CN104833378B - 光纤周界系统干扰信号识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种光纤周界系统干扰信号识别方法，其包括步骤：向光纤注入具有确定偏振态的光信号；根据所述光纤中的后向瑞利散射光得到偏振角；排列固定时间间隔的偏振角绝对差分‑长度关系曲线，得到能量图；根据能量图及其二维小波谱图，确定干扰及其位置和强度，并且识别干扰类型。该方法利用光纤内部传输的光信号的偏振态对外部干扰敏感的特征，当受到干扰时，相应的偏振角发生变化，根据能量图及其二维小波谱图能够直观的判断出干扰的位置和强度，并能够实现多点干扰的检测和识别。
Description
技术领域
本发明涉及光纤传感领域，特别是涉及一种光纤周界系统的干扰信号的识别方法。
背景技术
光纤周界系统是利用光纤作为传感器实现分布式周界安防监测的报警系统，该系统主要传感部件是光纤，这种设计独特的光纤对运动、压力和振动非常敏感。它可沿围栏、围墙铺设来探测攀爬、敲击等入侵行为，也可以铺设在土壤、草坪下来探测踩踏等入侵行为。
光时域反射系统(optical time-domain reflectometer，OTDR)是收集光纤中的后向瑞利散射光信息来测量光纤或环境物理量的仪器。分布式OTDR系统实现了长距离光纤传感，同时获得整个光纤长度上被测量的空间分布状态随时间变化的信息。偏振光在传输中偏振态的改变主要源于折射率的变化，即双折射现象。双折射分固有双折射和感应双折射。固有双折射是光纤在生产过程中产生的光纤材料各向异性；感应双折射是由光纤的形变、温度变化、外应力、外电磁场等因素产生的。在温度、电磁场等相对稳定的情况下，利用光纤传输中偏振强度对光纤位置敏感的特性，制成偏振光时域反射计。另一种相位光时域反射计是通过检测反射偏振光的相位来收集振动信息。
偏振光时域反射计与相位光时域反射计相比，使用宽光谱入射激光，可以准确定位干扰起点，但干扰能量会引起后续光纤的偏振强度的变化，使多点干扰的定位和干扰类型的判断成为难点。但是，多点干扰源同时发生的情况是不可避免的，这个问题的解决能够将基于强度的分布式光纤传感技术进一步推向实用化。
发明内容
基于此，有必要提供一种能够准确识别光纤周界系统上的多点干扰信号的方法。
一种光纤周界系统干扰信号识别方法，其包括步骤：向光纤注入具有确定偏振态的光信号；根据所述光纤中的后向瑞利散射光得到偏振角；排列固定时间间隔的偏振角绝对差分-长度关系曲线，得到能量图；根据能量图及其二维小波谱图，确定干扰及其位置和强度，识别干扰类型。
在其中一个实施例中，所述根据光纤中的后向瑞利散射光得到偏振角的步骤包括：将所述后向瑞利散射光分解成第一偏振光和第二偏振光，所述第一偏振光和所述第二偏振光的振动方向垂直；计算所述偏振角，所述偏振角的大小为所述第一偏振光和第二偏振光的振幅比值的反正切值。
在其中一个实施例中，根据所述第一偏振光和所述第二偏振光的强度得到相应的振幅。
在其中一个实施例中，将所述能量图进行染色得到彩色能量图，对所述彩色能量图进行纹理分析确定干扰及其位置和强度。
在其中一个实施例中，所述偏振角绝对差分-长度关系曲线中的偏振角的值大于阈值时，判断所述光纤受到干扰。
在其中一个实施例中，获取所述阈值的步骤包括：当所述光纤不受干扰时，获取N个时间段中的偏振角的值；获取所述N个时间段中的偏振角绝对差分值中的最大值M及方差S；所述阈值为M+aS，其中a为灵敏度系数。
在其中一个实施例中，根据能量图及其二维小波谱图，采用聚类分析或/和神经网络的方法识别干扰类型。
上述光纤周界系统干扰信号识别方法，利用光纤内部传输的光信号的偏振态对外部干扰敏感的特征，当受到干扰时，相应的偏振角发生变化，根据能量图及其二维小波谱图能够直观的判断出干扰的位置和强度，并能够实现多点干扰的检测和识别。
附图说明
图1为本发明的流程框图；
图2为本发明中的另一实施例的流程框图；
图3为实施例中的偏振角绝对差分-长度关系曲线图；
图4为实施例中的彩色能量图；
图5为实施例中的二维小波谱图。
具体实施方式
请参考图1，在此披露的光纤周界系统振动信号识别方法包括以下步骤：
S100：向光纤注入具有确定偏振态的光信号。
由于激光具有单色性好、相干性好、方向性好以及亮度高等优异特性，在本实施方式中，光信号采用激光器发射的激光脉冲。在本实施方式中从激光器发射出的激光脉冲还可以分别经过放大器放大和滤波器滤波后进入起偏器，这样经过环形器注入光纤中的光脉冲就具有确定的偏振态。当然，还可以由发光二极管来发出相应的光信号。
光纤周界系统的光纤在本实施方式中采用铠装的通信光缆，它能够保证在不受外界多变的气候和恶劣环境的影响下，仍然能采集细小的干扰。当光信号在光纤内传输时，当光纤没有受到任何干扰或光的传输没有变化，光信号的偏振态保持不变；当光纤受到干扰时，运动、振动、压力引起的光纤形变都会导致光信号被干扰从而产生偏振态的改变。
S200：根据光纤中的后向瑞利散射光得到偏振角。
在本实施方式中，环形器将会输出光纤的后向瑞利散射光，每一个不同的时刻包含有光纤上对应点的偏振信息。由于瑞利散射保持光的偏振态，因此当光纤某一点受到干扰后，该点的后向瑞利散射光的偏振态也发生改变。
在本实施方式中，请参考图2，步骤S200包括以下步骤：
S210：将后向瑞利散射光分解成第一偏振光和第二偏振光，第一偏振光和第二偏振光的振动方向垂直。
在该步骤中，具体的，通过偏振分束器将后向瑞利散射光分解成两路振动方向保持不变并且相互垂直的的偏振光，该两路偏振光分别为第一偏振光和第二偏振光。当后向瑞利散射光的偏振态发生改变后，第一偏振光和第二偏振光的振幅A1和A2也均会发生相应的变化。
S220：计算偏振角，偏振角的大小为第一偏振光和第二偏振光的振幅比值的反正切值。具体的，该步骤中得到的偏振角为θ＝tan(A1/A2)。
当然，在步骤S210中，可以将将后向瑞利散射光分解成两路振动方向不同的偏振光，该两路偏振光的振动方向并不局限于相互垂直，也可以是不垂直的，只要这两路偏振光的振动方向不相同即可。
计算偏振角时，并不局限于上述方法，还可以是直接计算后向瑞利散射光的振动方向与某一固定方向之间的夹角，该夹角即为偏振角。
上述步骤中，因为光的强度容易通过光学仪器来直接获得，所要获取的偏振光的振幅，可以通过先获取偏振光的强度，求其平方根得到。
S300：排列固定时间间隔的偏振角绝对差分-长度关系曲线，得到能量图。具体的，将上述步骤中获得的偏振角与注入光纤中的光信号的偏振角做差分计算，得到在某一时间段的偏振角绝对差分-长度关系曲线。请参考图3，图3为在某一时间段，偏振角绝对差分-长度关系曲线，偏振角绝对差分的数值可以来表示干扰的幅度。将各个时间段获得的偏振角绝对差分-长度关系曲线以相同的时间间隔沿着时间轴方向依次排列，得到能量图。这样，可以同时从长度和时间两个维度来对干扰信号进行判断。
在本步骤中，还可以将获得的能量图进行染色得到彩色能量图。可以根据实际情况进行染色规则的规定，在本实施方式中，染色规则为无振动时白色，有振动时按振动幅度的大小由红到蓝染色，请参考图4中右侧的染色条。
S400：根据能量图及其二维小波谱图，确定干扰及其位置和强度，并且识别干扰类型。
在本步骤中，对步骤S300中得到的能量图进行二维小波变换，分解N层，得到一幅尺度系数图和3N幅小波系数图，合称为二维小波谱图。
首先，进行光纤是否受到干扰的判断。根据上述得到的偏振角绝对差分-长度关系曲线中的偏振角的值大于阈值时，判断所述光纤受到干扰，否则无干扰。该阈值的大小可以根据灵敏度来确定，高灵敏度对应小阈值，低灵敏度对应大阈值。在本实施方式中，获取阈值的步骤包括：在所述光纤不受干扰时，获取N个时间段中的偏振角的值；获取所述N个时间段中的偏振角绝对差分值中的最大值M及方差S；阈值为M+aS，其中a为灵敏度系数。a的大小可以根据灵敏度来进行确定。
当有干扰时，第一个大于阈值的点记为x1。求M(x)的梯度D(x)＝M(x+1)-M(x)，在x1点之前取第一个D(x)大于零的点x0定为干扰起点，干扰的强度记为M。
然后，可以根据能量图及其二维小波谱图，确定干扰的个数、位置和强度。
根据上述得到的干扰的信息，如干扰的个数、位置和强度等，得到干扰类型。
以下结合具体实施例来对其进行说明。
先请参考图4，图4中的色彩在时间和光纤长度方向上的变化幅度和频率关联着光纤的分布、干扰的位置、幅度和频率。根据染色规则从彩色能量图的颜色分布可以判断干扰起点大致位置和强度。
图5与图4相应的二维小波谱图，其给出了干扰位置和强度的分布信息。根据亮区域的个数、面积和强度判别振动类型、强度信息。该图为灰色图，黑色为无振动区域，亮区域对应振动中心。干扰中心的分布和亮度这样的纹理是我们判断振动类型的依据。
在实际应用中，对复杂的干扰类型，采用神经网络、聚类分析等方法来对干扰类型进行判断，神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型，聚类分析是将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析方法。通过对训练集的模拟实现干扰类型识别。例如，在户外铺设的光纤周界系统中，有风雨的干扰、人为的拨动、攀爬、重物碰撞干扰等，每一种干扰有10-50组数据。从每组数据中提取振动强度、时间和纹理，通过聚类分析或建立神经网络进行学习，实现干扰类型的识别。聚类方法可采用模糊聚类，神经网络可采用BP网络。
Claims (7)
1.一种光纤周界系统干扰信号识别方法，其特征在于，包括步骤:
向光纤注入具有确定偏振态的光信号；
根据所述光纤中的后向瑞利散射光得到偏振角；
排列固定时间间隔的偏振角绝对差分-长度关系曲线，得到能量图；
根据所述能量图及其二维小波谱图，确定干扰及其位置和强度，并且识别干扰类型。
2.根据权利要求1所述的光纤周界系统干扰信号识别方法，其特征在于，所述根据光纤中的后向瑞利散射光得到偏振角的步骤包括：
将所述后向瑞利散射光分解成第一偏振光和第二偏振光，所述第一偏振光和所述第二偏振光的振动方向垂直；
计算所述偏振角，所述偏振角的大小为所述第一偏振光和第二偏振光的振幅比值的反正切值。
3.根据权利要求2所述的光纤周界系统干扰信号识别方法，其特征在于，根据所述第一偏振光和所述第二偏振光的强度得到相应的振幅。
4.根据权利要求1所述的光纤周界系统干扰信号识别方法，其特征在于，将所述能量图进行染色得到彩色能量图，对所述彩色能量图进行纹理分析确定干扰及其位置和强度。
5.根据权利要求1所述的光纤周界系统干扰信号识别方法，其特征在于，所述偏振角绝对差分-长度关系曲线中的偏振角的值大于阈值时，判断所述光纤受到干扰。
6.根据权利要求5所述的光纤周界系统干扰信号识别方法，其特征在于，获取所述阈值的步骤包括：
当所述光纤不受干扰时，获取N个时间段中的偏振角的值；
获取所述N个时间段中的偏振角绝对差分值中的最大值M及方差S；
所述阈值为M+aS，其中a为灵敏度系数。
7.根据权利要求1所述的光纤周界系统干扰信号识别方法，其特征在于，根据能量图及其二维小波谱图，采用聚类分析或/和神经网络的方法识别干扰类型。
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