JP2023538196A - 都市規模の音響インパルスの検出と位置特定 - Google Patents

Abstract

本開示の態様は、１．２２ｍ未満の誤差を示す分散型音響センシングを使用することによって、標準的なライブ空中通信光ファイバケーブルを使用して都市規模の音響インパルスの検出および位置特定を有利に可能にする分散型光ファイバセンシング（ＤＦＯＳ）システム、方法、および構造を記載する。

Description

本開示は、一般に、分散型光ファイバセンシング（ＤＦＯＳ）システム、方法、および構造に関する。より具体的には、本開示は、ＤＦＯＳを使用した都市規模の環境における音響事象の検出および位置特定に関する。

分散型光ファイバセンシング（ＤＦＯＳ）システム、方法、および構造は、従来の技術に勝るその本質的な利点により、多くの独自のセンシング用途において大きな有用性を示している。これらは、通常はアクセスできない領域に組み込むことができ、非常に過酷な環境でも機能することができる。無線周波数干渉や電磁干渉に影響されず、光ファイバケーブルの全長にわたって連続的にリアルタイムで測定することができる。

近年のＤＦＯＳ技術の進歩により、既存の電気通信ネットワーク上での連続的な長距離センシングが可能になり、電気通信事業者は、通信サービスだけでなく、同じネットワークを使用して、交通・道路状況監視、インフラストラクチャ監視、および侵入検出を含むが、これらに限定されない様々なセンシングサービスを提供できるようになった。このように使用すると、電気通信ネットワーク全体が、例えば、都市全体や他の大規模なコミュニティにまたがる環境を常時監視することが可能な大規模センサとして機能する。

当技術分野における進歩は、音響ＤＦＯＳ技術を使用して、都市または他の都市環境を含むコミュニティ全体を監視する分散型光ファイバセンサ（ＤＦＯＳ）システム、方法、および構造を対象とする本開示の態様に従ってなされる。本開示の中心にあるのは、音響事象を分析し、それらの音源を特定する独創的な方法である。

従来技術とは対照的に、本開示によるシステム、方法、および構造は、電気通信ケーブルなどの環境に既に配置されている可能性がある光ファイバケーブルを、そのような設定で発生する通常の日常的な音響事象から関心のある音響事象を識別しながら音響事象を検出および位置特定することを有利に可能にする「マイクロフォンアレイ」に効果的に変換する。

特に有利なのは、従来技術とはさらに対照的に、本開示の態様によるシステム、方法、および構造は、中央に好都合に配置され得るＤＦＯＳ分散型音響センシング（ＤＡＳ）システム、マイクロフォンアレイとして使用される光ファイバケーブル（好ましくは既に配置されているもの）、および前述のように音響事象を分析し、それらの音源を特定する独創的な方法を必要とするだけだということである。

これから示し、説明するように、本開示によるシステム、方法、および構造の特定の特徴となる態様は、既存の配置された光ファイバケーブルを使用し、それによって、追加の配置コストを排除すること、より多くのファイバルートを追加することによって、より広いエリアに拡張可能な都市全体／コミュニティ全体の監視エリアを提供すること、および、物理的／機械的に何かを動かすことなく、リスニングポイント（すなわち、ファイバ「マイクロフォン」)を適応的に「移動」または変更（追加／削除）する能力を発揮することを含むが、これらに限定されない。本発明の方法およびシステムは、１．２２ｍ未満の誤差を示しながら、標準的なライブ空中通信光ファイバケーブルを使用して、音響事象の分散音響検出および位置特定を評価および実証する。

本開示のより完全な理解は、添付の図面を参照することによって実現され得る。

当技術分野で一般的に知られている例示的な分散型光ファイバセンシングシステムおよび動作の概略図である。

本開示の態様によるＤＦＯＳの動作を示すフローチャートである。

本開示の態様による音響事象検出の例示的な物理的レイアウトを示す概略図である。

本開示の態様による、音響事象の時間的特性および空間的特性の両方を示すウォーターフォールグラフのプロットである。

本開示の態様による、選択された仮想マイクロフォンで受信された時間領域信号を示す一連のプロットである。

本開示の態様による、サンプル数の関数として選択された仮想マイクロフォンのランニング分散を示す一連のプロットである。

本開示の態様による仮想マイクロフォンのランニング１／ｐ値を示す一連のプロットである。

本開示の態様による、２Ｄマップ上に示される計算された最確音響事象（銃声）位置を示すプロットである。

本開示の態様による、２Ｄマップ上に示される可能な音響事象位置（銃声）のヒートマップのような実証を示すプロットである。

本開示の態様による、例示的なテストベッドの鳥瞰図平面である。

各楕円が本開示の態様による例示的な実験的試験のための異なるセンサ点に対応する、ＤＡＳによって検出された音響事象の例示的なウォーターフォール画像を示すプロットである。

本開示の態様による実験的試験のための４つの基準点ａ）スプール、ｂ）ポール、ｃ）ポール２、およびｄ）ポール３によって検出された音響事象を示すプロットである。

本開示の態様による、実験的試験のためのテストベッドマップ上の実際の音源位置とともに例示的な音源位置を示すプロットである。

以下は、単に本開示の原理を例示するものである。したがって、当業者は、本明細書に明示的に記載または図示されていないが、本開示の原理を具現化し、その精神および範囲内に含まれる様々な構成を考案することができることが理解されよう。

さらに、本明細書に記載されているすべての実施例および条件付き用語は、本開示の原理および技術を促進するために発明者によって寄与された概念を読者が理解するのを助けるための教育目的のためだけのものであることを意図しており、そのような具体的に列挙された実施例および条件に限定されないと解釈されるべきである。

さらに、本開示の原理、態様、および実施形態を記載する本明細書のすべての記述、ならびにその具体例は、その構造的および機能的等価物の両方を包含することを意図している。さらに、そのような等価物は、現在知られている等価物と、将来開発される等価物、すなわち、構造に関係なく同じ機能を実行する開発された要素との両方を含むことが意図されている。

したがって、たとえば、本明細書の任意のブロック図が、本開示の原理を実施する例示的な回路の概念図を表すことは、当業者には理解されるであろう。

本明細書で特に明記しない限り、図面を構成する図は、縮尺通りに描かれていない。

いくつかの追加の背景として、また、当技術分野で一般に知られている例示的な分散型光ファイバセンシングシステムの概略図である図１を参照して、分散型光ファイバセンシング（ＤＦＯＳ）は、インタロゲータに順に接続される光ファイバケーブルに沿った任意の場所で環境条件（温度、振動、伸縮レベルなど）を検出するために重要かつ広く使用されている技術であることをはじめに指摘する。知られているように、現代のインタロゲータは、ファイバへの入力信号を生成し、反射／散乱され、その後受信された信号を検出／分析するシステムである。信号が分析され、ファイバの長さに沿って遭遇する環境条件を示す出力が生成される。そのように受信された信号は、ラマン後方散乱、レイリー後方散乱、およびブリリオン後方散乱などのファイバ内の反射から生じ得る。また、複数のモードの速度差を利用した順方向の信号であってもよい。一般性を失うことなく、以下の説明は反射信号を想定しているが、同じアプローチを転送信号にも適用することができる。

理解されるように、現代のＤＦＯＳシステムは、周期的に光パルス（または任意の符号化信号）を生成し、それらを光ファイバに注入するインタロゲータを含む。注入された光パルス信号は、光ファイバに沿って伝達される。

ファイバの長さに沿った位置で、信号のごく一部が反射され、インタロゲータに戻される。反射信号は、例えば、機械的振動を示す電力レベルの変化など、インタロゲータが検出するために使用する情報を搬送する。

反射信号は、電気領域に変換され、インタロゲータの内部で処理される。パルス注入時間と信号が検出された時間とに基づいて、インタロゲータは、信号がファイバに沿ったどの位置から来ているかを判断し、ファイバに沿った各位置の活動を感知することができる。

図２は、本開示の態様によるＤＦＯＳの全体的な動作を示すフローチャートである。この図を参照すると、本発明のシステムおよび方法の動作は、監視領域内、すなわち、センシングファイバが動作している地理的領域内で発生する音響事象から始まることが理解できる。前述のように、本開示の態様によれば、そのようなセンシングファイバは、センシングシステムの一部として配置されてもよく、または、電気通信または他のデータトラフィックを伝達するために事前に配置され、動作してもよい。

一般に、このような音響事象は空気中に音響振動を生成し、それが光ファイバケーブルによって検出される。このような振動は、実際の音響事象から離れた中央局、またはクラウドシステムを含む他の場所に配置されたＤＡＳシステム（インタロゲータおよび分析システムおよび／またはＡＩベースのシステムを含む）によって有利に検出することができる。前述のように、またより詳細に説明するように、音響事象から生じる検出信号は、空間領域分析および時間領域分析の両方を含む本発明の方法を使用して分析される。

当業者であれば理解および認識するように、本開示の態様によれば、空間領域分析はセンシング光ファイバに沿ったどの点が音響妨害／信号を検出したかを決定し、それらの点は、仮想マイクロフォンとして選択される。次のステップでは、本発明の方法は、各仮想マイクロフォンの信号の到着時間を決定する。各仮想マイクロフォンの時系列（time signature）が決まったら、仮想マイクロフォンの物理的位置に基づいて、この音響事象の位置（すなわち座標）を実際のマップ上の確率分布として決定する。

図３は、本開示の態様による音響事象検出の例示的な物理的レイアウトを示す概略図である。この図から分かるように、いくつかの電柱には、ある長さの光ファイバ（センシング）ケーブルが吊り下げられており、さらに、中央局または他の便利な場所に配置され得る分散型音響センシング（ＤＡＳ）システムに光学的に接続されることが示されている。

動作上、センシング光ファイバケーブルが存在する環境（例えば、未知の場所の都市環境）で音響事象が発生すると、この事象による音響振動が３次元（３Ｄ）の移動振動パターンを生成し、その後、光ファイバケーブルと相互作用して、光ファイバケーブルの複数の場所で異なる時間に歪み変化が発生する。これらの歪み（振動パターン）は、中央局のＤＡＳシステムによって時間領域と空間領域の両方で検出され、分析される。

図４は、本開示の態様による、音響事象の時間的特性および空間的特性の両方を示すウォーターフォールグラフのプロットである。このプロットから、当業者は、振動パターンによって誘発される歪みの時間および位置を決定できることを理解するであろう。

動作上、本開示の態様によれば、「仮想マイクロフォン」のセットが選択される。「仮想マイクロフォン」は、光ファイバケーブルの経路上にある、歪みや音響事象に対して最も感度の高い場所を選択するのが一般的である。そのような理解される場所には、例えば、電柱に沿ったダウンリードの光ファイバケーブル、光ファイバケーブルのスプール、電柱への光ファイバ接続点、または光ファイバケーブル長の中央部分（実質的に中間点）が含まれる。

仮想マイクロフォンが選択されると、これらのマイクロフォンの各々によって記録された信号が、Ｚ検定などの変化点検出アルゴリズムを使用して分析され、マイクロフォンごとに到着時間が計算される。

図５は、本開示の態様による、選択された仮想マイクロフォンで受信された時間領域信号を示す一連のプロットである。これらのプロットに示されるように、個々の仮想マイクロフォン（仮想Ｍ－ｌ、仮想Ｍ－２、仮想Ｍ－３、および仮想Ｍ－４）の各々は、センサ光ファイバケーブルに沿った個々の仮想マイクロフォン位置のそれぞれで経験した異なる検出歪み（音響）特性を示す。

図６は、本開示の態様による、選択された仮想マイクロフォンのランニング分散をサンプル数の関数として示す一連のプロットである。図中のこの一連のプロットに示すように、図５の各仮想マイクロフォンについてのランニング分散の差が観察される場合がある。

最後に、図７は、本開示の態様による、図５および図６の仮想マイクロフォンのランニング１／p値を示す一連のプロットである。この図から分かるように、仮想マイクロフォンごとに「変化点」が選択されてもよい。

次に、すべての仮想マイクロフォンの組合せ間の相対的な時間差を含む時間差行列が生成される。その一例を以下の表に示す。

仮想マイクロフォンの幾何学的な物理的位置と共に時間差行列が３次元の音響位置誤差関数において使用され、その最小値の決定が音響事象の最確位置を提供することに留意されたい。

有利なことに、この決定は、少なくとも２つの便利で有益なフォーマットで出力することができる。第１に、音響事象の音源の１つの位置を２次元マップ上に表示することができる。第２に、おそらくより有益な情報として、システムのノイズや不完全性を考慮して結果をさらに改善し、音源の位置についてヒートマップのような分布マップを生成することができる。このように表示することで、より確率の高い位置をマップから容易に決定することができる。

図８は、本開示の態様による、２Ｄマップ上に示される計算された最確音響事象（銃声）位置を示すプロットであり、図９は、本開示の態様による、２Ｄマップ上に示される可能な音響事象位置（銃声）のヒートマップのような実証を示すプロットである。

当業者であれば、インタロゲータ／分析システムおよび方法の一部としてニューラルネットワーク構造および方法を含み得るスペクトル分析および機械学習モデルを実行することによって、音響事象の分類（とりわけ、銃声、爆発、自動車事故などであるかどうか）など、追加の分析能力を本発明のシステムおよび方法にも追加できることを容易に理解および認識するであろう。そのような検出／分析された事象は、適切な処置または行動をとるために、適切な対応者および／または当局に報告され得る。

本開示を適所に用いて、本発明のシステムおよび方法を実際の環境に適用した実験結果を提供することができる。実験は、電力ケーブルとシングルモード通信ファイバケーブルを設置した３本の実物大の第二種電柱からなる研究用テストベッドで行った。電柱の長さは３５フィートであり、直線的に互いに９０フィート離れて配置されている。実験で使用した空中ファイバケーブルは、３６本のファイバコアが０．２５インチのメッセンジャーワイヤで支持された屋外用の８の字ケーブルである。ファイバケーブルは、約４メートルの高さで電柱に取り付けられている。

三角測量によって音響音源の位置を特定するためには、センサの線形配置は好ましくないため、３本の電柱に加えて、対称性を崩すために電柱線の一端近くの地面にファイバスプールを配置した。これらの４つの位置（３本の電柱と１本のファイバスプール）は、音響音源の位置特定のための基準点として使用される「仮想マイクロフォン」として選択される。ＤＡＳシステムは、ファイバ距離の観点から、最初の電柱（テストベッドの起点に位置する）から約３５０メートル離れた制御局内に配置した。テストベッドの鳥瞰図を図１０に示す。

ＤＡＳシステムは、光パルス幅４０ｎｓ、パルス繰返し率２０ｋＨｚで動作させた。システムの空間分解能は、－１．２２メートルであった。光ファイバケーブルに沿った電柱とファイバスプールの位置は、各位置での手動ハンマー打撃のＤＡＳデータを分析することで求めた。

これらの点の地理的位置は、テストベッド座標系の原点として選択された電柱１に対して予想誤差が±１５ｃｍの工業用巻尺を使用して測定された。これらの基準点のファイバケーブルに沿った位置とテストベッド座標系における位置を以下の表に示す。

短い黒色火薬の空砲を撃つ３２口径のスターターガンをインパルス音響音源として使用し、テストベッドの地上約２メートルの頭上の４つの異なる場所で一度に発射した。各ショットのＤＡＳシグネチャは個別に記録され、分析されて、インパルス音響事象の位置が計算される。

図１１は、ＤＡＳによって検出された音響事象の例示的なウォーターフォール画像を示すプロットであり、各楕円は、本開示の態様による例示的な実験的試験のための異なるセンサ点に対応する。

スターターガンショットの事象は、図中の「ウォーターフォール」のトレースプロットに示されており、これは、インタロゲーションされたファイバ長（ｘ軸）に沿って検出されたＤＡＳ信号の２Ｄ表現であり、時間（ｙ軸）でどのように変化するかを示し、信号強度は色分けされる場合がある。この図は、３００ｍ～５５０ｍのファイバ範囲で合計１５０ミリ秒の継続時間を示す。

ウォーターフォールプロットで観察することができるように、同じ音響事象は、同じ空中光ファイバケーブル（空中とは、電柱から吊り下げられたケーブルの別名）の異なる部分によって、赤い楕円で示されるわずかに異なる時間に検出される。これらの基準点の実際の位置と、複数の基準点における音響信号の到着時間差（ＴＤＯＡ）を知ることによって、音源位置を決定／計算することができる。

図１２は、本開示の態様による実験的試験のための４つの基準点ａ）スプール、ｂ）電柱、ｃ）電柱２、およびｄ）電柱３によって検出された音響事象を示すプロットである。

到着時間を決定するために、Ｚスコアに基づくオンライン変化点検出アルゴリズムを使用する。このアプローチでは、音響事象が到着する前のセンシング測定値の分布を、そのランニング平均と分散で特徴付け、次のデータ点について、同じ分布から引き出されるという仮定の下で、観測された値と少なくとも同じ極値を観測する確率を計算する。

アルゴリズムにおける閾値（ｐ値）は０．００１と選択したため、この閾値を下回る確率を持つ最も早いデータ値が変化点として登録され、その時間座標が信号到着時間として取得される。相対的時間差が計算されると、３次元の三角測量式を使用して、次のように音源の位置を求める。

この式において、ｘ、ｙ、およびｚは、標準座標である。添え字のｓ、i、ｊはそれぞれ「音源」、ｉ番目のセンサ、ｊ番目のセンサを表し、ｃは音速３４３ｍ/ｓであり、Δ_τｉｊはｉ番目とｊ番目のセンサ間の相対的な到着時間差である。

変化点検出アルゴリズムの後に上記の式／関係を使用することによって、音源位置の座標が決定／計算される。実際の銃声位置と断面ｚ＝２ｍでのそれらの計算された位置を、基準点位置と共に図１３に示す。図１３は、本開示の態様による、実験的試験のためのテストベッドマップ上の実際の音源位置とともに例示的な音源位置を示すプロットである。

この時点で、ＤＡＳシステムは、１ゲージ長のファイバセグメントの微分位相変化（differential phase changes）を測定することによって歪みを測定するので、ＤＡＳ技術に基づく基準マイクロフォンは、真の点ではなく、約１．２２ｍの長さのファイバセグメントに沿って空間的に蓄積された音響エネルギーを収集することに留意されたい。基準マイクロフォンのこの線形空間受信フットプリントにもかかわらず、本方法による真の音源位置への偏差は、依然として１．１２メートル未満であった。ただし、この不正確さの一部は、基準点と実際の事象位置の手動位置特定誤差（manual localization errors）に起因することに留意されたい。要約すると、本明細書では、標準的な空中線を使用する音響音源の位置特定について説明する。

電気通信光ファイバケーブル（電気通信トラフィックを積極的に伝送するために配備され、運用されているものを含む）。本実験結果では、そのようなシステムに関連する設置コストを有利に削減するスマートシティ用途やセーファーシティ用途のための既存の空中通信光ファイバネットワークにＤＡＳ技術を統合するアプローチを検証した。

加えて、本開示の態様によるシステム、方法、および構造は、「マイクロフォンアレイ」として都市環境にすでに配備されている光ファイバケーブルを使用することによって、音響インパルス事象のための広い領域の連続監視のためのＤＡＳの使用を有利に提供することができる。

有利なことに、本発明の技術は、センシング構成の一部として光ファイバの空間分布を使用すること、および周波数フィルタリング最適化を使用してデータを前処理することを含む、データ分析のための時間周波数空間領域方法を使用することによって、音響インパルス事象の検出および位置特定のためにＤＡＳを使用し、相対的な到着時間の推定に時間領域変化点検出法を使用し、（方程式を解くのではなく）最適化問題として位置特定を定式化し、不確実性の定量化の概念を用いて（複数の測定値を使用して）事象の位置を推定し、検出したイベントの時間と位置について関係機関に通知する。

この時点で、いくつかの具体例を使用して本開示を提示したが、当業者は、本教示がそのように限定されないことを認識するであろう。したがって、本開示は、本明細書に添付される特許請求の範囲によってのみ限定されるべきである。

Claims (10)

1. 分散型光ファイバセンシングシステム（ＤＦＯＳ）を提供することを含み、該システムは、
   ある長さの光ファイバと、
   前記ある長さの光ファイバと光通信するＤＦＯＳインタロゲータおよび解析装置を含む、都市規模の音響インパルスの検出および位置特定の方法であって、
   前記音響インパルスの事象の間に前記ＤＦＯＳを動作させることと、
   前記ＤＦＯＳにより、前記音響インパルスの事象から前記光ファイバに誘導された機械的振動によって生成される信号を検出することによって、その音響インパルスの事象が発生したことを決定することと、
   前記検出された信号に対して空間的分析および時間的分析を実行することと、
   前記音響インパルスの事象の音源位置の確率分布を生成することと、
   前記生成された確率分布の１つまたは複数の指標を出力することと、を含む方法。
2. 前記空間的分析のための仮想マイクロフォンのセットを決定することをさらに含み、前記仮想マイクロフォンの各々が、前記ファイバの前記長さに沿って異なる物理的位置に配置される、請求項１に記載の方法。
3. 時間的分析の間に、個々の前記仮想マイクロフォンのそれぞれに関連付けられた信号の到着時間を決定することをさらに含む、請求項２に記載の方法
4. 前記仮想マイクロフォンの位置の個々の位置は、電柱に沿ったダウンリードファイバ、ファイバのスプール、電柱または他の固定構造へのファイバ接続点、および前記ファイバの長さの中央部分からなる群から選択された位置である、請求項３に記載の方法。
5. 変化点検出方法を用いて前記仮想マイクロフォンの位置の各々において生成された信号を分析し、各マイクロフォンについて前記信号の到着時間を生成することを含む、請求項４に記載の方法。
6. 各仮想マイクロフォンの変化点を選択することをさらに含む、請求項５に記載の方法。
7. すべての仮想マイクロフォンの組合せの間の時間差を含む時間差行列を生成することをさらに含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記時間差行列および前記仮想マイクロフォンの幾何学的物理的位置から、前記音響インパルスの事象の最確位置を生成することをさらに含む、請求項７に記載の方法。
9. 前記最確位置は、３次元音響位置誤差関数によって決定され、該３次元音響位置誤差関数の最小値が前記音響インパルスの事象の前記最確位置を提供する、請求項８に記載の方法。
10. 前記音源位置は、以下の関係
    

    

    に従って決定され、ここで、ｘ、ｙ、およびｚは、標準座標であり、添え字のｓ、i、ｊはそれぞれ「音源」、ｉ番目のセンサ、ｊ番目のセンサを表し、ｃは音速３４３ｍ/ｓであり、Δ_τｉｊはｉ番目とｊ番目のセンサ間の相対的な到着時間差である、請求項９に記載の方法。

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