CN116046145A - 交通道路光缆测区一致性检测系统及方法 - Google Patents

交通道路光缆测区一致性检测系统及方法 Download PDF

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CN116046145A
CN116046145A CN202310160306.2A CN202310160306A CN116046145A CN 116046145 A CN116046145 A CN 116046145A CN 202310160306 A CN202310160306 A CN 202310160306A CN 116046145 A CN116046145 A CN 116046145A
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driving vibration
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correlation coefficient
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李政颖
黄龙庭
王洪海
王宇枫
桂鑫
傅雪蕾
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    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
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Abstract

本发明公开了一种交通道路光缆测区一致性检测系统，它包括行车振动信号获取模块、信号长度对齐模块、信号相似度计算模块、直方图绘制模块和一致性比较模块；本发明基于动态时间规整的测区间行车振动信号时域对齐方法，使得计算信号间的相关系数成为可能。在计算各个测区的行车振动信号与基准测区的行车振动信号之间的相关系数与距离后，由相关系数导出相关系数直方图，解决了由相关系数直接比较测区数据间一致性时不够直观的问题，同时，相关系数直方图也能在一定程度上反映测区间相关系数的分布情况。最后，分别对不同分段光缆的相关系数直方图拟合概率密度函数，实现了对直方图的概率密度函数参数化，也避免了直方图上数据随机性的影响。

Description

交通道路光缆测区一致性检测系统及方法
技术领域
本发明涉及光缆技术领域，具体地指一种交通道路光缆测区一致性检测系统及方法。
背景技术
一致性检测时所用的信号是同一次车辆(汽车、地铁、火车等)行车在通过光缆不同测区时产生的行车振动信号，光缆测区指的是交通道路(包括轨道交通和道路交通)中所铺设的基于光纤传感技术的超弱光纤光栅阵列(UWFBG)构成的分布式振动传感器。
要对交通道路中光缆测区数据的一致性进行分析，需要计算出两测区数据的相关系数、距离等参数，要计算这些参数就需要对车辆行车振动信号的长度进行对齐，目前没有成熟的相关方案。
另外，在得到测区信号间的相关系数或者距离后，虽然二者能在一定程度上反映信号之间的一致性，但这样直接观测相关系数或距离不够直观，尤其当需要检测光缆不同分段内测区的一致性分布情况以及比较光缆不同分段间测区的一致性分布情况时，仅仅使用相关系数或者分析信号间的距离无法获得有用的信息。
发明内容
本发明的目的就是要提供一种交通道路光缆测区一致性检测系统及方法，本发明将所有测区的行车信号与基准测区行车振动信号进行时间上的对齐，接着计算所有测区行车振动信号与基准测区行车振动信号之间的相关系数，由相关系数导出相关系数直方图，再由相关系数直方图拟合对应的概率密度函数，能够检测分段内测区的一致性分布情况，还能比较分段间测区一致性的好坏。
为实现此目的，本发明所设计的一种交通道路光缆测区一致性检测系统，它包括行车振动信号获取模块、信号长度对齐模块、信号相似度计算模块、直方图绘制模块和一致性比较模块；交通道路分布式声波传感系统内每个行车振动信号测区能感应对应测区行车振动信号序列；
所述行车振动信号获取模块用于获取待测交通道路沿线的各个测区行车振动信号序列，并计算各个测区行车振动信号序列的谱熵，并在谱熵处于预设谱熵区间内的测区行车振动信号序列中随机选取一个测区行车振动信号序列作为基准行车振动信号序列，其余测区行车振动信号序列作为测区测试行车振动信号序列；
所述信号长度对齐模块用于将各个测区测试行车振动信号序列的长度均与基准行车振动信号序列的长度对齐；
所述信号相似度计算模块用于计算长度对齐后各个测区测试行车振动信号序列与基准行车振动信号序列之间的相关系数；
所述直方图绘制模块用于将所有测区测试行车振动信号序列与基准行车振动信号序列之间的相关系数与对应相关系数的频数绘制成相关系数直方图；
所述一致性比较模块用于根据各个相关系数直方图得到对应的概率密度函数拟合图，根据各个概率密度函数拟合图得到对应的概率密度函数比较图。
本发明的有益效果：
本发明基于动态时间规整的测区间行车振动信号时域对齐方法，使得计算信号间的相关系数成为可能，为进一步考察测区行车振动信号间的一致性打下基础。在计算各个测区的行车振动信号与基准测区的行车振动信号之间的相关系数与距离后，可以由相关系数导出相关系数直方图，这样就解决了由相关系数直接比较测区数据间一致性时不够直观的问题，同时，相关系数直方图也能在一定程度上反映测区间相关系数的分布情况。最后，分别对不同分段光缆的相关系数直方图拟合概率密度函数，实现了对直方图的概率密度函数参数化，也避免了直方图上数据随机性的影响。通过对比不同分段光缆拟合出的概率密度函数，既能判别分段内测区一致性的分布情况，也能比较分段间测区一致性的好坏。
本发明解决了测区间数据一致性分析流程不明确的问题，同时，也解决了在分析测区数据一致性时，仅仅使用相关系数或信号之间距离，无法获得有用信息且分析不够直观的问题。
附图说明
图1为本发明的结构示意图；
图2为三种光缆在地铁隧道中的铺设情况示意图；
图3为基准测区信号与某典型测区信号动态时间规整前后对比图；
图4为基准测区信号与自身动态时间规整前后对比图；
图5为基准测区信号与某典型测区信号动态时间规整前后对比图；
图6为光缆各测区与基准测区信号间的距离分布图；
图7为光缆各测区与基准测区信号间的相关系数分布图；
图8为所有测区相关系数直方图；
图9为三种光缆相关系数直方图拟合概率密度函数；
图10为三种缆测区相关系数分布拟合概率密度函数的比较图；
图11为分布式声波传感系统原理图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明：
本实施例以交通道路中的轨道交通进行说明，在某交通线路中，为了对地铁隧道中行车振动信号进行传感，需要铺设光缆，为了分析不同类型光缆的具体性能，在施工时将三种光缆进行了如图1所示连接，并平行铺设于地铁隧道中，这样，对于A站、B站之间通行的列车，三种缆的各个测区均能用于传感行车振动信号，如图2所示；
该交通道路中使用的传感系统为分布式声波传感系统(DAS)，如图11所示，在系统中，窄线宽激光器发出的连续光经过光电调制器后被调制为光脉冲序列。然后，光脉冲序列被掺铒光纤放大器放大并最终入射到超弱光纤光栅(UWFBG)阵列中。放大后的脉冲光经过UWFBG阵列的反射后进入非平衡的迈克尔逊干涉仪中，干涉仪通过解调两相邻UWFBG间光纤中光长度变化引起的相位变化来恢复时域行车振动信号的幅度，并将干涉后的结果输出到三个光电探测器，这样在光电转换后即可得到时域行车振动信号。由于迈克尔逊干涉仪中延迟光纤的长度和光缆中相邻UWFBG间的距离一致，因此每两个相邻的UWFBG与它们之间的光纤构成一个传感器，即一个测区。轨道交通中，发生在该区间内的振动信号均可传感得到，根据需要，可以截取到列车经过时的振动信号，即测区行车振动信号。
图11中DAS系统的光所入射到的光栅阵列，即是图2所示的三种光缆，三种光缆首尾熔接，并平行铺设于轨道旁边，当列车在轨道上运行时，列车的振动信号会同时被三种光缆传感到。对DAS系统来说，入射光从A站进入一型缆，并到达B站。接着，入射光从B站进入二型缆，并到达A站。最后，入射光从A站进入三型缆，并到达B站。这样，就可以截取列车经过每个测区时，列车振动引起的振动信号。
如图1所示交通道路光缆测区一致性检测系统，它包括行车振动信号获取模块、信号长度对齐模块、信号相似度计算模块、直方图绘制模块和一致性比较模块；
交通道路分布式声波传感系统内相邻两个超弱光纤布拉格光栅及之间的光纤构成一个行车振动信号测区，每个行车振动信号测区均能感应对应的测区行车振动信号序列；
行车振动信号获取模块用于获取待测交通道路沿线的各个测区行车振动信号序列，并计算各个测区行车振动信号序列的谱熵，并在谱熵处于预设谱熵区间内的测区行车振动信号序列中随机选取一个测区行车振动信号序列作为基准行车振动信号序列，其余测区行车振动信号序列作为测区测试行车振动信号序列，信号的谱熵描述了功率谱和熵率之间的关系，谱熵越大，信号的不确定性和混乱程度越大；
所述信号长度对齐模块用于将各个测区测试行车振动信号序列分别与基准行车振动信号序列进行动态时间规整操作，使得各个测区测试行车振动信号序列的长度均与基准行车振动信号序列的长度对齐，经过动态时间规整，原本没有对齐的信号就可以进行一致性的比较了。基准测区信号与某典型测区信号动态时间规整前后对比图如图3所示，类似的，基准测区信号与自身、基准测区信号与某典型测区信号的动态时间规整效果图如图4、5所示；
所述信号相似度计算模块用于将长度对齐后的各个测区测试行车振动信号序列分别与基准行车振动信号序列进行相似度计算，计算长度对齐后各个测区测试行车振动信号序列与基准行车振动信号序列之间的欧几里得距离以及相关系数，
所述直方图绘制模块用于将所有测区测试行车振动信号序列与基准行车振动信号序列之间的相关系数与对应相关系数的频数(相关系数某个值出现的次数除以总的测区数即为相关系数的频数)绘制成相关系数直方图，如图8所示，各测区信号与基准测区信号间的相关系数是频数分布直方图的横坐标，这样就可以对相关系数的分布情况进行分析了，以图8中的情况为例，相关系数聚集分布的同时也存在一些长尾分布；
所述一致性比较模块用于将各个相关系数直方图用概率密度函数进行拟合，得到对应的概率密度函数拟合图，如图9所示，将各个概率密度函数拟合图组合，得到对应的概率密度函数比较图，如图10所示，根据概率密度函数比较图比较各个测区测试行车振动信号与基准行车振动信号序列的一致性。
上述技术方案中，所述测区行车振动信号序列的谱熵H(f)的计算方式为：
Figure BDA0004093880320000061
其中，f为测区行车振动信号序列的频率，fs为测区行车振动信号序列的采样率，P(f)为测区行车振动信号序列的归一化功率谱密度。
上述技术方案中，预设谱熵区间为0≤H(f)≤0.3。
上述技术方案中，进行动态时间规整操作能够分别把测区测试行车振动信号序列伸长或缩短(压扩)，直到各个测区测试行车振动信号序列与基准行车振动信号序列的长度一致，在这一过程中，各个测区测试行车振动信号序列的时间轴会产生扭曲或弯折，以便对齐后两信号中所有对应点的欧氏距离之和最小。
上述技术方案中，进行动态时间规整操作的具体方法为：
对于长度为n0的基准行车振动信号序列(qn0)，以及长度为m0的测区测试行车振动信号序列(cm0)，当m0与n0不相等时，构造一个n0×m0的矩阵，计算n0×m0矩阵(i,j)处的元素qi和cj两个点的欧氏距离d(qi,cj)，
Figure BDA0004093880320000062
对基准行车振动信号序列(qn0)和测区测试行车振动信号序列(cm0)进行对齐，即找到一条从矩阵中(1,1)元素出发，到(n0,m0)元素为止的单调连续的路径，并且路径上各元素之和是所有可能的路径中最小的，这样路径所经过的元素所指示的基准行车振动信号序列(qn0)和测区测试行车振动信号序列(cm0)中的点，在时间上应显示在同一位置，其中，路径的单调性和连续性是指：当选择了n0×m0矩阵中的元素(a′,b′)作为路径上的点时，路径上的下一个点(a,b)应满足0≤(a-a′)≤1和0≤(b-b′)≤1。动态时间规整(DTW)在距离矩阵中找到的元素和最小的路径即指明了对应的两序列的点应在时间上显示在同一位置，在知道序列的点之间的对应关系后，就可以通过压扩将测试信号的时间轴与基准信号的时间轴对齐。具体来说，动态时间规整找到一条路径后，路径涵盖的矩阵中的点的数量n会大于等于较长的待对齐序列的长度，即n≥max(n0,m0)，n也同时是对齐后的两信号的长度。对于基准行车振动信号序列(qn0)来说，从它的第一个点开始，路径在矩阵中的该行存在几个点，原始序列(qn0)中的该点在对齐后的序列中就出现几次，并依次遍历原始信号中的点，最终得到对齐后的序列(qn)。对于测试行车振动信号序列(cm0)来说，从它的第一个点开始，路径在矩阵中的该列存在几个点，原始序列(cm0)中的该点在对齐后的序列中就出现几次，并依次遍历原始信号中的点，最终得到对齐后的序列(cn)。
上述技术方案中，计算长度对齐后其余各个测区测试行车振动信号序列与基准行车振动信号序列之间的欧几里得距离的具体方法为：
对于长度为n的基准行车振动信号序列(qn)和长度为n的测区测试行车振动信号序列(cn)，它们之间的欧式距离d(q,c)的计算公式为：
Figure BDA0004093880320000071
其中，i表示序列中的第i个点，n表示基准行车振动信号序列(qn)和测区测试行车振动信号序列(cn)的长度n。
上述技术方案中，计算长度对齐后其余各个测区测试行车振动信号序列与基准行车振动信号序列之间的相关系数r(q,c)的具体计算方法为：
Figure BDA0004093880320000072
其中，Cov(q,c)表示基准行车振动信号序列(qn)和测区测试行车振动信号序列(cn)之间的协方差，Var[q]为基准行车振动信号序列(qn)的方差，Var[c]为测区测试行车振动信号序列(cn)的方差。
上述技术方案中，所述概率密度函数的确定方式为：
根据相关系数直方图的形状分布确定对应的概率密度函数类型，并在确定概率密度函数类型的情况下，使用最大似然估计法，确定概率密度函数的参数，对于相关系数的概率分布D，要求其对应的概率密度函数fD的参数θ，对于相关系数的概率分布的总体Z来说，其分布律P{Z＝z}＝p(z；θ)，其中，P{Z＝z}表示相关系数取值为z的概率，这里，实际上已经是针对直方图的数据进行处理了，即针对相关系数的值和概率(频数)进行处理，p(z；θ)表示相关系数值等于z的概率，对于n1次抽样(取一次相关系数的值)，事件{Z1＝z1,Z2＝z2,...,Zn1＝zn1}发生的概率是
Figure BDA0004093880320000081
事件表示第一次取相关系数值z1，第二次取到值为z2等，其中，Z1表示第一次取相关系数值，z1表示取值为z1，Zn1表示第n1次取相关系数值，zn1表示取值为zn1，i1表示第i1次取值，p(zi1；θ)表示第i1次取值为zi1的概率，L(θ)即是似然函数，似然函数取得最大值时的θ即为概率密度函数的参数，然后将参数代入概率密度函数即可，比如t-局部尺度分布的概率密度函数有特定的公式，只是有三个参数需要求，求出来后这三个参数即可。
概率密度函数对直方图的拟合，得到了给定的概率密度函数类型结合极大似然估计获得的参数，使得直方图用概率密度函数参数化，并且能够避免直方图上数据随机性的影响。图9中，三种缆的拟合分布函数均选择了t-局部尺度分布，并使用最大似然估计法计算t-局部尺度分布的概率密度函数的参数。
将概率密度函数放在一起比较，相比于直方图会更加直观，概率密度函数的峰点位置越靠近右侧，意味着相关系数往趋向于1的方向聚集，这样光缆各个测区的一致性会更好。若是比较光缆间测区的一致性，从选用的数据来看，1型缆的一致性最好，3型缆的一致性最差。
上述技术方案中，概率密度函数比较图中，测区测试行车振动信号对应的概率密度函数的峰点位置越靠近右侧，表示该测区测试行车振动信号的相关系数往趋向于1的方向聚集，对应的测区测试行车振动信号与基准行车振动信号序列的一致性更好。
三种缆最终得到的t-局部尺度分布的概率密度函数为：
Figure BDA0004093880320000091
其中，θ＝[μ,σ,ν]T，Γ(·)表示伽马函数，μ是位置参数(均值)，σ是尺度参数，ν是形状参数，x表示任意实数。并且，1型缆对应的位置参数为0.940993，尺度参数为0.020108，形状参数为1.34314。2型缆对应的位置参数为0.938807，尺度参数为0.020409，形状参数为1.56289。3型缆对应的位置参数为0.93587，尺度参数为0.0267103，形状参数为18.8716。在三种缆概率密度函数类型相同的情况下，比较概率密度函数的峰点位置说到底就是比较概率密度函数均值靠近1的程度，均值(位置参数)越靠近1，相应的缆的一致性越好。
上述技术方案中，它还包括分布图绘制模块，分布图绘制模块用于将测区测试行车振动信号序列的测区序列号作为横坐标，其后各个测区测试行车振动信号序列与基准行车振动信号序列之间的欧几里得距离以及相关系数作为纵坐标，得到所有测区测试行车振动信号序列与基准行车振动信号序列的距离分布图和相关系数分布图，利用欧氏距离及相关系数公式计算每一个测试序列和基准序列间的距离和相关系数，并将测试序列的测区号作为横坐标，将距离和相关系数作为纵坐标，形成光缆各测区与基准测区信号间的距离分布图。如图6、图7所示，光缆各测区与基准测区信号间的距离分布图用于初步反应各个测区测试行车振动信号与基准行车振动信号序列的一致性。
一种交通道路光缆测区一致性检测方法，它包括如下步骤：
步骤1：获取待测交通道路沿线的各个测区行车振动信号序列，并计算各个测区行车振动信号序列的谱熵，并在谱熵处于预设谱熵区间内的测区行车振动信号序列中随机选取一个测区行车振动信号序列作为基准行车振动信号序列，其余测区行车振动信号序列作为测区测试行车振动信号序列；
其中，交通道路分布式声波传感系统内相邻两个超弱光纤布拉格光栅及之间的光纤构成一个行车振动信号测区，每个行车振动信号测区均能感应对应的测区行车振动信号序列；
步骤2：将各个测区测试行车振动信号序列分别与基准行车振动信号序列进行动态时间规整操作，使得各个测区测试行车振动信号序列的长度均与基准行车振动信号序列的长度对齐(由于列车经过各个传感器所用的时间是不一致的，因此截取到的列车经过测区时列车的振动引起的振动信号的长度是不一致的，要进行一致性的比较，就需要先将信号的长度对齐)；
步骤3：将长度对齐后的各个测区测试行车振动信号序列分别与基准行车振动信号序列进行相似度计算，计算长度对齐后各个测区测试行车振动信号序列与基准行车振动信号序列之间的相关系数；
步骤4：将所有测区测试行车振动信号序列与基准行车振动信号序列之间的相关系数与对应相关系数的频数绘制成相关系数直方图；
步骤5：将各个相关系数直方图用概率密度函数进行拟合，得到对应的概率密度函数拟合图，将各个概率密度函数拟合图组合，得到对应的概率密度函数比较图，根据概率密度函数比较图比较各个测区测试行车振动信号与基准行车振动信号序列的一致性。
本说明书未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (10)

1.一种交通道路光缆测区一致性检测系统，其特征在于，它包括行车振动信号获取模块、信号长度对齐模块、信号相似度计算模块、直方图绘制模块和一致性比较模块；交通道路分布式声波传感系统内每个行车振动信号测区能感应对应测区行车振动信号序列；
所述行车振动信号获取模块用于获取待测交通道路沿线的各个测区行车振动信号序列，并计算各个测区行车振动信号序列的谱熵，并在谱熵处于预设谱熵区间内的测区行车振动信号序列中随机选取一个测区行车振动信号序列作为基准行车振动信号序列，其余测区行车振动信号序列作为测区测试行车振动信号序列；
所述信号长度对齐模块用于将各个测区测试行车振动信号序列的长度均与基准行车振动信号序列的长度对齐；
所述信号相似度计算模块用于计算长度对齐后各个测区测试行车振动信号序列与基准行车振动信号序列之间的相关系数；
所述直方图绘制模块用于将所有测区测试行车振动信号序列与基准行车振动信号序列之间的相关系数与对应相关系数的频数绘制成相关系数直方图；
所述一致性比较模块用于根据各个相关系数直方图得到对应的概率密度函数拟合图，根据各个概率密度函数拟合图得到对应的概率密度函数比较图。
2.根据权利要求1所述的交通道路光缆测区一致性检测系统，其特征在于：所述测区行车振动信号序列的谱熵H(f)的计算方式为：
Figure FDA0004093880310000011
其中，f为测区行车振动信号序列的频率，fs为测区行车振动信号序列的采样率，P(f)为测区行车振动信号序列的归一化功率谱密度。
3.根据权利要求1或2所述的交通道路光缆测区一致性检测系统，其特征在于：所述信号长度对齐模块用于将各个测区测试行车振动信号序列分别与基准行车振动信号序列进行动态时间规整操作，使得各个测区测试行车振动信号序列的长度均与基准行车振动信号序列的长度对齐；
所述信号相似度计算模块用于将长度对齐后的各个测区测试行车振动信号序列分别与基准行车振动信号序列进行相似度计算，计算长度对齐后各个测区测试行车振动信号序列与基准行车振动信号序列之间的相关系数
所述一致性比较模块用于将各个相关系数直方图用概率密度函数进行拟合，得到对应的概率密度函数拟合图，将各个概率密度函数拟合图组合，得到对应的概率密度函数比较图，根据概率密度函数比较图比较各个测区测试行车振动信号与基准行车振动信号序列的一致性。
4.根据权利要求1所述的交通道路光缆测区一致性检测系统，其特征在于：进行动态时间规整操作能够分别把测区测试行车振动信号序列伸长或缩短，直到各个测区测试行车振动信号序列与基准行车振动信号序列的长度一致，在这一过程中，各个测区测试行车振动信号序列的时间轴会产生扭曲或弯折，以便对齐后两信号中所有对应点的欧氏距离之和最小。
5.根据权利要求1或4所述的交通道路光缆测区一致性检测系统，其特征在于：进行动态时间规整操作的具体方法为：
对于长度为n0的基准行车振动信号序列(qn0)，以及长度为m0的测区测试行车振动信号序列(cm0)，当m0与n0不相等时，构造一个n0×m0的矩阵，计算n0×m0矩阵(i,j)处的元素qi和cj两个点的欧氏距离
Figure FDA0004093880310000021
对基准行车振动信号序列(qn0)和测区测试行车振动信号序列(cm0)进行对齐，即找到一条从矩阵中(1,1)元素出发，到(n0,m0)元素为止的单调连续的路径，并且路径上各元素之和是所有可能的路径中最小的，这样路径所经过的元素所指示的基准行车振动信号序列(qn0)和测区测试行车振动信号序列(cm0)中的点，在时间上应显示在同一位置，其中，路径的单调性和连续性是指：当选择了n0×m0矩阵中的元素(a′,b′)作为路径上的点时，路径上的下一个点(a,b)应满足0≤(a-a′)≤1和0≤(b-b′)≤1。
6.根据权利要求1所述的交通道路光缆测区一致性检测系统，其特征在于：它还包括分布图绘制模块，所述信号相似度计算模块还用于计算长度对齐后各个测区测试行车振动信号序列与基准行车振动信号序列之间的欧几里得距离；
分布图绘制模块用于将测区测试行车振动信号序列的测区序列号作为横坐标，其后各个测区测试行车振动信号序列与基准行车振动信号序列之间的欧几里得距离以及相关系数作为纵坐标，得到所有测区测试行车振动信号序列与基准行车振动信号序列的距离分布图和相关系数分布图，利用欧氏距离及相关系数公式计算每一个测试序列和基准序列间的距离和相关系数，并将测试序列的测区号作为横坐标，将距离和相关系数作为纵坐标，形成光缆各测区与基准测区信号间的距离分布图；
计算长度对齐后其余各个测区测试行车振动信号序列与基准行车振动信号序列之间的欧几里得距离的具体方法为：
对于长度为n的基准行车振动信号序列(qn)和长度为n的测区测试行车振动信号序列(cn)，它们之间的欧式距离d(q,c)的计算公式为：
Figure FDA0004093880310000031
其中，i表示序列中的第i个点，n表示基准行车振动信号序列(qn)和测区测试行车振动信号序列(cn)的长度n。
7.根据权利要求1所述的交通道路光缆测区一致性检测系统，其特征在于：计算长度对齐后其余各个测区测试行车振动信号序列与基准行车振动信号序列之间的相关系数r(q,c)的具体计算方法为：
Figure FDA0004093880310000032
其中，Cov(q,c)表示基准行车振动信号序列(qn)和测区测试行车振动信号序列(cn)之间的协方差，Var[q]为基准行车振动信号序列(qn)的方差，Var[c]为测区测试行车振动信号序列(cn)的方差。
8.根据权利要求1所述的交通道路光缆测区一致性检测系统，其特征在于：所述概率密度函数的确定方式为：
根据相关系数直方图的形状分布确定对应的概率密度函数类型，并在确定概率密度函数类型的情况下，使用最大似然估计法，确定概率密度函数的参数，对于相关系数的概率分布D，要求其对应的概率密度函数fD的参数θ，对于相关系数的概率分布的总体Z来说，其分布律P{Z＝z}＝p(z；θ)，其中，P{Z＝z}表示相关系数取值为z的概率，p(z；θ)表示相关系数值等于z的概率，对于n1次抽样，事件{Z1＝z1,Z2＝z2,...,Zn1＝zn1}发生的概率是
Figure FDA0004093880310000041
其中，Z1表示第一次取相关系数值，z1表示取值为z1，Zn1表示第n1次取相关系数值，zn1表示取值为zn1，i1表示第i1次取值，p(zi1；θ)表示第i1次取值为zi1的概率，L(θ)即是似然函数，似然函数取得最大值时的θ即为概率密度函数的参数。
9.根据权利要求1所述的交通道路光缆测区一致性检测系统，其特征在于：概率密度函数比较图中，测区测试行车振动信号对应的概率密度函数的峰点位置越靠近右侧，表示该测区测试行车振动信号的相关系数往趋向于1的方向聚集，对应的测区测试行车振动信号与基准行车振动信号序列的一致性更好。
10.一种交通道路光缆测区一致性检测方法，其特征在于，它包括如下步骤：
步骤1：获取待测交通道路沿线的各个测区行车振动信号序列，并计算各个测区行车振动信号序列的谱熵，并在谱熵处于预设谱熵区间内的测区行车振动信号序列中随机选取一个测区行车振动信号序列作为基准行车振动信号序列，其余测区行车振动信号序列作为测区测试行车振动信号序列；
其中，交通道路分布式声波传感系统内相邻两个超弱光纤布拉格光栅及之间的光纤构成一个行车振动信号测区，每个行车振动信号测区均能感应对应的测区行车振动信号序列；
步骤2：将各个测区测试行车振动信号序列分别与基准行车振动信号序列进行动态时间规整操作，使得各个测区测试行车振动信号序列的长度均与基准行车振动信号序列的长度对齐；
步骤3：将长度对齐后的各个测区测试行车振动信号序列分别与基准行车振动信号序列进行相似度计算，计算长度对齐后各个测区测试行车振动信号序列与基准行车振动信号序列之间的相关系数；
步骤4：将所有测区测试行车振动信号序列与基准行车振动信号序列之间的相关系数与对应相关系数的频数绘制成相关系数直方图；
步骤5：将各个相关系数直方图用概率密度函数进行拟合，得到对应的概率密度函数比较图，根据概率密度函数比较图比较各个测区测试行车振动信号与基准行车振动信号序列的一致性。
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