CN105181152A - 分布式布里渊散射光谱频移的计算方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种分布式布里渊散射光谱频移的计算方法,包括光谱平滑处理,光谱曲线单双峰判断及拟合,光谱频移量的小波谱特征分析及去噪处理。本发明可提高布里渊散射光谱频移量的计算精度,从而提升长距离分布式布里渊传感系统的测量精度。

Description

分布式布里渊散射光谱频移的计算方法
技术领域
本发明涉及光纤传感领域,特别是涉及一种分布式布里渊散射光谱频移的计算方法。
背景技术
光在光纤中传播时,散射光的幅度、偏振态、相位、频率等特征量会受到外界环境的影响而发生变化,分布式光纤传感技术通过监测这些特征量的变化实现对温度、压力、应变、振动等物理量的实时测量。因此,分布式光纤传感技术被应用于各种检测,如长距离油气管线、输电线路、大跨度桥梁、大坝等的安全实时监测。
分布式布里渊光纤传感技术是通过分析布里渊散射光信号的频移得到光纤沿线的应变和温度信息。长距离分布式布里渊光纤传感器有布里渊光时域反射仪(BOTDR)和布里渊光时域分析仪(BOTDA)两种结构。BOTDR是利用光在光纤中传播的自发后向散射光探测传感量。在BOTDA设备中,传感光纤的两端入射脉冲泵浦光与直流探测光之间进行受激布里渊散射作用,通过检测布里渊散射的背向光谱,获得光纤沿线的传感量。
BOTDR与BOTDA均利用布里渊散射光谱频移获取对应力和温度的特性。因此,布里渊散射光谱频移量的计算精度会影响分布式布里渊光纤传感技术的测量精度。通常,当光纤沿线温度发生变化或者存在轴向应变时,光纤中的背向布里渊散射光谱就会发生漂移,产生的漂移量与光纤应力和温度的变化量呈良好的线性关系。但当温度或应力变化时,散射光谱会出现多峰的情况;在长距离分布式布里渊传感系统中,光强信号随光纤长度衰减,会导致信噪比下降,同时,光纤的双折射、色散等会导致布里渊光谱发生形变。以上现象都会给频移量的计算造成误差,从而影响分布式布里渊传感系统的测量精度。
发明内容
基于此,有必要提供一种分布式布里渊散射光谱频移的计算方法,提高频移量的计算精度,从而提升分布式布里渊传感系统的测量精度。
一种分布式布里渊散射光谱频移的计算方法,包括:
计算恒温下采集的光纤中两组布里渊光谱数据R01(k,w)和R02(k,w)对应的中心频率C01(k)和C02(k),并计算所述中心频率C01(k)和C02(k)之间差的小波谱W;
计算测量环境下采集的光纤中布里渊光谱数据R1(k,w)的中心频率C1(k);
计算频移量D(k),其中,D(k)=C1(k)-C01(k);
基于所述小波谱W对所述频移量D(k)进行小波去噪处理;
其中,Rn(k,w)表示第n次采集的布里渊光谱数据,k为采样点个数,w为光频率,小波谱W={Wi,i=0,1,...,N},W0为尺度系数,W1,W2…WN为细节系数。
在其中一个实施例中,所述计算恒温下采集的光纤中两组布里渊光谱数据R01(k,w)和R02(k,w)对应的中心频率C01(k)和C02(k),并计算所述中心频率C01(k)和C02(k)之间差的小波谱W的步骤包括:
恒温下采集光纤中的两组布里渊光谱数据R01(k,w)和R02(k,w);
对所述两组布里渊光谱数据R01(k,w)和R02(k,w)分别作平滑去噪处理;
采用单峰洛伦兹函数对作平滑去噪处理后的两组布里渊光谱数据进行拟合获取所述两组布里渊光谱数据R01(k,w)和R02(k,w)在恒温下对应的中心频率C01(k)和C02(k);
计算所述中心频率C01(k)和C02(k)之间差的小波谱W。
在其中一个实施例中,所述计算测量环境下采集的光纤中布里渊光谱数据R1(k,w)的中心频率C1(k)的步骤包括:
测量环境下采集光纤中的布里渊光谱数据R1(k,w);
对所述布里渊光谱数据R1(k,w)作平滑去噪处理;
采用单峰洛伦兹函数对作平滑去噪处理后的布里渊光谱数据进行拟合获取所述布里渊光谱数据R1(k,w)在测量环境下对应的中心频率C1(k);
判断所述采集的布里渊光谱数据R1(k,w)是否为双峰光谱;
当所述采集的布里渊光谱数据R1(k,w)为双峰光谱时,将所述中心频率C1(k)更新为拟合的两个单峰光谱中心频率的线性组合。
在其中一个实施例中,采用卷积算法、经验模态算法或贝塞尔曲线方法进行平滑去噪处理。
在其中一个实施例中,判断所述采集的布里渊光谱数据R1(k,w)是否为双峰光谱的步骤包括:
比较所述采用单峰洛伦兹函数对作平滑去噪处理后的布里渊光谱数据进行拟合前后的光谱曲线;
通过峰高和峰间距的值判断布里渊光谱曲线是否为双峰光谱。
在其中一个实施例中,当所述采集的布里渊光谱数据R1(k,w)为双峰光谱时,将所述中心频率C1(k)更新为拟合的两个单峰光谱中心频率的线性组合的步骤包括:
采用LM算法拟合所述双峰光谱的曲线,得到对应的两个单峰光谱中心频率,将所述中心频率C1(k)更新为所述两个单峰光谱中心频率的线性组合。
在其中一个实施例中,基于所述小波谱W对所述频移量D(k)进行小波去噪处理的步骤包括:
根据所述小波谱W的细节系数W1,W2…WN获取噪声的特征,所述噪声的特征包括均值、方差、纹理;
对频移量D(k)进行小波分解,得到小波谱DW;
根据所述噪声的特征对所述频移量D(k)的小波谱DW进行去噪处理;
通过小波重构完成消噪。
以上所述分布式布里渊散射光谱频移的计算方法,可有效抑制长距离分布式布里渊传感系统中光谱信号的量子噪声,降低光纤双折射和色散等现象带来的计算误差,提高布里渊散射光谱频移量的计算准确度,从而提升分布式布里渊传感系统的测量精度。
附图说明
图1为一实施例的分布式布里渊散射光谱频移的计算方法的流程图;
图2为图1中步骤S120的流程图;
图3为图1中步骤S140的流程图;
图4为图1中步骤S180的流程图;
图5为采集的长距离光纤的布里渊光谱和拟合后布里渊光谱的曲线示意图;
图6为拟合计算的布里渊频移量和小波去噪后的频移量随光纤长度的分布图,横坐标为采样点数,纵坐标为频移量;
图7为图6中光纤末端高温温度环布里渊频移量的局部放大图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。
如图1所示,一实施例的分布式布里渊散射光谱频移的计算方法包括步骤S120至步骤S180。
步骤S120,计算恒温下采集的光纤中两组布里渊光谱数据R01(k,w)和R02(k,w)对应的中心频率C01(k)和C02(k),并计算所述中心频率C01(k)和C02(k)之间差的小波谱W;
步骤S140,计算测量环境下采集的光纤中布里渊光谱数据R1(k,w)的中心频率C1(k);
步骤S160,计算频移量D(k),其中,D(k)=C1(k)-C01(k)或者D(k)=C1(k)-C02(k);
步骤S180,基于所述小波谱W对所述频移量D(k)进行小波去噪处理。
其中,Rn(k,w)表示第n次采集的布里渊光谱数据,k为采样点个数,w为光频率,小波谱W={Wi,i=0,1,...,N},W0为尺度系数,W1,W2…WN为细节系数。
如图2所示,步骤S120包括步骤S121至步骤S124。
步骤S121,恒温下采集光纤中的两组布里渊光谱数据R01(k,w)和R02(k,w);
步骤S122,对所述两组布里渊光谱数据R01(k,w)和R02(k,w)分别作平滑去噪处理,其中,可采用卷积算法、经验模态算法或贝塞尔曲线方法进行平滑去噪处理;
步骤S123,采用单峰洛伦兹函数对作平滑去噪处理后的两组布里渊光谱数据进行拟合获取所述两组布里渊光谱数据R01(k,w)和R02(k,w)在恒温下对应的中心频率C01(k)和C02(k);
步骤S124,计算所述中心频率C01(k)和C02(k)之间差的小波谱W。
如图3所示,步骤S140包括步骤S141至步骤S145。
步骤S141,测量环境下采集光纤中的布里渊光谱数据R1(k,w);
步骤S142,对所述布里渊光谱数据R1(k,w)作平滑去噪处理,其中,可与步骤S122相同,采用卷积算法、经验模态算法或贝塞尔曲线方法进行平滑去噪处理;
步骤S143,采用单峰洛伦兹函数对作平滑去噪处理后的布里渊光谱数据进行拟合获取所述布里渊光谱数据R1(k,w)在测量环境下对应的中心频率C1(k)。
步骤S144,判断所述采集的布里渊光谱数据R1(k,w)是否为双峰光谱;测量环境中的布里渊光谱频移量同时受温度和应力的线性影响,其形变和噪声统计特征与恒温环境相似。当温度或应力在采样间隔附近有变化时,光谱会出现多个峰,峰的个数由光纤类型决定。本实施例仅考虑双峰的情况,仅对是否为双峰光谱进行判断。
步骤S145,当所述采集的布里渊光谱数据R1(k,w)为双峰光谱时,将所述中心频率C1(k)更新为拟合的两个单峰光谱中心频率的线性组合。
所述步骤S144中,判断所述采集的布里渊光谱数据R1(k,w)是否为双峰光谱的步骤包括:
比较所述采用单峰洛伦兹函数对作平滑去噪处理后的布里渊光谱数据进行拟合前后的光谱曲线;
通过峰高和峰间距的值判断布里渊光谱曲线是否为双峰光谱。
所述步骤S145中,当所述采集的布里渊光谱数据R1(k,w)为双峰光谱时,将所述中心频率C1(k)更新为拟合的两个单峰光谱中心频率的线性组合的步骤包括:
采用LM算法拟合所述双峰光谱的曲线,得到对应的两个单峰光谱中心频率,将所述中心频率C1(k)更新为所述两个单峰光谱中心频率的线性组合。
具体的,步骤S145中,布里渊光谱数据R1(k,w)为双峰光谱时,可以采用LM(Levenberg-Marquard)算法将所述中心频率C1(k)转换为两个单峰光谱频率中心的线性组合。对去噪后的双峰光谱进行非线性LM算法拟合,可以得到两个单峰光谱频率中心,可以用其线性组合作为双峰光谱的中心频率计算频移。
如图4所示,步骤S180包括步骤S181至步骤S184。
步骤S181,根据所述小波谱W的细节系数W1,W2…WN获取噪声的特征,所述噪声的特征包括均值、方差、纹理;
步骤S182,对频移量D(k)进行小波分解,得到小波谱DW;
步骤S183,根据所述噪声的特征对所述频移量D(k)的小波谱DW进行去噪处理;
步骤S184,通过小波重构完成消噪。
参照图6所示拟合计算的布里渊频移量和小波去噪后的频移量随光纤长度的分布图,图7为图6中选择的部分图形放大后的示意图,可显示采用本实施例的分布式布里渊散射光谱频移的计算方法,有效提高了布里渊散射光谱频移量的计算精度。
在恒温环境下,布里渊散射光谱是激光光谱的频移和形变。形变的原因有量子噪声,随机噪声,电磁噪声,双折射,色散等,且形变随长度的增加而增加。布里渊散射光谱介于高斯分布和洛伦兹分布之间,本实施例采用洛伦兹分布。
本实施例中,对布里渊光谱数据进行平滑去噪处理时,可以采用卷积算法、经验模态算法或贝塞尔曲线方法。对长距离光纤末端的散射光谱,信噪比较低。经验模态算法通过提取包络,分解信号,从而去除高频噪声。贝塞尔曲线方法是一种光滑曲线构造法,通过离散控制点的信息自动生成光滑曲线,通过合理选择控制点,实现去噪。卷积算法其速度快,有效减弱量子噪声,因此,本实施例采用卷积算法,同时对长距离光纤的散射光谱附加经验模态算法或贝塞尔曲线方法实现去噪。参照图5所示,为长距离光纤处原始布里渊光谱与拟合光谱的比较。光谱的平滑去噪处理同时提高了单双峰判断的准确性。

Claims (7)

1.一种分布式布里渊散射光谱频移的计算方法,其特征在于,包括:
计算恒温下采集的光纤中两组布里渊光谱数据R01(k,w)和R02(k,w)对应的中心频率C01(k)和C02(k),并计算所述中心频率C01(k)和C02(k)之间差的小波谱W;
计算测量环境下采集的光纤中布里渊光谱数据R1(k,w)的中心频率C1(k);
计算频移量D(k),其中,D(k)=C1(k)-C01(k);
基于所述小波谱W对所述频移量D(k)进行小波去噪处理;
其中,Rn(k,w)表示第n次采集的布里渊光谱数据,k为采样点个数,w为光频率,小波谱W={Wi,i=0,1,...,N},W0为尺度系数,W1,W2…WN为细节系数。
2.根据权利要求1所述的计算方法,其特征在于,所述计算恒温下采集的光纤中两组布里渊光谱数据R01(k,w)和R02(k,w)对应的中心频率C01(k)和C02(k),并计算所述中心频率C01(k)和C02(k)之间差的小波谱W的步骤包括:
恒温下采集光纤中的两组布里渊光谱数据R01(k,w)和R02(k,w);
对所述两组布里渊光谱数据R01(k,w)和R02(k,w)分别作平滑去噪处理;
采用单峰洛伦兹函数对作平滑去噪处理后的两组布里渊光谱数据进行拟合获取所述两组布里渊光谱数据R01(k,w)和R02(k,w)在恒温下对应的中心频率C01(k)和C02(k);
计算所述中心频率C01(k)和C02(k)之间差的小波谱W。
3.根据权利要求1所述的计算方法,其特征在于,所述计算测量环境下采集的光纤中布里渊光谱数据R1(k,w)的中心频率C1(k)的步骤包括:
测量环境下采集光纤中的布里渊光谱数据R1(k,w);
对所述布里渊光谱数据R1(k,w)作平滑去噪处理;
采用单峰洛伦兹函数对作平滑去噪处理后的布里渊光谱数据进行拟合获取所述布里渊光谱数据R1(k,w)在测量环境下对应的中心频率C1(k);
判断所述采集的布里渊光谱数据R1(k,w)是否为双峰光谱;
当所述采集的布里渊光谱数据R1(k,w)为双峰光谱时,将所述中心频率C1(k)更新为拟合的两个单峰光谱中心频率的线性组合。
4.根据权利要求2或3所述的计算方法,其特征在于,采用卷积算法、经验模态算法或贝塞尔曲线方法进行平滑去噪处理。
5.根据权利要求3所述的计算方法,其特征在于,判断所述采集的布里渊光谱数据R1(k,w)是否为双峰光谱的步骤包括:
比较所述采用单峰洛伦兹函数对作平滑去噪处理后的布里渊光谱数据进行拟合前后的光谱曲线;
通过峰高和峰间距的值判断布里渊光谱曲线是否为双峰光谱。
6.根据权利要求3所述的计算方法,其特征在于,当所述采集的布里渊光谱数据R1(k,w)为双峰光谱时,将所述中心频率C1(k)更新为拟合的两个单峰光谱中心频率的线性组合的步骤包括:
采用LM算法拟合所述双峰光谱的曲线,得到对应的两个单峰光谱中心频率,将所述中心频率C1(k)更新为所述两个单峰光谱中心频率的线性组合。
7.根据权利要求1所述的计算方法,其特征在于,基于所述小波谱W对所述频移量D(k)进行小波去噪处理的步骤包括:
根据所述小波谱W的细节系数W1,W2…WN获取噪声的特征,所述噪声的特征包括均值、方差、纹理;
对频移量D(k)进行小波分解,得到小波谱DW;
根据所述噪声的特征对所述频移量D(k)的小波谱DW进行去噪处理;
通过小波重构完成消噪。
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