CN117889896A - 基于残点识别的分布式光纤传感中相干衰落噪声抑制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于残点识别的分布式光纤传感中相干衰落噪声抑制方法，涉及分布式光纤传感的信号处理技术领域，本发明在对分布式光纤传感系统采集的信号进行处理时，通过路径跟踪的残点识别方法识别出残点的所在位置，并且通过相应的算法替代掉残点的相位值，从而还原原始信号，抑制分布式光纤传感系统中的相干衰落噪声对系统准确性造成的影响，提高系统识别微弱扰动的准确性。该方法可以有效的抑制相干衰落噪声对于还原光纤沿线扰动信号的影响，提高还原信号的质量。

Description

基于残点识别的分布式光纤传感中相干衰落噪声抑制方法

技术领域

本发明涉及分布式光纤传感的信号处理技术领域，尤其是涉及基于残点识别的分布式光纤传感中相干衰落噪声抑制方法。

背景技术

目前，在对高灵敏度和信噪比要求较高的微小应力监测领域，例如水下声信号监测和周界安防等，DAS系统主要采用了外差相干型Φ-OTDR技术路线。这种技术能够有效地解决复杂环境下的监测需求，为各种应用提供可靠的数据支持。

当我们从外差相干型Φ-OTDR的信号中提取相位信息时，通常使用反正切函数来计算相位。这会导致相位值被截断到[-π,π]或[0,2π]区间内。这种被截断的相位称为包裹相位。然而，这样的包裹相位无法直接用于连续的相位分析，因此我们需要进行解包裹操作，以恢复连续的相位信息。在分布式光纤声场传感系统中准确的相位信息对于测量微小信号对光纤的扰动至关重要。通过解包裹，我们可以获得更精确的相位测量结果，从而复现出微小信号的扰动位置和信息。

但并非所有的点都能进行相位解包裹操作，外差相干型Φ-OTDR利用传感光纤中的背向瑞利散射光与参考光纤中的本征光干涉，通过提取中频信号的相位信息，还原外部振动。然而，由于Φ-OTDR系统使用的光源多为窄线宽激光光源，背向瑞利散射光具有较高的相干性，从而发生干涉。这使得背向瑞利散射信号产生随机的干涉衰落效应，表现为中频信号在某些位置的幅度特别低，相位解调后的信号出现波形失真，也就是出现了相干衰落噪声，在这些产生相干衰落噪声的地方是无法进行相位解包裹操作的。

因此，有必要提供基于残点识别的分布式光纤传感中相干衰落噪声抑制方法，来解决上述问题。

发明内容

本发明的目的是提供基于残点识别的分布式光纤传感中相干衰落噪声抑制方法，通过路径跟踪的残点识别方法识别出残点的所在位置，并且通过相应的算法替代掉残点的相位值，从而还原原始信号，抑制分布式光纤传感系统中的相干衰落噪声对系统准确性造成的影响，提高系统识别微弱扰动的准确性。

为实现上述目的，本发明提供了基于残点识别的分布式光纤传感中相干衰落噪声抑制方法，包括以下步骤：

S1：基于相干探测的DAS系统实时采集光纤沿线的扰动信号，系统采集到本征光和探测光的拍频信号；

S2：诊对步骤S1中拍频信号进行带通滤波，得到中频信号，对信号进行放大处理；

S3：把中频分量电流转为二维时空信号，使用快速傅里叶变换把信号从时域转化为频域信号；

S4：根据提取的信号的频率滤除二维频谱中的共轭部分信号，再把保留图像的频谱移动到频域中心获取新的频域信号；

S5：对步骤S4中获取新的频域信号做快速傅里叶逆变换获取信号的二维包裹信号；

S6：对二维数据的所有点进行残点查询，对二维相位中的点作一阶导数运算，对导数运算结果求和计算结果，结果不等于0，该点为残点，找出所有的残点，对这些残点进行处理；

S7：用残点周围相位值的平均值代替残点的相位值；

S8：对步骤S7中残点替换后的二维时空信号进行解包裹获取解包裹信号。

优选的，在步骤S1中，系统采集信号的拍频中心频率f_m与数采卡采样率f_s满足以下关系：

其中，k取任意正整数，N是一个不小于4的正整数参数。

优选的，在步骤S7中，残点坐标为(m,n),残点相位值为x(m,n)，经过处理过后的残点值为：

优选的，在步骤S8中，通过路径跟踪算法比较相邻包裹相位的差值寻找截断平台，沿着截断相位数据矩阵的任意路径展开，比较两个点的展开相位，差值大于π，则后一点相位加上2π；插值小于-π，后一点相位减去2π，通过该算法把包裹数据解包裹获取最终的数据。

优选的，在步骤S8中，对于DAS系统获取的二维相位信号，总会有部分信号被包裹住，所以要对这个信号进行解包裹操作；

令N×M个数据像素点的二维包裹相位值为g(n，m)，面为二维包裹相位对应的实际连续相位值,(n，m)为二维分布相位对应矩阵的下标，1≤n≤N.I≤m≤M,则解包裹相位表示为：

式中k(n,m)为整数，在二维空间构成不连续的平台。

优选的，保证沿路径展开能够得到正确的相位，条件是沿任意路径完成一个闭合循环求和必须等于零，展开结果与路径的选择无关；

根据Green公式，令分段光滑曲线L围成闭区域D，若函数P、Q在闭区域D上连续，且有连续的一阶偏导数，则

积分与路径无关的等价条件是：

∮_LPdx+Qdy＝0

将二维包裹相位沿x方向和y方向的一阶导数分别取为函数P和函数Q：

从空间中A点沿路径L1到B两点的相位解包裹等效于积分：

∮_L1Pdx+Qdy

根据Green公式，该积分与路径选择无关的条件是：

只有两个点满足这个条件才可以进行解包裹操作，不满足这个条件的为残点，通过以下方法可以识别出残点的位置：

对二维包裹相位中的(n,m)点，计算其一阶导数

Δ₁＝g(n+1,m)-g(n,m)

Δ₂＝g(n+1,m+1)-g(n+1,m)

Δ₃＝g(n,m+1)-g(n+1,m+1)

Δ₄＝g(n,m)-g(n,m+1)

再对一阶导数运算结果求和，得到：

通过对导数运算取整，求和来判断残点：

式中round{}代表做取整运算，若c(n.m)不为0，(n.m)为残点。

因此，本发明采用上述基于残点识别的分布式光纤传感中相干衰落噪声抑制方法，在不改变Φ-OTDR系统的光路连接和硬件结构和系统的前提下通过残点识别的方法识别出二维相位中的相干衰落点，再把相干衰落点周围的相位赋值给相干衰落点，有效的去除相干衰落噪声对系统的分辨率造成的影响，提高系统的分辨率以及降低系统的误判风险。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

图1是本发明基于残点识别的分布式光纤传感中相干衰落噪声抑制方法的流程图；

图2是本发明的未解包裹的二维相位图；

图3是本发明的路径跟踪算法识别残点图；

图4是本发明的相干衰落噪声点图；

图5是本发明未处理残点的结果图；

图6是本发明经过残点处理的解包裹相位图；

图7是本发明最终结果相位图。

具体实施方式

以下通过附图和实施例对本发明的技术方案作进一步说明。

除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。

本发明中使用的“包括”或者“包含”等类似的词语意指在该词前的要素涵盖在该词后列举的要素，并不排除也涵盖其它要素的可能。术语“内”、“外”、“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“附着”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

如图1所示，本发明提供了基于残点识别的分布式光纤传感中相干衰落噪声抑制方法，包括以下步骤：

S1：基于相干探测的DAS系统实时采集光纤沿线的扰动信号，系统采集到本征光和探测光的拍频信号；在步骤S1中，系统采集信号的拍频中心频率f_m与数采卡采样率f_s满足以下关系：

其中，k取任意正整数，N是一个不小于4的正整数参数。

S2：诊对步骤S1中拍频信号进行带通滤波，得到中频信号，对信号进行放大处理；

S3：把中频分量电流转为二维时空信号，使用快速傅里叶变换把信号从时域转化为频域信号；

S4：根据提取的信号的频率滤除二维频谱中的共轭部分信号，再把保留图像的频谱移动到频域中心获取新的频域信号；

S5：对步骤S4中获取新的频域信号做快速傅里叶逆变换获取信号的二维包裹信号；

S6：对二维数据的所有点进行残点查询，对二维相位中的点作一阶导数运算，对导数运算结果求和计算结果，结果不等于0，该点为残点，找出所有的残点，对这些残点进行处理；

S7：用残点周围相位值的平均值代替残点的相位值；在步骤S7中，残点坐标为(m,n),残点相位值为x(m,n)，经过处理过后的残点值为：

在步骤S8中，通过路径跟踪算法比较相邻包裹相位的差值寻找截断平台，沿着截断相位数据矩阵的任意路径展开，比较两个点的展开相位，差值大于π，则后一点相位加上2π；插值小于-π，后一点相位减去2π，通过该算法把包裹数据解包裹获取最终的数据。

S8：对步骤S7中残点替换后的二维时空信号进行解包裹获取解包裹信号。

在步骤S8中，对于DAS系统获取的二维相位信号，总会有部分信号被包裹住，所以要对这个信号进行解包裹操作；

令N×M个数据像素点的二维包裹相位值为g(n，m)，面为二维包裹相位对应的实际连续相位值,(n，m)为二维分布相位对应矩阵的下标，1≤n≤N.I≤m≤M,则解包裹相位表示为：

式中k(n,m)为整数，在二维空间构成不连续的平台。

保证沿路径展开能够得到正确的相位，条件是沿任意路径完成一个闭合循环求和必须等于零，展开结果与路径的选择无关；

根据Green公式，令分段光滑曲线L围成闭区域D，若函数P、Q在闭区域D上连续，且有连续的一阶偏导数，则

积分与路径无关的等价条件是：

∮_LPdx+Qdy＝0

将二维包裹相位沿x方向和y方向的一阶导数分别取为函数P和函数Q：

从空间中A点沿路径L1到B两点的相位解包裹等效于积分：

∮_L1Pdx+Qdy

根据Green公式，该积分与路径选择无关的条件是：

只有两个点满足这个条件才可以进行解包裹操作，不满足这个条件的为残点，通过以下方法识别出残点的位置：

对二维包裹相位中的(n,m)点，计算其一阶导数

Δ₁＝g(n+1,m)-g(n,m)

Δ₂＝g(n+1,m+1)-g(n+1,m)

Δ₃＝g(n,m+1)-g(n+1,m+1)

Δ₄＝g(n,m)-g(n,m+1)

再对一阶导数运算结果求和，得到：

通过对导数运算取整，求和来判断残点：

式中round{}代表做取整运算，若c(n.m)不为0，(n.m)为残点。

实施例一

一种相干探测型Φ-OTDR系统，包括：超窄线宽激光器、耦合器、声光调制器、掺饵光纤放大器、环形器、传感光纤、耦合器、平衡探测器、数据采集卡和计算器。

其中，超窄线宽激光器发出一束光经过耦合器分成两束光路，一路作为探测光，一路作为本征光。探测光经过声光调制器被调制并且产生了频移，再经过掺饵光纤放大器使其功率被放大到足够系统工作，同时系统测量动态范围也被放宽了。经过掺饵光纤放大器的输出光经扰偏器获得扰偏的偏振态以抑制系统中的偏振噪声。此时探测光再经过环形器被输入到传感光纤中用于探测传感光纤所经历的扰动，输出RBS信号经过环形器和本征光进行耦合后分为两路进入平衡探测器转换为电信号，再对电信号进行滤波放大和模数转换后转换为数字信号，此时把输出的数字信号输入计算机进行处理。

从外差相干型Φ-OTDR的信号中提取相位信息时往往会存在包裹相位。然而，这样的包裹相位无法直接用于连续的相位分析，因此我们需要进行解包裹操作，但由于采样率不足导致的相位混叠，获取过程中引入的相位噪声，奇异点等的存在，我们采用算法进行解包裹操作的过程中会产生相应的错误，因此需要对相位噪声进行处理，把相干衰落点定义为残点，把采集的相位数据转化为二维包裹相位图，因为可能存在的残点影响，不能直接对二位包裹数据进行解包裹操作，所以需要先找出所有的残点位置。

对二维包裹相位中的(n,m)点，计算其一阶导数

Δ₁＝g(n+1,m)-g(n,m)

Δ₂＝g(n+1,m+1)-g(n+1,m)

Δ₃＝g(n,m+1)-g(n+1,m+1)

Δ₄＝g(n,m)-g(n,m+1)

再对一阶导数运算结果求和，得到：

通过对导数运算取整，求和来判断残点

当c(n.m)≠0时，判断(n,m)点为残点，反之不是残点。

识别出二维相位数据的所有残点后对残点进行替换

通过路径跟踪算法比较相邻包裹相位的差值寻找截断平台，沿着截断相位数据矩阵的任意路径展开，比较两个点的展开相位，差值大于π，则后一点相位加上2π，反之，当插值小于-π，后一点相位减去2π.通过该算法即可把包裹数据解包裹获取最终的数据。

因此，本发明采用上述基于残点识别的分布式光纤传感中相干衰落噪声抑制方法，通过路径跟踪的残点识别方法识别出残点的所在位置，并且通过相应的算法替代掉残点的相位值，从而还原原始信号，抑制分布式光纤传感系统中的相干衰落噪声对系统准确性造成的影响，提高系统识别微弱扰动的准确性。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而这些修改或者等同替换亦不能使修改后的技术方案脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (6)

1.基于残点识别的分布式光纤传感中相干衰落噪声抑制方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：基于相干探测的DAS系统实时采集光纤沿线的扰动信号，系统采集到本征光和探测光的拍频信号；

S2：诊对步骤S1中拍频信号进行带通滤波，得到中频信号，对信号进行放大处理；

S3：把中频分量电流转为二维时空信号，使用快速傅里叶变换把信号从时域转化为频域信号；

S4：根据提取的信号的频率滤除二维频谱中的共轭部分信号，再把保留图像的频谱移动到频域中心获取新的频域信号；

S5：对步骤S4中获取新的频域信号做快速傅里叶逆变换获取信号的二维包裹信号；

S6：对二维数据的所有点进行残点查询，对二维相位中的点作一阶导数运算，对导数运算结果求和计算结果，结果不等于0，该点为残点，找出所有的残点，对这些残点进行处理；

S7：用残点周围相位值的平均值代替残点的相位值；

S8：对步骤S7中残点替换后的二维时空信号进行解包裹获取解包裹信号。

2.根据权利要求1所述的基于残点识别的分布式光纤传感中相干衰落噪声抑制方法，其特征在于：在步骤S1中，系统采集信号的拍频中心频率f_m与数采卡采样率f_s满足以下关系：

其中，k取任意正整数，N是一个不小于4的正整数参数。

3.根据权利要求2所述的基于残点识别的分布式光纤传感中相干衰落噪声抑制方法，其特征在于：在步骤S7中，残点坐标为(m,n),残点相位值为x(m,n)，经过处理过后的残点值为：

4.根据权利要求3所述的基于残点识别的分布式光纤传感中相干衰落噪声抑制方法，其特征在于：在步骤S8中，通过路径跟踪算法比较相邻包裹相位的差值寻找截断平台，沿着截断相位数据矩阵的任意路径展开，比较两个点的展开相位，差值大于π，则后一点相位加上2π；插值小于-π，后一点相位减去2π，通过该算法把包裹数据解包裹获取最终的数据。

5.根据权利要求4所述的基于残点识别的分布式光纤传感中相干衰落噪声抑制方法，其特征在于：在步骤S8中，对于DAS系统获取的二维相位信号，总会有部分信号被包裹住，所以要对这个信号进行解包裹操作；

令N×M个数据像素点的二维包裹相位值为g(n，m)，面为二维包裹相位对应的实际连续相位值,(n，m)为二维分布相位对应矩阵的下标，1≤n≤N.I≤m≤M,则解包裹相位表示为：

式中k(n,m)为整数，在二维空间构成不连续的平台。

6.根据权利要求4所述的基于残点识别的分布式光纤传感中相干衰落噪声抑制方法，其特征在于：保证沿路径展开能够得到正确的相位，条件是沿任意路径完成一个闭合循环求和必须等于零，展开结果与路径的选择无关；

根据Green公式，令分段光滑曲线L围成闭区域D，若函数P、Q在闭区域D上连续，且有连续的一阶偏导数，则

积分与路径无关的等价条件是：

∮_LPdx+Qdy＝0

将二维包裹相位沿x方向和y方向的一阶导数分别取为函数P和函数Q：

从空间中A点沿路径L1到B两点的相位解包裹等效于积分：

∮_L1Pdx+Qdy

根据Green公式，该积分与路径选择无关的条件是：

只有两个点满足这个条件才可以进行解包裹操作，不满足这个条件的为残点，通过以下方法识别出残点的位置：

对二维包裹相位中的(n，m)点，计算其一阶导数

Δ₁＝g(n+1，m)-g(n，m)

Δ₂＝g(n+1，m+1)-g(n+1，m)

Δ₃＝g(n，m+1)-g(n+1，m+1)

Δ₄＝g(n，m)-g(n，m+1)

再对一阶导数运算结果求和，得到：

通过对导数运算取整，求和来判断残点：

式中round{}代表做取整运算，若c(n.m)不为0，(n.m)为残点。