对象，利用小波变换对时间信号进行多尺度分解，对各尺度分量信号进行分析和选择性重组，对起伏背景噪声和声波等时变干扰信号进行分离，提取真实的扰动入侵信号，不仅能够抑制起伏波动的背景噪声，而且 避免其他复杂时变干扰噪声的影响，能够有效提高入侵检测的正确率，降低系统虚警率，提高基于相敏光时域反射仪的入侵监测系统在实际复杂噪声环境中的检测性能，能够满足国家在周界安防、长输管道安全、大型结构健康监测等方面的重大应用需求。
附图说明
图1为Φ-OTDR基于横向空间信号的入侵监测原理图；
图2为本发明中纵向时间序列信号与横向空间信号的关系图；
图3为本发明人为扰动信号的多尺度分解与信噪分离结果；
图4为本发明声波扰动信号的多尺度分解与信噪分离结果。
具体实施方式
参见图1，相敏光时域反射仪由三个主要部分组成，探测光缆、光信号解调设备（含光源）、处理主机，从系统信号流程上需要的具体设备和器件包括产生超窄相干脉冲的激光器及调制器，埋在周界附近或地下用于感知外界入侵的普通单模光纤，光耦合器，探测光信号的光电探测器，信号采集装置和中央处理单元；其他放大设备则根据监测距离要求选用，如掺铒光纤放大器、拉曼放大器等；本发明中由窄带激光器发出强相干光经过调制器调制出窄脉冲光，光脉冲经放大从光纤的一端注入，经过光纤传输时发生瑞利散射，通过探测器探测后向瑞利散射光干涉结果变化判断侵扰的发生。相敏光时域反射仪通过测量输入光脉冲与接收到的干涉变化信号的时间延迟来判断干扰点的位置，基于横向空间信号的入侵监测原理如图1所示。本发明的实施例中使用的探测光缆为普通单模光纤，光缆长度为10公里，由于返回的瑞利散射信号较弱，在光脉冲注入光缆之前加上一个掺铒光纤放大器 (EDFA) 对光信号进行放大。根据监测光缆长度计算渡越时间为97.3μs，选择脉冲发生频率为1KHz，调整脉冲占空比为0.02%，则脉宽为0.2μs，对应于20米的定位精度。根据应用要求选择采样率为50MHz的高速采集卡对监测信号进行模数转换，根据渡越时间选择数据采集深度为6000个数据点；在距离探测器8公里光缆处设置入侵标记，然后对标记处光缆进行入侵模拟。
本发明中相敏光时域反射仪传感信号噪声分离及信号提取方法，是以Φ-OTDR空间各点的纵向时间序列信号作为处理对象，其纵向时间序列信号与横向空间信号的关系如图2所示。利用小波变换对时间信号进行多尺度分解，对各尺度分量信号进行分析和选择性重组，对起伏背景噪声和声波等时变干扰信号进行分离，提取真实的扰动入侵信号，并对真实的扰动入侵信号提取能量特征进行空间检测与定位。具体步骤如下：
（1）对接收的横向空间信号进行时间累积，得到空间上各点的纵向时间序列信号
相敏光时域反射仪以周期触发脉冲作为一个信号采集单元，触发频率为，触发周期为，该时间单元内采集的信号是Φ-OTDR光时域反射信号，映射了监测距离内光信号在所有空间点的分布信息。采集脉冲周期触发，随空间分布的光信息被周期性地采集刷新。设第个采集脉冲周期内接收的散射相干光沿光纤线路的光强分布信息，为 ，其中：表示空间采样点序号，为根据监测距离设置的横向空间信号采集长度，为采集脉冲序号，为采集脉冲触发时刻，每隔一个时间单元，自动增加1，。随着的增加，空间所有点的光信息被重新采集。
以空间某一点作为观测点，该点光信息随的增加进行时间累积，得到了该空间点光信息随时间变化的信号，称为该点的纵向时间序列信号，记为，为纵向观测时间内的采集脉冲个数，也称为时间采样点数。
（2）对空间上某点的纵向时间序列信号进行小波多尺度分解
以空间点的纵向时间序列信号，作为处理对象，利用db6小波函数对其进行5层小波分解，分为d1, d2, d3, d4, d5和 a5共6个不同的尺度分量，其中d1, d2, d3, d4, d5分别表示db6小波分解到第一层、第二层、…，依次类推，直至第五层由高频到低频的细节信号分量，a5表示db6小波分解到第五层的近似信号分量；
（3）对小波多尺度分量进行选择重组对背景噪声和复杂时变干扰分别进行分离，同时提取真实的扰动入侵信号
不同类型信号的时频分布与结构不同，小波分解的不同尺度分量中包含不同类型的信号，如：起伏波动的背景噪声通常为大尺度信号，主要分布于低频分量中，即近似信号分量a5中，声波及空气流动等类型的时变干扰信号为中尺度信号，主要分布于低频细节分量d4, d5中，而真实扰动信号为小尺度信号，主要分布于高频细节分量d1, d2中。据此时频分布的差异，可以将小波分解的多尺度分量，进行选择性重组，a5为分离的背景噪声， d4+d5为分离的声波及其他时变扰动信号，而d1+d2即为提取出的真实的扰动入侵信号，分别记为，和；
图3为人为扰动信号的多尺度分解与噪声分离结果。由图3可看出，经过本发明方法的小波变换多尺度分解后，进行多尺度分量选择性重组，可以分离出起伏波动较大的背景噪声信号，提取出干净的人为扰动入侵信号，便于后续的检测与定位。
图4为声波扰动信号的多尺度分解与噪声分离结果。由图4可看出，经过本发明方法的小波变换多尺度分解后，进行多尺度分量选择性重组，不仅可以分离出起伏波动较大的背景噪声信号，还可以分离出声波扰动的时变干扰信号，提取出干净的人为扰动入侵信号，避免声波等多种时变扰动信号带来的误报。
（4）针对真实的扰动入侵信号提取其能量特征，将空间所有点噪声分离后的信号能量特征构成随空间分布的特征曲线，根据此特征曲线进行空间检测与定位
对真实的扰动入侵信号计算该点的时间序列方差，得到，其中，为该点时间序列的均值。
将空间所有点在该时间长度（个时间采样点）内的时间序列方差，在横向空间进行组合，得到空间分布的特征信号，
设定检测阈值，对空间分布的特征信号进行阈值判断，进而进行检测和定位:
当时，判断监测的光缆线路上没有扰动入侵；
当时，判断监测的光缆线路上有入侵；
并对的空间点进行空间聚类，空间聚类后的类数即为光缆线路上的实际入侵点数，各类内的空间点平均值即为估计的入侵点位置，根据需要再进行进一步类内信号的识别。
本发明实施例中列举的是相敏光时域反射仪传感信号的噪声分离和信号提取的具体实施方法，该发明方法算法步骤中的小波函数和分解层数可以根据实际信号情况进行选择和调整，实施例方法也完全可以应用到其他分布式光纤传感系统的信噪分离和信号检测中。
Claims (1)
1.一种相敏光时域反射仪传感信号噪声分离及信号提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）对接收的横向空间信号进行时间累积，得到空间上各点的纵向时间序列信号；
（2）对空间上某点的纵向时间序列信号进行小波多尺度分解；
（3）对小波多尺度分量进行选择重组对背景噪声和复杂时变干扰分别进行分离，同时提取真实的扰动入侵信号；
（4）针对真实的扰动入侵信号提取其能量特征，将空间所有点噪声分离后的信号能量特征构成随空间分布的特征曲线，根据此特征曲线进行空间检测与定位；
所述步骤（1）中所述横向空间信号由相敏光时域反射仪提供，所述相敏光时域反射仪以周期触发脉冲作为一个信号采集单元，触发频率为 ，触发周期为，该时间单元内采集的信号是相敏光时域反射仪光时域反射信号，映射了监测距离内光信号在所有空间点的分布信息；
采集脉冲周期触发，随空间分布的光信息被周期性地采集刷新；
设第个采集脉冲周期内接收的散射相干光沿光纤线路的光强分布信息，为，其中：表示空间采样点序号，为根据监测距离设置的横向空间信号采集长度，为采集脉冲序号，为采集脉冲触发时刻，每隔一个时间单元，自动增加1，，随着的增加，空间所有点的光信息被重新采集；以空间某一点作为观测点，该点光信息随的增加进行时间累积，得到了该空间点光信息随时间变化的信号，称为该点的纵向时间序列信号，记为，其中表示空间采样点序号，为采集脉冲序号，为纵向观测时间内的采集脉冲个数，也称为时间采样点数；
以空间点的纵向时间序列信号，作为处理对象，利用db6小波函数对其进行5层小波分解，分为d1, d2, d3, d4, d5和 a5共6个不同的尺度分量，其中d1, d2, d3, d4, d5分别表示db6小波分解到第一层、第二层、…，依次类推，直至第五层由高频到低频的细节信号分量，a5表示db6小波分解到第五层的近似信号分量；
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
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Granted publication date: 20150708 Termination date: 20180411 |