CN110702149A - 光纤分布式扰动传感系统扰动信号的定位方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种光纤分布式扰动传感系统扰动信号的定位方法，它包括以下步骤：S1、利用EMD的小波阈值降噪方法对背向瑞利散射光进行降噪处理获得降噪信号；S2、根据系统所采集数据的整体水平进行分段处理，确定不同距离范围段的报警阈值；S3、根据S1中获得的降噪信号和S2中设定的报警阈值，对扰动事件进行定位处理。使得系统不需在引入其他技术的基础上，实现较长的监测距离和较低的误报率。且本方法流程简单，易于实现，成本较低，适合于实际应用。
Description
技术领域
本发明属于光纤分布式扰动传感器领域，尤其涉及的是一种基于EMD小波阈值降噪法和分段阈值法的Φ-OTDR光纤分布式扰动传感系统信号处理方法。
背景技术
基于相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)的光纤分布式光纤传感系统采用窄线宽低频漂的脉冲光，通过光电探测器探测固定脉冲宽度内的光纤中产生的背向瑞利散射光，经过后续的数据处理，达到对扰动位置的监测和定位。
传统的Φ-OTDR光纤分布式扰动传感系统的传感距离一般只能达到26km左右，由于受限于非线性效应等影响很难有达到较远的的监测较低的误报率。为了提高传感距离，现有方案通过引入新型放大技术等不仅增加了系统成本，而且提高了系统的复杂度。为了减小误报率，通常采用经验模态分解(EMD)和小波阈值降噪法，而EMD降噪方法是从它分解出的分量中舍弃掉部分高频分量，该方法在除去噪声信号的同时也将高频段的部分有用信息一起丢掉，从而可能导致有用信号的严重失真；小波阈值降噪方法也存在着同样的缺陷，在舍弃噪声信号的同时也一起将有用信号丢掉，所以如何有效地去除噪声信号同时减少真实信号的失真，实现对更长距离的监测和减小误报率显得尤为重要。
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，提供一种基于EMD小波阈值降噪法和分段阈值法的Φ-OTDR光纤分布式扰动传感系统信号处理方法，可以实现50km长距离的监测，并有效地去除噪声信号。
技术方案：
本发明首先公开了一种光纤分布式扰动传感系统扰动信号的定位方法，其特征在于它包括以下步骤：
S1、利用EMD的小波阈值降噪方法对背向瑞利散射光进行降噪处理获得降噪信号；
S2、根据系统所采集数据的整体水平进行分段处理，确定不同距离范围段的报警阈值，即实现分段阈值法；
S3、根据S1中获得的降噪信号和S2中设定的报警阈值，对扰动事件进行定位处理：当降噪信号中的数据超过报警阈值即报警，该处对应的时间t与扰动发生的位置l之间的关系为l＝ct/2n，其中c是真空中的光速，n是光纤的折射率，t为降噪信号的采集时间；进而可以计算相应的扰动位置l，实现对扰动事件的定位。
优选的，所述S1具体包括以下步骤：
S1-1、利用EMD将信号分解成有限个由高频到低频的固有模态函数IMF分量；
S1-2、将小波阈值降噪只作用在高频IMF分量进行将噪处理，同时低频IMF分量保持不变；
S1-3、将降噪处理后的高频IMF分量、未经降噪处理的低频IMF分量和残余项进行信号重构，从而得到降噪处理后的信号。
优选的，S1-2中，高频IMF分量的降噪处理包括以下步骤：
S1-2-1、将S1-1中得到的高频到低频的固有模态函数IMF分量顺序排序；
S1-2-2、确定高低频阈值ks；
S1-2-3、对高频IMF分量进行小波阈值降噪处理，首先通过小波分解得到小波系数，根据设定的小波阈值得到高频系数和低频系数，当小波系数大于该阈值时认为此小波系数主要为信号信息；当小波系数小于该阈值时，则认为此小波系数主要为噪声；然后根据阈值函数对高频系数进行阈值量化，最后小波重构获得小波阈值降噪处理后的信号；同时低频IMF分量保持不变。
优选的，S1-2-2中，通过下式获得高低频阈值ks：
式中，
N为信号x(t)的长度，Ck(t)为信号x(t)利用EMD分解出的第k个IMF分量。
本发明还公开了一种光纤分布式扰动传感系统扰动信号的定位系统，包括光源、脉冲光调制器、掺铒光纤放大器、环形器、传感光纤、光电探测器、数据采集和处理单元，光源通过调制器连接掺铒光纤放大器，掺铒光纤放大器连接环形器的一端，环形器的第二端连接传感光纤，环形器的第三端通过光电探测器连接数据采集和处理单元，扰动事件作用在传感光纤上，所述数据采集和处理单元执行本发明公开的一种光纤分布式扰动传感系统扰动信号的定位方法。
本发明的有益效果
本发明提供了一种基于EMD小波阈值降噪法和分段阈值法的Φ-OTDR光纤分布式扰动传感系统信号处理方法，使得系统不需在引入其他技术的基础上，实现较长的监测距离和较低的误报率。
本发明提供了一种基于EMD小波阈值降噪法和分段阈值法的Φ-OTDR光纤分布式扰动传感系统信号处理方法，流程简单，易于实现，成本较低，适合于实际应用。
附图说明
图1为本发明所述的Φ-OTDR光纤分布式扰动传感系统结构示意图。
图2为本发明所述的基于EMD的小波阈值降噪法的流程图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步说明，但本发明的保护范围不限于此：
结合图1，是本发明应用的Φ-OTDR光纤分布式扰动传感系统结构示意图，同时也是传统的结构，它包括光源，脉冲光调制器，掺铒光纤放大器，环形器，传感光纤，光电探测器，数据采集和处理单元。本发明在该系统的基础上未引入其他光放大技术等增加系统结构复杂度和成本，只通过改变后续的信号处理和降噪方法实现了长距离的监测和较好的降噪效果，降低了误报率。
本发明数据采集和处理单元用于执行以下步骤：
S1、利用EMD的小波阈值降噪方法对背向瑞利散射光进行降噪处理获得降噪信号；
S2、根据系统所采集数据的整体水平进行分段处理，确定不同距离范围段的报警阈值(根据具体的实验数据来确定的，不同实验室搭建的系统不同，报警阈值也不尽相同；可以视为经验值，由技术人员根据具体工况进行人为设定，为本领域技术人员公知内容)，即实现分段阈值法；
S3、根据S1中获得的降噪信号和S2中设定的报警阈值，对扰动事件进行定位处理：当降噪信号中的数据超过报警阈值即报警，该处对应的时间t与扰动发生的位置l之间的关系为l＝ct/2n，其中c是真空中的光速，n是光纤的折射率，t为降噪信号的采集时间；进而可以计算相应的扰动位置l，实现对扰动事件的定位。
图2则给出了本发明所述的步骤S1中基于EMD的小波阈值降噪法的流程图：
S1-1、对原始信号x(t)进行EMD分解，获取有限个IMF分量Ck(t)；
S1-2、利用连续均方误差准则确定ks的取值；
S1-3、选定小波阈值降噪的阈值以及阈值函数，计算高频段的IMF分量C1(t)～Cks(t)的阈值，然后对C1(t)～Cks(t)进行小波阈值降噪处理，小波重构获得降噪后的C1'(t)～C'ks(t)信号；
信号重构，
式中第一项为降噪后的高频IMF，第二项为低频IMF，第三项为残余项，三者相加即得到降噪后的信号。
更优的，步骤S1-2中，通过下式获得高低频阈值ks：
式中，
N为信号x(t)的长度，Ck(t)为信号x(t)利用EMD分解出的第k个IMF分量，n为高低频IMF的总和。
本发明提供了基于EMD小波阈值降噪法和分段阈值法的Φ-OTDR光纤分布式扰动传感系统信号处理和定位方法，对进一步提高系统的传感距离和降低系统误报率具有实际的应用意义。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神做举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
Claims (5)
1.一种光纤分布式扰动传感系统扰动信号的定位方法，其特征在于它包括以下步骤：
S1、利用EMD的小波阈值降噪方法对背向瑞利散射光进行降噪处理获得降噪信号；
S2、根据系统所采集数据的整体水平进行分段处理，确定不同距离范围段的报警阈值，即实现分段阈值法；
S3、根据S1中获得的降噪信号和S2中设定的报警阈值，对扰动事件进行定位处理：当降噪信号中的数据超过报警阈值即报警，该处对应的时间t与扰动发生的位置l之间的关系为l＝ct/2n，其中c是真空中的光速，n是光纤的折射率，t为降噪信号的采集时间；进而可以计算相应的扰动位置l，实现对扰动事件的定位。
2.根据权利要求1所述的一种光纤分布式扰动传感系统扰动信号的定位方法，其特征在于所述S1具体包括以下步骤：
S1-1、利用EMD将信号分解成有限个由高频到低频的固有模态函数IMF分量；
S1-2、将小波阈值降噪只作用在高频IMF分量进行降噪处理，同时低频IMF分量保持不变；
S1-3、将降噪处理后的高频IMF分量、未经降噪处理的低频IMF分量和残余项进行信号重构，从而得到降噪处理后的信号。
3.根据权利要求2所述的一种光纤分布式扰动传感系统扰动信号的定位方法，其特征在于S1-2中，高频IMF分量的降噪处理包括以下步骤：
S1-2-1、将S1-1中得到的高频到低频的固有模态函数IMF分量顺序排序；
S1-2-2、确定高低频阈值ks；
S1-2-3、对高频IMF分量进行小波阈值降噪处理，首先通过小波分解得到小波系数，根据设定的小波阈值得到高频系数和低频系数，当小波系数大于该阈值时认为此小波系数主要为信号信息；当小波系数小于该阈值时，则认为此小波系数主要为噪声；然后根据阈值函数对高频系数进行阈值量化，最后小波重构获得小波阈值降噪处理后的信号；同时低频IMF分量保持不变。
4.根据权利要求3所述的一种光纤分布式扰动传感系统扰动信号的定位方法，其特征在于S1-2-2中，通过下式获得高低频阈值ks：
式中，
N为信号x(t)的长度，Ck(t)为信号x(t)利用EMD分解出的第k个IMF分量。
5.一种光纤分布式扰动传感系统扰动信号的定位系统，包括光源、脉冲光调制器、掺铒光纤放大器、环形器、传感光纤、光电探测器、数据采集和处理单元，光源通过调制器连接掺铒光纤光纤放大器，掺铒光纤放大器连接环形器的一端，环形器的第二端连接传感光纤，环形器的第三端通过光电探测器连接数据采集和处理单元，扰动作用在传感光纤上，其特征在于所述数据采集和处理单元执行权利要求1-4任一项所述的一种光纤分布式扰动传感系统扰动信号的定位方法。
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|---|---|
| CN (1) | CN110702149A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111982170A (zh) * | 2020-08-27 | 2020-11-24 | 广东工业大学 | 一种应用于光纤传感系统的轨迹描述方法 |
| CN114079503A (zh) * | 2021-10-26 | 2022-02-22 | 广东工业大学 | 一种ceemdan-小波阈值去噪方法、装置、设备及光时域反射仪 |
| CN114077854A (zh) * | 2022-01-18 | 2022-02-22 | 之江实验室 | 一种基于自适应VMD的φ-OTDR水声信号处理方法和装置 |
| CN114486259A (zh) * | 2022-01-05 | 2022-05-13 | 电子科技大学 | 优化变分模态分解的分布式光纤声传感系统的信号处理方法 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2004068149A2 (en) * | 2003-01-28 | 2004-08-12 | University Of Southern California | Noise reduction for spectroscopic signal processing |
| CN101620764B (zh) * | 2009-06-15 | 2012-11-07 | 上海华魏光纤传感技术有限公司 | 基于偏振分束检测的分布式光纤振动传感系统及传感方法 |
| CN104568120A (zh) * | 2015-01-14 | 2015-04-29 | 天津大学 | 一种复合原理光纤传感系统和传感方法 |
| CN105547459A (zh) * | 2016-01-18 | 2016-05-04 | 重庆大学 | 分布式光纤振动传感系统采样控制方法 |
| CN107766793A (zh) * | 2017-09-20 | 2018-03-06 | 天津大学 | 基于混合型方法的mems陀螺仪信号去噪处理方法 |
| CN108645500A (zh) * | 2018-06-11 | 2018-10-12 | 桂林电子科技大学 | 一种车辆振动传感增敏的方法及装置 |
| CN109143975A (zh) * | 2017-06-19 | 2019-01-04 | C.R.F.阿西安尼顾问公司 | 用于执行对由传感器获取的信号的噪声去除操作的方法和根据该方法的系统 |
-
2019
- 2019-11-05 CN CN201911071670.1A patent/CN110702149A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2004068149A2 (en) * | 2003-01-28 | 2004-08-12 | University Of Southern California | Noise reduction for spectroscopic signal processing |
| CN101620764B (zh) * | 2009-06-15 | 2012-11-07 | 上海华魏光纤传感技术有限公司 | 基于偏振分束检测的分布式光纤振动传感系统及传感方法 |
| CN104568120A (zh) * | 2015-01-14 | 2015-04-29 | 天津大学 | 一种复合原理光纤传感系统和传感方法 |
| CN105547459A (zh) * | 2016-01-18 | 2016-05-04 | 重庆大学 | 分布式光纤振动传感系统采样控制方法 |
| CN109143975A (zh) * | 2017-06-19 | 2019-01-04 | C.R.F.阿西安尼顾问公司 | 用于执行对由传感器获取的信号的噪声去除操作的方法和根据该方法的系统 |
| CN107766793A (zh) * | 2017-09-20 | 2018-03-06 | 天津大学 | 基于混合型方法的mems陀螺仪信号去噪处理方法 |
| CN108645500A (zh) * | 2018-06-11 | 2018-10-12 | 桂林电子科技大学 | 一种车辆振动传感增敏的方法及装置 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 况洋: "基于_OTDR的分布式光纤传感扰动预警技术研究", 《信息科技辑》 * |
| 宫月 等: "利用经验模态分解及小波变换压制微震信号中的随机噪声", 《煤炭学报》 * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111982170A (zh) * | 2020-08-27 | 2020-11-24 | 广东工业大学 | 一种应用于光纤传感系统的轨迹描述方法 |
| CN111982170B (zh) * | 2020-08-27 | 2022-04-19 | 广东工业大学 | 一种应用于光纤传感系统的轨迹描述方法 |
| CN114079503A (zh) * | 2021-10-26 | 2022-02-22 | 广东工业大学 | 一种ceemdan-小波阈值去噪方法、装置、设备及光时域反射仪 |
| CN114486259A (zh) * | 2022-01-05 | 2022-05-13 | 电子科技大学 | 优化变分模态分解的分布式光纤声传感系统的信号处理方法 |
| CN114077854A (zh) * | 2022-01-18 | 2022-02-22 | 之江实验室 | 一种基于自适应VMD的φ-OTDR水声信号处理方法和装置 |
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