CN104217513B - 提高相位敏感光时域反射计识别入侵事件准确率的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种提高相位敏感光时域反射计识别入侵事件准确率的方法，它包括以下步骤：(1)数据采集；(2)单点历史判断；(3)区域振动群判断；特点是将单点历史判断和区域振动群判断结合起来，以数据采集系统探测到的当前时刻之前的M帧实时数据为分析样本，经过两步判断，由单点历史判断对当前时刻之前的M帧实时数据，从变化幅度的角度，并通过自适应均值去除阈值提取出第一步特征量；再由区域振动群判断，在第一步特征量的基础上进一步提取出第二步特征量，也即最后的振动特征量，优点是从时间域和空间域的角度去提取出振动特征量，能够很大程度提高识别入侵事件的准确率，同时实时性满足工程应用要求，算法简单，定位稳定性好。
Description
技术领域
本发明涉及一种相位敏感光时域反射计识别入侵事件的方法，尤其是涉及一种提高相位敏感光时域反射计识别入侵事件准确率的方法。
背景技术
光纤传感技术是一种新型的传感技术，具有测量精度高、抗电磁干扰、本质安全、分布式测量等优点，可用于监测和保护国境、军事基地、发电厂、石油管道、核设施及监狱等重要区域和场所。分布式光纤振动传感系统是基于相位敏感光时域反射计(phase-sensitive Optical Time Domain Reflectrometer，即)原理的新型传感器，可实现不同位置多振动事件的探测与定位，只需单芯光纤，最大监测距离长达50公里。对周围环境的扰动非常敏感，极容易引起频繁误报；同时，光纤中偏振衰落引起探测结果的随机变化，也可能被当作入侵信号误报。因此，识别真实入侵，提高检测性能是工程应用急需解决的问题。
目前已报道的减少误报的方法主要有以下几种：
1、基于和POTDR结合的分布式光纤微扰传感系统(李建中，饶云江，冉曾令等.基于和POTDR结合的分布式光纤微扰传感系统[J].光子学报，2009，38(5)：1108～1112)：将和POTDR结合到一个系统中,同时对传输光脉冲的相位和偏振态的变化进行检测，并采用小波变换的方法来降低传感信号的噪音，可以在一定程度降低系统误报率；
2、小波降噪的方法(Zengguang Qin，Liang Chen，Xiaoyi Bao.WaveletDenoising Method for Improving Detection Performance of Distributed VibrationSensor[J].IEEE PHOTONICS TECHNOLOGY LETTERS，2012，24(7)：542～544)：可以滤除背景噪声和系统噪声，但这种方法提高识别入侵事件的准确率有限；
3、基于多个小波分解结果进行综合判决的方法(吴庥伟，吴慧娟，饶云江等.基于多种小波分解方法综合判决的低误报率分布式光纤围栏入侵监测系统[J].光子学报，2011，40(11)：1692～1685)：通过多个小波检测突变点，减少了误报，却也增加了漏报；
4、基于时间序列奇异谱特征的检测方法(李小玉，吴慧娟，彭正谱等.基于时间序列奇异谱特征的扰动检测方法[J].光子学报，2014，43(4)：0428001-1～0428001-5)：仅从时间域上去分析信号变化特征，且算法复杂。
上述几种算法都是以减少误报率为出发点的，没有考虑同时对增加漏报率的影响，且没有考虑算法的实时性和复杂性，很难应用于工程实际。在应用于工程实际监测中，设计算法主要考虑以下因素：
(1)算法识别准确率：工程应用的目的是准确识别入侵事件，不仅仅误报率要低，漏报率也要低；
(2)算法的实时性：是实时监测与报警的，对于入侵事件，系统报警越快越好；
(3)算法的复杂性：算法是否复杂不仅影响算法实际工程应用的实现难易程度，同时也影响算法的实时性；
(4)算法的定位稳定性：对于同一位置的入侵产生的振动事件，算法不同时间定位的位置偏移越小越好。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种提高相位敏感光时域反射计识别入侵事件准确率的方法，能够很大程度提高识别入侵事件的准确率，且实时性满足性能要求，算法简单，定位稳定性好。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种提高相位敏感光时域反射计识别入侵事件准确率的方法，它包括以下步骤：
(1)数据采集：使用相位敏感光时域反射计数据采集系统实时监测光纤空间采样点反射回来的光功率数据，将每一采样点的光功率数据经过80～120组的累加后输出，输出的光功率数据记为x(i,j)，其中i为光纤空间采样点的序数，j为数据帧序数，对应不同时刻，记N为光纤空间采样点总数目，依次取i＝1,2,…,N，输出一帧数据，即得到对应光纤全部空间采样点监测到的第j帧光功率数据；
(2)单点历史判断：对每一空间采样点，从时间域去考量数据的变化特征，取当前时刻k之前共M帧实时数据为分析样本，即j＝1,2,…,M，M为30～100，以数据的变化幅度为特征，对每一个光纤空间采样点i，将该采样点后一帧的光功率数据x(i,j+1)与前一帧的光功率数据x(i,j)相减取绝对值，记为abs，将对于M帧数据得到的绝对值进行求和，其求和值记为依次取i＝1,2,…,N，得到处理后的一帧数据，对于处理后的一帧数据作自适应均值处理，即得到第一特征量，以矩阵表示，记为HN×1(k)；
(3)区域振动群判断：对于单点历史判断得到的第一特征量HN×1(k)，进一步从空间域去考量变化特征，对于光纤空间采样点i周围的采样点，当第一特征量连续大于零的点数超过设定的阈值T时，则判定采样点i的第一特征量为振动特征量，如未达到设定阈值，则判定为干扰，振动特征量对应的空间采样点的位置定义为入侵事件产生的振动位置。
单点历史判断中的自适应均值处理方法如下：对于光纤空间采样点总数目N，根据光纤衰减率计算出采样点之间衰减系数α和均值系数η，其中α为0.00005～0.0001，η为8～12，定义矩阵HN×1(k)的第i个元素为h(i,k)-thr(i,k)，其中当该元素大于等于零时，保留原值，小于零则全部置零。
区域振动群判断中，阈值T的计算方法为T＝τ/δt，其中τ为激光光源脉宽，δt为数据采集系统采样时间间隔。
与现有技术相比，本发明的优点在于将单点历史判断和区域振动群判断结合起来，以数据采集系统探测到的当前时刻之前的M帧实时数据为分析样本，经过两步判断，由单点历史判断对当前时刻之前的M帧实时数据，从变化幅度的角度，并通过自适应均值去除阈值提取出第一步特征量；再由区域振动群判断，在第一步特征量的基础上进一步提取出第二步特征量，也即最后的振动特征量。
本发明的方法从时间域和空间域的角度去提取出振动特征量，能够很大程度提高识别入侵事件的准确率，同时实时性满足工程应用要求，算法简单，定位稳定性好。
附图说明
图1为本发明实施例的振动区域空间曲线；
图2为本发明实施例的非振动区域空间曲线；
图3为本发明实施例的采集的一帧数据；
图4为本发明实施例的连续11组振动区域历史曲线；
图5为本发明实施例的：连续11组非振动区域历史曲线。
具体实施方式
以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。
实验在总长为32km的单模光纤上进行测试，同时在20km和25km附近20m的光纤圈模拟入侵行为产生的振动。采用中心波长为1550nm的DFB激光器，线宽104kHz，激光光源脉宽τ为200ns，数据采集系统采样时间间隔δt为20ns，即采样速率为50MS/s，采集传感光纤上15500个点的数据，即N＝15500。根据光纤长度调整激光脉冲周期约为0.33ms，将采集的连续100组数据累加输出得到一帧数据，则每秒共采集30帧数据，我们取10s内共300帧数据作为统计样本。
振动区域与非振动区域光功率的变化如图1、2所示，由于振动引起光纤折射率的变化，返回的光功率必然是变化的，而且振动位置光功率的变化要比非振动位置的变化剧烈得多，可以将振动位置光功率的剧烈变化作为振动事件的特征。具体算法步骤如下：
(1)第一步、数据采集
将采集的每一采样点的光功率数据经过连续100组数据累加输出，记为x(i,j)，其中i为光纤空间采样点的序数，j为数据帧序数，依次取i＝1,2,…,N，得到一帧数据，如图3所示，即为对应光纤全部空间采样点监测到的第j帧光功率数据。
(2)第二步、单点历史判断
单点历史判断是从时间域上去考量某一位置一段时间内的光功率变化，剔除掉持续时间很短的干扰影响，具体对每一空间采样点，从时间域去考量数据的变化特征，取当前时刻k之前共M帧实时数据为分析样本，即j＝1,2,…,M，M为30～100，以数据的变化幅度为特征，对每一个光纤空间采样点i，将该采样点后一帧的光功率数据x(i,j+1)与前一帧的光功率数据x(i,j)相减取绝对值，记为abs，将对于M帧数据得到的绝对值进行求和，其求和值记为依次取i＝1,2,…,N，得到处理后的一帧数据，如图4、5所示。考虑到不能对实时性影响太大，我们分析某一点1s以内的30帧数据，即M＝30，共得到271组处理结果。对于处理后的一帧数据作自适应均值处理：对于光纤空间采样点总数目N，根据光纤衰减率计算出采样点之间衰减系数α和均值系数η，α取0.0001，η取10，定义矩阵HN×1(k)的第i个元素为h(i,k)-thr(i,k)，其中当该元素大于等于零时，保留原值，小于零则全部置零，最终得到以矩阵HN×1(k)表示的第一特征量。
(3)第三步、区域振动群判断
如图1、4所示振动区域周围区域均表现出光功率的剧烈变化，而图2、5非振动区域周围区域光功率均缓慢变化。区域振动群判断是从空间域上去考量某一位置周围区域光功率变化，剔除掉影响区域很小的干扰影响。具体方法是对于单点历史判断得到的第一特征量HN×1(k)，对于光纤空间采样点i周围的采样点，当第一特征量连续大于零的点数超过设定的阈值T时，则判定采样点i的第一特征量为振动特征量，如未达到设定阈值，则判定为干扰，振动特征量对应的空间采样点的位置即为入侵事件产生的振动位置。阈值T的计算方法为T＝τ/δt，其中τ为激光光源脉宽，δt为数据采集系统采样时间间隔。在本实施例中，加入以10个点(脉宽200ns，采样时间间隔20ns对应10个点)为阈值基准的区域振动群判断，即T＝10。
通过上述两步判断结合的算法，完全准确识别的有271组，准确识别率100％，漏报的有0组，漏报率0，误报的有0组，误报率0，达到准确识别入侵产生的振动事件的目的。根据振动事件的采样点的位置，取单模光纤折射率为1.46，可计算出振动事件的位置均值分别为20.15km、25.28km，标准差分别为1.67m、5.55m，远小于200ns脉宽所对应的20m定位精度，说明本发明的方法定位稳定性好，能够有效提高识别入侵事件的准确率，满足工程应用要求。
Claims (3)
1.一种提高相位敏感光时域反射计识别入侵事件准确率的方法，其特征在于它包括以下步骤：
(1)数据采集：使用相位敏感光时域反射计数据采集系统实时监测光纤空间采样点反射回来的光功率数据，将每一采样点的光功率数据经过80～120组的累加后输出，输出的光功率数据记为x(i,j)，其中i为光纤空间采样点的序数，j为数据帧序数，对应不同时刻，记N为光纤空间采样点总数目，依次取i＝1,2,…,N，输出一帧数据，即得到对应光纤全部空间采样点监测到的第j帧光功率数据；
(2)单点历史判断：对每一空间采样点，从时间域去考量数据的变化特征，取当前时刻k之前共M帧实时数据为分析样本，即j＝1,2,…,M，M为30～100，以数据的变化幅度为特征，对每一个光纤空间采样点i，将该采样点后一帧的光功率数据x(i,j+1)与前一帧的光功率数据x(i,j)相减取绝对值，记为abs，将对于M帧数据得到的绝对值进行求和，其求和值记为依次取i＝1,2,…,N，得到处理后的一帧数据，对于处理后的一帧数据作自适应均值处理，即得到第一特征量，以矩阵表示，记为HN×1(k)；
(3)区域振动群判断：对于单点历史判断得到的第一特征量HN×1(k)，进一步从空间域去考量变化特征，对于光纤空间采样点i周围的采样点，当第一特征量连续大于零的点数超过设定的阈值T时，则判定采样点i的第一特征量为振动特征量，如未达到设定阈值，则判定为干扰，振动特征量对应的空间采样点的位置定义为入侵事件产生的振动位置。
2.如权利要求1所述的提高相位敏感光时域反射计识别入侵事件准确率的方法，其特征在于单点历史判断中的自适应均值处理方法如下：对于光纤空间采样点总数目N，根据光纤衰减率计算出采样点之间衰减系数α和均值系数η，其中α为0.00005～0.0001，η为8～12，定义矩阵HN×1(k)的第i个元素为h(i,k)-thr(i,k)，其中当该元素大于等于零时，保留原值，小于零则全部置零。
3.如权利要求1所述提高相位敏感光时域反射计识别入侵事件准确率的方法，其特征在于区域振动群判断中，阈值T的计算方法为T＝τ/δt，其中τ为激光光源脉宽，δt为数据采集系统采样时间间隔。
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Granted publication date: 20160817 Pledgee: Haishu Sub branch of Bank of Ningbo Co.,Ltd. Pledgor: ZHEJIANG ZHONGXIN POWER MEASUREMENT AND CONTROL TECHNOLOGY Co.,Ltd. Registration number: Y2023980072971 |
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