KR20170134309A - 기준 광섬유 간섭계 데이터와 함께 측정된 광섬유 간섭계 데이터의 등록 - Google Patents

기준 광섬유 간섭계 데이터와 함께 측정된 광섬유 간섭계 데이터의 등록 Download PDF

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Abstract

시스템 및 방법은 코어를 가진 광섬유에 사용되며, 코어를 따라 기록된 다수의 밀접하게 이격된 광학 격자는 코어에 반복된 패턴을 생성한다. 메모리는 코어로부터 수신된 산란 반사에 상응하는 간섭계 패턴으로부터 검출된 코어의 길이에 대해 결정된 측정 반사 데이터 및 미리 정해진 기준 반사 데이터를 저장한다. 데이터 프로세싱 회로는 필터링된 측정 데이터를 생성하기 위하여 코어의 반복된 패턴으로 인한 반사에 상응하는 정보를 측정 반사 데이터로부터 차감 또는 제거한다. 필터링된 측정 데이터의 하나 이상의 부분은 기준 반사 데이터의 하나 이상의 부분과 상관되며, 이로써 다수의 상관값이 생성된다. 다수의 상관값 중 최대값이 결정되고, 최대 상관값에 상응하는 섬유를 따른 위치가 식별된다.

Description

기준 광섬유 간섭계 데이터와 함께 측정된 광섬유 간섭계 데이터의 등록{REGISTERING MEASURED OPTICAL FIBER INTERFEROMETRIC DATA WITH REFERENCE OPTICAL FIBER INTERFEROMETRIC DATA}
관련 출원
본 특허출원은 2015년 4월 2일자로 제출된 미국 임시 특허출원 제62/142,062호 발명의 명칭 "REGISTERING MEASURED OPTICAL FIBER INTERFEROMETRIC DATA WITH REFERENCE OPTICAL FIBER INTERFEROMETRIC DATA"의 우선권 및 출원일의 이익을 주장하며, 이것은 그 전체가 여기 참고로 포함된다.
기술분야
본 기술은 광섬유 감지에 관한 것이다.
광학적 변형력 감지는, 예를 들어 광섬유의 장력, 압축 또는 온도의 변화에 의해 야기된 도파관의 물리적 변형을 측정하기 위한 유용한 기술이다. 이것은 표준, 단일 코어 광섬유로 또는 멀티-코어 광섬유로 행해질 수 있다. 멀티-코어 광섬유는 단일 섬유 내에 매립된 다수의 독립적 도파관 또는 코어를 포함한다. 코어의 길이를 따른 변형력의 연속 측정은 스웹(swept) 파장 간섭계법을 사용하여 코어의 광학 반응을 해석함으로써 유도될 수 있다. 섬유의 길이를 따른 코어의 상대적 위치를 알면 코어의 각각에 대한 독립적인 변형력 신호를 조합하여 멀티-코어 광섬유에 적용된 변형력 프로파일의 척도를 얻을 수 있다. 섬유의 변형력 프로파일은 적용된 휨 변형력, 비틀림 변형력, 및/또는 고(예를 들어, 50 마이크로미터 미만) 샘플 분해능에서 섬유의 길이를 따른 축 변형력의 척도를 말한다. 예를 들어, 여기 참고로 포함되는 Froggatt 등의 일반 양도된 미국특허 제8,773,650호에 상세히 설명된 광학 위치 및/또는 형상 감지로서 알려진 기술에서 이 변형력 프로파일 정보는 섬유의 3차원 위치를 재구성하기 위해 사용될 수 있다.
형상 감지의 최상의 실례에서 각 코어로부터 현재 얻어진 측정 데이터는 해당 코어에 대한 미리 얻어진 기준 측정 데이터와 함께 정확히 정렬되거나 등록되어야 한다. 형상 감지 섬유는 각 코어를 따라 반연속 기록된 섬유 Bragg 격자를 함유할 수 있다. 이들 격자는 섬유의 길이를 따라 반복된 패턴을 형성한다. 이런 반복은 섬유 상의 하나의 위치가 섬유 상의 다른 위치와 아주 유사하게 보일 수 있다는 점에서(동일하거나 유사한 패턴을 가진다) 데이터를 등록하는데 어려움을 지닌다. 실제로, 간단한 공간 교차 상관이 현재 측정 데이터와 기준 데이터 사이에 수행된다면 일반적으로 강하게 상관되며, Bragg 격자가 겹치는 Bragg 격자 너비의 배수들에서 피크가 생긴다.
도 1은 반연속 Bragg 격자를 가진 섬유 코어에 대해 교차 상관 진폭 대 측정 거리 대 기준 데이터의 예를 도시한 그래프이다. 상관은 일반적으로 강하며, 전체 격자가 겹칠 때 피크가 생기고, 이것은 이 예에서 대략 20mm마다이다.
동일한 위치의 경우 상응하는 기준 데이터와 정확하게 일치될 수 있는 다수의 광학 격자를 포함하는 섬유를 따라 특정 위치를 정확하게 식별하는 기술이 필요하다.
예시적인 구체예는 코어에 반복된 패턴을 생성하는 코어를 따라 기록된 다수의 밀접하게 이격된 광학 격자를 포함하는 코어를 가진 광섬유를 등록하기 위한 데이터 프로세싱 시스템에 관한 것이며, 이것은 미리 정해진 기준 반사 데이터 및 코어로부터 수신된 산란 반사에 상응하는 간섭계 패턴으로부터 검출된 코어의 길이에 대해 결정된 측정 반사 데이터를 저장하도록 구성된 메모리를 포함한다. 메모리에 결합된 데이터 프로세싱 회로는 필터링된 측정 데이터를 생성하기 위하여 코어의 반복된 패턴으로 인한 반사에 상응하는 측정 반사 데이터 정보를 차감하거나 제거하고, 필터링된 측정 데이터의 하나 이상의 부분을 기준 반사 데이터의 하나 이상의 부분과 상관시켜 다수의 상관값을 생성하고, 다수의 상관값 중 최대값을 결정하고, 최대 상관값에 상응하는 코어를 따른 위치를 식별하도록 구성된다.
예를 들어, 데이터 프로세싱 회로는 필터링된 기준 데이터를 생성하기 위하여 다수의 격자의 반복된 신호로 인한 반사에 상응하는 정보를 기준 반사 데이터로부터 차감하거나 제거하고, 필터링된 측정 데이터의 선택된 세그먼트의 한 세트를 필터링된 기준 반사 데이터의 선택된 세그먼트와 상관시켜 다수의 상관값을 생성하거나 또는 필터링된 측정 데이터의 선택된 세그먼트를 필터링된 기준 반사 데이터의 선택된 세그먼트의 한 세트와 상관시켜 다수의 상관값을 생성할 수 있다.
필터링된 측정 데이터의 예들은 인접한 광학 격자들 사이의 코어 세그먼트에 대해 검출된 Rayleigh 산란 데이터 및 겹치는 광학 격자에 상응하는 코어 세그먼트에 대해 검출된 반사 데이터를 포함할 수 있다. 광학 격자로부터의 반사는 중심 파장을 가지며, 한 예시적인 실시형태에서 데이터 프로세싱 회로는 중심 파장에 상응하는 스펙트럼 피크에 대한 정보를 측정 반사 데이터로부터 차감하거나 제거하여 필터링된 측정 데이터를 생성한다.
광섬유가 다수의 나선형 코어를 포함하고, 코어의 각각이 각 코어를 따라 기록된 다수의 밀접하게 이격된 광학 격자를 포함한다면, 데이터 프로세싱 회로는 나선형 코어의 바깥쪽 코어에 상응하는 반사된 격자 스펙트럼을 중심 파장으로 다시 압축한다.
비제한적인 예시적인 실시형태에서, 데이터 프로세싱 회로는 기준 반사 데이터의 크기를 측정 반사 데이터의 크기로 감소시킬 수 있다. 데이터 프로세싱 회로는 또한 탐색 범위 내에서 제1 분해능을 가진 지수 증가에 의해 필터 측정 데이터의 선택된 세그먼트를 증가 방식으로 변화시킬 수 있다.
다른 선택사항은 더 미세한 분해능을 달성하기 위하여 데이터 프로세싱 회로가 인접한 지수들 사이를 보간하는 것이다. 이러한 선택적 보간은, 예를 들어 스펙트럼 도메인에서 반사 데이터의 제로패딩(zero-padding)에 의해 행해질 수 있다. 다른 선택사항은 데이터 프로세싱 회로가 보간에 기초하여 제1 분해능보다 미세한 제2 분해능을 가진 지수 증가에 의해 필터 측정 데이터의 선택된 세그먼트를 증가 방식으로 변화시키는 것이다.
다른 비제한적인 예시적인 실시형태의 특징은 데이터 프로세싱 회로가 다수의 상관값의 포물선 핏을 결정하고 이 포물선 핏을 사용하여 최대 상관값에 상응하는 코어를 따른 위치를 결정하는 것이다. 데이터 프로세싱 회로는 또한 선택적으로 인접한 지수들 사이를 보간함으로써 스펙트럼 도메인에서 반사 데이터의 제로패딩에 의해 더 미세한 분해능을 달성하고, 다수의 상관값의 포물선 핏을 결정하고, 보간된 지수와 포물선 핏을 사용하여 최대 상관값에 상응하는 코어를 따른 위치를 결정할 수 있다.
다른 비제한적인 예시적인 실시형태의 특징은 측정 반사 데이터를 결정하기 위하여 측정 반사 데이터의 다수의 세트를 평균하고 및/또는 측정 반사 데이터 및 기준 반사 데이터를 정규화하는 것을 포함한다.
비제한적인 예시적인 실시형태에서 상관값 중 어느 것도 역치를 초과하지 않는다면, 데이터 프로세싱 회로는 측정을 위해 접속된 광섬유가 기준 반사 데이터와 일치하지 않는다고 결정한다. 또는 달리, 데이터 프로세싱 회로는 다수의 상관값에 기초하여 다수의 다른 상이한 광섬유로부터 광섬유를 식별하도록 구성된다. 또 다른 대안은 다수의 상관값에 기초하여 광섬유가 간섭계 측정 시스템에 접속되었는지의 여부를 식별하도록 데이터 프로세싱 회로가 구성되는 것이다.
비제한적인 예시적인 실시형태에서, 데이터 프로세싱 회로는 간섭계 측정 시스템에 포함된다. 데이터 프로세싱 회로는 광섬유에 대해 검출된 반사된 신호 레벨과 잡음층의 비교에 기초하여 간섭계 측정 시스템에 광섬유의 바람직하지 않은 접속을 검출하도록 더 구성된다.
예시적인 구체예는 코어에 반복된 패턴을 생성하는 코어를 따라 기록된 다수의 밀접하게 이격된 광학 격자를 포함하는 코어를 가진 광섬유를 등록하는 방법에 관한 것이다. 이 방법은 코어로부터 수신된 산란 반사에 상응하는 간섭계 패턴을 생성하고 검출하는 단계; 간섭계 패턴으로부터 측정 반사 데이터를 결정하는 단계; 필터링된 측정 데이터를 생성하기 위하여 코어의 반복된 패턴으로 인한 반사에 상응하는 정보를 측정 반사 데이터로부터 차감 또는 제거하는 단계; 필터링된 측정 데이터의 하나 이상의 부분을 미리 결정된 기준 반사 데이터의 하나 이상의 부분과 상관시켜 다수의 상관값을 생성하는 단계; 다수의 상관값 중 최대값을 결정하는 단계; 및 최대 상관값에 상응하는 코어를 따른 위치를 식별하는 단계를 포함한다.
예시적인 구체예는 여기 설명된 다른 장치 및 방법에 관한 것이다.
도 1은 반연속 Bragg 격자를 가진 섬유 코어에 대해 교차 상관 진폭 대 측정 거리 대 기준 데이터의 예를 도시한 그래프이다.
도 2는 멀티-코어 커넥터에 의해 광학 호출 시스템에 접속된 멀티-코어 섬유 센서의 예를 도시한다.
도 3은 OFDR-기반 멀티-코어 섬유 감지 시스템을 사용한 비제한적인 예시적인 구체예를 도시한다.
도 4는 도 3에서 예시적인 시스템을 사용한 OFDR 측정을 위한 예시적인 과정을 예시한 순서도이다.
도 5는 반사의 OFDR 흔적 대 지연 데이터의 예를 도시한다.
도 6은 갭에 의해 분리된 반연속 섬유 Bragg 격자를 함유한 섬유 코어를 도시한다.
도 7은 가장자리에서 약간 겹친 반연속 섬유 Bragg 격자를 함유한 섬유 코어를 예시한다.
도 8은 직선 섬유의 단일 코어의 한 구간으로부터의 반사된 스펙트럼의 예를 도시한다.
도 9는 섬유 코어로부터의 반사된 스펙트럼에 적용된 창의 예를 도시한다.
도 10은 스펙트럼 도메인에서 격자 반사가 필터링되거나 소거된 반연속 격자를 가진 섬유 코어에 대해 교차 상관 진폭 대 거리의 플롯의 예를 도시한다.
도 11a 및 11b는 세그먼트 탐색 과정을 예시하는 스펙트럼 도메인에서 진폭 대 공간 지수의 그래프의 예이다.
도 12는 측정 데이터에서 원하는 세그먼트의 위치로서 선택을 위한 최대 상관 피크를 제공하는 측정 세그먼트의 공간적 위치, 또는 이 측정 세그먼트와 관련된 지연을 결정하기 위한 과정의 예를 개략한다.
도 13은 데이터 제로패딩 방법의 예를 LabView 코드를 사용하여 도시한다.
도 14는 교차 상관 진폭 대 주파수 증가(수직축) 및 지연 증가(수평축)를 도시한 그래프의 예이다.
도 15는 상관 진폭 대 지연 절편의 플롯의 예를 도시한다.
도 16은 LabView 코드에서 피크 주변에서 데이터의 포물선 핏을 사용하여 최대 상관의 분절적 위치를 찾는 방법을 도시한다.
도 17은 분절적 피크 진폭을 찾기 위해 사용된 포물선 핏 및 샘플 피크를 도시한 플롯의 예이다.
도 18은 나선형 코어를 가진 멀티-코어 섬유의 예를 도시한다.
도 19는 섬유가 휜 세그먼트에서 4개 나선형 코어의 상 미분 대 시간의 플롯의 예이다.
도 20은 섬유의 휨으로 인한 위상 효과를 계산하는 LabView 코드의 예를 도시한다.
도 21은 위상 추산치 보정을 사용하여 측정 데이터를 보정하는 LabView 코드의 예를 도시한다.
도 22a는 측정 데이터가 위상 추산치로 보정되지 않았을 때 기준 데이터 스펙트럼(검은색 선)과 비교하여 4개 분극 상태(밝은 음영선)에 대한 측정 스펙트럼의 예를 도시한 플롯이다.
도 22b는 위상 추산치 보정이 적용된 후의 도 22a의 동일한 측정 데이터를 도시한 플롯이다.
도 23은 제로패딩 및 분절적 피크를 찾는 것이 추가된 도 12의 것과 유사한 등록 과정을 도시한 순서도이다.
도 24a-24c는 반사된 진폭 대 거리 또는 지연의 플롯의 예를 도시한다.
다음의 설명은 제한은 아닌 설명의 목적을 위한 특정 구체예와 같은 구체적인 상세한 내용을 제시한다. 그러나, 다른 구체예들도 이들 구체적인 상세한 내용과 별도로 이용될 수 있다는 것이 당업자에 의해 인정될 것이다. 일부 예에서, 잘 알려진 방법, 인터페이스, 회로 및 장치에 대한 상세한 설명은 불필요한 상세한 내용으로 설명을 모호하게 하지 않도록 생략된다. 개별 블록은 다양한 노드에 상응하여 도면에 도시된다. 당업자는 이들 블록의 기능이 개별 하드웨어 회로를 사용하고, 적절하게 프로그래밍된 디지털 마이크로프로세서 또는 다목적 컴퓨터와 함께 소프트웨어 프로그램 및 데이터를 사용하고, 및/또는 용도 특이적 직접 회로(ASIC)를 사용하고, 및/또는 하나 이상의 디지털 신호 프로세서(DSP)를 사용하여 실시될 수 있다는 것을 인정할 것이다. 소프트웨어 프로그램 명령 및 데이터는 비-임시, 컴퓨터-판독가능한 저장 매체에 저장될 수 있으며, 이 명령이 컴퓨터 또는 다른 적합한 프로세서 컨트롤에 의해 실행되었을 때 컴퓨터 또는 프로세서는 이들 명령과 관련된 기능을 수행한다.
따라서, 예를 들어 여기 다이어그램들은 구조적 및 기능적 유닛의 개념적 그림을 표시할 수 있다는 것이 당업자에게 인정될 것이다. 순서도는 컴퓨터-판독가능한 매체에 실질적으로 표시될 수 있으며, 따라서 이러한 컴퓨터 또는 프로세서가 명백히 도시되었든 아니든 컴퓨터 또는 프로세서에 의해 실행될 수 있다는 것이 인정될 것이다.
여러 예시된 요소들의 기능은 회로 하드웨어 및/또는 컴퓨터-판독가능한 매체에 저장된 암호화된 명령의 형태인 소프트웨어를 실행할 수 있는 하드웨어와 같은 하드웨어의 사용을 통해서 제공될 수 있다. 따라서, 이러한 기능 및 예시된 기능적 블록은 하드웨어-실시 및/또는 컴퓨터-실시되며, 따라서 기기-실시되는 것으로서 이해되어야 한다.
하드웨어 실시에 관하여, 기능적 데이터 프로세싱 블록은, 제한은 아니지만, 디지털 신호 프로세서(DSP) 하드웨어, 감소된 명령 설정 프로세서, 제한은 아니지만 용도 특이적 집적 회로(들)(ASIC) 및/또는 필드 프로그램가능한 게이트 어레이(들)(FPGA)를 포함하는 하드웨어(예를 들어, 디지털 또는 아날로그) 회로, 및 (적절한 경우) 이러한 기능들을 수행할 수 있는 상태 기기를 포함하거나 포괄할 수 있다.
컴퓨터 실시에 관하여, 컴퓨터는 일반적으로 하나 이상의 프로세서 또는 하나 이상의 컨트롤러를 포함하는 것으로 이해되며, 용어 컴퓨터, 프로세서 및 컨트롤러는 상호교환하여 이용될 수 있다. 컴퓨터, 프로세서 또는 컨트롤러에 의해 제공되었을 때, 기능들은 단일 전용 컴퓨터 또는 프로세서 또는 컨트롤러에 의해, 단일 공유 컴퓨터 또는 프로세서 또는 컨트롤러에 의해, 또는 일부가 공유되거나 분산될 수 있는 복수의 개별 컴퓨터 또는 프로세서 또는 컨트롤러에 의해 제공될 수 있다. 더욱이, 용어 "프로세서" 또는 "컨트롤러"는 또한 상기 인용된 예시적인 하드웨어와 같은 이러한 기능을 수행하고 및/또는 소프트웨어를 실행할 수 있는 다른 하드웨어를 말한다.
도 2는 멀티-코어 커넥터(12)에 의해 광학 호출 시스템(10)에 접속된 섬유의 코어를 따른 광학 격자를 포함하는 멀티-코어 섬유 센서(14)의 예를 도시한다. 이 예에서, 고립형 멀티-코어 케이블(16)은 센서(14)와 호출기(10)를 분리한다. 아래 설명된 기술은 역시 단일 코어 섬유(코어를 따른 광학 격자를 포함하는)를 등록하는데 적합하지만, 코어를 따른 광학 격자를 가진 멀티-코어 섬유(이것은 형상 감지에 사용된다)도 아래 예시적인 구체예에서 설명된다. 한 예시적인 용도에서, 멀티-코어 광섬유는 로봇 의료 기기의 형상을 감지하기 위해 사용될 수 있다.
광학 간섭계 호출 시스템의 한 예는 광학 주파수 도메인 반사계(OFDR) 시스템이다. 도 3은 멀티-코어 광섬유(14)에 연결된 OFDR 기기(10)를 포함하는 광학 주파수 도메인 반사계(OFDR)-기반, 멀티-코어 섬유 감지 시스템을 사용한 비제한적인 예시적인 구체예를 도시한다. 이 예에서, 멀티-코어 광섬유(14)는 4개 코어(A-D)를 포함하고, 커넥터(12)를 통해 OFDR 기기(10)에 접속된다. 코어의 각각은 코어를 따라 내접된 광학 격자를 포함한다. 섬유에서 각 광학 코어의 길이를 따른 변형력의 연속 측정은 스웹 파장 간섭계법을 사용하여 코어의 광학 반응을 해석함으로써 유도될 수 있다. 고 분해능 및 고 감도의 광학 시간 도메인 측정은 OFDR을 사용하여 달성될 수 있다. 다수 채널 OFDR 시스템(하나의 채널은 각 광섬유 코어를 호출하는데 사용된다)은 조율가능한 광원(18), 간섭계 호출기(22), 레이저 모니터 네트워크(20), 데이터 취득 전자 회로(24), 및 시스템 컨트롤러 데이터 프로세서(26)를 포함한다.
도 4는 도 3의 예시적인 시스템을 사용한 OFDR 측정을 위한 예시적인 과정을 예시하는 순서도이다. 단계들은 하나의 코어에 대한 작업을 설명하며, 이것은 멀티-코어 섬유에 대해 이들 단계는 코어의 각각에 적용된다는 것을 의미한다.
OFDR 측정 동안, 조율가능한 광원(18)은 광학 주파수의 범위를 통해서 스웹된다(단계 S1). 이 광은 광학 커플러의 사용으로 분할되며 다수의 간섭계로 들어간다. 간섭계의 한 세트는 감지 섬유(14)의 길이에 커넥터(12)를 통해서 접속되는 간섭계 호출기(22)이다. 광은 간섭계 호출기(22)의 측정 팔을 통해 멀티-코어 감지 섬유(14)로 들어간다(단계 S2). 다음으로, 코어 상에 내접된 격자로부터의 반사된 광을 포함하는, 감지 섬유(14)로부터의 산란된 광은 간섭계 호출기(22)의 기준 팔을 따라 지나간 광으로 간섭된다(단계 S3). 레이저 모니터 네트워크(20)는 측정 스캔 동안 내내 절대적 파장 기준을 제공하는 시안화수소(HCN) 가스 셀을 함유한다(단계 S4). 레이저 모니터 네트워크(20) 내의 다른 간섭계는 광원(18)이 주파수 범위를 통해서 스캔됨에 따른 조율 속도의 변동을 측정하기 위해 사용된다(단계 S5). 데이터 취득 유닛(24)의 입력 단자에 있는 일련의 광학 검출기(예를 들어, 포토다이오드)는 레이저 모니터 네트워크, 가스 셀, 및 감지 섬유의 간섭 패턴으로부터의 광 신호를 상응하는 전자 신호로 전환한다(단계 S6). 데이터 취득 유닛(24)에서 데이터 프로세서는 레이저 모니터(20) 간섭계로부터의 정보를 사용하여 감지 섬유(14)의 검출된 간섭 패턴을 리샘플링하며, 이로써 패턴은 광학 주파수에 증가 상수를 지니게 된다(단계 S7). 이 단계는 푸리에 변환 작업의 수학적 필요조건이다. 일단 리샘플링된 후, 시스템 컨트롤러(26)에 의해 푸리에 변환이 수행됨으로써 멀티-코어 섬유(14)의 초기 배향에 대한 시간 도메인에 광 산란 신호가 생성된다(단계 S8). 시간 도메인에서 광 산란 사건(예를 들어, 섬유의 코어를 따른 섬유 Bragg 격자에 의해 야기된)의 진폭은 섬유의 길이를 따른 지연에 대해 표시된다. 광이 주어진 시간 증분 내에서 이동한 거리를 사용하여 이 진연은 감지 섬유를 따른 길이의 척도로 전환될 수 있다. 다시 말해서, 광 산란 신호는 섬유를 따른 거리의 함수로서 각 산란 사건(예를 들어, 섬유의 코어를 따른 섬유 Bragg 격자에 의해 야기된)을 나타낸다. 샘플링 주기는 공간적 분해능으로서 언급되며, 조율가능한 광원(18)이 측정 동안 스웹되는 주파수 범위에 역으로 비례한다.
섬유가 변형됨에 따라 국소 광 산란은 섬유의 물리적 길이가 변함에 따라 이동한다. 국소 광 산란으로부터의 반사는 매우 반복가능하다. 따라서, 섬유에 대한 검출된 광 산란의 OFDR 측정은 메모리에 보유될 수 있고, 변형되지 않은 상태의 섬유의 기준 패턴으로 사용된다. 다음으로, 섬유가 변형력 하에 있을 때 연속하여 측정된 산란 신호가 시스템 컨트롤러(26)에 의해 이 기준 패턴과 비교됨으로써 감지 섬유의 길이를 따른 국소 산란의 지연에서 이동의 척도를 얻을 수 있다. 지연에서의 이런 이동은 기준 산란 패턴과 비교했을 때 연속적인 느리게 변하는 광학 위상 신호로서 표현된다. 이 광학 위상 신호의 미분은 감지 코어의 물리적 길이의 변화에 직접 비례한다. 물리적 길이의 변화는 변형력에 따라 축척될 수 있으며, 감지 섬유를 따른 변형력의 연속 측정을 생성한다.
연속적으로 측정된 산란 신호, 예를 들어 섬유가 변형력 하에 있을 때를 기준 패턴과 비교할 때, 각 코어로부터의 현재 얻어진 측정 데이터를 해당 코어에 대한 미리 얻어진 기준 측정 데이터에 정확히 정렬시키는 것이 필요하다. 도입부에서 설명된 대로, 각 코어를 따라 반연속 기록된 섬유 Bragg 격자는 섬유의 길이를 따라 반복된 패턴을 형성하고, 이것은 하나의 위치에 대한 측정 데이터를 동일한 위치에 대한 상응하는 기준 데이터에 등록하는 것을 어렵게 한다. 상기 설명된 도 1에 도시된 대로, 현재 측정 데이터와 기준 데이터 사이에 수행된 간단한 공간적 교차 상관은 일반적으로 Bragg 격자 너비의 배수에서 상관 피크를 생성한다.
섬유에 대한 측정 OFDR 데이터의 세트를 기준 OFDR 데이터에 등록하기 위한 한 접근법은 커넥터(12)로부터의 반사를 사용하는 것이다. 도 5의 예시적인 OFDR 흔적에 도시된 대로, 커넥터는 이 그래프의 반사 대 지연 데이터에서 0과 1 ns 사이에 상대적으로 강한 예리한 피크로서 나타난다. 이 피크는 식별될 수 있고, 두 데이터 세트를 정렬시키기 위해 기준 데이터의 동일한 피크와 정렬될 수 있다. 이 접근법이 가진 일차적인 문제는 접속이 매우 양호한 경우에는 이 피크가 꽤 약하거나 검출이 불가능할 수 있다는 것이다. 두 번째 문제는 사용자가 감지를 시작하기를 원할 수 있는 위치가 커넥터를 상당히 지난 거리에 있을 수 있다는 것이다. 섬유가 커넥터 위치와 감지 영역의 시작부 사이에서 장력 또는 압축 하에 있다면, 커넥터 위치의 정렬은 더 이상 감지 프로세싱이 시작하는 곳의 위치와 적절히 정렬될 수 없다. 커넥터 접근법을 사용하는 것의 세 번째 문제는 특정 섬유 센서에 대한 유일한 식별 또는 섬유 센서가 접속된 경우의 표시를 허용하지 않는다는 것이다.
반연속 격자가 기록된 섬유 코어에서 위치를 유일하게 식별하기 위하여(즉, 격자 패턴의 주기성을 교란하는 겹치거나 갭을 갖도록 이격된 개별 격자를 가진 섬유), 기준 측정에서 그것의 위치에 대하여, 본 발명자들은 각 섬유가 격자가 내접되있던 아니던 해당 섬유를 따른 특정 영역 및 위치를 유일하게 식별하는데 사용될 수 있는 코어 글래스 재료에 미세 입자들에 의해 야기되는 유일한 Rayleigh 역산란 반사 신호 패턴을 당연히 함유한다는 것을 인정했다. 이들 Rayleigh 역산란 반사 신호는 격자 반사 신호보다 약한 반사 진폭을 갖지만 주기적이 아니라 무작위이다. 또한, 반복된 Bragg 격자들 사이에 주로 "갭"이 있으며, 이러한 무작위 신호를 포함할 수 있다.
도 6은 OFDR 측정에서, 즉 Rayleigh 역산란에서 생성된 무작위 산란 반사 신호로부터의 작은 갭에 의해 분리된 반연속 섬유 Bragg 격자를 함유한 섬유 코어를 도시한다. 각 섬유 Bragg 격자는 동일한 패턴을 가지며, 따라서 다수의 격자는 코어를 따른 반복된 패턴을 가져온다.
도 7은 OFDR 측정에서 생성된 겹쳐진 영역에서 무작위 산란 신호를 생성하는 가장자리에서 약간 겹친 반연속 섬유 Bragg 격자를 함유한 섬유 코어를 예시한다. 겹친 격자는 일반적으로 위상에서 정렬되지 않는다. 겹친 격자의 주기적 패턴 사이에서 위상 정렬의 불일치는 격자가 서로 간섭하는 겹쳐진 영역에서 무작위 위상 및 진폭 신호를 야기하며, 이것은 반복된 패턴을 파괴한다.
이들 무작위 산란 반사는 상대적으로 약하기 때문에 그것은 더 강한 주기적 격자 반사의 효과를 제거하거나 감소시키는데 유익하다. 광학 격자는 반복된 패턴에 상응하는 하나의 중심 파장에서 각 코어 상에 주로 기록된다. 섬유가 직선이라면, 섬유의 단일 코어의 한 구간으로부터의 반사된 스펙트럼은 격자의 중심 파장에서 강한 중심 피크를 가진다. 도 8은 1000과 1100의 지수 사이에 위치된 중심 파장을 가진 이러한 스펙트럼의 예를 도시한다.
코어를 따른 격자의 반복된 패턴에 상응하는 이 중심 스펙트럼 피크는 OFDR 측정 데이터로부터 필터링되거나 소거된다. 나머지 광역 신호는 섬유 코어의 무작위 요소, 예를 들어 Rayleigh 산란, 겹치는 광학 격자 등으로부터의 반사된 스펙트럼이다. 도 9는 반사된 스펙트럼에 적용된 창의 예를 도시한다. 이 창은 역 계단 함수로서 도시되며, 원래 스펙트럼은 창 내부의 피크를 포함하고, 소거된 스펙트럼은 창의 어느 한 쪽에 도시된다. 창은 디지털 또는 아날로그 필터링을 사용하여, 예를 들어 밴드-스톱 필터, 밴드-리젝션 필터, 노치 필터 등을 사용하여 실시될 수 있다.
일단 섬유의 OFDR 측정 및 기준 OFDR 반사 데이터로부터의 스펙트럼이 모두 필터링된 후(소거), 측정 데이터에서 정확한 위치를 식별하기 위하여 두 필터링된 데이터 세트 사이에 스펙트럼 진폭 교차-상관이 수행된다. 도 10은 스펙트럼 도메인에서 격자 반사가 소거된 반연속 격자를 가진 섬유 코어에 대해 교차 상관 진폭 대 거리의 플롯의 예를 도시한다. 결과는 측정 데이터가 약 28mm에서 나타낸 기준 데이터와 일치하는 위치를 명백히 식별하는 유일한, 강한 상관 피크이다.
이후의 예시적인 과정이 이 상관 피크를 식별하기 위해 사용될 수 있다. 도 11a 및 11b는 세그먼트 탐색 과정을 예시하는 시간 도메인에서 진폭 대 공간 지수의 그래프의 예이다. 섬유를 따른 특정 위치에서 바람직한 섬유 세그먼트가 선택되고(도 11b에서 "일치시키기 위한 바람직한 세그먼트"로서 도시됨) 기준 데이터에서 공간적으로 소거된다. 기준 데이터가 측정 데이터보다 크다면, 예를 들어 그것이 스펙트럼에서 측정 데이터의 크기의 2배일 수 있다면, 기준 데이터는 바람직하게 스펙트럼 도메인에서 측정 데이터와 동일한 크기로 감소된다. 동일한 크기의 세그먼트가 측정 데이터로부터 선택되고 소거된다(도 11a에서 "탐색 세그먼트"로서 도시됨). 이런 세그먼트 선택은 기준 데이터에서 바람직한 탐색 범위의 절반을 뺀 위치에서 시작한다(도 11a에 도시된 탐색 범위의 예를 참조한다). 스펙트럼 진폭 상관이 이 측정 세그먼트 및 기준 세그먼트로부터의 데이터에 대해 수행되고, 진폭 대 스펙트럼 지수가 기록된다. 다른 측정 세그먼트는 공간 지수에 의해 탐색 범위 내에서 탐색 세그먼트를 진행시킴으로써 선택되며(예를 들어, 도 11a에 도시된 바람직한 탐색 범위에서 오른쪽으로 탐색 세그먼트를 이동시킴으로써), 또 다른 교차 상관 스펙트럼이 기록된다. 이런 진행하는 공간 지수-교차 상관 과정은 바람직한 탐색 범위가 측정 데이터에서 커버될 때까지 반복된다. 다음으로, 기록된 상관 스펙트럼 중 최대 상관 피크가 결정된다. 최대 상관 피크를 제공했던 측정 세그먼트의 공간적 위치, 또는 이 측정 세그먼트와 관련된 지연이 측정 데이터에서 바람직한 세그먼트의 위치로서 선택된다.
도 12에 도시된 순서도는 이러한 과정을 위한 과정의 예를 개략한다. 복합 기준 데이터의 바람직한 세그먼트가 공간 도메인의 섬유 위치 L에서 선택된다(단계 S10). 복합 기준 데이터의 바람직한 세그먼트에 푸리에 변환이 수행되고, 이로써 그것은 스펙트럼 도메인으로 변환된다(단계 S12). 중심 격자 피크가 소거된다(그리고 기준 데이터의 크기가 측정 데이터 크기로 감소된다(단계 S14). 측정 및 기준 스펙트럼 진폭이 교차 상관되고, 그 결과가 메모리에 저장된다(단계 S16). 단계 S24에서 바람직한 탐색 범위가 커버되었는지의 여부를 결정하기 위한 판단이 이루어진다. 그랬다면 다음으로 상관 피크가 최대인 곳에서 지수 x가 결정된다(단계 S28). 이것은 측정 데이터의 세그먼트의 위치이다. 바람직한 범위가 커버되지 않았다면 지수 x의 증가 후 이 과정을 반복한다(단계 S26). 단계 S18-S22는 위치 L-x에서 측정 데이터의 세그먼트에 대해 수행된 단계 S10-S14와 유사하며, 여기서 x는 처음에는 바람직한 탐색 범위의 절반이다.
상기 탐색 예는 측정 데이터의 세그먼트의 탐색 범위에서 다수의 세그먼트와 상관시키는데 기준 데이터의 하나의 세그먼트를 사용했지만, 측정 데이터의 하나의 세그먼트를 기준 데이터의 세그먼트의 탐색 범위에서 다수의 세그먼트와 상관시킴으로써 유사한 결과가 얻어질 수 있다.
예시적인 구체예에서, 측정 세그먼트의 위치는 분절적 지수 정확도로 확인된다. 시간 도메인 데이터는 다음의 비제한적인 예시적인 실시형태에서 데이터가 스펙트럼 도메인으로 변환되는 푸리에 변환 기술을 사용하여 공간적으로 더 높은 분해능으로 보간되고, 바람직한 보간 인자에 의해 제로패딩되고, 시간 도메인으로 다시 역변환된다. 다음으로, 측정 세그먼트를 선택하는데 있어서의 단계들은 분절적 단계일 수 있다. 예를 들어, 데이터가 2개 인자에 의해 보간된다면 각 단계는 지수의 절반일 수 있다. 4개의 인자에 의한 보간은 1/4 지수에 의한 단계 등을 가능하게 한다.
도 13은 데이터 제로패딩 방법의 예를 LabView 코드를 사용하여 도시한다. LabView는 실험실용 버츄얼 기기 엔지니어링 워크벤치로서, 비쥬얼 프로그래밍 언어를 위한 잘 알려진 시스템 디자인 플랫폼 및 개발 환경이다. LabView 코드의 실행은 프로그래머가 와이어를 그려서 상이한 기능-노드들을 접속시키는 그래픽 블럭 다이어그램(이것이 Lab View-소스 코드이다)의 구조에 의해 결정된다. 이들 와이어는 변수를 증식시키고, 임의의 노드는 그것의 모든 입력 데이터가 이용할 수 있게 되는 즉시 실행할 수 있다. 도 13의 좌측에서의 입력은 공간 도메인의 복합 데이터이고, 도 13의 우측에서의 입력은 공간 도메인에에서의 제로패딩된, 보간된 데이터이다. 입력 데이터는 먼저 푸리에 변환을 통해서 스펙트럼 도메인으로 변환된다. 제로의 어레이가 데이터에 대칭적으로 부가되며, 이로써 새로운 어레이의 크기는 원래 크기에 원하는 보간 인자, 즉 2, 4 등을 곱한 것이 된다. 다음으로, 이 제로패딩된 어레이는 역 푸리에 변환을 사용하여 시간 도메인으로 다시 변환된다. 이 시간 도메인 데이터는 이제 바람직한 보간 인자에 의해 보간되고, 공간적 분해능은 해당 보간 인자만큼 증가되었다. 이런 제로패딩은 측정 세그먼트를 선택하기 전에 수행되며, 이로써 분절적 지수 단계화가 가능해진다.
상관 데이터 대 스펙트럼 지수 대 지연 위치로 2차원 어레이가 형성될 수 있다. 도 14는 교차 상관 진폭 대 주파수(스펙트럼) 증가(수직축) 및 지연 증가(수평축)를 도시한 회색 스케일 그래프의 예이다. 이 2차원 이미지 플롯은 상기 설명된 교차-상관 탐색 작업의 결과이다. 최대 교차 상관 진폭이 발생한 곳의(절편에서 가장 밝은 영역) 주파수에서 취해진 수평 절편(회색 스케일)은 이 최대값이 발생한 곳의 분절적 지연 지수값(즉, 23)을 찾는데 사용될 수 있다. 상관 피크 대 지연 절편의 예가 도 15에 도시되며, 이것은 지연 증가(23)에서 해당 최대 진폭을 확인한다.
예시적인 구체예에서, 다음으로, 피크 주변의 데이터의 포물선 핏을 사용하여 최대값의 분절적 위치를 찾을 수 있다. 비제한적인 예시적인 실시형태에서, 도 16에 도시된 LabView 코드를 사용하여 이 작업이 수행될 수 있다. 이 샘플 코드에서 데이터(32)의 서브세트, 예를 들어 데이터(34)에서 최대 포인트에 집중된 바람직한 탐색 범위 또는 너비가 취해진다. 다음으로, 이 데이터는 포물선 핏으로 "핏팅"된다(35). 포물선은 다음에 의해서 주어진다:
y = a + bx + cx2
이 포물선의 최대 포인트는 미분이 0이 될 때이다:
0 = b + 2cx
x = -b/2c
데이터 서브세트(37)의 출발 포인트에 더해진(36) 이 값은 데이터 세트(38)의 분절적 최대 포인트를 제공한다.
도 17의 예시적인 플롯은 샘플 피크 및 지수(2)에서 약 2000의 분절적 피크 진폭을 찾는데 사용된 포물선 핏을 도시한다.
푸리에 보간(제로패딩)의 조합 및 포물선 핏의 사용은 측정 세그먼트가 기준 세그먼트와 일치하는 곳에서 분절적 지연(이것은 섬유를 따른 위치에 상응한다)을 결정하는 전산상 유효한 방식이다(그러나 역시 예시적인 방식이다). 푸리에 보간은 상관 진폭 대 지연 데이터의 피크가 포물선으로 핏팅될 수 있는 매끄러운 함수를 형성할만큼 충분한 레벨로 수행된다. 다음으로, 포물선 핏은 추가의 보간을 수행하는 것과 비교하여 추가의 분절적 정확도를 달성하는 더욱 유효한 방식이다.
추가의 구체예는 섬유가 휘는 상황을 다루는데, 이것은 형상 감지에 주로 사용되는 나선형 코어를 가진 멀티-코어 섬유에 있어서 특히 관심의 대상일 수 있다. 나선형 코어를 가진 멀티-코어 섬유의 예가 도 18에 도시된다. 추가의 단계가 나선형 코어를 가진 멀티-코어 섬유에 대한 데이터 프로세싱에 사용된다. 섬유가 휘었을 때 외부 코어의 격자는 섬유의 나선 주기에서 장력 및 압축을 교대로 경험한다. 이 장력 및 압축은 격자로부터의 반사된 스펙트럼을 이동시킨다.
섬유가 휜 곳의 세그먼트에서 4개 나선형 코어의 상 미분 대 시간의 예시적인 플롯이 도 19에 도시된다. 이 상 미분은 섬유 아래로 거리의 함수로서 반사된 파장에 비례한다. 도 19의 플롯으로부터 볼 수 있는 대로, 섬유의 휨은 파장으로 하여금 3개의 외부 코어를 진동시키도록 하며, 더 이상은 0에 근접한 상 미분을 가진 중심 코어의 경우처럼 중심 파장에 상대적으로 고정되지 않는다. 이런 효과의 결과는 휜 세그먼트의 외부 코어에 대한 격자 스펙트럼이 분산되고 중심 피크 주변에 타이트하게 집중되지 않는다는 것이다. 광역 신호의 충분한 양을 뒤에 남기면서 격자로부터의 반사된 스펙트럼을 더욱 효과적으로 소거하기 위하여 스펙트럼은 중심 피크로 다시 압축된다. 이것은 예시적인 실시형태에서 휨에 의한 위상에 대한 효과를 추산하는 위상 추산치에 의해 수행된다.
이러한 추산치를 계산하는 비제한적인 예시적인 실시형태가 도 20에 LabView 코드를 사용하여 도시된다. 기준 데이터는 측정 데이터의 크기로 감소되지만 소거되지 않고 남음으로써 데이터에 격자 신호를 남긴다. 복합 콘쥬게이트된 기준 데이터(40)에는 모든 분극 신호(42)에 대한 측정 데이터(41)가 곱해진다. 형상 감지에 사용된 OFDR 시스템의 예에서, 데이터는 S 및 P로 표지된 상이한 두 분극 검출기에서 측정된 2개의 직교 입력 분극 상태에 대해 기록되며, 그 결과 총 4개 분극 신호를 가져온다. 이 방법은 이 데이터의 임의의 서브세트에 대해 작업되며, 즉 4개의 분극 상태는 요구되지 않는다. 상 미분은 이전 데이터 포인트의 복합-콘쥬게이트를 시간 도메인 복합 데이터 세트 내의 각 데이터 포인트에 곱함으로써 효과적으로 계산된다(43). 4개 분극 상태의 각각으로부터 결과의 신호가 합계되고(44), 결과가 필터링되고(45), 다음으로 적분되어(46) 측정 신호와 기준 신호 사이의 위상차의 추산치를 형성한다.
측정 데이터는 추산된 위상차와 등가의 위상을 가진 벡터를 측정 데이터에 곱함으로써 이런 위상차로 보정되며, 이것은 중심 피크 주변에서 스펙트럼 데이터를 압축한다. 이 측정 데이터 보정 작업은 한 비제한적인 실시형태에서 수행되며, 비제한적인 예는 도 21에 도시된 LabView 코드이다. 기준 데이터(0)는 바람직하게 측정 데이터 세트(51)의 크기와 일치시키기 위해 크기(52)가 스펙트럼에서 감소된다. 한 예에서, 기준은 측정 크기의 2배이며, 동일한 파장 주변에 집중된다. 더 일반적으로, 기준 데이터는 측정 데이터의 스펙트럼 범위를 함유하는 임의의 데이터 세트일 수 있다. 측정 데이터의 스펙트럼 크기 및 파장 범위와 일치하는 기준 데이터의 적절한 서브세트가 잠재적으로 더 큰 기준 데이터 세트로부터 사용될 수 있다. 다음으로, 기준 데이터(53)의 복합 콘쥬게이션을 사용하여 측정 및 기준 데이터 세트(54) 사이의 위상차의 추산치를 계산할 수 있다. 이런 위상차 추산치는 단위 진폭의 벡터 및 위상차 추산치(55)에 상응하는 위상을 측정 데이터에 곱함으로써 측정 데이터를 보정하는데 사용된다. 이 작업의 효과는 측정 데이터로부터 계산된 위상차를 제거하는 것이며, 이로써 측정 데이터에서 격자로부터 반사된 스펙트럼이 압축된다.
도 22a의 플롯은 측정 데이터가 위상 추산치로 보정되지 않았을 때 기준 데이터 스펙트럼(검은색 선)과 비교된 4개 분극 상태(밝은 음영선)에 대한 측정 스펙트럼의 예를 도시한다. 도 22b의 플롯은 위상 추산치 보정이 적용된 후의 동일한 측정 데이터를 도시한다. 위상 보정은 격자에 대한 스펙트럼 반사된 측정 데이터를 기준(직선 섬유) 스펙트럼을 닮은 피크로 다시 압축한다. 다음으로, 보정된 측정 데이터는 소거되고, 정확한 지연(섬유 상의 위치)을 식별하기 위하여 교차-상관 탐색이 수행되며, 이로써 측정 데이터가 기준 데이터와 함께 등록된다.
도 23은 제로패딩 및 분절적 피크를 찾는 것이 추가된 도 12의 것과 유사한 등록 과정을 도시한 순서도이다. 도 23은 공간 도메인에 복합 기준 데이터 및 복합 측정 데이터를 각각 제공하는 출발 단계 S30 및 S40을 포함한다. 바람직한 세그먼트 위치 L이 단계 S10에서 복합 기준 데이터로부터 선택되고, 복합 기준 데이터 및 측정 데이터는 위상 추산치를 계산하기 위해 상기 설명된 대로 가공된다(단계 S38). 위상 추산치는 측정 데이터에 적용되고(단계 S42), 다음으로 이것은 공간 도메인에서 제로패딩되어 보간을 제공한다(단계 S44). 동일한 크기의 바람직한 세그먼트는 위치 L-x에서 공간 도메인 측정 데이터로부터 선택되며, 여기서 x는 분절적 위치를 나타내는 지수이다(단계 S46). 단계 S20 및 S22는 도 12에서처럼 수행된다. 단계 S10으로부터 기준 데이터의 위치 L에서 선택된 세그먼트는 단계 S12에서 스펙트럼 도메인에 FET되고, 필요하다면 기준의 크기가 감소된다(단계 S32). 제로패딩된 기준 데이터가 보간을 위해 스펙트럼 도메인에 부가되며(단계 S34), 단계 S14, S16, S24 및 S26은 도 12에서처럼 수행된다. 바람직한 탐색 범위가 커버되었을 때, 상관 피크가 최대인 곳의 분절적 지수 x가 결정되며, 이것은 상응하는 기준 데이터에 대하여 측정 데이터 세그먼트의 적절한 등록 위치를 식별한다.
따라서, 이 기술은 기준 측정에서 상응하는 위치에 대하여 섬유의 세그먼트를 유일하게 식별하거나 위치시킨다. 섬유에 존재하는 무작위 신호는 해당 섬유에 유일하기 때문에 이런 등록 기술을 사용하여 임의의 센서가 임의의 주어진 시간에 OFDR에 접속된 것을 또는 그 여부를 확인할 수 있다. 한 예시적인 적용에서, 기준 데이터 파일이 선택된다. 측정 데이터 파일이 이 기준 데이터 파일과 일치한다면, 정확한 섬유 센서가 접속된 것이다. 만족스러운 상관이 얻어지지 않는다면, 잘못된 섬유 센서가 접속되거나 섬유 센서가 접속되지 않은 것이다. 멀티-코어 커넥터(12) 이후의 신호 레벨(도 24a 및 24b에서 플롯의 좌측에 있는 큰 피크)이 이들 두 상황을 구별하는데 사용된다. 불량한 접속 품질은 또한 상관의 결여를 초래할 수 있다. 이 조건은 또한 잡음층에 대하여 섬유 센서에서 검출된 반사된 신호 레벨을 평가함으로써 결정될 수 있다. 도 24c에서, "불량한 접속/SNR"로 표지된 반사된 신호 진폭 레벨은 플롯의 우측에 도시된 잡음층 레벨을 훨씬 하회한다.
다른 예시적인 적용은 모든 이용가능한 센서에 대한 기준 파일을 저장한다. 데이터 프로세서는 만족할만한 상관 일치를 찾을 때까지 저장시 측정 데이터를 각 기준 파일과 비교한다. 측정 데이터와 만족스럽게 일치하는 기준 파일은 센서가 접속된 것을 확인한다.
다른 예시적인 구체예에서, 더 높은 품질의 더욱 반복가능한 결과가 데이터 평균을 사용하여 달성될 수 있다. 동일한 상태에서 감지 섬유의 다수의 OFDR 스캔의 각각에 대한 데이터가 시간의 함수로서 기록되고, 이런 복합 데이터 세트는 평균되며, 이것은 신호 대 잡음 비(SNR)를 개선하고, 따라서 상관 품질을 개선한다. 기준 데이터 및 측정 데이터를 모두 평균하는 것은 더 높은 품질의 데이터와 더 나은 상관 결과를 가져온다. 정상 작업시 평균된 기준 데이터를 저장하는 것이 전형적이다. 그러나, 평균된 측정 데이터로 작업하는 것은 덜 실용적이다. 대신, 상관 데이터는 몇 회의 스캔에 걸쳐서 평균될 수 있다. 이 경우, 각 측정 스캔과 평균된 기준 데이터 사이의 상관이 계산되고, 결과의 데이터가 평균된다. 다음으로, 이 평균된 상관 데이터는 더 나은 분절적 피크를 찾는데 사용될 수 있다. 도 6에 도시된 대로 전체 상관 진폭 대 주파수 대 지연 어레이를 평균할 수 있거나, 또는 최대 주파수에서, 즉 도 7에서 지연에 대한 상관 진폭의 절편을 간단히 평균할 수 있다.
다른 예시적인 구체예는 입력 데이터를 정규화함으로써 상관 진폭이 측정 데이터 또는 기준 데이터 진폭이나 상관에 사용된 세그먼트 크기에 따라 광범하게 변하지 않도록 한다. 정규화는 상관 진폭을 기준 데이터 및 측정 데이터의 평균 진폭으로 나누고 보간 인자 및 세그먼트 크기의 제곱을 곱함으로써 달성된다. 이것은 상관 진폭 역치가 설정될 수 있도록 하며, 역치 위이면 상관은 만족스러운 것으로서 인정되고, 이는 정확한 센서가 접속되었고 유일하게 확인되었으며 공간적으로 등록된 것을 나타낸다. 역치 아래이면 상관은 만족스럽지 못한 것으로 간주되며, 이는 불량한 신호 품질이나 부정확한 센서가 접속된 것을 나타낸다.
측정 데이터 및 기준 데이터가 충분히 스펙트럼에서 정렬되었을 때 등록 과정이 단순화될 수 있다. 이것은 스캔 범위에서 적용된 온도 또는 변형력 또는 파장 이동으로 인하여 측정 데이터가 기준 데이터로부터 유의하게 스펙트럼에서 이동되지 않은 경우이다. 이것은 또한 양호한 위상 추산치 보정이 측정 데이터에 적용됨으로써 측정 및 기준 데이터가 만족스러운 스펙트럼 정렬을 갖게 된 경우이다. 측정 데이터 및 기준 데이터가 충분히 스펙트럼에서 정렬된다면, 다양한 지연 증가에서 스펙트럼 진폭 교차-상관을 수행하는 것보다는 상기 설명된 대로 더 간단한 시간적 진폭 교차-상관이 수행될 수 있다. 2차원 상관 진폭 대 주파수 대 지연 플롯을 제공하는 대신, 이 단순화된 과정은 상관 대 지연의 플롯을 직접 제공한다. 상관이 최대인 곳의 분절적 지연을 얻기 위해 동일한 보간 및 포물선 핏팅 단계가 적용된다. 데이터 세트가 스펙트럼에서 정렬되지 않아 만족스럽지 않은 상관이 얻어진다면 설명된 더욱 포괄적인 탐색이 바람직하다.
다양한 구체예들이 제시되고 상세히 설명되었지만 청구항은 임의의 특정 구체예 또는 실시예에 제한되지 않는다. 상기 설명 중 어느 것도 임의의 특정한 요소, 단계, 범위 또는 기능이 본질적이어서 그것이 청구항의 범위에 포함되어야 한다는 의미를 내포하는 것으로 해석되지 않는다. 특허청구된 주제의 범위는 청구항에 의해서만 한정된다. 법적 보호의 범위는 허용된 청구항 및 그것의 등가물에서 인용된 단어에 의해 한정된다. 당업자에게 알려진 상기 설명된 바람직한 구체예의 요소들에 대한 모든 구조적 및 기능적 등가물은 여기 참고로 분명히 포함되며, 현재 청구항에 의해서 포함되도록 의도된다. 더욱이, 장치 또는 방법은 설명된 기술에 의해 해결되어야 하는 모든 문제 및 각각의 문제를 다룰 필요는 없으며, 본 청구항에 의해 포함되는 바에 따른다. "를 위한 수단" 또는 "를 위한 단계"라는 말이 사용되지 않는다면 청구항은 35 USC §112의 6번째 문단을 원용하지 않도록 한다. 또한, 본 명세서에서 구체예, 특징, 구성요소, 또는 단계는 해당 구체예, 특징, 구성요소, 또는 단계가 청구항에서 인용되었는지의 여부와 무관하게 공중에 전용되지 않도록 한다.

Claims (39)

  1. 코어에 반복된 패턴을 생성하는 코어를 따라 기록된 다수의 밀접하게 이격된 광학 격자를 포함하는 코어를 가진 광섬유를 등록하기 위한 데이터 프로세싱 시스템으로서, 상기 데이터 프로세싱 시스템은
    코어로부터 수신된 산란 반사에 상응하는 간섭계 패턴으로부터 검출된 코어의 길이에 대해 결정된 측정 반사 데이터 및 미리 결정된 기준 반사 데이터를 저장하도록 구성된 메모리; 및
    필터링된 측정 데이터를 생성하기 위하여 코어의 반복된 패턴으로 인한 반사에 상응하는 정보를 측정 반사 데이터로부터 차감 또는 제거하고;
    필터링된 측정 데이터의 하나 이상의 부분을 기준 반사 데이터의 하나 이상의 부분과 상관시켜 다수의 상관값을 생성하고;
    다수의 상관값 중 최대값을 결정하고;
    최대 상관값에 상응하는 코어를 따른 위치를 식별하도록 구성된,
    메모리에 연결된 데이터 프로세싱 회로
    를 포함하는, 데이터 프로세싱 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서, 데이터 프로세싱 회로는
    필터링된 기준 데이터를 생성하기 위하여 다수의 격자에서의 반복된 신호로 인한 반사에 상응하는 정보를 기준 반사 데이터로부터 차감 또는 제거하고,
    필터링된 측정 데이터의 선택된 세그먼트의 세트를 필터링된 기준 반사 데이터의 선택된 세그먼트와 상관시켜 다수의 상관값을 생성하거나 또는 필터링된 측정 데이터의 선택된 세그먼트를 필터링된 기준 반사 데이터의 선택된 세그먼트의 세트와 상관시켜 다수의 상관값을 생성하도록 구성된 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서, 필터링된 측정 데이터는 인접한 광학 격자들 사이의 코어 세그먼트에 대해 검출된 Rayleigh 산란 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서, 필터링된 측정 데이터는 겹친 광학 격자에 상응하는 코어 세그먼트에 대해 검출된 반사 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 시스템.
  5. 제 1 항에 있어서, 광학 격자로부터의 반사는 중심 파장을 가지며, 이때 데이터 프로세싱 회로는 필터링된 측정 데이터를 생성하기 위하여 중심 파장에 상응하는 스펙트럼 피크에 대한 정보를 측정 반사 데이터로부터 차감 또는 제거하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 시스템.
  6. 제 5 항에 있어서, 광섬유는 다수의 나선형 코어를 포함하며, 코어의 각각은 각 코어를 따라 기록된 다수의 밀접하게 이격된 광학 격자를 포함하고, 이때 데이터 프로세싱 회로는 나선형 코어의 외부 코어에 상응하는 반사된 격자 스펙트럼을 중심 파장으로 다시 압축하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 시스템.
  7. 제 1 항에 있어서, 데이터 프로세싱 회로는 기준 반사 데이터의 크기를 측정 반사 데이터의 크기로 감소시키도록 구성되는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 시스템.
  8. 제 1 항에 있어서, 데이터 프로세싱 회로는 탐색 범위 내에서 제1 분해능을 가진 지수 증가에 의해 필터 측정 데이터의 선택된 세그먼트를 증가 방식으로 변화시키도록 구성되는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 시스템.
  9. 제 8 항에 있어서, 데이터 프로세싱 회로는 더 미세한 분해능을 달성하기 위하여 인접한 지수들 사이를 보간하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 시스템.
  10. 제 9 항에 있어서, 데이터 프로세싱 회로는 스펙트럼 도메인에서 반사 데이터를 제로패딩함에 의해 보간하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 시스템.
  11. 제 9 항에 있어서, 데이터 프로세싱 회로는 보간에 기초하여 제1 분해능보다 미세한 제2 분해능을 가진 지수 증가에 의해 필터 측정 데이터의 선택된 세그먼트를 증가 방식으로 변화시키도록 구성되는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 시스템.
  12. 제 1 항에 있어서, 데이터 프로세싱 회로는 다수의 상관값의 포물선 핏을 결정하고 이 포물선 핏을 사용하여 최대 상관값에 상응하는 코어를 따른 위치를 결정하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 시스템.
  13. 제 8 항에 있어서, 데이터 프로세싱 회로는 스펙트럼 도메인에서 반사 데이터를 제로패딩함에 의해 더 미세한 분해능을 달성하도록 인접한 지수들 사이를 보간하고, 다수의 상관값의 포물선 핏을 결정하고, 보간된 지수와 포물선 핏을 사용하여 최대 상관값에 상응하는 코어를 따른 위치를 결정하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 시스템.
  14. 제 1 항에 있어서, 데이터 프로세싱 회로는 측정 반사 데이터를 결정하기 위하여 측정 반사 데이터의 다수의 세트를 평균하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 시스템.
  15. 제 1 항에 있어서, 데이터 프로세싱 회로는 측정 반사 데이터 및 기준 반사 데이터를 정규화하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 시스템.
  16. 제 1 항에 있어서, 상관값 중 어느 것도 역치를 초과하지 않는다면, 데이터 프로세싱 회로는 측정을 위해 접속된 광섬유가 기준 반사 데이터와 일치하지 않는다고 결정하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 시스템.
  17. 제 1 항에 있어서, 데이터 프로세싱 회로는 다수의 상관값에 기초하여 다수의 다른 상이한 광섬유로부터 광섬유를 식별하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 시스템.
  18. 제 1 항에 있어서, 데이터 프로세싱 회로는 다수의 상관값에 기초하여 광섬유가 간섭계 측정 시스템에 접속되었는지의 여부를 확인하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 시스템.
  19. 제 1 항에 있어서, 데이터 프로세싱 회로는 간섭계 측정 시스템에 포함되고, 광섬유에 대해 검출된 반사된 신호 레벨과 잡음층의 비교에 기초하여 간섭계 측정 시스템에 광섬유의 바람직하지 않은 접속을 검출하도록 더 구성되는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 시스템.
  20. 코어에 반복된 패턴을 생성하는 코어를 따라 기록된 다수의 밀접하게 이격된 광학 격자를 포함하는 코어를 가진 광섬유를 등록하는 방법으로서, 상기 방법은
    코어로부터 수신된 산란 반사에 상응하는 간섭계 패턴을 생성하고 검출하는 단계;
    간섭계 패턴으로부터 측정 반사 데이터를 결정하는 단계;
    필터링된 측정 데이터를 생성하기 위하여 코어의 반복된 패턴으로 인한 반사에 상응하는 정보를 측정 반사 데이터로부터 차감 또는 제거하는 단계;
    필터링된 측정 데이터의 하나 이상의 부분을 미리 결정된 기준 반사 데이터의 하나 이상의 부분과 상관시켜 다수의 상관값을 생성하는 단계;
    다수의 상관값 중 최대값을 결정하는 단계; 및
    최대 상관값에 상응하는 코어를 따른 위치를 식별하는 단계
    를 포함하는 방법.
  21. 제 20 항에 있어서,
    필터링된 기준 데이터를 생성하기 위하여 다수의 격자에서의 반복된 신호로 인한 반사에 상응하는 정보를 기준 반사 데이터로부터 차감 또는 제거하는 단계, 및
    필터링된 측정 데이터의 선택된 세그먼트의 세트를 필터링된 기준 반사 데이터의 선택된 세그먼트와 상관시키거나 필터링된 측정 데이터의 선택된 세그먼트를 필터링된 기준 반사 데이터의 선택된 세그먼트의 세트와 상관시켜 다수의 상관값을 생성하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  22. 제 20 항에 있어서, 필터링된 측정 데이터는 인접한 광학 격자들 사이의 코어 세그먼트에 대해 검출된 Rayleigh 산란 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  23. 제 20 항에 있어서, 필터링된 측정 데이터는 겹친 광학 격자에 상응하는 코어 세그먼트에 대해 검출된 반사 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  24. 제 20 항에 있어서, 광학 격자로부터의 반사는 중심 파장을 가지며, 이때 상기 방법은 필터링된 측정 데이터를 생성하기 위하여 중심 파장에 상응하는 스펙트럼 피크에 대한 정보를 측정 반사 데이터로부터 차감 또는 제거하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  25. 제 24 항에 있어서, 광섬유는 다수의 나선형 코어를 포함하며, 코어의 각각은 각 코어를 따라 기록된 다수의 밀접하게 이격된 광학 격자를 포함하고, 이때 상기 방법은 나선형 코어의 외부 코어에 상응하는 반사된 격자 스펙트럼을 중심 파장으로 다시 압축하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  26. 제 20 항에 있어서, 기준 반사 데이터의 크기를 측정 반사 데이터의 크기로 감소시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  27. 제 20 항에 있어서, 탐색 범위 내에서 제1 분해능을 가진 지수 증가에 의해 필터 측정 데이터의 선택된 세그먼트를 증가 방식으로 변화시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  28. 제 27 항에 있어서, 더 미세한 분해능을 달성하기 위하여 인접한 지수들 사이를 보간하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  29. 제 28 항에 있어서, 스펙트럼 도메인에서 반사 데이터를 제로패딩함에 의해 보간하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  30. 제 28 항에 있어서, 보간에 기초하여 제1 분해능보다 미세한 제2 분해능을 가진 지수 증가에 의해 필터 측정 데이터의 선택된 세그먼트를 증가 방식으로 변화시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  31. 제 20 항에 있어서, 다수의 상관값의 포물선 핏을 결정하고 이 포물선 핏을 사용하여 최대 상관값에 상응하는 코어를 따른 위치를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  32. 제 31 항에 있어서, 스펙트럼 도메인에서 반사 데이터를 제로패딩함에 의해 더 미세한 분해능을 달성하도록 인접한 지수들 사이를 보간하는 단계, 다수의 상관값의 포물선 핏을 결정하는 단계, 보간된 지수와 포물선 핏을 사용하여 최대 상관값에 상응하는 코어를 따른 위치를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  33. 제 20 항에 있어서, 측정 반사 데이터를 결정하기 위하여 측정 반사 데이터의 다수의 세트를 평균하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  34. 제 20 항에 있어서, 측정 반사 데이터 및 기준 반사 데이터를 정규화하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  35. 제 20 항에 있어서, 상관값들이 역치를 초과한다면, 상기 방법은 측정을 위해 접속된 광섬유가 기준 반사 데이터와 일치하지 않는다고 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  36. 제 20 항에 있어서, 다수의 상관값에 기초하여 다수의 다른 상이한 광섬유로부터 광섬유를 식별하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  37. 제 20 항에 있어서, 다수의 상관값에 기초하여 광섬유가 간섭계 측정 시스템에 접속되었는지의 여부를 확인하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  38. 제 20 항에 있어서, 광섬유에 대해 검출된 반사된 신호 레벨과 잡음층의 비교에 기초하여 간섭계 측정 시스템에 광섬유의 바람직하지 않은 접속을 검출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  39. 여기 설명된 장치 및 방법.
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