CN114444293B - 一种基于迁移学习的类干涉信号解相方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于迁移学习的类干涉信号解相方法，该方法利用迁移学习的思想，利用仿真数据作为模型的训练集，同时提出一种解相神经网络模型结构，最后训练出神经网络，而该神经网络可以直接用于实际测量中的类干涉信号的解相，进而用于实际测量中的位移重构。本发明利用仿真数据形成数据集，避免了构建模型过程中耗时耗力的数据集准备过程，极大节省了模型的开发周期。本发明标记函数生成过程即适用于模型训练，也适用于解相过程中标记信号的生成。本发明生成出的模型可以匹配类干涉信号，只要信号可以表示为cos(φt)的形式的都可以利用此模型进行解相。

Description

一种基于迁移学习的类干涉信号解相方法
技术领域
本发明涉及一种基于迁移学习的类干涉信号解相方法，属于光学测量技术领域。
背景技术
自激光器问世以来，随着研究的深入，人们总结了在反馈条件下激光器的输出规律，由于反馈光对光源功率的调制效果与干涉信号类似，这一现象就被称作激光自混合干涉(SMI)。1980年，Lang和Kobayashi总结了激光二极管在光反馈下的动力学模型，该模型至今仍是研究激光自混合干涉现象的基础。
激光自混合干涉被应用至精密测量以来，为提高测量精度，许多学者从光学原理和信号处理方法进行了研究。一般使用相位调制和正交解调技术以精确地还原自混合干涉信号中携带的目标运动信息,然而这同时也使光学结构和信号处理变得复杂。有研究使用希尔伯特变换直接获取一对正交干涉信号，然后进行利用反正切算法进行正交解调，获取相位信息。然而，对于一个非平稳的数据序列，希尔伯特变换得到的结果很大程度上失去了原有的物理意义。因此信号多发生畸变，从而带来额外的误差。
在本发明中，我们构造了一种简单的转移学习方法和一个简单的神经网络，以实现类余弦信号的直接相位提取。在神经网络模型的训练过程中，以模拟的类余弦信号和标记信号作为输入，以模拟的相位作为标号。训练集易于仿真，结构简单，训练速度快。因此，该方法可以在不降低精度的情况下不额外添加光学元件并且简化信号处理过程。
发明内容
鉴于现有技术中存在上述技术难点，本发明目的在于提出一种基于迁移学习的类干涉信号解相方法，该方法利用迁移学习的思想，利用仿真数据作为模型的训练集，同时提出一种解相神经网络模型结构，最后训练出神经网络，而该神经网络可以直接用于实际测量中的类干涉信号的解相，进而用于实际测量中的位移重构。
本发明解决其技术问题所采取的技术方案是：一种基于迁移学习的类干涉信号解相方法，该方法基于迁移学习思想，利用仿真数据进行模型训练，同时提出标记函数的概念，用于构建解相神经网络。该方法包括如下步骤：
步骤1：产生一个仿真的cos(φt)信号，其中φt表示相位，取值从0到2π线性变化。
步骤2：引入一个flag函数，这个函数可以表示为：
Figure BDA0003481879540000021
flag函数能够让flag(φt)与cos(φt)组合取特定值时，φt的取值也可以唯一确定。flag函数可以让后续的神经网络可以被很好的训练出来。
步骤3：构建一个简单的双输入单输出的神经网络实现从自混合干涉信号直接提取相位。这里我们称之为解相神经网络。该解相神经网络具有一个输入层(包含两个输入神经元)，一个隐藏层(包含n个神经元)，和一个输出神经元(包含一个神经元)。设置隐藏层的层数、每层神经元的个数以及停止训练的条件。
步骤4：将仿真的cos(φt)信号和flag(φt)信号作为输入层的两个输入，而输出层的数据标签为φt，进行模型训练，训练好的模型，称之为解相神经网络。
步骤5：利用双光束干涉光路或者自混合干涉光路，获取实际的干涉信号。对干涉信号进行滤波处理，滤除明显的高频和低频噪声，得到尽量平整的干涉信号，然后对该干涉信号进行归一化，记为It。
步骤6：利用干涉信号It，提取外部物体运动的方向信号，记为Dt。
步骤7：对干涉信号It进行微分处理，得到微分信号，记为dIt。
步骤8：利用Dt和dIt组合生成标记信号，记为flagt。
步骤9：将干涉信号It和标记信号flagt作为输入数据输入解相神经网络。得到干涉信号对应的相位信号，记为
Figure BDA0003481879540000031
然后，对相位信号/>
Figure BDA0003481879540000032
进行解包裹运算，得到与位移对应的相位信号，记为ψt。
步骤10：对解包裹的相位信号ψt进行线性计算直接重构位移。
本发明上述步骤3构建的神经网络模型包括如下步骤：
步骤3-1：设置神经网络模型参数，输入层为两个神经元，输出层为一个神经元，隐藏层层数以及每一层的神经元数量则以实际情况具体设置。
步骤3-2：设置迭代次数Epoch，和性能参数Performance，利用Δφti是否到达阈值控制模型训练的终止条件。然后将以仿真的cos(φt)i信号和flag(φt)i信号作为模型训练的输入，φti作为模型训练的标签值对模型进行有监督训练。其中i表示信号序列中第i个信号值。
进一步地，本发明模型训练利用了迁移学习的思想，所使用的训练数据是仿真的数据，而生成的模型可以直接用于实际的位移测量。本发明中的模型具有很强的用户调节功能，可以很容易生成训练集进行模型训练，同时训练集的信号长度可以不同于实际测量时的信号的长度，可以部署于实时测量系统。
进一步地，本发明可以通过调节迭代次数Epoch，和性能参数Performance来决定解相神经网络模型预测相位的分辨率，从而影响解相精度。本发明用户可以根据实际需求自定义隐藏层层数以及每一层的神经元数量，选取最短训练时间及最佳精度合适的层数及个数。
进一步地，对于可以表示为cos(φt)的形式信号，都可以采用本发明进行解相。
有益效果：
1、本发明利用仿真数据形成数据集，避免了构建模型过程中耗时耗力的数据集准备过程，极大节省了模型的开发周期。
2、本发明提出的标记函数生成过程即适用于模型训练，也适用于解相过程中标记信号的生成。
3、本发明生成出的模型可以匹配类干涉信号，只要信号可以表示为cos(φt)的形式，都可以利用此模型进行解相。
4、本发明不需要加入额外复杂的光学元件或者电路处理，而且模型训练以及模型预测过程都极为简单，计算开销很小，同时可以保证相位预测的高分辨率，因此很容易在测量仪器上部署。
附图说明
图1为本发明的方法流程图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将结合具体实施例和附图进行说明，显而易见地，下面描述中的实施例仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些实施例获得其他的实例。
如图1所示，本发明提出的一种基于迁移学习的类干涉信号解相方法，该方法包括以下步骤：
步骤1：产生一个仿真的cos(φt)信号，其中φt表示相位，取值从0到2π线性变化。
步骤2：引入一个flag函数，这个函数可以表示为：
Figure BDA0003481879540000051
可以看到flag函数的意义在于，可以让flag(φt)与cos(φt)组合取特定值时，φt的取值也可以唯一确定。flag函数可以让后续的神经网络可以被很好的训练出来。
步骤3：构建一个简单的双输入单输出的神经网络实现从自混合干涉信号直接提取相位。这里我们称之为解相神经网络。该解相神经网络具有一个输入层(包含两个输入神经元)，一个隐藏层(包含n个神经元)，和一个输出神经元(包含一个神经元)。设置隐藏层的层数、每层神经元的个数以及停止训练的条件。
步骤4：将仿真的cos(φt)信号和flag(φt)信号作为输入层的两个输入，而输出层的数据标签为φt，进行模型训练，训练好的模型，称之为解相神经网络。
步骤5：利用双光束干涉光路或者自混合干涉光路，获取实际的干涉信号。对干涉信号进行滤波处理，滤除明显的高频和低频噪声，得到尽量平整的干涉信号，然后对该干涉信号进行归一化，记为It。
步骤6：利用干涉信号It，提取外部物体运动的方向信号，记为Dt。
步骤7：对干涉信号It进行微分处理，得到微分信号，记为dIt。
步骤8：利用Dt和dIt组合生成标记信号，记为flagt。
步骤9：将干涉信号It和标记信号flagt作为输入数据输入解相神经网络，得到干涉信号对应的相位信号，记为
Figure BDA0003481879540000061
然后，对相位信号/>
Figure BDA0003481879540000062
进行解包裹运算，得到与位移对应的相位信号，记为ψt。
步骤10：对解包裹的相位信号ψt进行线性计算直接重构位移。
本发明上述步骤3构建的神经网络模型包括如下步骤：
步骤3-1：设置神经网络模型参数，输入层为两个神经元，输出层为一个神经元，隐藏层层数以及每一层的神经元数量则以实际情况具体设置。
步骤3-2：设置迭代次数Epoch，和性能参数Performance，利用Δφti是否到达阈值控制模型训练的终止条件。然后将以仿真的cos(φt)i信号和flag(φt)i信号作为模型训练的输入，φti作为模型训练的标签值对模型进行有监督训练。其中i表示信号序列中第i个信号值。
本发明模型训练利用了迁移学习的思想，所使用的训练数据是仿真的数据，而生成的模型可以直接用于实际的位移测量。本发明中的模型具有很强的用户调节功能，可以很容易生成训练集进行模型训练，同时训练集的信号长度可以不同于实际测量时的信号的长度，可以部署于实时测量系统。
本发明通过调节迭代次数Epoch，和性能参数Performance来决定解相神经网络模型预测相位的分辨率，从而影响解相精度。本发明用户可以根据实际需求自定义隐藏层层数以及每一层的神经元数量，选取最短训练时间及最佳精度合适的层数及个数。
对于可以表示为cos(φt)的形式信号，都可以利用本发明进行解相。

Claims (3)

1.一种基于迁移学习的类干涉信号解相方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
步骤1：产生一个仿真的cos(φt)信号，其中φt表示相位，取值从0到2π线性变化；
步骤2：引入一个flag函数，这个函数表示为：
Figure FDA0004218794230000011
flag函数能够让flag(φt)与cos(φt)组合取特定值时，φt的取值唯一确定；
步骤3：构建一个简单的双输入单输出的神经网络实现从自混合干涉信号直接提取相位，该神经网络具有一个输入层，包含两个输入神经元，一个隐藏层，包含n个神经元，和一个输出神经元，包含一个神经元，设置隐藏层的层数、每层神经元的个数以及停止训练的条件，包括：
步骤3-1：设置神经网络模型参数，输入层为两个神经元，输出层为一个神经元，隐藏层层数以及每一层的神经元数量则以实际情况具体设置；
步骤3-2：设置迭代次数Epoch，和性能参数Performance，利用Δφti是否到达阈值控制模型训练的终止条件，然后将以仿真的cos(φt)i信号和flag(φt)i信号作为模型训练的输入，φti作为模型训练的标签值对模型进行有监督训练，其中i表示信号序列中第i个信号值；
步骤4：将仿真的cos(φt)信号和flag(φt)信号作为输入层的两个输入，而输出层的数据标签为φt，进行模型训练，训练好的模型，称之为解相神经网络；
步骤5：利用双光束干涉光路或者自混合干涉光路，获取实际的干涉信号，对干涉信号进行滤波处理，滤除明显的高频和低频噪声，得到尽量平整的干涉信号，然后对该干涉信号进行归一化，记为It；
步骤6：利用干涉信号It，提取外部物体运动的方向信号，记为Dt；
步骤7：对干涉信号It进行微分处理，得到微分信号，记为dIt；
步骤8：利用Dt和dIt组合生成标记信号，记为flagt；
步骤9：将干涉信号It和标记信号flagt作为输入数据输入解相神经网络，得到干涉信号对应的相位信号，记为
Figure FDA0004218794230000012
然后，对相位信号/>
Figure FDA0004218794230000013
进行解包裹运算，得到与位移对应的相位信号，记为ψt；
步骤10：对解包裹的相位信号ψt进行线性计算直接重构位移。
2.根据权利要求1所述的一种基于迁移学习的类干涉信号解相方法，其特征在于，生成训练集进行模型训练，同时训练集的信号长度不同于实际测量时的信号的长度，能够部署于实时测量系统。
3.根据权利要求1所述的一种基于迁移学习的类干涉信号解相方法，其特征在于，用户能够根据实际需求自定义隐藏层层数以及每一层的神经元数量，选取最短训练时间及最佳精度合适的层数及个数。
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