CN115265613A - 一种多频率间隔的布里渊频移提取方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种多频率间隔的布里渊频移提取方法，通过训练后的特征向量表能够使得输入的频率扫描间隔找到对应的特征向量表示，然后将输入的布里渊增益谱的数据段与对应的特征向量表示进行组合，将组合向量输入到训练后的全连接网络中准确得到分段频移和数据段贡献率，将每个数据段频移和数据段贡献率相乘后加和得到布里渊频移结果，该方法避免了对于不同的频率扫描间隔和不同长度的输入数据都需要进行重新训练，或者做相应的数据裁剪，具有较好的应用前景。本发明还公开了一种多频率间隔的布里渊频移提取装置。

Description

一种多频率间隔的布里渊频移提取方法及装置
技术领域
本发明属于分布式光纤传感技术领域，具体涉及一种多频率间隔的布里渊频移提取方法及装置。
背景技术
分布式光纤传感技术具有同时获取在传感光纤区域内随时间和空间变化的被测量分布信息的能力，而布里渊散射在分布式检测温度和光纤应变中存在着传感距离长，空间分辨率高等优点，从而广泛应用于火灾预警、桥梁安全检测等。
布里渊散射是由于光波与声波在光纤中传播时相互作用产生的结果，布里渊散射产生的布里渊增益谱的峰值称为布里渊频移，布里渊频移与温度和应变之间存在线性变化，因此，可以通过布里渊频移的变化反推出温度或者应变的变化量。布里渊增益谱是洛伦兹曲线形状：
Figure BDA0003769263030000011
其中，g0为峰值增益系数，vB为布里渊频移，Δv为布里渊增益的全高半宽。因此，布里渊增益谱可以利用这三个参数来表征，v为频率采样序列。
布里渊频移的提取方法包括洛伦兹曲线拟合，神经网络提取的方式等。
公开号为CN113819932A的中国专利公开了布里渊频移的提取则依靠对于离散数据点的曲线拟合，传统的拟合方式主要包括数学分析拟合和深度学习神经网络拟合，其中，数学分析拟合往往过度依赖数据，当信号的信噪比过低时，往往会产生错误的拟合；单纯依赖深度学习神经网络拟合的方式，其拟合精度则主要由训练集数量和模型参数的设置决定，除了拟合正确度难以保证之外，也不能满足实际情况中所有的需求，该专利提出了综合利用数学分析拟合和深度学习拟合两种方式的拟合方法，综合利用两种方法的优点，一方面对两种拟合方式各自提出了优化，另一方面对优化后的两种拟合方法得出的拟合曲线做进一步处理，得到最终的拟合曲线，从而提升了对于布里渊频移提取的准确性。
洛伦兹曲线拟合需要大量的迭代，处理时间长以及受不同的初始值的影响较大，对噪声鲁棒性较差。神经网络提取布里渊频移结果精度高，鲁棒性好，处理时间快，但是需要预先训练网络模型，对于不同的频率扫描间隔和不同长度的输入数据都需要进行重新训练，或者做相应的数据裁剪，对实际的应用系统来说限制较大。
发明内容
本发明提供了一种多频率间隔的布里渊频移提取方法，利用该方法能够对不同的频率扫描间隔和布里渊增益谱提取布里渊频移。
一种多频率间隔的布里渊频移提取方法，包括：
(1)获得多个布里渊增益谱和对应的布里渊频移标签，将多个布里渊增益谱构建训练样本集，获得频率扫描间隔序列，对频率扫描间隔序列进行特征向量初始化得到特征向量表；
(2)将训练样本分为多个数据段，将每个数据段与其采样频率扫描间隔一一对应的初始化特征向量进行组合得到组合向量，将组合向量通过全连接网络得到每个数据段的分段频移和数据段贡献率，通过分段频移和起始频率构建每个数据段频移，将每个数据段频移和数据段贡献率相乘后加和得到布里渊频移结果；
(3)基于布里渊频移结果和布里渊频移标签构建损失函数，基于训练样本集通过损失函数对特征向量表和全连接网络进行训练得到最终特征向量表和最终全连接网络。
对频率扫描间隔序列进行初始化特征向量得到特征向量表，包括：
对长度为m的频率扫描间隔序列[L1,L2,......,Lm]中的每个频率扫描间隔进行维度为W的随机特征向量初始化得到维度为m×K的特征向量表。
将训练样本分为多个数据段，包括：
每个训练样本具有n个幅值[y1,…,yn]，将n个幅值分成n-D+1个长度为D的数据段Si＝[yi,…,yi-1+D]，其中，i＝1,…,n-D+1，i为数据段的索引。
组合向量的长度为K+D。
对数据段贡献率进行归一化得到最终贡献率，第i个数据段最终贡献率Pi为：
Figure BDA0003769263030000031
布里渊频移结果bfs为：
Figure BDA0003769263030000032
fi＝Ni+ri*step*10
Ni＝i*step
其中，fi为第i个数据段频移，ri为第i个数据段的分段频移，Ni为第i个数据段的起始频率，step为步长。
全连接网络包括频移提取全连接网络和概率提取全连接网络，通过频移提取全连接网络得到每个数据段的分段频移，通过概率提取全连接网络得到数据段贡献率。
频移提取全连接网络和概率提取全连接网络均包括输入层，多个隐藏层和输出层。
一种多频率间隔的布里渊频移提取装置，包括：
输入模块，输入布里渊增益谱和频率扫描间隔，基于对比最终特征向量表得到频率扫描间隔对应的特征向量；
处理模块，将对应的特征向量分别与布里渊增益谱的每个数据段进行组合得到组合向量，将组合向量输入至最终全连接网络得到个数据段的分段频移和数据段贡献率，通过分段频移和起始频率构建每个数据段频移；
输出模块，将每个数据段频移和数据段贡献率相乘后加和得到布里渊频移结果。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
通过训练后的特征向量表能够使得输入的频率扫描间隔找到对应的特征向量表示，然后将输入的布里渊增益谱的数据段与对应的特征向量表示进行组合，将组合向量输入到训练后的全连接网络中准确得到分段频移和数据段贡献率，将每个数据段频移和数据段贡献率相乘后加和得到布里渊频移结果，该方法避免了对于不同的频率扫描间隔和不同长度的输入数据都需要进行重新训练，或者做相应的数据裁剪，具有较好的应用前景。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅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前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。
图1是具体实施方式提供的多频率间隔的布里渊频移提取方法框图；
图2是具体实施方式提供的多频率间隔的布里渊频移提取方法流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、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的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不限定本发明的保护范围。
数据集生成
频率扫描间隔序列为[2,5,10,15,20]MHz，m＝5，信噪比为[1,21]dB,间隔2dB，布里渊频移范围为[0,300]MHz，间隔为1MHz,线宽范围为[40,150]MHz，间隔为10MHz。曲线形式为伪Voigt曲线，洛伦兹曲线占比为[0,1]间隔0.2，得到数据长度为[150,60,30,20,15]的数据集。
布里渊频移提取
本发明提供了一种多频率间隔的布里渊频移提取方法，如图1，2所示，具体步骤为：
S1：获得多个布里渊增益谱和对应的布里渊频移标签，将多个布里渊增益谱构建训练样本集，对频率扫描间隔序列进行特征向量初始化得到特征向量表[v1,…,vK]，特征向量表的维度为m×K，m＝5，K＝10。
S2：训练样本的长度为50，即具有n＝50个幅值[y1,…,y50]，将50个幅值，按照步长为1，分为41个长度为D＝10的数据段Si＝[yi,…,yi-1+D]，其中，i＝1,…,n-D+1，i为数据段的索引。将每个数据段与特征向量表对应的特征向量进行组合得到组合向量G。
S3：构建全连接神经网络，全连接神经网络包括频移提取全连接网络和概率提取全连接网络，频移提取全连接网络是由输入大小为20的输入层，神经元数量为16的隐藏层，神经元数量为10的隐藏层以及神经元数量为1的输出层组成，其中隐藏层输出后接入RELU激活函数。而概率提取全连接网络是由输入大小为20的输入层，神经元数量为12的隐藏层，神经元数量为8的隐藏层以及神经元数量为1的输出层组成，其中隐藏层输出后接入RELU激活函数。通过频移提取全连接网络得到每个数据段的分段频移，通过概率提取全连接网络得到数据段贡献率。
S4：通过分段频移和起始频率构建每个数据段频移，其中，第i个数据段频移fi为：
fi＝Ni+ri*step*10
其中，ri为第i个数据段的分段频移，Ni为第i个数据段的起始频率，step为步长。
将数据段贡献率通过归一化得到最终贡献率，第i个数据段最终贡献率pi为：
Figure BDA0003769263030000051
每个数据段频移和数据段贡献率相乘后加和得到预测的布里渊频移结果bfs为：
Figure BDA0003769263030000052
S5：基于布里渊频移结果和布里渊频移标签label构建损失函数L1Loss，基于训练样本集通过损失函数对特征向量表和全连接网络进行训练得到最终特征向量表和最终全连接网络。
l1loss＝||bfs-label||
应用时，输入布里渊增益谱和频率扫描间隔，基于最终特征向量表得到频率扫描间隔对应的特征向量，将对应的特征向量分别与布里渊增益谱的每个数据段进行组合得到组合向量，将组合向量输入至最终全连接网络得到个数据段的分段频移和数据段贡献率，通过分段频移和起始频率构建每个数据段频移，将每个数据段频移和数据段贡献率相乘后加和得到布里渊频移结果。
一种多频率间隔的布里渊频移提取装置，包括：
输入模块，输入布里渊增益谱和频率扫描间隔，基于对比最终特征向量表得到频率扫描间隔对应的特征向量；
处理模块，将对应的特征向量分别与布里渊增益谱的每个数据段进行组合得到组合向量，将组合向量输入至最终全连接网络得到个数据段的分段频移和数据段贡献率，通过分段频移和起始频率构建每个数据段频移；
输入模块，将每个数据段频移和数据段贡献率相乘后加和得到布里渊频移结果。
总体而言，与之前的布里渊频移提取方法相比，本发明具有以下优点：
(1)可以适用于多个扫描频率步长且满足一定条件的不定长度的布里渊增益谱的布里渊频移提取；
(2)不同布里渊频移的BGS提取结果稳定性较好，适用于不确定扫描初始频率的实际应用场景；
(3)精度与单间隔网络相比可比较。
以上所述的具体实施方式对本发明的技术方案和有益效果进行了详细说明，应理解的是以上所述仅为本发明的最优选实施例，并不用于限制本发明，凡在本发明的原则范围内所做的任何修改、补充和等同替换等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种多频率间隔的布里渊频移提取方法，其特征在于，包括：
(1)获得多个布里渊增益谱和对应的布里渊频移标签，将多个布里渊增益谱构建训练样本集，获得频率扫描间隔序列，对频率扫描间隔序列进行特征向量初始化得到特征向量表；
(2)将训练样本分为多个数据段，将每个数据段与其采样频率扫描间隔一一对应的初始化特征向量进行组合得到组合向量，将组合向量通过全连接网络得到每个数据段的分段频移和数据段贡献率，通过分段频移和起始频率构建每个数据段频移，将每个数据段频移和数据段贡献率相乘后加和得到布里渊频移结果；
(3)基于布里渊频移结果和布里渊频移标签构建损失函数，基于训练样本集通过损失函数对特征向量表和全连接网络进行训练得到最终特征向量表和最终全连接网络。
2.根据权利要求1所述的多频率间隔的布里渊频移提取方法，其特征在于，对频率扫描间隔序列进行初始化特征向量得到特征向量表，包括：
对长度为m的频率扫描间隔序列[L1,L2,......,Lm]中的每个频率扫描间隔进行维度为W的随机特征向量初始化得到维度为m×K的特征向量表。
3.根据权利要求2所述的多频率间隔的布里渊频移提取方法，其特征在于，将训练样本分为多个数据段，包括：
每个训练样本具有n个幅值[y1,…,yn]，将n个幅值分成n-D+1个长度为D的数据段Si＝[yi,…,yi-1+D]，其中，i＝1,…,n-D+1，i为数据段的索引。
4.根据权利要求3所述的多频率间隔的布里渊频移提取方法，其特征在于，组合向量的长度为K+D。
5.根据权利要求4所述的多频率间隔的布里渊频移提取方法，其特征在于，对数据段贡献率进行归一化得到最终贡献率，第i个数据段最终贡献率Pi为：
Figure FDA0003769263020000021
6.根据权利要求4所述的多频率间隔的布里渊频移提取方法，其特征在于，布里渊频移结果bfs为：
Figure FDA0003769263020000022
fi＝Ni+ri*step*10
Ni＝i*step
其中，fi为第i个数据段频移，ri为第i个数据段的分段频移，Ni为第i个数据段的起始频率，step为步长。
7.根据权利要求1所述的多频率间隔的布里渊频移提取方法，其特征在于，全连接网络包括频移提取全连接网络和概率提取全连接网络，通过频移提取全连接网络得到每个数据段的分段频移，通过概率提取全连接网络得到数据段贡献率。
8.根据权利要求1所述的多频率间隔的布里渊频移提取方法，其特征在于，频移提取全连接网络和概率提取全连接网络均包括输入层，多个隐藏层和输出层。
9.一种多频率间隔的布里渊频移提取装置，其特征在于，包括：
输入模块，输入布里渊增益谱和频率扫描间隔，基于对比最终特征向量表得到频率扫描间隔对应的特征向量；
处理模块，将对应的特征向量分别与布里渊增益谱的每个数据段进行组合得到组合向量，将组合向量输入至最终全连接网络得到个数据段的分段频移和数据段贡献率，通过分段频移和起始频率构建每个数据段频移；
输出模块，将每个数据段频移和数据段贡献率相乘后加和得到布里渊频移结果。
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