DE112019000692T5

DE112019000692T5 - Zeit-Raum-Entrauschen für verteilte Sensoren

Info

Publication number: DE112019000692T5
Application number: DE112019000692.4T
Authority: DE
Inventors: Philip JI; Shuji Murakami; Giovanni Milione; Ting Wang
Original assignee: NEC Laboratories America Inc
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 2018-06-28
Filing date: 2019-06-28
Publication date: 2020-12-24
Anticipated expiration: 2039-06-29
Also published as: WO2020006427A1; DE112019000692B4; JP6980132B2; JP2021512340A; US11132542B2; US20200005036A1

Abstract

Aspekte der vorliegenden Offenbarung beschreiben Systeme, Verfahren und Strukturen, die ein Zeit-Raum-Entrauschen für einen verteilten Sensor verwenden.

Description

QUERVERWEIS AUF ZUGEHÖRIGE ANMELDUNGEN
Diese Anmeldung beansprucht den Vorteil der provisorischen US-Patentanmeldung mit der seriellen Nr. 62/691,165 , eingereicht am 28. JUNI 2018, deren gesamter Inhalt durch Bezugnahme enthalten ist, als ob er hierin in seiner gesamten Länge dargelegt wäre.
TECHNISCHES GEBIET
Diese Offenbarung betrifft allgemein verteilte optische Erfassungssysteme, -verfahren und -strukturen. Genauer beschreibt sie Systeme, Verfahren und Strukturen, die ein Zeit-Raum-Entrauschen für verteilte Sensoren verwenden.
HINTERGRUND
Wie es bei den Gestaltungen für optische Erfassung bekannt ist, haben verteilte optische Erfassungssysteme eine weitverbreitete Anwendbarkeit bei einigen nützlichen Anwendungen, wie beispielsweise bei Unversehrtheitsüberwachungswerkzeugen in Prozessgefäßen, Lagertanks, Rohrleitungsnetzen und Straßenwartung, gefunden, während sie Bedienern Werkzeuge dafür bieten, Wartungsprogramme zu planen und eine Nutzungsdauer zu maximieren. Ein verteiltes optisches Erfassen bietet ein starkes räumliches & zeitliches Profiling über große Oberflächen, große Längen und an Standorten bzw. Orten bzw. Stellen, wo eine herkömmliche Punkterfassung nicht anwendbar oder kosteneffektiv ist.
Trotz einer solchen Anwendbarkeit ist eine Anzahl von Implementierungsschwierigkeiten bekannt, einschließlich rauschbehafteter Rücksignale, die manches Erfassen schwer und fehleranfällig machen. Demgemäß würden Systeme, Verfahren und Strukturen, die auf ein solches Signalrauschen bezogene Schwierigkeiten abmildern oder eliminieren, eine willkommene Ergänzung zum Stand der Technik darstellen.
ZUSAMMENFASSUNG
Es wird ein Fortschritt in Bezug auf den Stand der Technik gemäß Aspekten der vorliegenden Offenbarung gemacht, die auf ein Zeit-Raum-Entrauschen für verteilte Sensoren gerichtet ist. In scharfem Kontrast zum Stand der Technik verwenden Systeme, Verfahren und Strukturen gemäß Aspekten der vorliegenden Offenbarung ein Entrauschen, das sowohl Zeitbereichs- als auch Raumbereichsdaten im verteilten Sensor berücksichtigt.
Unter einem ersten Aspekt führen Systeme, Verfahren und Strukturen gemäß Aspekten der vorliegenden Offenbarung ein statistisches Zählen innerhalb eines voreingestellten, sich bewegenden Zeit-Raum-Fensters durch und - als Ergebnis - wird Signalrauschen vorteilhaft und überraschend reduziert.
Unter einem weiteren Aspekt stellen Systeme, Verfahren und Strukturen gemäß Aspekten der vorliegenden Offenbarung eine physikalische Vielfalt zur Verfügung, indem ein Signal (Signale) bei benachbarten Orten bzw. Stellen entlang einer optischen Faser berücksichtigt werden, was eine Lokalisierungsgenauigkeit von irgendwelchen Alarmen vorteilhaft verbessert. Solche Alarme können durch Verwenden unterschiedlicher Prozentsatzschwellen für die Alarme weiter verbessert werden, so dass unterschiedliche Pegel von Alarmbedingungen unterschieden werden können.
Vorteilhafterweise können Systeme, Verfahren und Strukturen gemäß Aspekten der vorliegenden Offenbarung bei verteilten Sensorsystemen angewendet werden, die verteilte Schwingungssensoren, verteilte Akustiksensoren und verteilte Temperatursensoren enthalten. Durch effektives Reduzieren des Rauschens werden Sensordaten „reiner“ bzw. „fehlerfreier“ und geben daher physikalische Phänomene besser wieder und erreichen eine bessere Genauigkeit bei einer Alarmerzeugung als es bei Systemen, Verfahren und Strukturen des Standes der Technik möglich ist.
Figurenliste
Ein vollständigeres Verstehen der vorliegenden Offenbarung kann durch Bezugnahme auf die beigefügte Zeichnung realisiert werden, in welcher:

1 ein schematische Ablaufdiagramm ist, das ein Prinzip (Prinzipien) einer rückstreuungsbasierten verteilten Erfassung bei einer optischen Faser gemäß Aspekten der vorliegenden Offenbarung darstellt;
2 ein Wasserfalldiagramm von einem verteilten Sensor gemäß Aspekten der vorliegenden Offenbarung ist;
3 ein Diagramm eines illustrativen Beispiels von Daten eines verteilten Sensors zu einem Zeitpunkt entlang einer optischen Faser gemäß Aspekten der vorliegenden Offenbarung ist;
4 ein Diagramm eines illustrativen Beispiels von Daten eines verteilten Sensors zu einem Zeitpunkt entlang einer optischen Faser gemäß Aspekten der vorliegenden Offenbarung ist;
5 ein Diagramm ist, das illustrativ für eine Prozedur eines Zeit-Raum-Entrauschens mit eingefügtem Beispiel von einem Zeit-Raum-Fenster gemäß Aspekten der vorliegenden Offenbarung ist;
6(A) und 6(B) Beispiele gemäß Aspekten der vorliegenden Offenbarung sind, die ein Zählen von Pixeln darstellen, die die Schwelle bei einem Prozess eines Entrauschens übersteigen, wobei 6(A) ein Beispiel 1 ist und 6(B) ein Beispiel 2 ist;
7 ein Abtast-Wasserfalldiagramm nach einem Entrauschen gemäß Aspekten der vorliegenden Offenbarung ist;
8 ein Diagramm ist, das illustrativ für entrauschte Daten zu einem Zeitpunkt entlang der optischen Faser gemäß Aspekten der vorliegenden Offenbarung ist;
9 ein Diagramm ist, das illustrativ für entrauschte Daten zu einem Zeitpunkt entlang der optischen Faser gemäß Aspekten der vorliegenden Offenbarung ist;
10 ein Ablaufdiagramm ist, das eine Prozedur eines Entrauschens bei einem Offline-Betrieb gemäß Aspekten der vorliegenden Offenbarung zeigt; und
11 ein Ablaufdiagramm ist, das eine Prozedur eines Entrauschens bei einem Echtzeit-Betrieb gemäß Aspekten der vorliegenden Offenbarung zeigt.

Die illustrativen Ausführungsformen werden durch die Figuren und die detaillierte Beschreibung vollständiger beschrieben. Ausführungsformen gemäß dieser Offenbarung können jedoch in verschiedenen Formen verkörpert sein und sind nicht auf spezifische oder illustrative Ausführungsformen beschränkt, die in der Zeichnung und der detaillierten Beschreibung beschrieben sind.
BESCHREIBUNG
Das Folgende stellt lediglich die Prinzipien der Offenbarung dar. Es wird somit eingesehen werden, dass Fachleute auf dem Gebiet dazu fähig sein werden, verschiedene Anordnungen zu erdenken, die, obwohl sie hierin nicht explizit beschrieben oder gezeigt sind, die Prinzipien der Offenbarung verkörpern und innerhalb ihres Sinngehalts und Schutzumfangs enthalten sind.
Weiterhin ist beabsichtigt, dass alle Beispiele und die durch sie bedingte Sprache, die hierin vorgetragen sind, nur pädagogischen Zwecken dienen, um dem Leser beim Verstehen der Prinzipien der Offenbarung und der Konzepte zu helfen, die durch den Erfinder (die Erfinder) dazu beigesteuert sind, den Stand der Technik voranzutreiben, und derart auszulegen sind, dass sie für solche spezifischen vorgetragenen Beispiele und Bedingungen Konditionen ohne Beschränkung sind.
Darüber hinaus sollen alle Angaben hierin, die Prinzipien, Aspekte und Ausführungsformen der Offenbarung vortragen, sowie spezifische Beispiele davon sowohl strukturelle als auch funktionelle Äquivalente davon umfassen. Zusätzlich ist beabsichtigt, dass solche Äquivalente sowohl gegenwärtig bekannte Äquivalente sowie auch in der Zukunft entwickelte Äquivalente enthalten, d.h. irgendwelche entwickelten Elemente, die, ungeachtet der Struktur, dieselbe Funktion durchführen.
Somit wird es von Fachleuten auf dem Gebiet anerkannt werden, dass irgendwelche Blockdiagramme hierin konzeptuelle Ansichten einer illustrativen Schaltung darstellen, die die Prinzipien der Offenbarung verkörpert.
Solange hierin explizit nichts anderes spezifiziert ist, sind die die Zeichnung umfassenden Figuren nicht im Maßstab gezeichnet.
Anhand von einigen zusätzlichen Hintergrundinformationen beginnen wir dadurch, anzumerken, dass verteilte Sensoren ein Typ von Sensorsystem sind, das physikalische Parameter entlang der gesamten Länge eines Erfassungselements erfassen kann. Zum Beispiel können verteilte Lichtwellenleitersensor-(DFOS-)Systeme einen bestimmten physikalischen Parameter (bestimmte physikalische Parameter), wie beispielsweise Temperatur, Schwingung, Spannung etc., entlang der gesamten Länge einer Erfassungsfaser kontinuierlich überwachen. Gleichermaßen können verteilte Funkfrequenz-(RF-)Sensoren einen bestimmten Parameter (bestimmte Parameter) entlang einer gesamten Länge eines Koaxialkabels kontinuierlich überwachen. Demgemäß haben sich verteilte Sensoren und daraus aufgebaute Systeme als sehr nützlich für einen langen Abstand bzw. eine weite Entfernung, eine Erfassung mit feiner räumlicher Auflösung erwiesen - in scharfem Kontrast zu Einzelstellensensoren, die nur einen Ort bwz. Standort bzw. eine Stelle messen können, oder einem Matrixsensor, der nur eine feste Anzahl von Orten basierend auf der Anzahl von Sensorelementen in der Matrix messen kann. Mit einer solchen gegebenen Nützlichkeit werden verteilte Sensoren bei immer mehr Anwendungen im Bereich von Umkreissicherheit, Überwachung von ÖI-/Gas-Bohrlöchern, Überwachung von Autobahnen und anderer ziviler Infrastruktur und Frühwarnung vor Naturkatastrophen etc. vorgeschlagen und eingesetzt.
Wie es bekannt ist, ist eine verteilte Erfassung eine Gruppe von Technologien, die kontinuierliche Echtzeitmessungen entlang einer gesamten Länge eines Lichtwellenleiterkabels ermöglicht. Ungleich herkömmlichen Sensoren und Systemen, die auf diskreten Sensoren beruhen, die bei vorbestimmten Punkten messen, verwendet ein verteiltes Erfassen nicht fabrikmäßig hergestellte Sensoren, sondern nutzt die optische Faser bzw. den Lichtwellenleiter. Die optische Faser ist das Erfassungselement ohne zusätzliche Wandler im optischen Pfad.
Die Abfrageeinrichtung arbeitet gemäß einem radarartigen Prozess - sie sendet eine Reihe von Pulsen in die Faser und zeichnet die Rückkehr des natürlich auftretenden gestreuten Signals als Funktion einer Zeit auf. Dabei misst der verteilte Sensor bei allen Punkten entlang der optischen Faser.
Insoweit die Faser der Sensor ist, ist es eine kosteneffektive Technologie, die selbst in den rauesten und außergewöhnlichsten Umgebungen auf einfache Weise genutzt werden kann. Einige Beispiele von verteilten optischen Sensoren enthalten einen verteilten Temperatursensor (DTS), einen verteilten Schwingungssensor (DVS), einen verteilten Akustiksensor (DAS) und einen verteilten Temperatur- und Spannungs- bzw. Dehnungssensor (DTSS) oder Kombinationen davon. Die meisten basieren auf einem Rückstreuungsphänomen - bei welchem eine Reihe von optischen Pulsen durch die Sensoreinheit (Abfrageeinrichtung) periodisch die Erfassungsfaser hinunter gesendet wird und die Variation von verschiedenen Typen von Rückstreuungslicht (wie beispielsweise eine Rayleigh-Rückstreuung, eine Brillouin-Rückstreuung und eine Raman-Rückstreuung) eines einfallenden optischen Pulses gemessen und verarbeitet wird, um physikalische Information, wie beispielsweise Temperatur, Dehnung, Schwingung etc., entlang der optischen Faser innerhalb des Erfassungskabels zur Verfügung zu stellen. 1 ist ein schematisches Ablaufdiagramm, das ein Prinzip (Prinzipien) einer rückstreuungsbasierten verteilten Erfassung bei einer optischen Faser darstellt. Andere verteilte Sensoren verwenden ähnliche Prinzipien und Mechanismen eines Betriebs.
Bei den rückstreuungsbasierten verteilten Sensoren stellt die Umlaufzeit (Roundtrip Time-Of-Flight bzw. RTOF) von empfangenem Rückstreulicht Standort- bzw. Lokalisierungsinformation zur Verfügung. Durch Erfassen des rückgestreuten Lichts, das bei einem Photodetektor zu einer bestimmten Zeit ankommt, kann physikalische Information in Bezug auf unterschiedliche Orte bzw. Stellen entlang der gesamten Faser gemessen werden. Nachfolgende Pulse stellen physikalische Information für die nachfolgende Zeit zur Verfügung und so weiter. Demgemäß kann man physikalische Information bei kontinuierlichen Orten bzw. Stellen entlang der Erfassungsfaser zu kontinuierlicher Zeit (kontinuierlichen Zeiten) erhalten.
2 ist ein illustratives Wasserfalldiagramm von einem verteilten Sensor gemäß Aspekten der vorliegenden Offenbarung. Wie es gezeigt ist, ist es ein 3-dimensionales Diagramm, wobei die x-Achse die Stelle bzw. der Ort entlang dem Erfassungskabel ist, die y-Achse die Zeit ist und die z-Achse der Wert der überwachten physikalischen Parameter, wie beispielsweise Schwingung, ist. Bei diesem illustrativen Diagramm stellt jede horizontale Linie die Schwingung zu diesem Zeitpunkt entlang dem gesamten Erfassungskabel dar und zeigt jede vertikale Linie die Zeitvariation des physikalischen Parameters bei dem entsprechenden Ort. Diese Art von Diagramm wird auf dem Gebiet normalerweise das „Wasserfall“-Diagramm genannt, da die x-Achse normalerweise gegenüber der Zeit fest ist, während die y-Achse mit dem Fortschreiten der Zeit nach unten rollt. Da die y-Achse die Zeitinformation beschrieb, kann sie auch t-Achse genannt werden.
Wie es oben beschrieben ist, ist jede horizontale Linie die Schwingung zu einem Zeitpunkt entlang dem gesamten Kabel. 3 ist ein illustratives Wasserfalldiagramm von einem verteilten Sensor gemäß Aspekten der vorliegenden Offenbarung. Spezifischer zeigt 3 ein Beispiel von Schwingungen zu der Zeit 850 (beliebige Einheit (arbitrary unit ode a.u.)) in 2. Wie es beobachtet werden kann, ist sie der Ereignisspitze sehr nahe, jedoch kann es beobachtet werden, das sie sehr rauschbehaftet ist, und es kann kein klarer Ereignisort identifiziert werden.
Gleichermaßen zeigt jede vertikale Linie die Schwingung bei einer Stelle an dem Kabel über eine Periode einer Messungszeit. 4 ist ein Diagramm eines illustrativen Beispiels von Daten eines verteilten Sensors zu einem Zeitpunkt entlang einer optischen Faser gemäß Aspekten der vorliegenden Offenbarung. Genauer zeigt 4 eine beispielhafte Schwingung beim Ort 420 m in 2. Die rechte Seite der x-Achse (größerer Wert) ist das frühere Ereignis und die linke Seite (kleinerer Wert) ist das spätere Ereignis. Wiederum kann es - durch Untersuchen - beobachtet werden, dass der ausgewählte Ort auch ganz nahe der Spitze ist, jedoch ist er auch sehr rauschbehaftet, so dass kein ruhiges Profil identifiziert werden kann.
Wie es Fachleute auf dem Gebiet ohne weiteres anerkennen werden, ist dieser Typ von Sensor normalerweise sehr empfindlich. Zum Beispiel kann bei dem auf Rayleigh-Rückstreuung basierenden verteilten Schwingungssensor eine geringfügige Umgebungsänderung - wie beispielsweise eine Lichtberührung am Erfassungskabel - eine ausreichende Pfadlängenänderung bei der Faser erzeugen - in Bezug auf eine Brechungsindexänderung, eine Kabelausdehnung etc. - was die Interferenz von Licht innerhalb des Abschnitts der so berührten Faser verändert und zu einer Intensitäts- oder Phasenvariation im rückgestreuten Licht führt. Demgemäß kann diese Technologie verwendet werden für eine - und hat eine weitverbreitete Anwendung gefunden von einer - Umkreis-Eindringungserfassung über eine lange Entfernung eines Kabels, da sie den genauen Ort eines Kontakt-/Berührungsereignisses zur Verfügung stellen kann. Bei einer solchen Anwendung werden die Sensordaten - z.B. die Wasserfalldaten - weiterverarbeitet, um Alarminformation, wie beispielsweise „Eindringungsereignis erfolgt beim Ort x“, zu erzeugen.
In einem Idealfall, wenn es keine Anomalie (wie beispielsweise ein Eindringungsereignis) bei einem Ort gibt, ist die Sensorausgabe für diesen Ort zu dieser Zeit 0. Wenn es eine Schwingung gibt, die durch ein Eindringungsereignis verursacht ist, wird das Ergebnis - zum Beispiel - eine positive Zahl, proportional zur Stärke der mechanischen Bewegung, sein. Folglich - und vorteilhaft - kann ein Schwellenwert für die gemessene Schwingung eingestellt werden. Wenn die Sensordaten über der Schwelle sind, wird ein Eindringungsereignis für den entsprechenden Ort zu einem entsprechenden Zeitpunkt gezählt. Wenn die Sensordaten unter der eingestellten Schwelle sind, wird es als Hintergrund angesehen und wird nicht über ein Eindringungsereignis berichtet.
Wie es zuvor angegeben ist und es von Fachleuten auf dem Gebiet ohne weiteres verstanden und anerkannt werden wird, gibt es im Echtweltbetrieb „Rauschen“ in den Sensorergebnissen. Eine Hauptquelle eines solchen Rauschens ist die Umgebung, in welcher der verteilte Sensor angeordnet ist. Da diese Sensoren so empfindlich sind, kann Umgebungsrauschen auf einfache Weise erfahren und darauffolgend mit einem Nutzsignal gemischt werden.
Zum Beispiel kann eine bestimmte Windgeschwindigkeit, die sich auf die optische Faser auswirkt, dazu führen, dass sich das optische Erfassungskabel bewegt oder es schwingt, was durch den verteilten Schwingungssensor auf einfache Weise erfasst werden kann und einen Eindringungsalarm erzeugen kann. Andere Beispiele von Alarm, der durch einen unschuldige Umgebungsquelle verursacht wird, enthalten eine Tierbewegung (z.B. ein Vogel, der auf dem Zaun landet), eine Pflanzenbewegung (z.B. Baumzweig, der den Zaun berührt), eine Erdbewegung, ein unterirdischer Wasserfluss, Umgebungstemperaturvariation etc. Natürlich sind, wenn man tatsächlich wünschte, solche Umgebungs- und/oder Tier-Interaktionen mit der optischen Faser des verteilten Sensors zu erfassen, diese Technologien empfindlich genug, um eine solche Erfassung zu erlauben.
Wie es weiterhin anerkannt werden kann, existiert auch Rauschen, das aus einem Betrieb der Sensor-Hardware resultiert, wie beispielsweise eine Frequenzinstabilität einer Quelle, eine verstärkte spontane Emission (ASE) eines Verstärkers, ein Schrotrauschen und thermisches Rauschen von Photodetektoren und ein Quantisierungsrauschen von Digitalisierern. Wie es von Fachleuten auf dem Gebiet ohne weiteres verstanden werden wird, ist dieses Rauschen auch im verarbeiteten Sensorergebnis berücksichtigt.
Wir merken an dieser Stelle an, dass zwei Schlüsselparameter, die die Leistungsfähigkeit der Eindringungserfassungssensoren bestimmen, folgende sind: (1) die Wahrscheinlichkeit einer Erfassung (POD (= probability of detection)), die so hoch wie möglich sein sollte (idealer Fall POD = 1); und (2) die Störungsalarmrate (NAR (= nuisance alarm rate)), wobei der „Störungsalarm“ derart definiert ist, dass er ein Alarm an dem Sensor ist, der nicht zu einem Eindringungsversuch beiträgt, was normalerweise von der Umgebung ist. Es ist zu beachten, dass in einigen Veröffentlichungen des Standes der Technik NAR „Falschalarmrate“ oder FAR (= false alarm rate) genannt wird. Jedoch ist FAR typischerweise bezogen auf einen anderen bzw. unterschiedlichen Parameter, wo ein unrichtiger Alarm durch die Einrichtung selbst aufgrund von Faktoren, wie beispielsweise schlechtes Design, ungeeignete Wartung oder Komponentenfehler bzw. -ausfall, erzeugt wird.
Wie es oben beschrieben ist, gibt es verschiedene Faktoren, die Rauschen in den Ergebnissen für einen verteilten Sensor verursachen, die die POD erniedrigen und die NAR erhöhen. Wenn die Schwelle auf zu niedrig eingestellt ist, wird über mehr Störungsalarme berichtet, während kein tatsächliches Eindringungsereignis auftritt, was dazu führt, dass NAR hoch wird. Wenn andererseits die Schwelle auf zu hoch eingestellt wird, werden einige tatsächliche Ereignisse verfehlt, was die POD reduziert. Demgemäß ist eine einfache Schwelle unzureichend und ineffektiv.
Angesichts dieser Überlegungen besteht eine Hauptherausforderung bei einer Implementierung von verteilten Sensoren in einem Maximieren der POD und einem Minimieren der NAR. Natürlich besteht ein Ansatz im lediglichen Verbessern des Gesamtsystems durch Reduzieren von jedem durch verwendete Hardware erzeugten Rauschen. Trotz seiner attraktiven Einfachheit kann ein solcher Ansatz die Hardware zu kostspielig machen, und natürlich existieren theoretische Grenzen für Anstrengungen zur Entfernung/Verringerung von Rauschen. Letztlich eliminiert ein Verbessern der Hardware Rauschen aufgrund von Umgebungserwägungen nicht.
Angesichts davon verbessern Systeme, Verfahren und Strukturen gemäß der vorliegenden Offenbarung die Rauschcharakteristiken vorteilhaft (niedriger) durch neue Datenverarbeitungstechniken, die wir für verteilte Sensoren verenden.
Wie es anerkannt bzw. eingesehen werden wird, enthält ein Datenverarbeitungsansatz, um Rauschen in verteilten Sensoren zu verbessern, ein Warten auf mehrere aufeinanderfolgende Alarme vor einem Entscheiden, dass ein Eindringen auftritt. Zum Beispiel kann das System so eingestellt sein, dass dann, wenn nur eine Einzelalarmbedingung erfüllt ist (d.h. die Sensordaten über der Schwelle sind), der Alarm ignoriert wird. Nur dann, wenn die Sensordaten die Schwelle bei 3 aufeinanderfolgenden Zeiten bei dem gleichen Ort übersteigen, das System daraus schließen wird, dass ein Alarmereignis auftritt. Ein solcher Ansatz reduziert den Störungsalarm in einem gewissen Maß, weil er eine Zeitbereichsbestätigung verwendet. Jedoch ist seine Effektivität begrenzt. Es hängt wieder von der Schwelleneinstellung ab, und einer Anzahl von aufeinanderfolgenden Alarmzählungen. Wenn die Zählzahl auf zu hoch eingestellt ist, könnten einige Alarme kurzer Dauer versäumt bzw. verfehlt werden. Wenn sie auf zu niedrig eingestellt ist, werden Störungsalarme noch häufig erfolgen.
Ein weiterer Ansatz enthält ein Durchführen eines Bewegungsdurchschnittsbetriebs auf jeder Zeitbereichsspur, um sie zu glätten. Dies wird das meiste der Schwankungen aufgrund von Rauschen reduzieren, jedoch unterdrückt es auch den Spitzenwert. Ebenso hängt die Leistungsfähigkeit von der Einstellung einer glatten Zeitdauer ab. Wenn sie zu klein ist, ist die Verbesserung aufgrund eines Glättens begrenzt. Wenn sie aber zu groß ist, könnten einige Ereignisse kurzer Dauer signifikant reduziert oder sogar versäumt werden.
Noch ein weiterer Ansatz besteht darin, die Schwelle variabel zu machen, wie beispielsweise mehrfache Schwellenpegel oder eine dynamisch einstellbare Schwelle. Bei einem solchen System ist eine weitere Eingabequelle (z.B. ein Sensor oder Detektor) erforderlich, um Information zu erzeugen, um die Schwelle einzustellen. Zum Beispiel wird eine Wetterstation eingerichtet, um das Windvolumen und die -richtung zu messen, was dann verendet wird, um die Eindringungsalarmschwelle einzustellen. Wenn es sehr windig ist, kann die Schwelle auf höher eingestellt werden, so dass die durch den Wind verursachten Rauschdaten ignoriert sein werden. Wenn es wenig Wind gibt, kann die Schwelle auf niedriger eingestellt werden, so dass weniger Alarmfälle versäumt sein werden. Dieses Verfahren reduziert einen durch Wind verursachten Störungsalarm weiter, jedoch kann er nicht einen durch andere Quellen, wie beispielsweise eine Tier- oder eine Untergrundbewegung, verursachten Störungsalarm verhindern.
Noch ein weiterer Nachteil bei diesem Ansatz besteht darin, dass der zusätzliche Sensor/Detektor (z.B. Wetterstation) nur den lokalen Zustand misst. Da ein verteilter Sensor verwendet wird, um über eine weite Entfernung (z.B. Kilometer) zu erfassen, könnte der lokale Zustand nicht für einen anderen Ort gelten. Mehr Einzelstellensensoren werden nötig sein, was die Kosten und die Systemkomplexität weiter erhöht. Schließlich sind auch eine Leistungsversorgung und ein Kommunikationskanal für diese Sensoren erforderlich - was sich zu den Kosten addiert.
Noch ein weiteres Verfahren nach dem Stand der Technik enthält eine Einstellung der Schwelle ohne Verwenden eines zusätzlichen Sensors/Detektors. Hier wird die Zeitvariation der Daten bei einem Ort in mehrere Blockdauern aufgeteilt, und wird die Menge an Daten gezählt, die die Schwelle übersteigen (was bei diesem Stand der Technik „Pegeldurchgang“ genannt wird). Wenn sie eine gewisse Anzahl (die „Ereignisschwelle“ genannt wird) übersteigt, wird der Alarm erzeugt. Ebenso wird die Variation einer Pegeldurchgangszahl über die letzte Rauscherfassungsdauer berechnet. Wenn sie weniger als die Rauschamplitudenvariation ist, wird die Ereignisschwelle upgedated bzw. aktualisiert. Dieses Verfahren kann die Schwelle dynamisch einstellen, um Rauschen zu reduzieren, ohne einen weiteren Sensor/Detektor zu erfordern. Eine Grenze für dieses Verfahren besteht jedoch darin, dass es auch nur das Zeitbereichssignal berücksichtigt.
Vorteilhafterweise und in scharfem Kontrast zu diesen einfachen Verfahren nach dem Stand der Technik verwenden Systeme, Verfahren und Strukturen gemäß der vorliegenden Offenbarung eine Technik für ein Entrauschen, die Wasserfalldaten vom verteilten Sensor verwendet, die sowohl Zeitbereichs- als auch Raumbereichsinformation enthalten, wie es in den 2-4 gezeigt ist.
Während eines Erfassungsbetriebs werden die Daten (das Wasserfalldiagramm nach unten rollend) konstant upgedated. Wir merken an, dass Rauschen nicht nur über den Zeitbereich hinweg auftritt, sondern auch über den Raumbereich hinweg. Eine kombinierte Verarbeitung über beide Dimensionen hinweg verbessert ein Entrauschen wesentlich.
Es wird angemerkt, dass Wasserfalldaten als eine 2-dimensionale Matrix W(x_i, t_j) dargestellt werden, wobei x_i = x₁,x₂, ...,x_I und t_j = t₁,t₂, ...,t_J. x_I und t_J sind jeweils die Anzahl von Elementen in den Spalten und Zeilen des Wasserfalls.
Für jeden Ort zu jedem Zeitpunkt (d.h. ein Punkt auf dem Wasserfalldiagramm, der „Punkt-von-Interesse“ oder POI genannt wird, wie beispielsweise der Rasterpunkt in 5), sagen wir (x_k
0, t_l
0 wird ein virtuelles Zeit-Raum-Fenster ausgewählt, und zwar mit Δx Punkten im Raumbereich (x-Achse) und Δt Punkten im Zeitbereich (t-Achse), und der POI (x_k
0, t_l
0) ist in der Mitte bzw. im Zentrum. Das Fenster ist durch den blau gestrichelten Kasten in 5 und als Einfügung gezeigt. Daher gibt es Δx × Δt Pixel innerhalb dieses Fensters.
Dieses Fenster kann als W (x_k, t_l) dargestellt werden, wobei $x_{k} = x_{k_{o}} - \frac{Δ x}{2}, \dots, x_{k_{o}} + \frac{Δ x}{2} und t_{l} = t_{l_{o}} - \frac{Δ t}{2}, \dots, t_{l_{o}} + \frac{Δ t}{2} .$
Innerhalb dieses Kastens wird die Menge von Pixeln mit einem Sensordatenwert (d.h. dem z-Achsenwert), der die Schwelle (die W_th genannt wird) übersteigt, gezählt, sagen wir p(x_k
0, t_l
0). Der minimale Wert von p ist 0, was bedeutet, dass keines der Pixel innerhalb des Fensters die Schwelle übersteigt; und der maximale Wert von p ist Δx × Δt, was bedeutet, dass alle Pixel die Schwelle übersteigen. Das Verhältnis von p und der Fenstergröße wird dann berechnet, um das prozentuale Verhältnis r für diesen POI zu erhalten. Es kann ausgedrückt werden als: $r (x_{k_{o}}, t_{l_{o}}) = \sum_{x_{k}} \sum_{t_{l}} \frac{f (W (x_{k}, t_{l}))}{Δ x Δ t} \times 100 %$
wobei $f (W (x_{k}, t_{l})) = {\begin{matrix} 1, & W (x_{k}, t_{l}) \geq W_{t h} \\ 0, & W (x_{k}, t_{l}) < W_{t h} \end{matrix}$
Dieses Verhältnis r ist der sogenannte entrauschte Wert für diesen bestimmten Ort zu diesem bestimmten Zeitpunkt.
6(A) und 6(B) zeigen jeweils ein Beispiel des Prozesses eines Zählens der Menge von Pixeln innerhalb des Fensters, die die Schwelle übersteigen. Sie sind in einer 3-dimensionalen Kurve dargestellt, um den Betreib besser darzustellen.
Die Prozedur wird für jedes Pixel auf dem ursprünglichen Wasserfalldiagramm durchgeführt (außer einigen Punkten am Rand, was später diskutiert werden wird). Nach einem Beenden von allen diesen Prozeduren kann ein neues Wasserfalldiagramm dargestellt werden, wo die Daten (z-Achse) die r-Werte sind.
7 ist das neue Wasserfalldiagramm nach einem Durchführen der Prozedur eines Entrauschens an den ursprünglichen Abtastdaten, die in 2 gezeigt sind. Es kann deutlich gesehen werden, dass das neue Wasserfalldiagramm aufgrund dieser Prozedur für ein Zeit-Raum-Entrauschen viel weniger Rauschen enthält. Die zentrale Spitze kann deutlich beobachtet werden. 8 und 9 sind ein entrauschtes Ergebnis für dieselbe Zeit und denselben Ort wie jeweils 3 und 4. Es kann deutlich beobachtet werden, dass die Ergebnisse viel glatter sind, was Glockenkurvenprofile anzeigt. Als Ergebnis kann das Maximum (Ereigniszentrum) deutlich identifiziert werden, insbesondere für den Ort - siehe 8. Daher verbessert unser Verfahren gemäß der vorliegenden Offenbarung zusätzlich zu einem Reduzieren der NAR und einem Erhöhen der POD auch die Standort- bzw. Lokalisierungsgenauigkeit beim verteilten Sensor.
Wie es oben gezeigt ist, enthalten einige Parameter, um bei dieser Prozedur eines Entrauschens eingestellt zu werden, die Fenstergröße (Δx und Δt) und die Schwelle W_th. Für den Raumbereichsfensterrand (Δx) können sie eingestellt werden basierend auf dem Ortstyp (z.B. Zaun, Wand, innerhalb einer Wand, direkt in Erde vergraben, innerhalb einer vergrabenen Leitung, etc.), den Erfassungskabelcharakteristiken (z.B. Außendurchmesser, Mantelmaterial, lose oder eng bei der Pufferschicht, irgendein mechanisches Schwingungsverstärkungselement, etc.), dem Installationsverfahren (wie es an den Ort angebunden oder gesichert ist, die Beabstandung zwischen den Befestigungseinheiten, etc.) und den zu erfassenden Signalen (z.B. Lichtkontakt, Schüttelaktion, nahe einem Kraftfahrzeug, etc.). Sie sollten eingestellt werden, um die Bereiche abzudecken, die mit dem Ort bzw. der Stelle von Interesse assoziiert sind.
Für den Zeitbereichsfensterrand Δt sollten sie eingestellt werden basierend auf der Datenauffrischrate (die bezogen ist auf Datenabtastrate, Verarbeitungszeit, etc.), der typischen Ereignisdauer etc. Es sollte beachtet werden, dass deshalb, weil 2 Dimensionen unterschiedliche physikalische Bedeutungen (Ort und Zeit) und unterschiedliche Charakteristiken bei dem Erfassungsereignis haben, die Werte von Δx und Δt normalerweise unterschiedlich sind (dies ist unterschiedlich von anderer Analysis auf einer 2-D-Oberfläche, wie beispielsweise analysierenden Schreibmustern, wo beide Achsen für denselben physikalischen Parameter dienen). Für die Schwelle W_th können sie eingestellt werden, um den aktuellen Durchschnittspegel zwischen einem Ereignis und keinem Ereignis besser zu berücksichtigen, ohne sich zuvor um den Rauscheffekt zu kümmern.
Da jeder entrauschte Wert, der aus der Umgebung berechnet wird, auf dem Wasserfalldiagramm ist, können die Punkte nahe dem Rand (innerhalb von Δx/2 von beiden Enden der x-Achse und innerhalb von Δt/2 von beiden Enden der t-Achse) nicht richtig verarbeitet werden, weshalb diese Randpunkte ignoriert werden können. Dies sollte kein Problem sein, weil: für die Ortsachse wird normalerweise der Anfangsabschnitt ignoriert, weil er an dem Ort der Abfrageeinrichtung ist und das Erfassungsfeld noch nicht erreicht, und wird der Endabschnitt aufgrund einer Beendigung ignoriert; für die Zeitachse bedeutet ein Ignorieren einiger weniger Zeilen von Daten nur, dass es eine geringfügige Verzögerung (am wahrscheinlichsten weniger als eine Sekunde) gibt und die Verarbeitung von Daten und eine Alarmerzeugung nicht beeinflussen wird.
Bei unserem Verfahren muss der Prozess für ein Entrauschen für jeden Ort zu jeder Zeit nur einmal verarbeitet werden. Bei einem Echtzeitbetrieb müssen, da die ursprünglichen Daten auf die Wasserfallweise nach unten rollen, nur die letzten Daten (die oberste Zeile des Wasserfalls) verarbeitet werden, da der untere Teil der Wasserfalldaten bereits früher verarbeitet und gespeichert worden ist. Daher dient das Ausmaß der Verarbeitung für ein Entrauschen jedes Mal nur für eine Zeile von Daten (anstelle eines Verarbeitens des gesamten Wasserfalldiagramms). Und da der Betrieb einfach ist (nur ein Schwellen-Zählen), kann es in sehr kurzer Zeit durch irgendeinen Computer mit vernünftiger Rechenleistung durchgeführt werden. Daher werden Fachleute auf dem Gebiet die niedrige Komplexität dieser Prozedur anerkennen, und dass schließlich ein Echtzeit-Entrauschen erreichbar ist, was eine verteilte Erfassung in Echtzeit zu einer praktischen Realität macht.
Natürlich kann, neben einer Echtzeit-Anwendung, diese Prozedur auch bei einer Offline-Verarbeitung von zuvor aufgezeichneten Daten von verteilten Sensoren verwendet werden. Selbst wenn es die Verarbeitung von allen Zeilen von Daten erfordert, ist die Komplexität noch sehr niedrig und ist die erforderliche Zeit auf irgendeinem normalen Computer kurz (eine Verarbeitungszeit ist normalerweise keineswegs ein Problem bei einer Offline-Verarbeitung).
Aufgrund der demonstrierten Effektivität beim Entrauschen durch unsere Prozedur sind die resultierenden entrauschten Wasserfalldaten viel linearer (proportionaler) zur physikalischen Amplitude des aktuellen Ereignisses. Als Ergebnis können mehrere Ebenen eines Alarms eingestellt werden. Zum Beispiel können unterschiedliche r-Werte jeweils für kritischen Alarm, größeren Alarm und kleineren Alarm eingestellt werden, wie beispielsweise 80%, 60% und 45%.
Wir merken an, dass unser Verfahren für ein Entrauschen vorteilhafterweise mit anderen Datenverarbeitungsverfahren zusammenarbeiten kann (wie beispielsweise mit einer Frequenzantwortanalyse, einer Maschinenlernanalyse etc.), um die Erfassungsleistungsfähigkeit weiter zu verbessern und mehr Information zu liefern.
10 ist ein Ablaufdiagramm einer Prozedur für ein Entrauschen gemäß der vorliegenden Offenbarung, durchgeführt in einem Offline-Betrieb. 11 zeigt ein Ablaufdiagramm einer Prozedur für ein Entrauschen gemäß der vorliegenden Offenbarung, die in Echtzeit arbeitet.
An dieser Stelle werden, während wir diese Offenbarung unter Verwendung von einigen spezifischen Beispielen präsentiert haben, Fachleute auf dem Gebiet erkennen, dass unsere Lehren nicht darauf beschränkt sind. Demgemäß sollte diese Offenbarung nur durch den Schutzumfang der hierzu beigefügten Ansprüche beschränkt sein.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

US 62/691165 [0001]

Claims

Verbessertes, computerimplementiertes Verfahren für ein Zeit-Raum-Entrauschen von Daten eines verteilten Sensors, konfiguriert als Teil eines verteilten Sensorsystems, wobei das verbesserte Verfahren GEKENNZEICHNET ist durch: gleichzeitiges Entrauschen von sowohl Zeitbereichs- als auch Raumbereichsdaten.
Verbessertes Verfahren nach Anspruch 1, das weiterhin dadurch GEKENNZEICHNET ist, dass das gleichzeitige Entrauschen in Echtzeit gleichzeitig mit einer Erfassungsoperation durchgeführt wird.
Verbessertes Verfahren nach Anspruch 1, das weiterhin dadurch GEKENNZEICHNET ist, dass Wasserfalldaten als 2-dimensionale Matrix W(x_i, t_j) dargestellt werden, wobei x_i = x₁, x₂, ...,x_I und t_j = t₁, t₂, ..., t_J gilt und x_I und t_J jeweils die Anzahl von Elementen in den Spalten und Zeilen des Wasserfalls sind.
Verbessertes Verfahren nach Anspruch 3, das weiterhin dadurch GEKENNZEICHNET ist, dass für jeden Ort zu jedem Zeitpunkt, an einem Punkt auf dem Wasserfalldiagramm, der „Punkt-von-Interesse“ oder POI genannt wird, sagen wir (x_k
0, t_l
0 ein virtuelles Zeit-Raum-Fenster ausgewählt wird, und zwar mit Δx Punkten im Raumbereich (x-Achse) und Δt Punkten im Zeitbereich (t-Achse) und dem POI (x_k
0, t_l
0) beim Zentrum.
Verbessertes Verfahren nach Anspruch 4, das weiterhin dadurch GEKENNZEICHNET ist, das Das Zeit-Raum-Fenster als W(x_k, t_l) dargestellt wird, wobei $x_{k} = x_{k_{o}} - \frac{Δ x}{2}, \dots, x_{k_{o}} + \frac{Δ x}{2} und t_{l} = t_{l_{o}} - \frac{Δ t}{2}, \dots, t_{l_{o}} + \frac{Δ t}{2} .$
Verbessertes Verfahren nach Anspruch 5, das weiterhin dadurch GEKENNZEICHNET ist, dass innerhalb des Zeit-Raum-Fensters die Menge von Pixeln mit einem Sensordatenwert (dem z-Achsenwert), der eine Schwelle (W_th) übersteigt, gezählt wird, sagen wir p(x_k
0, t_l
0 und der minimale Wert von p 0 ist, so dass keines der Pixel innerhalb des Fensters die Schwelle übersteigt, und der maximale Wert von p Δx × Δt ist, was anzeigt, dass alle Pixel die Schwelle übersteigen; und das Verhältnis von p und der Fenstergröße dann berechnet wird, um das prozentuale Verhältnis r für diesen POI zu erhalten, ausgedrückt als: $r (x_{k_{o}}, t_{l_{o}}) = \sum_{x_{k}} \sum_{t_{l}} \frac{f (W (x_{k}, t_{l}))}{Δ x Δ t} \times 100 %$
wobei $f (W (x_{k}, t_{l})) = {\begin{matrix} 1, & W (x_{k}, t_{l}) \geq W_{t h} \\ 0, & W (x_{k}, t_{l}) < W_{t h} \end{matrix}$
und das Verhältnis r als der sogenannte entrauschte Wert für einen bestimmten Ort zu einem bestimmten Zeitpunkt ausgegeben wird.