CN103308083A - 一种基于能量分布的布里渊谱识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于能量分布的布里渊谱识别方法，包括以下步骤：确定布里渊谱测试数据为L；根据探测脉冲宽度PW选择相应的能量积分窗口宽度W，得到能量密度数据为P；在能量密度数据P中搜索能量密度最高的频率范围SW；在能量密度数据P中，在所述能量密度最高的频率范围SW内，计算其峰值是否超过能量阈值PT；在能量密度数据P中，搜索所述最高的频率范围内峰值对应的频率点。采用上述方案，一方面根据判断结果只对含有布里渊谱的数据进行曲线拟合和谱分析，避免了很多无谓的布里渊谱分析过程，节省整体数据输出时间，提高了整体测试速度，另一方面提高了各种信噪比情况下布里渊谱分析的准确性，提高了应变测试精度。

Description

一种基于能量分布的布里渊谱识别方法
技术领域
本发明属于布里渊谱识别技术领域，尤其涉及的是一种基于能量分布的布里渊谱识别方法。
背景技术
在光纤传感系统中，光纤应变分布测试仪(简称BOTDR)是不可或缺的测试仪器，广泛应用于桥梁、堤坝、建筑等结构的健康状态监测以及石油、煤矿、管道等的区域安全监测等领域。其基本原理是从光纤一端注入脉冲光并接收光纤沿线各点返回的自发布里渊散射光，经过时域采样及分析，即可得到沿线各点的布里渊散射光的频谱，进而经分析得到频移，然后再通过计算，即可得到光纤沿线各点的应变分布。
在BOTDR的内部数据处理中，通过扫频方式获得光纤沿线各点的布里渊谱分布数据后，需首先通过分析确定各点的布里渊谱中心位置，然后经复杂的洛仑兹曲线拟合及布里渊散射谱分析才得到光纤沿线各点的应变分布。在确定各点的布里渊谱中心位置过程中，通常的做法是将测试量程内采集的全部数据直接通过寻找最大值的方法，该方法有两方面的问题：一是由于电路噪声的干扰，对采集的数据通过寻找最大值的方法确定的布里渊谱中心位置有时会与真实位置偏差很大，尤其是在信噪比较差的情况下，该现象比较明显，这将导致后续的洛仑兹曲线拟合和布里渊谱分析结果误差很大，进而造成错误的应变计算结果；另一方面，由于在测试过程中，被测光纤长度小于测试量程，在当前测试量程内进行数据采集时，超过光纤长度后的采样数据都是高斯噪声，无任何有用信息，没有必要再进行复杂的洛仑兹曲线拟合及布里渊散射谱分析，只会占用很多无谓的数据处理时间，从而影响了整体测试速度。
因此，现有技术存在缺陷，需要改进。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种布里渊谱自适应分析方法。
本发明的技术方案如下：
一种基于能量分布的布里渊谱识别方法，其中，包括以下步骤：
步骤100，确定布里渊谱测试数据为L；
步骤101，根据探测脉冲宽度PW选择相应的能量积分窗口宽度W，并根据L及W计算，得到能量密度数据为P；
步骤102，在能量密度数据P中搜索预定带宽DW条件下能量密度最高的频率范围SW，并将此频率范围提供给步骤103；
步骤103，在能量密度数据P中，在所述能量密度最高的频率范围SW内，计算其峰值是否超过能量阈值PT，如超过能量阈值PT则进入步骤104，如不超过则进入步骤108；
步骤104，在能量密度数据P中，搜索所述最高的频率范围内峰值对应的频率点；
步骤105，在布里渊谱数据L中，以所述峰值为中心频率计算3dB带宽，并与3dB带宽阈值比较，如超过阈值则进入步骤109，如未超过则进入步骤106；
步骤106，在布里渊谱数据L中，以所述峰值为中心频率计算6dB带宽，并与6dB带宽阈值比较，如超过阈值则进入步骤109，如未超过则进入步骤107；
步骤107，在布里渊谱数据L中，以所述峰值为中心频率计算9dB带宽，并与9dB带宽阈值值比较，如超过阈值则进入步骤109，如未超过则进入步骤120；
步骤108，未超过则认为此布里渊谱数据L中都为噪声，无布里渊谱存在；
步骤109，识别过程结束，输出中心频率及其在数据中的位置；
步骤120，结束，无布里渊谱存在。
所述的基于能量分布的布里渊谱识别方法，其中，所述步骤101中，所述脉冲宽度PW越窄，能量积分窗口宽度越宽。
所述的基于能量分布的布里渊谱识别方法，其中，所述步骤101中，所述布里渊谱测试数据为L根据积分窗口宽度W进行积分运算。
所述的基于能量分布的布里渊谱识别方法，其中，所述步骤102中，所述预定带宽DW的选择范围应小于能量积分窗口W。
所述的基于能量分布的布里渊谱识别方法，其中，所述步骤102中，所述预定带宽DW为能量积分窗口宽度W的1/2。
所述的基于能量分布的布里渊谱识别方法，其中，所述步骤103中，所述能量阈值PT是根据量程最远的100个点的布里渊谱测试数据L进行平均计算获取。
所述的基于能量分布的布里渊谱识别方法，其中，所述步骤105、步骤106及步骤107中，所述带宽阈值是根据布里渊谱数据L的探测脉冲宽度确定。
采用上述方案，能够对采集数据是否含有布里渊谱及其位置进行准确判断和定位，一方面根据判断结果只对含有布里渊谱的数据进行曲线拟合和谱分析，避免了很多无谓的布里渊谱分析过程，节省整体数据输出时间，提高了整体测试速度，另一方面提高了各种信噪比情况下布里渊谱分析的准确性，提高了应变测试精度。
附图说明
图1为本发明布里渊谱自适应分析方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例，对本发明进行详细说明。
实施例1
如图1所示，本发明提供一种布里渊谱自适应分析方法，该方法包括以下实施步骤：
步骤100，确定布里渊谱测试数据为L(包括布里渊谱频率及其对应的功率值)，其探测脉冲宽度PW为10ns；
步骤101，根据探测脉冲宽度PW选择相应的能量积分窗口宽度W，探测脉冲宽度越窄，能量积分窗口宽度越宽，其选择方案可如表1所示，当脉冲宽度PW为10ns时，可选择能量积分窗口宽度W为100Mhz，并根据L及W对布里渊谱测试数据L进行积分运算(即以能量积分窗口宽度W为积分宽度，对L内所有数据进行积分)，得到能量密度数据为P；
表1：不同PW对应的能量积分窗口宽度W
脉冲宽度PW 能量积分窗口宽度W
5ns 200MHz
10ns 100Mhz
20ns 50MHz
50ns 25MHz
100ns 20MHz
200ns 15MHz
步骤102，在能量密度数据P中搜索预定带宽DW条件下能量密度最高的频率范围SW，并将此频率范围提供给步骤103；预定带宽DW的选择范围应小于能量积分窗口W，可以为能量积分窗口宽度W的1/2；
步骤103，在能量密度数据P中，在所述能量密度最高的频率范围SW内，计算其峰值是否超过能量阈值PT，如超过能量阈值PT则进入步骤104，如不超过则进入步骤108；能量阈值PT可以根据量程最远的100个点的布里渊谱测试数据L进行平均计算得到；
步骤104，在能量密度数据P中，搜索所述最高的频率范围内峰值对应的频率点；
步骤105，在布里渊谱数据L中，以所述峰值为中心频率计算3dB带宽，并与3dB带宽阈值比较，如超过阈值则进入步骤109，如未超过则进入步骤106；带宽阈值可以根据布里渊谱数据L的探测脉冲宽度确定；
步骤106，在布里渊谱数据L中，以所述峰值为中心频率计算6dB带宽，并与6dB带宽阈值比较，如超过阈值则进入步骤109，如未超过则进入步骤107；带宽阈值可以根据布里渊谱数据L的探测脉冲宽度确定；
步骤107，在布里渊谱数据L中，以所述峰值为中心频率计算9dB带宽，并与9dB带宽阈值值比较，如超过阈值则进入步骤109，如未超过则进入步骤120；带宽阈值可以根据布里渊谱数据L的探测脉冲宽度确定；
步骤108，未超过则认为此布里渊谱数据L中都为噪声，无布里渊谱存在；
步骤109，识别过程结束，输出中心频率及其在数据中的位置；
步骤120，结束，无布里渊谱存在。采用上述方案，能够对采集数据是否含有布里渊谱及其位置进行准确判断和定位，一方面根据判断结果只对含有布里渊谱的数据进行曲线拟合和谱分析，避免了很多无谓的布里渊谱分析过程，节省整体数据输出时间，提高了整体测试速度，另一方面提高了各种信噪比情况下布里渊谱分析的准确性，提高了应变测试精度。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于能量分布的布里渊谱识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤100，确定布里渊谱测试数据为L；
步骤101，根据探测脉冲宽度PW选择相应的能量积分窗口宽度W，并根据L及W计算，得到能量密度数据为P；
步骤102，在能量密度数据P中搜索预定带宽DW条件下能量密度最高的频率范围SW，并将此频率范围提供给步骤103；
步骤103，在能量密度数据P中，在所述能量密度最高的频率范围SW内，计算其峰值是否超过能量阈值PT，如超过能量阈值PT则进入步骤104，如不超过则进入步骤108；
步骤104，在能量密度数据P中，搜索所述最高的频率范围内峰值对应的频率点；
步骤105，在布里渊谱数据L中，以所述峰值为中心频率计算3dB带宽，并与3dB带宽阈值比较，如超过阈值则进入步骤109，如未超过则进入步骤106；
步骤106，在布里渊谱数据L中，以所述峰值为中心频率计算6dB带宽，并与6dB带宽阈值比较，如超过阈值则进入步骤109，如未超过则进入步骤107；
步骤107，在布里渊谱数据L中，以所述峰值为中心频率计算9dB带宽，并与9dB带宽阈值值比较，如超过阈值则进入步骤109，如未超过则进入步骤120；
步骤108，未超过则认为此布里渊谱数据L中都为噪声，无布里渊谱存在；
步骤109，识别过程结束，输出中心频率及其在数据中的位置；
步骤120，结束，无布里渊谱存在。
2.如权利要求1所述的基于能量分布的布里渊谱识别方法，其特征在于，所述步骤101中，所述脉冲宽度PW越窄，能量积分窗口宽度越宽。
3.如权利要求1所述的基于能量分布的布里渊谱识别方法，其特征在于，所述步骤101中，所述布里渊谱测试数据为L根据积分窗口宽度W进行积分运算。
4.如权利要求1所述的基于能量分布的布里渊谱识别方法，其特征在于，所述步骤102中，所述预定带宽DW的选择范围应小于能量积分窗口W。
5.如权利要求1所述的基于能量分布的布里渊谱识别方法，其特征在于，所述步骤102中，所述预定带宽DW为能量积分窗口宽度W的1/2。
6.如权利要求1所述的基于能量分布的布里渊谱识别方法，其特征在于，所述步骤103中，所述能量阈值PT是根据量程最远的100个点的布里渊谱测试数据L进行平均计算获取。
7.如权利要求1所述的基于能量分布的布里渊谱识别方法，其特征在于，所述步骤105、步骤106及步骤107中，所述带宽阈值是根据布里渊谱数据L的探测脉冲宽度确定。
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