WO2023157312A1 - 信号処理装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体 - Google Patents

信号処理装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体 Download PDF

Info

Publication number
WO2023157312A1
WO2023157312A1 PCT/JP2022/007019 JP2022007019W WO2023157312A1 WO 2023157312 A1 WO2023157312 A1 WO 2023157312A1 JP 2022007019 W JP2022007019 W JP 2022007019W WO 2023157312 A1 WO2023157312 A1 WO 2023157312A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
signal
optical fiber
signal source
source candidate
predetermined
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/007019
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
航 河野
咲子 美島
玲史 近藤
智之 樋野
Original Assignee
日本電気株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日本電気株式会社 filed Critical 日本電気株式会社
Priority to PCT/JP2022/007019 priority Critical patent/WO2023157312A1/ja
Publication of WO2023157312A1 publication Critical patent/WO2023157312A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H9/00—Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves by using radiation-sensitive means, e.g. optical means

Definitions

  • the present disclosure relates to signal processing devices, systems, methods, and non-transitory computer-readable media, and in particular, capable of estimating the position of origin of a signal considering optical fiber installation information and optical fiber gauge length.
  • signal processing apparatus, systems, methods, and non-transitory computer-readable media are provided.
  • a Phase-Sensitive OTDR Phase-Sensitive Optical Time Domain Reflectometer
  • the OTDR inputs a coherent optical pulse signal and detects the difference between two points on an optical fiber with a phase of backscattered light (Rayleigh scattered light), thereby determining the phase difference evaluation section (gauge length section).
  • This device detects the dynamic strain of an optical fiber. It is also sometimes referred to as a Distributed Acoustic Sensing (DAS) device.
  • DAS Distributed Acoustic Sensing
  • Non-Patent Document 1 discloses estimating the position and direction of a signal source away from the optical fiber from the relationship between the acoustic signal detected on the optical fiber and the real space distribution information of the optical fiber. Specifically, a two-dimensional/three-dimensional sound source position estimation method using an optical fiber sensor using a coiled sensor head is disclosed.
  • Non-Patent Document 2 discloses imaging the waveform amplitude and comparing the performance of action event detection by several CNN (Convolutional Neural Network) models.
  • Non-Patent Document 3 discloses that a learning model is constructed from synthetic data of straight lines by using the linearity of the trajectory of traffic vehicles appearing in the waveform amplitude data.
  • Patent Document 1 there is a structure that has a non-linear shape and generates non-uniform strain when displacement occurs. , disclose measuring observed power spectral data from Brillouin scattered light.
  • the model power spectrum shape of Brillouin scattered light generated corresponding to the magnitude of the displacement of the structure is theoretically calculated, and this model power spectrum shape is applied to the observed power spectrum data. It is disclosed to calculate the displacement of the structure based on the model power spectrum shape of the best fit curve shape obtained.
  • Patent Document 1 does not disclose estimating the signal generation position in consideration of the optical fiber installation information and the optical fiber gauge length.
  • Patent Document 2 discloses a light source unit that generates an optical pulse as probe light, a light receiving unit that coherently detects signal light generated by the probe light in an object to be measured to generate a beat signal, and an operation that receives the beat signal.
  • An optical coherent sensor is disclosed comprising a portion. Further, in Japanese Patent Laid-Open No.
  • the computing unit includes optical information acquisition means, accuracy deterioration avoidance means, and phase difference information acquisition means, and the optical information acquisition means obtains , the distribution of the intensity and phase of the signal light is obtained from the beat signal, the accuracy deterioration avoiding means sets the reference time, and the phase difference information obtaining means calculates the phase difference with respect to the light receiving time of the signal light as tk>tj> It is disclosed that ti and the difference between t and ti are obtained as the light receiving time and the phase difference between the light receiving times, which are reference times, and the distribution of the phase difference with respect to the light receiving time of the signal light is obtained.
  • Patent Document 2 does not disclose estimating the signal generation position in consideration of the optical fiber installation information and the optical fiber gauge length.
  • the OTDR detects the dynamic strain (strain signal) of the optical fiber in the gauge length section by detecting the difference (phase difference) between two points on the optical fiber.
  • the phase difference acquired by the OTDR varies greatly depending on the laying conditions of the optical fiber and the set value of the gauge length of the optical fiber.
  • the signal position estimation method based on the distorted signal detected by the OTDR, the position of occurrence of the signal causing the distorted signal is estimated. Therefore, in order to perform more accurate position estimation, it is necessary to detect the strain signal in consideration of the laying condition of the optical fiber and the gauge length of the optical fiber, and estimate the position where the signal is generated based on the detected strain signal. There was a problem that it was necessary to
  • An object of the present disclosure is to provide a signal processing device, system, method, and non-transitory computer-readable medium that solve the above problems.
  • a signal processing device includes: signal source candidate generation means for generating a plurality of signal source candidate positions; Synthetic data generation for calculating a distortion signal caused by a signal generated from a signal source distorting an optical fiber based on a plurality of optical fiber laying information, a plurality of optical fiber gauge lengths, and a plurality of signal source candidate positions.
  • a system includes: Distributed Acoustic Sensing (DAS) equipment; a signal processor;
  • the distributed acoustic sensing device comprises: phase difference detection means for detecting a phase difference signal of backscattered light in the optical fiber gauge length section when the optical pulse signal is input to the optical fiber;
  • the signal processing device is signal source candidate generation means for generating a plurality of signal source candidate positions; Synthetic data generation for calculating a distortion signal caused by a signal generated from a signal source distorting an optical fiber based on a plurality of optical fiber laying information, a plurality of optical fiber gauge lengths, and a plurality of signal source candidate positions.
  • phase difference signal means and measurement data processing means for receiving the phase difference signal and converting the phase difference signal into the distortion signal; selecting a predetermined distorted signal having the highest degree of similarity to the transformed distorted signal from among the plurality of calculated distorted signals; a signal source candidate condition selecting means for selecting from among the source candidate positions and estimating the predetermined signal source candidate position as the signal generation position.
  • a method includes: generating a plurality of candidate signal source locations; calculating a distorted signal caused by a signal generated from a signal source distorting an optical fiber based on a plurality of optical fiber installation information, a plurality of optical fiber gauge lengths, and a plurality of the signal source candidate positions; inputting a phase difference signal of backscattered light in an optical fiber gauge length section when an optical pulse signal is input to the optical fiber, and converting the phase difference signal into a strain signal; selecting a predetermined distorted signal having the highest degree of similarity to the transformed distorted signal from among the plurality of calculated distorted signals; selecting from source candidate locations and estimating the predetermined signal source candidate location to be the source location of the signal; Prepare.
  • a non-transitory computer-readable medium includes: generating a plurality of candidate signal source locations; calculating a distorted signal caused by a signal generated from a signal source distorting an optical fiber based on a plurality of optical fiber installation information, a plurality of optical fiber gauge lengths, and a plurality of the signal source candidate positions; inputting a phase difference signal of backscattered light in an optical fiber gauge length section when an optical pulse signal is input to the optical fiber, and converting the phase difference signal into a strain signal; selecting a predetermined distorted signal having the highest degree of similarity to the transformed distorted signal from among the plurality of calculated distorted signals; selecting from source candidate locations and estimating the predetermined signal source candidate location to be the source location of the signal; A program that causes a computer to execute is stored.
  • a signal processing device capable of estimating the position of origin of a signal considering optical fiber installation information and optical fiber gauge length. can be done.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a system according to Embodiment 1;
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a signal processing device according to Embodiment 1;
  • FIG. 1 is a schematic diagram illustrating the operation of a distributed acoustic sensing (DAS) device;
  • DAS distributed acoustic sensing
  • FIG. 4 is a schematic diagram illustrating the influence of gauge length;
  • 5 is a flow chart illustrating the operation of a signal source candidate generating means according to Embodiment 1;
  • 4 is a flowchart illustrating the operation of synthetic data generation means according to Embodiment 1;
  • 4 is a flow chart illustrating the operation of the combined data storage means according to Embodiment 1;
  • 4 is a schematic diagram illustrating a storage table of combined data storage means according to Embodiment 1.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a system according to Embodiment 1;
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a signal processing device
  • FIG. 5 is a flow chart illustrating the operation of the measured data processing means according to Embodiment 1; 4 is a flowchart illustrating the operation of signal source candidate condition selection means according to Embodiment 1;
  • 1 is a schematic diagram showing a specific example of a system according to Embodiment 1;
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating processing contents in each element of the signal processing device according to Embodiment 1;
  • FIG. 2 is a schematic diagram illustrating similarity in signal source candidate condition selection means according to Embodiment 1;
  • FIG. 2 is a schematic diagram illustrating similarity in signal source candidate condition selection means according to Embodiment 1;
  • FIG. 2 is a schematic diagram illustrating similarity in signal source candidate condition selection means according to Embodiment 1;
  • FIG. 2 is a schematic diagram illustrating similarity in signal source candidate condition selection means according to Embodiment 1;
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a system according to Embodiment 1.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a signal processing device according to Embodiment 1.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a system according to Embodiment 1.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a signal processing device according to Embodiment 1.
  • a system 10 according to Embodiment 1 includes a distributed acoustic sensing (DAS: Distributed Acoustic Sensing) device 12 and a signal processing device 11 .
  • DAS Distributed Acoustic Sensing
  • the signal processing device 11 has a signal source candidate generating means 111, a synthesized data generating means 112, a measured data processing means 113, and a signal source candidate condition selecting means 114.
  • the signal source candidate generating means 111 generates a plurality of signal source candidate positions.
  • a signal source candidate position indicates a position that is a candidate for a signal source.
  • the signals may be, for example, mechanical vibrations, physical vibrations, and/or sound signals (acoustic signals).
  • a signal source is, for example, a sound source, and indicates a position from which a sound is emitted.
  • the signal source may also indicate, for example, the location where the vibration occurred.
  • the signal source candidate generating means 111 When generating the signal source candidate positions, the signal source candidate generating means 111 does not blindly generate the signal source candidate positions.
  • An optical fiber sensor is installed to detect sound and vibration emitted from a signal source. good too. For example, when an optical fiber is laid in a straight line, signal source candidate positions are generated at equal intervals along the optical fiber. Further, for example, when an optical fiber is laid so as to surround a predetermined space or a predetermined area, the predetermined space is divided into meshes, and signal source candidate positions are generated in each of the divided areas. .
  • the signal source candidate generating means 111 divides a predetermined space including an optical fiber into a plurality of mesh-like first divided spaces, or a plurality of positions along the optical fiber, to a plurality of signal sources. Generate as a candidate position.
  • Synthetic data generation means 112 generates a distortion signal generated by a signal generated from a signal source distorting an optical fiber based on a plurality of optical fiber installation information, a plurality of optical fiber gauge lengths, and a plurality of signal source candidate positions. to calculate Note that the optical fiber gauge length is sometimes simply referred to as gauge length.
  • a sensor that uses an optical fiber as a sensor medium is called an optical fiber sensor.
  • a distortion signal caused by the signal generated from the signal source distorting the optical fiber is calculated, but the invention is not limited to this.
  • the signal generated as a result of the signal generated by the signal source impacting the optical fiber may be calculated as composite data. Therefore, the distorted signal is sometimes called synthetic data.
  • the synthetic data generating means 112 calculates the values of the optical fiber strain signal in the number of (the number of the plurality of optical fiber installation information) x (the number of the plurality of gauge lengths) x (the number of the plurality of signal source candidate positions). do. For this reason, the combined data generating means 112 sets, for example, the optical fiber installation information and the gauge length of the optical fiber to fixed values, and calculates the strain signal of the optical fiber when the signal source candidate position is changed. Further, for example, the synthetic data generating means 112 sets the optical fiber installation information and the signal source candidate position to fixed values, and calculates the strain signal of the optical fiber when the gauge length of the optical fiber is changed. Further, for example, the synthetic data generating means 112 sets the gauge length of the optical fiber and the signal source candidate position to fixed values, and calculates the strain signal of the optical fiber when the optical fiber installation information is changed.
  • the synthetic data generating means 112 calculates strain signals of a plurality of optical fibers when at least one of the optical fiber installation information, the optical fiber gauge length, and the signal source candidate position is changed.
  • the phase difference signal acquired by the distributed acoustic sensing device 12 is input to the measured data processing means 113 .
  • the measured data processing means 113 converts the input phase difference signal into a distortion signal. The details of the method of converting the phase difference signal into the distortion signal will be described later.
  • the signal source candidate condition selection means 114 selects a predetermined distorted signal having the highest degree of similarity to the transformed distorted signal from among the calculated distorted signals. The details of how to select the predetermined distortion signal with the highest degree of similarity will be described later.
  • a signal source candidate condition selection means 114 selects a predetermined signal source candidate position corresponding to the selected predetermined distortion signal from among a plurality of signal source candidate positions.
  • the signal source candidate condition selection means 114 estimates the selected predetermined signal source candidate position as the signal generation position, that is, the signal source.
  • the signal source candidate generation means 111 when the signal source candidate generation means 111 generates positions in a plurality of first divided spaces obtained by dividing a predetermined space including an optical fiber into a mesh shape as a plurality of signal source candidate positions, the signal source candidate condition
  • the selection means 114 may select a predetermined signal source candidate position from among the plurality of first divided spaces, and estimate the predetermined signal source candidate position as the signal generation position.
  • the signal processing device 11 may further include synthesized data storage means 115 for storing a plurality of distortion signals calculated by the synthesized data generation means 112 .
  • the combined data storage unit 115 associates and stores the optical fiber installation information, the optical fiber gauge length, the signal source candidate position, and the distortion signal obtained as a result of the calculation.
  • the distributed acoustic sensing device 12 has phase difference detection means (not shown) for detecting the phase difference signal of the backscattered light in the optical fiber gauge length section when the optical pulse signal is input to the optical fiber.
  • the distributed acoustic sensing device 12 is a device that detects a phase difference signal of backscattered light in an optical fiber gauge length section using distributed acoustic sensing using an optical fiber as a sensor medium.
  • the distributed acoustic sensing device 12 may use an existing communication optical fiber as a sensor.
  • the signal source candidate condition selection means 114 selects a predetermined distortion signal from among the plurality of distortion signals calculated based on the optical fiber laying information and the optical fiber gauge length of the optical fiber to which the optical pulse signal is input. You can narrow down your selection.
  • the signal processing device 11 (or system 10) selects actually measured data from a plurality of synthesized data (distortion signals) calculated based on the optical fiber installation information, the optical fiber gauge length, and the signal source candidate position. A predetermined distortion signal having the highest degree of similarity to the obtained distortion signal is selected, and the signal source candidate position corresponding to the predetermined distortion signal is estimated to be the signal generation position. Since the signal processing device 11 (or system 10) according to Embodiment 1 estimates the signal generation position in consideration of the optical fiber installation information and the optical fiber gauge length, it is possible to perform more accurate position estimation. can.
  • a signal processing device, system, method, and non-transitory computer-readable medium capable of estimating a signal generation position in consideration of optical fiber installation information and optical fiber gauge length can be provided, and more accurate position estimation of the signal generation position can be performed.
  • the system 10 according to Embodiment 1 can be used as a distributed acoustic sensing device by converting an existing communication optical fiber into a sensor, the cost of the system can be reduced.
  • the system 10 according to Embodiment 1 by supplying power only to the box of the optical fiber sensor, the entire optical fiber becomes a sensor medium, and the phase difference signal can be received from the DAS device. Therefore, according to Embodiment 1, compared to the case of estimating the signal generation position using an electronically operated vibration sensor or microphone, the number of parts to be fed with power can be reduced (there is power saving). ).
  • the system 10 according to Embodiment 1 uses an optical fiber sensor that is an optical fiber sensor.
  • Fiber optic sensors are electromagnetic and/or corrosion resistant because the sensor medium is made of glass.
  • FIG. 3 is a schematic diagram illustrating the operation of a distributed acoustic sensing (DAS) device.
  • DAS distributed acoustic sensing
  • a Distributed Acoustic Sensing (DAS) device measures the strain ⁇ L of an optical fiber through the phase difference signal of the backscattered light in the gauge length section.
  • the optical fiber has multiple gauges and each gauge length section acts as an independent vibration/acoustic fiber optic sensor.
  • the distributed acoustic sensing device transmits to the signal processing device 11 a phase difference signal obtained when a signal is generated from the signal source.
  • FIG. 4 is a schematic diagram illustrating the effect of gauge length.
  • the left diagram of FIG. 4 is a schematic diagram illustrating the state of vibration generated from the signal source when the gauge length is short.
  • the right diagram of FIG. 4 is a schematic diagram illustrating the state of vibration generated from the signal source when the gauge length is long.
  • the DAS device inputs a coherent optical pulse signal and detects the difference between two points on the optical fiber with the phase of the backscattered light, thereby determining the dynamics of the optical fiber in the phase difference evaluation section (gauge length section). distortion (distortion signal).
  • a gauge length is the distance (length) between two points on an optical fiber.
  • the phase difference between the non-vibrating state and the vibrating state increases, resulting in a higher SN ratio (signal-to-noise ratio).
  • the source candidate position estimation accuracy (spatial resolution) is low.
  • the shorter the gauge length the smaller the phase difference between the non-vibrating and vibrating states, resulting in a lower signal-to-noise ratio (SNR), and the shorter the distance between measurement points on the gauge, resulting in a lower signal source.
  • SNR signal-to-noise ratio
  • Candidate position estimation accuracy is high.
  • the SN ratio is lowered, and the detection performance is degraded.
  • the accuracy of signal source candidate position estimation decreases. That is, it is necessary to measure the phase difference signal by optimizing the gauge length.
  • the length of the gauge length must be within the specified length.
  • input information to be input to the signal source candidate generating means 111 of the signal processing device 11 includes signal source candidate positions, optical fiber installation information, and (optical fiber) gauge lengths.
  • the expansion/contraction S of the optical fiber at the measurement point at this time can be expressed as S(x, x s , t).
  • F is a function of the acoustic signal.
  • the expansion/contraction S may be given by formulating environmental noise appearing according to the laying information of the optical fiber.
  • the optical fiber installation information is the layout and installation environment of the optical fiber to be installed. Layouts are, for example, coiled and linear. In addition, installation environments include, for example, overhead lines and ground installations.
  • the properties of the measurement results (how the optical fiber is distorted) differ depending on the optical fiber installation information. When laying the optical fiber in a coil, the measurement points are regarded as points. Also, if the optical fiber is laid in a straight line, the measurement points are regarded as a line.
  • a coiled state is, for example, a state of an overhead wire adhered to a utility pole. It should be noted that large environmental noise may be added to the background depending on the laying condition of the optical fiber. For example, in the case of overhead lines, background noise due to wind may be added.
  • the optical fiber laying information sets the shape and distribution of the optical fiber, for example, straight or coiled.
  • the position of the measurement point of the optical fiber is a function of the length d
  • the length d is the length of the optical fiber from the sensor to the measurement point.
  • the gauge length G is as shown in Fig. 3.
  • Signal source candidate condition selection means 114 selects predetermined synthesized data with the highest degree of similarity from among a plurality of synthesized data set to the same value as the gauge length value set when actually measured data is acquired. Then, the signal source candidate position corresponding to predetermined synthesized data is estimated to be the sound source.
  • FIG. 5 is a flow chart illustrating the operation of the signal source candidate generating means according to the first embodiment.
  • a moving signal source for example, a signal emitted from a vehicle running along an optical fiber
  • the signal source candidate generation means 111 generates signal sources for the corresponding number of candidates in all patterns (step S102).
  • FIG. 6 is a flow chart illustrating the operation of synthetic data generating means according to the first embodiment.
  • the synthetic data generating means 112 generates synthetic data (distortion signal) of data obtained by optical fiber sensing from input information in all patterns of signal source candidates (step S103).
  • Input information includes optical fiber installation information, gauge length, and signal source candidate positions.
  • Synthetic data generating means 112 generates a distortion signal by synthesizing phase difference signals obtained by optical fiber sensing in all patterns in which each of the input information varies within a predetermined range. In optical fiber sensing, vibration occurring in an arbitrary section on an optical fiber can be detected as a phase difference signal.
  • the combined data generating means 112 generates combined data using the optical fiber installation information, gauge length G, and signal source candidate positions.
  • the synthesized data generating means 112 first calculates, as synthesized data, the strain (distortion signal) ⁇ sim (d, t) of the optical fiber caused by the acoustic signal in the gauge length section of the optical fiber caused by the acoustic signal. .
  • a distortion signal ⁇ sim (d, t) as synthesized data is given by Equation (4).
  • d is the length of the optical fiber from the sensor to the point of measurement
  • t is the time
  • G is the gauge length.
  • S(x, x s , t) is the expansion and contraction of the optical fiber
  • x s is the position of the sound source.
  • Synthetic data generating means 112 generates distortion signals ⁇ sim (d, t), which are synthesized data for the number of signal source candidates generated by signal source candidate generating means 111 .
  • FIG. 7A is a flowchart illustrating the operation of combined data storage means according to Embodiment 1; 7B is a schematic diagram illustrating a storage table of a combined data storage unit according to Embodiment 1.
  • FIG. 7A is a flowchart illustrating the operation of combined data storage means according to Embodiment 1; 7B is a schematic diagram illustrating a storage table of a combined data storage unit according to Embodiment 1.
  • the combined data storage unit 115 stores the calculation results of the first divided space from region R1 to region R9 obtained by dividing a predetermined space shown in FIG. is stored in the table.
  • the combined data storage means 115 similarly stores the calculation results of the regions R3 to R9 in the table.
  • the optical fiber laying information linear + coiled indicates that the optical fiber is laid in a straight line and a circular shape (referred to as a coil), as shown in the left diagram of Fig. 10 .
  • the signal source candidate positions indicate respective center positions of regions R1 to R9 of the first divided space obtained by dividing the predetermined space shown in the right diagram of FIG. 10 into a mesh shape.
  • FIG. 8 is a flow chart illustrating the operation of the measured data processing means according to the first embodiment.
  • the measured data processing means 113 converts the measured phase difference signal so as to match the format of the distortion signal, which is the synthesized data (step S105).
  • the combined data generating means 112 calculates the strain (distortion signal) of the optical fiber, the dynamic strain signal ⁇ (d, t).
  • the distortion signal .epsilon.(d, t) is given by equations (5) and (6).
  • the phase difference signal ⁇ is actually measured by, for example, a DAS device, and is obtained by measuring the phase difference signal of the backscattered light in the optical fiber gauge length section when the optical pulse signal is input to the optical fiber. .
  • ⁇ 0 is the reference phase.
  • ⁇ is the optical wavelength of the optical pulse signal and is 1.55 ⁇ m.
  • n is the refractive index of the optical fiber.
  • G is the gauge length.
  • ⁇ is the photoelastic magnification and is set to 0.78.
  • ⁇ Signal source candidate condition selection means> 9 is a flowchart illustrating the operation of the signal source candidate condition selecting means according to Embodiment 1.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating the operation of the signal source candidate condition selecting means according to Embodiment 1.
  • the signal source candidate condition selection means 114 pre-calculates based on the signal source conditions (signal source speed, signal source coordinate position (signal source candidate position), waveform, etc.). Synthetic data of a certain condition is selected from among a plurality of synthetic data stored in the synthetic data storage means 115 (step S106).
  • the signal source candidate condition selection means 114 determines whether or not the selected synthesized data under certain conditions has the highest degree of similarity to the actually measured synthesized data (step S107).
  • the signal source candidate condition selecting means 114 selects the selected synthetic data as predetermined synthetic data, A condition (signal source candidate position) of the signal source candidate to be used is output (step S108).
  • step S107 If the selected synthetic data is not most similar to the actually measured data (step S107: No)), the signal source candidate condition selection means 114 returns to step S106.
  • the synthesized data is, for example, the aforementioned distorted signal, and the condition is, for example, the coordinate position of the signal source (signal source candidate position). Therefore, the operations from step S106 to step S108 are summarized as follows.
  • Signal source candidate condition selecting means 114 selects a predetermined distorted signal having the highest degree of similarity to a distorted signal obtained by actual measurement from among a plurality of precalculated distorted signals, and selects a signal corresponding to the predetermined distorted signal.
  • the candidate source location is assumed to be the location of signal origin.
  • the distorted signal obtained by actual measurement is obtained by converting the phase difference signal obtained by actual measurement into a distorted signal.
  • selecting predetermined synthetic data with the highest degree of similarity means that synthetic data (distortion signal) ⁇ sim calculated by preparing a plurality of signal source candidate positions in advance and measured synthetic data (distortion signal) ⁇ are similar. to select the one with the highest degree.
  • ⁇ sim (d, t) a two-dimensional cross-correlation function between data of a plurality of ⁇ sim (d, t) and ⁇ (d, t) is obtained, and ⁇ sim (d, t) with the maximum similarity is determined. demand.
  • ⁇ sim (d, t) and ⁇ (d, t) are imaged, and template matching between images (for example, SSD (Sum of Squared Difference), NCC (Normalized Cross Correlation), etc.) is used.
  • ⁇ sim (d, t) that maximizes the similarity may be obtained.
  • the signal source candidate condition selection means 114 obtains the maximum similarity in this way, and estimates the position of the signal source by taking the coordinates where the similarity takes the maximum value as the position of the signal source.
  • FIG. 10 is a schematic diagram showing a specific example of the system according to the first embodiment.
  • Regions R1 to R9 are defined as first divided spaces obtained by dividing a predetermined space into meshes.
  • a signal source candidate position is considered to exist in one of each of regions R1 to R9 obtained by dividing a space (region) surrounded by optical fibers into a mesh.
  • the number of mesh divisions may be increased.
  • the optical fiber laying information proceeds in a first direction in a straight line from the starting point where the distributed acoustic sensing (DAS) device 12 is located, a first length, and a circumference of a second length.
  • Draw a circle of length progress a first length in a second direction perpendicular to the first direction, draw a circle of perimeter a second length, and reverse the first direction Proceeding a first length, drawing a circle having a circumference of a second length, proceeding in a direction opposite to the second direction for the first length, and having a circumference of a second length It draws a circle.
  • the first length is 30 m (meters) and the second length is 50 m.
  • the optical fiber laying information can also be expressed as the optical fiber distribution x(d) in addition to the above expressions.
  • x(d) (x(d), y(d)) (7)
  • d is the length of the optical fiber from the distributed acoustic sensing device 12 to the measurement point.
  • the coil portion is regarded as a point and the straight portion is regarded as a line. Note that the coil portion may be a circle of radius r to give a realistic distribution.
  • FIG. 11 is a block diagram illustrating the processing contents of each element of the signal processing device according to Embodiment 1.
  • FIG. 11 is a block diagram illustrating the processing contents of each element of the signal processing device according to Embodiment 1.
  • S(x, x s , t) A ⁇ [ct ⁇
  • a pre-acquired waveform may be used in order to make the signal more realistic.
  • a two-dimensional cross-correlation function for example, is used to calculate the degree of similarity between
  • FIG. 12A is a schematic diagram exemplifying the similarity in the signal source candidate condition selecting means according to Embodiment 1.
  • FIG. FIG. 12A shows an example when a sound (explosive sound is assumed) is generated in the region R5.
  • the signal source candidate condition selection means 114 selects one of a plurality of "combined data" stored in the combined data storage means 115 and the phase difference signal actually measured by the DAS device.
  • the "vibration amplitude data" converted into the strain signal by the processing means 113 is compared.
  • the signal source candidate condition selection means 114 uses template matching to compare the synthetic data of each of the regions R1 to R9 with the vibration amplitude data.
  • the signal source candidate condition selection means 114 may visualize the degree of similarity obtained as a result of the comparison.
  • the signal source candidate condition selection means 114 uses template matching to compare the synthetic data of the region R1 and the vibration amplitude data. As a result, the signal source candidate condition selection means 114 acquires "73" as the degree of similarity. Next, the signal source candidate condition selection means 114 compares the combined data of the region R2 and the amplitude data. As a result, the signal source candidate condition selection means 114 acquires "65” as the degree of similarity. After that, the signal source candidate condition selection means 114 compares the combined data of the regions R3 to R9 with the vibration amplitude data to acquire the degree of similarity.
  • the signal source candidate condition selection means 114 selects synthesized data with the highest degree of similarity from among the acquired degrees of similarity.
  • the synthetic data with the highest degree of similarity is the synthetic data of region R5. Therefore, the signal source candidate condition selection means 114 estimates the region R5 as the position of the sound source as the signal source candidate position estimation result.
  • FIG. 12B is a schematic diagram exemplifying the degree of similarity in the signal source candidate condition selecting means according to Embodiment 1.
  • FIG. FIG. 12B shows an example when a sound (explosive sound is assumed) is generated in the region R3.
  • the signal source candidate condition selection means 114 uses template matching to compare the synthesized data and the amplitude data for each of the regions R1 to R9, and finds the similarity between the regions R1 to R9. get.
  • the signal source candidate condition selection means 114 selects synthesized data with the highest degree of similarity, that is, synthesized data with a degree of similarity of "39" from among the obtained degrees of similarity. Since the area corresponding to the synthesized data with the similarity of "39" is the area R3, the signal source candidate condition selection means 114 estimates the area R3 as the position of the sound source as the signal source candidate position estimation result.
  • FIG. 12C is a schematic diagram exemplifying the degree of similarity in the signal source candidate condition selecting means according to Embodiment 1.
  • FIG. FIG. 12C shows an example when a sound (explosive sound is assumed) is generated in the region R7.
  • the signal source candidate condition selection means 114 uses template matching to compare the synthesized data and the amplitude data of each of the regions R1 to R9, and calculates the similarity of the regions R1 to R9. get.
  • the signal source candidate condition selection means 114 selects synthesized data with the highest degree of similarity, that is, synthesized data with a degree of similarity of "45” from among the obtained degrees of similarity. Since the area corresponding to the synthesized data with the similarity of "45" is the area R7, the signal source candidate condition selection means 114 estimates the area R7 as the position of the sound source as the signal source candidate position estimation result.
  • FIG. 12D is a schematic diagram exemplifying the degree of similarity in the signal source candidate condition selecting means according to Embodiment 1.
  • FIG. FIG. 12D shows an example when a sound (explosive sound is assumed) is generated in the region R4.
  • the signal source candidate condition selection means 114 uses template matching to compare the synthesized data and the amplitude data for each of the regions R1 to R9, and determines the similarity between the regions R1 to R9. get.
  • the signal source candidate condition selection means 114 selects synthesized data with the highest degree of similarity, that is, synthesized data with a degree of similarity of "49" from among the obtained degrees of similarity. Since the region corresponding to the synthesized data with the degree of similarity of "49" is region R4, signal source candidate condition selection means 114 estimates region R4 as the position of the sound source as the signal source candidate position estimation result.
  • ⁇ Features> features of the first embodiment are shown below.
  • a theoretical model with input of the laying state of the optical fiber, the waveform of the vibration source, and the gauge length is used to simulate a plurality of signal source candidates prepared in advance.
  • the condition (position) of the vibration source with the highest similarity between the synthetic data obtained by simulating the optical fiber sensing data and the actually measured data is selected.
  • the condition (position) resulting from the selection is set as the generation position of the signal source.
  • FIG. 13 is a block diagram illustrating a signal processing device according to Embodiment 2.
  • FIG. 14 is a schematic diagram illustrating divided spaces according to the second embodiment.
  • the signal processing device 21 according to the second embodiment has a plurality of meshes obtained by further dividing the first divided space into a mesh shape, compared to the signal processing device 11 according to the first embodiment. The difference is that a predetermined signal source candidate position is selected from the second divided space and the predetermined signal source candidate position is estimated to be the signal generation position.
  • the signal source candidate condition selecting means 214 selects predetermined signal source candidate positions (sound source position ). After that, in the second stage, the signal source candidate condition selection means 214 feeds back the predetermined signal source candidate positions to the signal source candidate generation means 211, and further subdivides the space containing the estimated predetermined signal source candidate positions into meshes. The signal generation position is estimated again from the divided space (second divided space).
  • ⁇ Action> 15 is a flowchart illustrating the operation of the signal processing device according to Embodiment 2.
  • FIG. FIG. 16 is a schematic diagram illustrating divided spaces according to the second embodiment.
  • the signal source candidate generation means 211 uses the signal source information to further enumerate the signal source candidate conditions based on the signal source candidate conditions (step S201).
  • candidate conditions of the sound source coordinates x s (x s , y s , z s ) are listed. That is, as shown in FIG. 16, when a region R5 is input as a signal source candidate position among the regions R1 to R9 in the specific example of the first embodiment, a predetermined space (region) R5 is made into a mesh. Then, regions R5-1 to R5-9, which are candidate conditions for signal sources, are listed.
  • the synthetic data generating means 212 generates all patterns of signal sources for the number of corresponding candidate conditions (step S202).
  • a region R5 (first divided space) including the estimated predetermined signal source candidate position is fed back to the signal source candidate generating means 211 .
  • the signal source candidate generating means 211 further subdivides and divides the region R5 into meshes to create new signal source candidate positions (regions R5-1 to R5-9), which are divided into a plurality of second divisions. space).
  • (Procedure 3) Calculation (simulation) is performed for the regions R5-1 to R5-9 to generate and store synthetic data.
  • the signal source candidate condition selection means 214 selects a predetermined signal source candidate position from among the plurality of second divided spaces, estimates the predetermined signal source candidate position as the signal generation position, and outputs the signal source candidate position. do. (Procedure 5) Repeat (Procedure 1) to (Procedure 4) until a predetermined accuracy is achieved.
  • the signal processing device 21 according to Embodiment 2 estimates the approximate area of the signal generation position in the first stage, and estimates the signal generation position in more detail from the estimated area in the second stage. As a result, the signal processing device 21 according to the second embodiment can estimate the signal generation position (the position of the signal source) more precisely than the signal processing device 11 according to the first embodiment.
  • the signal processing device 21 according to Embodiment 2 As a method of estimating the signal generation position with high accuracy, there is also a method of subdividing the entire predetermined space into fine meshes in the first stage. In this method, it is necessary to store synthesized data corresponding to the subdivided data, and the storage capacity must be increased.
  • the combined data generation means 212 according to Embodiment 2 divides only the region (space) including the predetermined signal source candidate position estimated in the first step in the second step, so that the entire predetermined space is Storage capacity can be reduced compared to the division method.
  • analysis can be performed in consideration of the dependency of the optical fiber laying condition and the setting of the gauge length, which are characteristics unique to optical fiber sensing. Since the embodiment does not presuppose the collection of actual measurement data in advance, it is possible to estimate the generation position of the signal source with high accuracy for unknown data. Since the embodiment can be used together with a technique based on acoustic arrival time detection for estimating the position of the signal source, the estimation accuracy can be further improved. For example, according to the embodiment, the estimation range is determined by template matching with synthetic data, and then detailed position estimation is performed using only measurement points with a high signal-to-noise ratio within the estimation range. can be done. Embodiments are applicable to systems for detecting the location of anomalous acoustic signal sources and for estimating the velocity of signal sources from mobile objects traveling along optical fibers.
  • the present invention has been described as a hardware configuration in the above embodiment, the present invention is not limited to this.
  • the present invention can also be realized by causing a CPU (Central Processing Unit) to execute a computer program to process each component.
  • a CPU Central Processing Unit
  • Non-transitory computer readable media include various types of tangible storage media.
  • Examples of non-transitory computer-readable media include magnetic recording media (specifically flexible disks, magnetic tapes, hard disk drives), magneto-optical recording media (specifically magneto-optical discs), CD-ROMs (Read Only Memory ), CD-R, CD-R/W, semiconductor memory (specifically, mask ROM, PROM (Programmable ROM), EPROM (Erasable PROM)), flash ROM, and RAM (Random Access Memory).
  • the program may also be delivered to the computer on various types of transitory computer readable medium. Examples of transitory computer-readable media include electrical signals, optical signals, and electromagnetic waves. Transitory computer-readable media can deliver the program to the computer via wired channels, such as wires and optical fibers, or wireless channels.
  • signal source candidate generation means for generating a plurality of signal source candidate positions
  • Synthetic data generation for calculating a distortion signal caused by a signal generated from a signal source distorting an optical fiber based on a plurality of optical fiber laying information, a plurality of optical fiber gauge lengths, and a plurality of signal source candidate positions.
  • the signal source candidate generation means generates a plurality of positions in a plurality of first divided spaces obtained by dividing a predetermined space including the optical fiber in a mesh pattern, or a plurality of positions along the optical fiber, into a plurality of the signal sources.
  • the signal source candidate condition selecting means selects the predetermined signal source candidate position from among the plurality of the first divided spaces, and estimates the predetermined signal source candidate position to be the signal generation position.
  • the signal processing device according to appendix 1. (Appendix 3)
  • the signal source candidate generating means generates a plurality of second divided spaces by further dividing the first divided space including the predetermined signal source candidate position into a mesh pattern
  • the signal source candidate condition selecting means selects the predetermined signal source candidate position from among the plurality of the second divided spaces, and estimates the predetermined signal source candidate position to be the signal generation position.
  • the signal processing device according to appendix 2.
  • the optical fiber installation information advances in a straight line in a first direction from a starting point by a first length, draws a circle with a circumference of a second length, and forms a second direction perpendicular to the first direction.
  • a circle having a perimeter of said second length proceeding in a direction opposite to said first direction by said first length, and proceeding in a direction opposite to said first direction by said perimeter.
  • the signal processing device according to any one of appendices 1 to 4.
  • Appendix 6 further comprising synthetic data storage means for storing the calculated plurality of distortion signals; 6.
  • the signal processing device according to any one of Appendices 1 to 5.
  • the combined data storage means associates and stores the optical fiber installation information, the optical fiber gauge length, the signal source candidate position, and the distortion signal obtained as a result of the calculation.
  • the signal processing device according to appendix 6.
  • the signal source candidate generation means generates a plurality of the signal source candidate positions based on the optical fiber installation information. 8.
  • the signal processing device according to any one of appendices 1 to 7.
  • the signal source candidate condition selection means is a selection range for selecting the predetermined strain signal from the plurality of strain signals calculated based on the optical fiber laying information and the optical fiber gauge length of the optical fiber to which the optical pulse signal is input; squeeze, 9.
  • the signal processing device according to any one of appendices 1 to 8.
  • the distributed acoustic sensing device comprises: phase difference detection means for detecting a phase difference signal of backscattered light in the optical fiber gauge length section when the optical pulse signal is input to the optical fiber;
  • the signal processing device is signal source candidate generation means for generating a plurality of signal source candidate positions; Synthetic data generation for calculating a distortion signal caused by a signal generated from a signal source distorting an optical fiber based on a plurality of optical fiber laying information, a plurality of optical fiber gauge lengths, and a plurality of signal source candidate positions.
  • the signal source candidate generation means generates a plurality of positions in a plurality of first divided spaces obtained by dividing a predetermined space including the optical fiber in a mesh pattern, or a plurality of positions along the optical fiber, into a plurality of the signal sources.
  • the signal source candidate condition selecting means selects the predetermined signal source candidate position from among the plurality of the first divided spaces, and estimates the predetermined signal source candidate position to be the signal generation position.
  • the system of clause 10. (Appendix 12) generating a plurality of candidate signal source locations; calculating a distorted signal caused by a signal generated from a signal source distorting an optical fiber based on a plurality of optical fiber installation information, a plurality of optical fiber gauge lengths, and a plurality of the signal source candidate positions; inputting a phase difference signal of backscattered light in an optical fiber gauge length section when an optical pulse signal is input to the optical fiber, and converting the phase difference signal into a strain signal; selecting a predetermined distorted signal having the highest degree of similarity to the transformed distorted signal from among the plurality of calculated distorted signals; selecting from source candidate locations and estimating the predetermined signal source candidate location to be the source location of the signal; How to prepare.
  • System 11 Signal Processing Device 111: Signal Source Candidate Generating Means 112: Synthetic Data Generating Means 113: Measured Data Processing Means 114: Signal Source Candidate Condition Selecting Means 115: Synthetic Data Storage Means 12: Distributed Acoustic Sensing (DAS) Apparatus G: Gauge length ⁇ L: Strain of optical fiber ⁇ : Phase difference signal R1, R5, R9: Area

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Optical Transform (AREA)

Abstract

本開示は、光ファイバ敷設情報および光ファイバゲージ長を考慮して信号の発生位置を推定することが可能な信号処理装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体を提供することを目的とする。本開示に係る信号処理装置（１１）は、複数の信号源候補位置を生成する信号源候補生成手段（１１１）と、複数の光ファイバ敷設情報と複数の光ファイバゲージ長と複数の信号源候補位置とに基づいて、信号源から発生した信号が光ファイバを歪ませることにより生じた歪信号を計算する合成データ生成手段（１１２）と、光パルス信号を光ファイバに入力した際の光ファイバゲージ長区間における後方散乱光の位相差信号が入力され、位相差信号を歪信号に変換する実測データ処理手段（１１３）と、計算された複数の歪信号のうちから変換された歪信号に最も類似度の高い所定の歪信号を選択する信号源候補条件選択手段（１１４）と、を備える。

Description

信号処理装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体
　本開示は、信号処理装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体に関するものであり、特に、光ファイバ敷設情報および光ファイバゲージ長を考慮して信号の発生位置を推定することが可能な信号処理装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体に関する。
　光ファイバセンシングにより、光ファイバ上の任意の区間で生じる振動／音を検知することができるＰｈａｓｅ－Ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ　ＯＴＤＲ（Phase-Sensitive Optical Time Domain Reflectometer）が知られている。当該ＯＴＤＲは、コヒーレントな光パルス信号を入力し、後方散乱光（レイリー散乱光）の位相のある光ファイバ上の２点間における差を検知することで、位相差評価区間（ゲージ長区間）における光ファイバの動的な歪みを検知する装置である。また、これは、分散型音響センシング（ＤＡＳ：Distributed Acoustic Sensing）装置と称されることもある。
　非特許文献１には、光ファイバ上で検知した音響信号と光ファイバの実空間分布情報の関係性から、光ファイバから離れた信号源の位置や方向を推定することが開示されている。具体的には、コイル状のセンサヘッドを用いた光ファイバセンサによる２次元・３次元音源位置推定方法が開示されている。
　非特許文献２には、波形振幅を画像化し、いくつかのＣＮＮ（Convolutional Neural Network）モデルによる行動イベント検知の性能を比較することが開示されている。
　非特許文献３には、波形振幅データに現れる交通車両による軌跡の直線性を利用し、直線による合成データから学習モデルを構築することが開示されている。
　特許文献１には、非直線形状であり、かつ変位が発生した場合に不均一なひずみが発生する構造物があり、この構造物に固定された光ファイバに発生するブリルアン散乱光を検出して、ブリルアン散乱光から観測パワースペクトルデータを計測することが開示されている。また、特許文献１には、構造物の変位の大きさに対応して発生するブリルアン散乱光のモデルパワースペクトル形状を理論的に算出し、このモデルパワースペクトル形状を観測パワースペクトルデータにあてはめ、あてはめられた最も適合する曲線形状のモデルパワースペクトル形状に基づき、構造物の変位を算出することが開示されている。特許文献１は、光ファイバ敷設情報および光ファイバゲージ長を考慮して信号の発生位置を推定することを開示していない。
　特許文献２には、プローブ光として光パルスを生成する光源部と、プローブ光によって測定対象物で発生する信号光をコヒーレント検波してビート信号を生成する受光部と、ビート信号が入力される演算部とを備える光コヒーレントセンサが開示されている。
また、特許文献２には、演算部は、光情報取得手段と、精度劣化回避手段と、位相差情報取得手段とを備え、光情報取得手段は、光パルスごとに、信号光の受光時刻に対する、信号光の強度及び位相の分布を、ビート信号から取得し、精度劣化回避手段は、基準時間を設定し、位相差情報取得手段は、信号光の受光時刻に対する位相差を、ｔｋ＞ｔｊ＞ｔｉ、且つ、ｔとｔｉとの差が基準時間である受光時刻及び受光時刻の位相差として取得し、信号光の受光時刻に対する位相差の分布を取得することが開示されている。特許文献２は、光ファイバ敷設情報および光ファイバゲージ長を考慮して信号の発生位置を推定することを開示していない。
特開２０１２－０４７６９９号公報 特開２０２０－１５９９１５号公報
J. Liang, et al., "Distributed acoustic sensing for 2D and 3D acoustic source localization," Opt. Lett. 44, 1690-1693 (2019) Y. Shi, et al., "An Event Recognition Method for Φ-OTDR Sensing System Based on Deep Learning", Sensors, 19, 3421 (2019) C. Narisetty, et al., "Overcoming challenges of distributed fiber-optic sensing for highway traffic monitoring", J. of the Transportation Research Board, 2, 2675 (2021)
　上述のとおり、ＯＴＤＲは、光ファイバ上の２点間における差（位相差）を検知することで、ゲージ長区間における光ファイバの動的な歪み（歪信号）を検知する。ＯＴＤＲが取得する位相差は、光ファイバの敷設状況や光ファイバのゲージ長の設定値によって大きく変化する。信号の位置推定方法においては、ОＴＤＲが検知した歪信号に基づいて、歪信号の原因となった信号の発生位置を推定する。よって、より正確な位置推定を行うためには、光ファイバの敷設状況や光ファイバのゲージ長を考慮して歪信号を検知し、検知した歪信号に基づいて、信号の発生位置を推定することが必要であるという課題があった。
　本開示の目的は、上述した課題を解決する信号処理装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体を提供することにある。
　本開示に係る信号処理装置は、
　複数の信号源候補位置を生成する信号源候補生成手段と、
　複数の光ファイバ敷設情報と複数の光ファイバゲージ長と複数の前記信号源候補位置とに基づいて、信号源から発生した信号が光ファイバを歪ませることにより生じた歪信号を計算する合成データ生成手段と、
　光パルス信号を前記光ファイバに入力した際の光ファイバゲージ長区間における後方散乱光の位相差信号が入力され、前記位相差信号を歪信号に変換する実測データ処理手段と、
　前記計算された複数の歪信号のうちから前記変換された歪信号に最も類似度の高い所定の歪信号を選択し、前記所定の歪信号に対応する所定の信号源候補位置を複数の前記信号源候補位置のうちから選択し、前記所定の信号源候補位置を前記信号の発生位置であると推定する信号源候補条件選択手段と、
　を備える。
　本開示に係るシステムは、
　分散型音響センシング（ＤＡＳ：Distributed Acoustic Sensing）装置と、
　信号処理装置と、を備え、
　前記分散型音響センシング装置は、
　光パルス信号を光ファイバに入力した際の光ファイバゲージ長区間における後方散乱光の位相差信号を検知する位相差検知手段を有し、
　前記信号処理装置は、
　複数の信号源候補位置を生成する信号源候補生成手段と、
　複数の光ファイバ敷設情報と複数の光ファイバゲージ長と複数の前記信号源候補位置とに基づいて、信号源から発生した信号が光ファイバを歪ませることにより生じた歪信号を計算する合成データ生成手段と、
　前記位相差信号が入力され、前記位相差信号を前記歪信号に変換する実測データ処理手段と、
　前記計算された複数の歪信号のうちから前記変換された歪信号に最も類似度の高い所定の歪信号を選択し、前記所定の歪信号に対応する所定の信号源候補位置を複数の前記信号源候補位置のうちから選択し、前記所定の信号源候補位置を前記信号の発生位置であると推定する信号源候補条件選択手段と、を有する。
　本開示に係る方法は、
　複数の信号源候補位置を生成することと、
　複数の光ファイバ敷設情報と複数の光ファイバゲージ長と複数の前記信号源候補位置とに基づいて、信号源から発生した信号が光ファイバを歪ませることにより生じた歪信号を計算することと、
　光パルス信号を前記光ファイバに入力した際の光ファイバゲージ長区間における後方散乱光の位相差信号が入力され、前記位相差信号を歪信号に変換することと、
　前記計算された複数の歪信号のうちから前記変換された歪信号に最も類似度の高い所定の歪信号を選択し、前記所定の歪信号に対応する所定の信号源候補位置を複数の前記信号源候補位置のうちから選択し、前記所定の信号源候補位置を前記信号の発生位置であると推定することと、
　を備える。
　本開示に係る非一時的なコンピュータ可読媒体は、
　複数の信号源候補位置を生成することと、
　複数の光ファイバ敷設情報と複数の光ファイバゲージ長と複数の前記信号源候補位置とに基づいて、信号源から発生した信号が光ファイバを歪ませることにより生じた歪信号を計算することと、
　光パルス信号を前記光ファイバに入力した際の光ファイバゲージ長区間における後方散乱光の位相差信号が入力され、前記位相差信号を歪信号に変換することと、
　前記計算された複数の歪信号のうちから前記変換された歪信号に最も類似度の高い所定の歪信号を選択し、前記所定の歪信号に対応する所定の信号源候補位置を複数の前記信号源候補位置のうちから選択し、前記所定の信号源候補位置を前記信号の発生位置であると推定することと、
　をコンピュータに実行させるプログラムが格納される。
　本開示によれば、光ファイバ敷設情報および光ファイバゲージ長を考慮して信号の発生位置を推定することが可能な信号処理装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体を提供することができる。
実施の形態１に係るシステムを例示するブロック図である。 実施の形態１に係る信号処理装置を例示するブロック図である。 分散型音響センシング（ＤＡＳ）装置の動作を例示する模式図である。 ゲージ長の影響を例示する模式図である。 実施の形態１に係る信号源候補生成手段の動作を例示するフローチャートである。 実施の形態１に係る合成データ生成手段の動作を例示するフローチャートである。 実施の形態１に係る合成データ記憶手段の動作を例示するフローチャートである。 実施の形態１に係る合成データ記憶手段の記憶テーブルを例示する模式図である。 実施の形態１に係る実測データ処理手段の動作を例示するフローチャートである。 実施の形態１に係る信号源候補条件選択手段の動作を例示するフローチャートである。 実施の形態１に係るシステムの具体例を示す模式図である。 実施の形態１に係る信号処理装置の各要素での処理内容を例示するブロック図である。 実施の形態１に係る信号源候補条件選択手段における類似度を例示する模式図である。 実施の形態１に係る信号源候補条件選択手段における類似度を例示する模式図である。 実施の形態１に係る信号源候補条件選択手段における類似度を例示する模式図である。 実施の形態１に係る信号源候補条件選択手段における類似度を例示する模式図である。 実施の形態２に係る信号処理装置を例示するブロック図である。 実施の形態２に係る分割空間を例示する模式図である。 実施の形態２に係る信号処理装置の動作を例示するフローチャートである。 実施の形態２に係る分割空間を例示する模式図である。
　以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。各図面において、同一又は対応する要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明を省略する。
　［実施の形態１］
　＜構成＞
　図１は、実施の形態１に係るシステムを例示するブロック図である。
　図２は、実施の形態１に係る信号処理装置を例示するブロック図である。
　図１に示すように、実施の形態１に係るシステム１０は、分散型音響センシング（ＤＡＳ：Distributed Acoustic Sensing）装置１２と信号処理装置１１とを備える。
　図２に示すように、信号処理装置１１は、信号源候補生成手段１１１と合成データ生成手段１１２と実測データ処理手段１１３と信号源候補条件選択手段１１４とを有する。
　信号源候補生成手段１１１は、複数の信号源候補位置を生成する。信号源候補位置は、信号源の候補となる位置を示す。信号は、例えば機械的な振動、物理的な振動、および／または音の信号（音響信号）でもよい。信号源は、例えば音源であり、音が発した位置を示す。また、信号源は、例えば振動が発生した位置を示すこともある。
　信号源候補生成手段１１１は、信号源候補位置を生成する場合、やみくもに信号源候補位置を生成するのではない。信号源から発した音や振動を検知するための光ファイバセンサが敷設されるが、信号源候補生成手段１１１は、その敷設状況を示す光ファイバ敷設情報に基づいて信号源候補位置を生成してもよい。例えば、光ファイバが直線状に敷設されている場合、光ファイバに沿って等間隔で信号源候補位置を生成する。また、例えば、光ファイバが所定の空間や所定の領域の周りを囲むようにして敷設されている場合、所定の空間をメッシュ状に分割し、分割したそれぞれの領域の中に信号源候補位置を生成する。
　すなわち、信号源候補生成手段１１１は、光ファイバを含む所定の空間をメッシュ状に分割した複数の第１の分割空間内の位置、または、光ファイバに沿った複数の位置を、複数の信号源候補位置として生成する。
　合成データ生成手段１１２は、複数の光ファイバ敷設情報と複数の光ファイバゲージ長と複数の信号源候補位置とに基づいて、信号源から発生した信号が光ファイバを歪ませることにより生じた歪信号を計算する。なお、光ファイバゲージ長を、単に、ゲージ長と称することもある。光ファイバをセンサ媒体とするセンサを、光ファイバセンサと称する。
　また、実施の形態１では、信号源から発生した信号が光ファイバを歪ませることにより生じた歪信号を計算するが、これには限定されない。信号源から発生した信号が光ファイバに影響を与えた結果、生じた信号を合成データとして計算してもよい。よって、歪信号を合成データと称することもある。
　合成データ生成手段１１２は、（複数の光ファイバ敷設情報の数）×（複数のゲージ長の数）×（複数の信号源候補位置の数）の個数の、光ファイバの歪信号の値を計算する。そのため、合成データ生成手段１１２は、例えば、光ファイバ敷設情報および光ファイバのゲージ長を固定値に設定し、信号源候補位置を変化させた場合の光ファイバの歪信号を計算する。また、例えば、合成データ生成手段１１２は、光ファイバ敷設情報および信号源候補位置を固定値に設定し、光ファイバのゲージ長を変化させた場合の光ファイバの歪信号を計算する。また、例えば、合成データ生成手段１１２は、光ファイバのゲージ長および信号源候補位置を固定値に設定し、光ファイバ敷設情報を変化させた場合の光ファイバの歪信号を計算する。
　すなわち、合成データ生成手段１１２は、光ファイバ敷設情報と光ファイバのゲージ長と信号源候補位置とのうちの少なくとも１つを変化させた場合の複数の光ファイバの歪信号を計算する。
　実測データ処理手段１１３には、分散型音響センシング装置１２が取得した位相差信号が入力される。実測データ処理手段１１３は、入力した位相差信号を歪信号に変換する。位相差信号を歪信号に変換する方法の詳細は後述する。
　信号源候補条件選択手段１１４は、計算された複数の歪信号のうちから、変換された歪信号に最も類似度の高い所定の歪信号を選択する。最も類似度の高い所定の歪信号を選択する方法についての詳細は後述する。信号源候補条件選択手段１１４は、選択された所定の歪信号に対応する所定の信号源候補位置を複数の信号源候補位置のうちから選択する。信号源候補条件選択手段１１４は、選択した所定の信号源候補位置を信号の発生位置、すなわち、信号源であると推定する。
　なお、信号源候補生成手段１１１が、光ファイバを含む所定の空間をメッシュ状に分割した複数の第１の分割空間内の位置を、複数の信号源候補位置として生成した場合、信号源候補条件選択手段１１４は、所定の信号源候補位置を複数の第１の分割空間のうちから選択し、所定の信号源候補位置を信号の発生位置であると推定してもよい。
　また、信号処理装置１１は、合成データ生成手段１１２が計算した複数の歪信号を記憶するための合成データ記憶手段１１５をさらに備えてもよい。このとき、合成データ記憶手段１１５は、光ファイバ敷設情報と、光ファイバゲージ長と、信号源候補位置と、計算の結果得られた歪信号と、を紐づけて記憶する。
　分散型音響センシング装置１２は、光パルス信号を光ファイバに入力した際の光ファイバゲージ長区間における後方散乱光の位相差信号を検知する位相差検知手段（図示しない）を有する。分散型音響センシング装置１２は、光ファイバをセンサ媒体とする分散型音響センシングを使用して光ファイバゲージ長区間における後方散乱光の位相差信号を検知する装置である。分散型音響センシング装置１２は、既設の通信用光ファイバをセンサ化して使用してもよい。
　信号源候補条件選択手段１１４は、光パルス信号が入力した光ファイバの光ファイバ敷設情報および光ファイバゲージ長に基づいて、計算された複数の歪信号のうちから所定の歪信号を選択するための選択範囲を絞ってもよい。
　＜効果＞
　信号の発生位置を推定する場合、光ファイバの敷設状況や光ファイバのゲージ長の設定値によって、その位置は大きく変化する。実施の形態１に係る信号処理装置１１（またはシステム１０）は、光ファイバ敷設情報と光ファイバゲージ長と信号源候補位置とに基づいて計算した複数の合成データ（歪信号）のうちから、実測した歪信号に最も類似度の高い所定の歪信号を選択し、当該所定の歪信号に対応する信号源候補位置を信号の発生位置であると推定している。実施の形態１に係る信号処理装置１１（またはシステム１０）は、光ファイバ敷設情報および光ファイバゲージ長を考慮して信号の発生位置を推定しているので、より正確な位置推定を行うことができる。
　すなわち、実施の形態１によれば、光ファイバ敷設情報および光ファイバゲージ長を考慮して信号の発生位置を推定することが可能な信号処理装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体を提供することができ、より正確な信号の発生位置の位置推定を行うことができる。
　また、実施の形態１に係るシステム１０は、既設の通信用光ファイバをセンサ化して分散型音響センシング装置として使用することができるので、システムを低コスト化することができる。
　また、実施の形態１に係るシステム１０は、光ファイバセンサのボックスにのみ給電することにより光ファイバ全体がセンサ媒体となり、位相差信号をＤＡＳ装置から受信することができる。よって、実施の形態１によれば、電子的に動作する振動センサやマイクロフォンを使用して信号の発生位置を推定する場合と比べて、給電する部位を少なくすることができる（省給電性がある）。
　また、実施の形態１に係るシステム１０は、光ファイバをセンサ化した光ファイバセンサを使用する。光ファイバセンサは、センサ媒体がガラスでできているので、耐電磁性および／または耐腐食性がある。
　＜ＤＡＳ装置の動作＞
　図３は、分散型音響センシング（ＤＡＳ）装置の動作を例示する模式図である。
　図３に示すように、信号源から信号が発生しない場合、光ファイバは何ら影響を受けずに非振動状態となり伸縮しない。一方、信号源から信号が発生した場合、当該信号により光ファイバは歪み、光ファイバは振動状態となり伸縮する。分散型音響センシング（ＤＡＳ）装置は、光ファイバの歪みΔＬをゲージ長区間における後方散乱光の位相差信号を通じて測定する。光ファイバは、複数のゲージを有し、それぞれのゲージ長区間で、独立な振動/音響光ファイバセンサとして動作する。実施の形態１では、分散型音響センシング装置は、信号源から信号が発生した場合に得られた位相差信号を信号処理装置１１に送信する。
　＜ゲージ長の影響＞
　図４は、ゲージ長の影響を例示する模式図である。
　図４の左図は、ゲージ長が短い場合における信号源から発生した振動の様子を例示する模式図である。
　図４の右図は、ゲージ長が長い場合における信号源から発生した振動の様子を例示する模式図である。
　ＤＡＳ装置は、コヒーレントな光パルス信号を入力し、後方散乱光の位相のある光ファイバ上の２点間における差を検知することで、位相差評価区間（ゲージ長区間）における光ファイバの動的な歪み（歪信号）を検知する。ゲージ長とは、光ファイバ上の２点間の距離（長さ）のことである。
　ここで、ゲージ長が長くなると、非振動状態と振動状態との間の位相差が大きくなるのでＳＮ比（信号対雑音比）が高くなり、ゲージ上の測定点間の距離が長くなるので信号源候補位置推定精度（空間分解能）は低くなる。一方、ゲージ長が短くなると、非振動状態と振動状態との間の位相差が小さくなるのでＳＮ比（信号対雑音比）が低くなり、ゲージ上の測定点間の距離が短くなるので信号源候補位置推定精度（空間分解能）は高くなる。
　このように、ゲージ長の長さにおいて、ＳＮ比と信号源候補位置推定精度との間にはトレードオフの関係が有る。よって、ゲージ長を短くして信号源候補位置推定精度を高くしようとすると、ＳＮ比が低下するので検知性能は低下する。一方、ゲージ長を長くしＳＮ比を高くして検知性能を高くしようとすると、信号源候補位置推定精度は低下する。すなわち、ゲージ長を最適な値にして位相差信号を測定する必要がある。ゲージ長の長さは、所定の長さ以内とする必要がある。
　＜信号処理装置の動作＞
　実施の形態１に係る信号処理装置の動作を説明する。
　この例では、信号源として音源を例に挙げて説明する。
　＜入力情報＞
　図２に示すように、信号処理装置１１の信号源候補生成手段１１１に入力する入力情報は、信号源候補位置と光ファイバ敷設情報と（光ファイバ）ゲージ長とを含む。
　信号源候補位置は、例えば、音源（信号源）の位置ｘｓは、
　ｘｓ＝（ｘｓ、ｙｓ、ｚｓ）　　　　　　（１）
　と示すことができる。また、このときの測定点における光ファイバの伸縮Ｓは、Ｓ（ｘ、ｘｓ、ｔ）と示すことができる。そして、例えば、空気中に音速ｃの音響信号が伝搬する場合、測定点における光ファイバの伸縮Ｓは、
　Ｓ（ｘ、ｘｓ、ｔ）＝Ｆ［ｃｔ－｜ｘｓ－ｘ（ｄ）｜］　　　　　（２）
　と仮定することができる。
　ただし、Ｆは音響信号の関数である。
　また、伸縮Ｓには、光ファイバの敷設情報に応じて現れる環境ノイズを定式化して付与してもよい。
　光ファイバ敷設情報は、敷設する光ファイバのレイアウトおよび敷設環境である。レイアウトは、例えば、コイル状と直線状がある。また、敷設環境は、例えば、架空線と地上設置がある。光ファイバ敷設情報によって、測定結果の性質（光ファイバの歪み方）が異なってくる。光ファイバをコイル状に敷設すると、測定点が点としてみなされる。また、光ファイバを直線状に敷設すると、測定点が線としてみなされる。コイル状とは、例えば、電柱に接着された架空線の状態である。なお、光ファイバの敷設状況に応じて、背景に大きな環境ノイズを付与してもよい。例えば、架空線の場合、風による背景ノイズを付与してもよい。
　既に述べたとおり、光ファイバ敷設情報は、例えば、直線状、コイル状などの光ファイバの形状や分布を設定するものである。ここで、例えば、ＤＡＳ装置のようなセンサを使用する場合、光ファイバの測定点の位置は、長さｄの関数として、座標ｘ（ｄ）は、
　ｘ（ｄ）＝（ｘ（ｄ）、ｙ（ｄ）、ｚ（ｄ））　　　　　　　　（３）
　として設定することができる。
　ただし、長さｄは、センサから測定点までの光ファイバの長さである。
　ゲージ長Ｇは、図３に示したとおりのものである。信号源候補条件選択手段１１４は、実測データを取得する際に設定されたゲージ長の値と同一の値が設定された複数の合成データのうちから、最も類似度の高い所定の合成データを選択し、所定の合成データに対応する信号源候補位置を音源であると推定する。
　信号処理装置１１の各要素の動作を説明する。
　＜信号源候補生成手段＞
　図５は、実施の形態１に係る信号源候補生成手段の動作を例示するフローチャートである。
　図５に示すように、信号源候補生成手段１１１は、信号源の候補条件を列挙する（ステップＳ１０１）。信号源候補生成手段１１１は、例えば、音源の位置の座標ｘｓ＝（ｘｓ、ｙｓ、ｚｓ）の候補位置を列挙する場合、注目する所定の空間をメッシュ状に分割した複数のメッシュ内の位置を信号源の候補位置として、メッシュで分割したパターン数分だけ列挙する。また、信号源候補生成手段１１１は、例えば、移動する信号源（例えば光ファイバ沿いを走る車両から発する信号）の候補を列挙する場合、移動の速度の候補を列挙する。この場合、光ファイバに沿った複数の位置を、複数の信号源候補位置として列挙してもよい。
　信号源候補生成手段１１１は、対応する候補数分の信号源を全パターンで生成する（ステップＳ１０２）。
　＜合成データ生成手段＞
　図６は、実施の形態１に係る合成データ生成手段の動作を例示するフローチャートである。
　図６に示すように、合成データ生成手段１１２は、信号源の候補すべてのパターンにおいて、入力情報から光ファイバセンシングで得られるデータの合成データ（歪信号）を生成する（ステップＳ１０３）。入力情報は、光ファイバ敷設情報とゲージ長と信号源候補位置である。合成データ生成手段１１２は、入力情報のそれぞれが所定の範囲内で変動するパターンのすべてにおいて、光ファイバセンシングで得られる位相差信号を合成した歪信号を生成する。なお、光ファイバセンシングでは、光ファイバ上の任意の区間で生じる振動を位相差信号として検知することができる。
　すなわち、合成データ生成手段１１２は、光ファイバ敷設情報、ゲージ長Ｇ、および信号源候補位置を用いて、合成データを生成する。
　具体的には、合成データ生成手段１１２は、先ず、音響信号により生じた光ファイバのゲージ長区間における音響信号による光ファイバの歪み（歪信号）εｓｉｍ（ｄ、ｔ）を合成データとして計算する。合成データとしての歪信号εｓｉｍ（ｄ、ｔ）は、式（４）のように示される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001
　　　　　（４）
　ただし、ｄはセンサから測定点までの光ファイバの長さであり、ｔは時間であり、Ｇはゲージ長である。また、Ｓ（ｘ、ｘｓ、ｔ）は光ファイバの伸縮であり、ｘｓは音源の位置である。ｘ（ｓ）は座標ｘ（ｓ）＝（ｘ（ｓ）、ｙ（ｓ）、ｚ（ｓ））であり、ｓは積分変数である。
　合成データ生成手段１１２は、信号源候補生成手段１１１が生成した信号源候補数分の合成データである歪信号εｓｉｍ（ｄ、ｔ）を生成する。
　＜合成データ記憶手段＞
　図７Ａは、実施の形態１に係る合成データ記憶手段の動作を例示するフローチャートである。
　図７Ｂは、実施の形態１に係る合成データ記憶手段の記憶テーブルを例示する模式図である。
　図７Ａに示すように、合成データ記憶手段１１５は、信号源の候補位置すべてのパターンにおいて、生成したそれぞれの合成データ（歪信号）を、それらの計算時の条件である、光ファイバ敷設情報、ゲージ長、および信号源候補位置とともに記憶する（ステップＳ１０４）。信号源候補生成手段１１１は、例えば、音源の座標ｘｓ＝（ｘｓ、ｙｓ、ｚｓ）の候補条件（候補位置）を列挙した場合、その候補位置の座標を生成した合成データに対して、条件として音源の座標ｘｓを付与して記憶する。
　より具体的には、図７Ｂに示すように、合成データ記憶手段１１５は、後述する図１０に示す所定の空間をメッシュ状に分割した第１の分割空間の領域Ｒ１から領域Ｒ９までの計算結果をテーブルに記憶する。合成データ記憶手段１１５は、合成データ＃１を算出した際の光ファイバ敷設情報＝直線状＋コイル状、ゲージ長＝４ｍ、および信号源候補位置＝（５，５，０）の情報とともに合成データ＃１を記憶する。合成データ記憶手段１１５は、合成データ＃２を算出した際の光ファイバ敷設情報＝直線状＋コイル状、ゲージ長＝４ｍ、および信号源候補位置＝（１５，５，０）の情報とともに合成データ＃２を記憶する。合成データ記憶手段１１５は、同様にして領域Ｒ３から領域Ｒ９までの計算結果をテーブルに記憶する。
　なお、光ファイバ敷設情報＝直線状＋コイル状とは、図１０の左図に示すように、光ファイバを直線状と円形状（コイル状と称する）に敷設したことを示す。また、信号源候補位置は、図１０の右図に示す所定の空間をメッシュ状に分割した第１の分割空間の領域Ｒ１から領域Ｒ９のぞれぞれの中心の位置を示す。
　＜実測データ処理手段＞
　図８は、実施の形態１に係る実測データ処理手段の動作を例示するフローチャートである。
　図８に示すように、実測データ処理手段１１３は、実測された位相差信号を、合成データである歪信号の形式と整合するように変換する（ステップＳ１０５）。例えば、合成データ生成手段１１２で、光ファイバの歪み（歪信号）を計算している場合、ＤＡＳ装置によって得られる後方散乱光の位相差信号Δφから光ファイバの動的な歪信号ε（ｄ、ｔ）に変換する。このとき歪信号ε（ｄ、ｔ）は、式（５）および式（６）のように示される。
　なお、位相差信号Δφは、例えば、ＤＡＳ装置により実測されたものであり、光パルス信号を光ファイバに入力した際の光ファイバゲージ長区間における後方散乱光の位相差信号を測定したものである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000002
　　　　　　　　　　　　（５）
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000003
　　　　（６）
　ここで、
　φ０は基準位相である。
　λは光パルス信号の光波長であり、１．５５μｍである。
　ｎは光ファイバの屈折率である。
　Ｇはゲージ長である。
　ξは光弾性倍率であり、０．７８を設定する。
　なお、合成データの形式を位相差信号とする場合、式（５）のような変換をしなくてもよい。
　＜信号源候補条件選択手段＞
　図９は、実施の形態１に係る信号源候補条件選択手段の動作を例示するフローチャートである。
　図９に示すように、信号源候補条件選択手段１１４は、信号源の条件（信号源の速度、信号源の座標位置（信号源候補位置）、波形、等）に基づいて、予め計算されて合成データ記憶手段１１５に記憶された複数の合成データのうちから、ある条件の合成データを選択する（ステップＳ１０６）。
　信号源候補条件選択手段１１４は、選択したある条件の合成データが実測した合成データに最も類似度が高いか否かを判定する（ステップＳ１０７）。
　信号源候補条件選択手段１１４は、選択した合成データが実測したデータに最も類似度が高い場合（ステップＳ１０７：Ｙｅｓ）、選択した合成データを所定の合成データとして選択し、所定の合成データに対応する信号源候補の条件（信号源候補位置）を出力する（ステップＳ１０８）。
　信号源候補条件選択手段１１４は、選択した合成データが実測したデータに最も類似度が高くない場合（ステップＳ１０７：Ｎо））、ステップＳ１０６に戻る。
　合成データは、例えば、前述の歪信号であり、条件とは、例えば、信号源の座標位置（信号源候補位置）である。よって、ステップＳ１０６からステップＳ１０８の動作をまとめると以下のようになる。
　信号源候補条件選択手段１１４は、予め計算された複数の歪信号のうちから、実測で得られた歪信号に最も類似度の高い所定の歪信号を選択し、所定の歪信号に対応する信号源候補位置を信号の発生位置であると推定する。ただし、実測で得られた歪信号とは、実測で得られた位相差信号を歪信号に変換したものである。
　ここで、最も類似度が高い所定の合成データを選択するとは、予め信号源候補位置を複数用意した計算による合成データ（歪信号）εｓｉｍと、実測した合成データ（歪信号）εとの類似度が最大となるものを選択することである。
　具体的には、複数のεｓｉｍ（ｄ、ｔ）とε（ｄ、ｔ）とのデータ間での２次元相互相関関数をそれぞれ求め、類似度が最大となるεｓｉｍ（ｄ、ｔ）を求める。
　また、εｓｉｍ（ｄ、ｔ）とε（ｄ、ｔ）の振幅を画像化し、画像間でのテンプレートマッチング（例えば、ＳＳＤ（Sum of Squared Difference）やＮＣＣ（Normalized Cross Correlation）等）を使用して、類似度が最大となるεｓｉｍ（ｄ、ｔ）を求めてもよい。
　信号源候補条件選択手段１１４は、この様にして類似度の最大を求め、類似度が最大値を取る場合の座標を信号源の発生位置であるとして位置推定する。
　＜実施の形態１の具体例＞
　直線状の光ファイバとコイル状の光ファイバとに囲まれた領域の音源（信号源）の位置推定を例に挙げて説明する。
　図１０は、実施の形態１に係るシステムの具体例を示す模式図である。
　図１０に示すように、直線状の光ファイバとコイル状の光ファイバとに囲まれた領域（所定の空間）において２次元空間の音源位置推定を行う場合、領域Ｒ１から領域Ｒ９のどこから音（爆発音を想定）が発生するかを推定する。このような具体例は、異音や危険な爆発音の位置を検知する場合に適用される。なお、所定の空間をメッシュ状に分割した第１の分割空間を領域Ｒ１から領域Ｒ９とする。
　信号源候補位置は、光ファイバで囲まれた空間（領域）をメッシュ状に分割した領域Ｒ１から領域Ｒ９のそれぞれのいずれか１つの中に存在すると考えられる。なお、推定結果の空間分解能を向上させるため、メッシュ状に分割する分割数をさらに多くしてもよい。
　この例の場合、光ファイバ敷設情報は、分散型音響センシング（ＤＡＳ）装置１２の配置された始点から第１の方向に直線で第１の長さだけ進み、周の長さが第２の長さの円を描き、第１の方向と直角を成す第２の方向に第１の長さだけ進み、周の長さが第２の長さの円を描き、第１の方向の逆方向に第１の長さだけ進み、周の長さが第２の長さの円を描き、第２の方向の逆方向に第１の長さだけ進み、周の長さが第２の長さの円を描くものである。なお、第１の長さは３０ｍ（メートル）であり、第２の長さは５０ｍである。
　光ファイバ敷設情報は、上述のような表現の他、光ファイバの分布ｘ（ｄ）としても示すことができる。
　ｘ（ｄ）＝（ｘ（ｄ）、ｙ（ｄ））　　　　　（７）
　ただし、ｄは分散型音響センシング装置１２から測定点までの光ファイバの長さである。式（７）で光ファイバ敷設情報を示す場合、コイル部分を点、直線部分を線とみなす。なお、現実的な分布を与えるために、コイル部分は半径ｒの円としてもよい。
　図１１は、実施の形態１に係る信号処理装置の各要素での処理内容を例示するブロック図である。
　図１１に示すように、爆発音として、例えば、インパルス信号Ｓというモデルを用いる。
　Ｓ（ｘ、xｓ、ｔ）＝Ａδ［ｃｔ－｜ｘｓ－ｘ（ｄ）｜］　　　　（８）
　ただし、Ａは定数であり、δはδ関数である。
　なお、より現実的な信号とするため、インパルス信号Ｓの代わりに、予め取得した波形を用いてもよい。
　また、光ファイバの一部で定常的な環境的ノイズが存在することが分かっている場合、その情報をノイズとして式（８）に付与してもよい。
　信号源候補条件選択手段１１４での領域Ｒ１から領域Ｒ９の｜εｓｉｍ（ｄ、ｔ）｜と｜ε（ｄ、ｔ）｜の類似度の計算では、例えば、２次元相互相関関数を用いる。性能を向上させる目的として、（任意の）テンプレートマッチングを用いてもよい。
　図１２Ａは、実施の形態１に係る信号源候補条件選択手段における類似度を例示する模式図である。
　図１２Ａは、領域Ｒ５で音（爆発音を想定）が発生した場合の例を示す。
　図１２Ａに示すように、信号源候補条件選択手段１１４は、合成データ記憶手段１１５に記憶されている複数の「合成データのうちの１つ」と、ＤＡＳ装置が実測した位相差信号を実測データ処理手段１１３が歪信号に変換した「振動振幅データ」と、を比較する。信号源候補条件選択手段１１４は、テンプレートマッチングを使用して、領域Ｒ１から領域Ｒ９のそれぞれの合成データと、振動振幅データと、を比較する。信号源候補条件選択手段１１４は、比較の結果得られた類似度を可視化してもよい。
　具体的には、信号源候補条件選択手段１１４は、テンプレートマッチングを使用して、領域Ｒ１の合成データと、振動振幅データと、を比較する。その結果、信号源候補条件選択手段１１４は、類似度として「７３」を取得する。次に、信号源候補条件選択手段１１４は、領域Ｒ２の合成データと、振幅データと、を比較する。その結果、信号源候補条件選択手段１１４は、類似度として「６５」を取得する。以後、信号源候補条件選択手段１１４は、領域Ｒ３から領域Ｒ９のそれぞれの合成データと、振動振幅データと、を比較し、類似度を取得する。
　その後、信号源候補条件選択手段１１４は、取得した類似度のうちから、最も類似度の高い合成データを選択する。この例の場合、最も類似度の高い合成データは、領域Ｒ５の合成データである。よって、信号源候補条件選択手段１１４は、信号源候補位置推定結果として、領域Ｒ５を音源の位置であると推定する。
　図１２Ｂは、実施の形態１に係る信号源候補条件選択手段における類似度を例示する模式図である。
　図１２Ｂは、領域Ｒ３で音（爆発音を想定）が発生した場合の例を示す。
　図１２Ｂに示すように、信号源候補条件選択手段１１４は、テンプレートマッチングを使用して、領域Ｒ１から領域Ｒ９のそれぞれの合成データと振幅データとを比較し、領域Ｒ１から領域Ｒ９の類似度を取得する。信号源候補条件選択手段１１４は、取得した類似度のうちから、最も類似度の高い合成データ、すなわち、類似度「３９」の合成データを選択する。信号源候補条件選択手段１１４は、類似度「３９」の合成データに対応する領域が領域Ｒ３なので、信号源候補位置推定結果として、領域Ｒ３を音源の位置であると推定する。
　図１２Ｃは、実施の形態１に係る信号源候補条件選択手段における類似度を例示する模式図である。
　図１２Ｃは、領域Ｒ７で音（爆発音を想定）が発生した場合の例を示す。
　図１２Ｃに示すように、信号源候補条件選択手段１１４は、テンプレートマッチングを使用して、領域Ｒ１から領域Ｒ９のそれぞれの合成データと振幅データとを比較し、領域Ｒ１から領域Ｒ９の類似度を取得する。信号源候補条件選択手段１１４は、取得した類似度のうちから、最も類似度の高い合成データ、すなわち、類似度「４５」の合成データを選択する。信号源候補条件選択手段１１４は、類似度「４５」の合成データに対応する領域が領域Ｒ７なので、信号源候補位置推定結果として、領域Ｒ７を音源の位置であると推定する。
　図１２Ｄは、実施の形態１に係る信号源候補条件選択手段における類似度を例示する模式図である。
　図１２Ｄは、領域Ｒ４で音（爆発音を想定）が発生した場合の例を示す。
　図１２Ｄに示すように、信号源候補条件選択手段１１４は、テンプレートマッチングを使用して、領域Ｒ１から領域Ｒ９のそれぞれの合成データと振幅データとを比較し、領域Ｒ１から領域Ｒ９の類似度を取得する。信号源候補条件選択手段１１４は、取得した類似度のうちから、最も類似度の高い合成データ、すなわち、類似度「４９」の合成データを選択する。信号源候補条件選択手段１１４は、類似度「４９」の合成データに対応する領域が領域Ｒ４なので、信号源候補位置推定結果として、領域Ｒ４を音源の位置であると推定する。
　＜特徴＞
　ここで、実施の形態１の特徴を以下に示す。
　光ファイバ周辺での信号の特徴を検知する目的として、光ファイバの敷設状態と振動源の波形、およびゲージ長を入力とする理論モデルによって、予め信号源の候補を複数用意したシミュレーションを行う。
　光ファイバセンシングデータのシミュレーションによる合成データと、実測データと、の類似度が最も高い振動源の条件（位置）を選択する。
　選択した結果の条件（位置）を信号源の発生位置とする。
　［実施の形態２］
　＜構成＞
　図１３は、実施の形態２に係る信号処理装置を例示するブロック図である。
　図１４は、実施の形態２に係る分割空間を例示する模式図である。
　図１３および図１４に示すように、実施の形態２に係る信号処理装置２１は、実施の形態１に係る信号処理装置１１と比べて、第１の分割空間をさらにメッシュ状に分割した複数の第２の分割空間のうちから、所定の信号源候補位置を選択し、所定の信号源候補位置を信号の発生位置であると推定する点が異なる。
　図１３に示すように、信号源候補条件選択手段２１４は、第１段階として、３×３のメッシュに分割した空間（第１の分割空間）のうちから、所定の信号源候補位置（音源位置）を推定する。その後、信号源候補条件選択手段２１４は、第２段階として、所定の信号源候補位置を信号源候補生成手段２１１にフィードバックし、推定した所定の信号源候補位置を含む空間をさらにメッシュに細分化し分割した空間（第２の分割空間）のうちから、再度、信号の発生位置を推定する。
　＜動作＞
　図１５は、実施の形態２に係る信号処理装置の動作を例示するフローチャートである。
　図１６は、実施の形態２に係る分割空間を例示する模式図である。
　図１５に示すように、信号源候補生成手段２１１は、信号源の候補条件に基づいて、信号源情報を用いてさらに信号源の候補条件を列挙する（ステップＳ２０１）。
　例えば、信号源候補位置の座標に基づいて、音源の座標ｘｓ＝（ｘｓ、ｙｓ、ｚｓ）の候補条件を列挙する。すなわち、図１６に示すように、実施の形態１の具体例における領域Ｒ１から領域Ｒ９のうち、信号源候補位置として領域Ｒ５が入力されている場合、所定の空間（領域）Ｒ５をメッシュ状に分割し、信号源の候補条件である領域Ｒ５－１から領域Ｒ５－９を列挙する。
　合成データ生成手段２１２は、対応する候補条件数分の信号源を全パターン生成する（ステップＳ２０２）。
　詳細には、以下に示す動作を行う。
　（手順１）推定した所定の信号源候補位置を含む領域Ｒ５（第１の分割空間）を信号源候補生成手段２１１にフィードバックする。
　（手順２）信号源候補生成手段２１１は、領域Ｒ５をさらにメッシュ状に細分化し分割した新たな信号源候補位置（領域Ｒ５－１からＲ５－９と定義し、これを複数の第２の分割空間と称する）を生成する。
　（手順３）領域Ｒ５－１からＲ５－９に対して計算（シミュレーション）を行い、合成データを生成し記憶する。
　（手順４）信号源候補条件選択手段２１４は、所定の信号源候補位置を複数の第２の分割空間のうちから選択し、所定の信号源候補位置を信号の発生位置であると推定し出力する。
　（手順５）所定の精度になるまで（手順１）から（手順４）を繰り返す。
　実施の形態２に係る信号処理装置２１は、第１段階で信号の発生位置のおおよその領域を推定し、第２段階で推定した領域のうちからさらに詳細に信号の発生位置を推定する。その結果、実施の形態２に係る信号処理装置２１は、信号の発生位置（信号源の位置）を、実施の形態１に係る信号処理装置１１と比べてさらに精密に推定することができる。
　なお、実施の形態２に係る信号処理装置２１のように、信号の発生位置を精度よく推定する方法として、第１段階で所定の空間の全体を細かくメッシュ状に細分化する方法もある。この方法は、細分化した分だけ合成データを記憶する必要があり、記憶容量を大きくしなければならない。一方、実施の形態２に係る合成データ生成手段２１２は、第１段階で推定された所定の信号源候補位置を含む領域（空間）だけを第２段階で分割するので、所定の空間の全体を分割する方法と比べて、記憶容量を少なくすることができる。
　＜特徴＞
　実施の形態は、光ファイバセンシング固有の性質である光ファイバの敷設状況やゲージ長の設定の依存性を考慮した分析が可能である。
　実施の形態は、事前の実測データの収集を前提としないため、未知のデータに対する高精度な信号源の発生位置の推定が可能である。
　実施の形態は、信号源の位置推定に関して、音響到来時間検知をベースとした技術との併用が可能であるため、推定精度をさらに向上することができる。例えば、実施の形態によれば、合成データとのテンプレートマッチングによって推定範囲を決定し、その後、推定範囲内に絞って信号対雑音比が高い測定点のみを用いて詳細な位置の推定を行うことができる。
　実施の形態は、異常な音響信号源の位置を検知するシステムや、光ファイバ沿いを移動する移動体からの信号源の速度の推定するシステムに適用可能である。
　尚、上記の実施の形態では、本発明をハードウェアの構成として説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。本発明は、各構成要素の処理を、ＣＰＵ（Central Processing Unit）にコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。
　上記の実施の形態において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実態のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（具体的にはフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（具体的には光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（具体的には、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ(Erasable PROM)）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ(Random Access Memory)を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
　以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記によって限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　尚、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
　上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
　（付記１）
　複数の信号源候補位置を生成する信号源候補生成手段と、
　複数の光ファイバ敷設情報と複数の光ファイバゲージ長と複数の前記信号源候補位置とに基づいて、信号源から発生した信号が光ファイバを歪ませることにより生じた歪信号を計算する合成データ生成手段と、
　光パルス信号を前記光ファイバに入力した際の光ファイバゲージ長区間における後方散乱光の位相差信号が入力され、前記位相差信号を歪信号に変換する実測データ処理手段と、
　前記計算された複数の歪信号のうちから前記変換された歪信号に最も類似度の高い所定の歪信号を選択し、前記所定の歪信号に対応する所定の信号源候補位置を複数の前記信号源候補位置のうちから選択し、前記所定の信号源候補位置を前記信号の発生位置であると推定する信号源候補条件選択手段と、
　を備える信号処理装置。
　（付記２）
　前記信号源候補生成手段は、前記光ファイバを含む所定の空間をメッシュ状に分割した複数の第１の分割空間内の位置、または、前記光ファイバに沿った複数の位置を、複数の前記信号源候補位置として生成し、
　前記信号源候補条件選択手段は、前記所定の信号源候補位置を複数の前記第１の分割空間のうちから選択し、前記所定の信号源候補位置を前記信号の発生位置であると推定する、
　付記１に記載の信号処理装置。
　（付記３）
　前記信号源候補生成手段は、前記所定の信号源候補位置を含む前記第１の分割空間をさらにメッシュ状に分割した複数の第２の分割空間を生成し、
　前記信号源候補条件選択手段は、前記所定の信号源候補位置を複数の前記第２の分割空間のうちから選択し、前記所定の信号源候補位置を前記信号の発生位置であると推定する、
　付記２に記載の信号処理装置。
　（付記４）
　前記光ファイバ敷設情報は、始点から第１の方向に直線で第１の長さだけ進み、周の長さが第２の長さの円を描き、前記第１の方向と直角を成す第２の方向に前記第１の長さだけ進み、周の長さが前記第２の長さの円を描き、前記第１の方向の逆方向に前記第１の長さだけ進み、周の長さが前記第２の長さの円を描き、前記第２の方向の逆方向に前記第１の長さだけ進み、周の長さが前記第２の長さの円を描くものである、
　付記１から３のいずれか１つに記載の信号処理装置。
　（付記５）
　複数の前記光ファイバゲージ長のそれぞれの長さは、所定の長さ以内である、
　付記１から４のいずれか１つに記載の信号処理装置。
　（付記６）
　前記計算された複数の歪信号を記憶する合成データ記憶手段をさらに備える、
　付記１から５のいずれか１つに記載の信号処理装置。
　（付記７）
　前記合成データ記憶手段は、前記光ファイバ敷設情報と、前記光ファイバゲージ長と、前記信号源候補位置と、前記計算の結果得られた歪信号と、を紐づけて記憶する、
　付記６に記載の信号処理装置。
　（付記８）
　前記信号源候補生成手段は、前記光ファイバ敷設情報に基づいて複数の前記信号源候補位置を生成する、
　付記１から７のいずれか１つに記載の信号処理装置。
　（付記９）
　前記信号源候補条件選択手段は、
　前記光パルス信号が入力した前記光ファイバの前記光ファイバ敷設情報および前記光ファイバゲージ長に基づいて、前記計算された複数の歪信号のうちから前記所定の歪信号を選択するための選択範囲を絞る、
　付記１から８のいずれか１つに記載の信号処理装置。
　（付記１０）
　分散型音響センシング（ＤＡＳ：Distributed Acoustic Sensing）装置と信号処理装置とを備え、
　前記分散型音響センシング装置は、
　光パルス信号を光ファイバに入力した際の光ファイバゲージ長区間における後方散乱光の位相差信号を検知する位相差検知手段を有し、
　前記信号処理装置は、
　複数の信号源候補位置を生成する信号源候補生成手段と、
　複数の光ファイバ敷設情報と複数の光ファイバゲージ長と複数の前記信号源候補位置とに基づいて、信号源から発生した信号が光ファイバを歪ませることにより生じた歪信号を計算する合成データ生成手段と、
　前記位相差信号が入力され、前記位相差信号を前記歪信号に変換する実測データ処理手段と、
　前記計算された複数の歪信号のうちから前記変換された歪信号に最も類似度の高い所定の歪信号を選択し、前記所定の歪信号に対応する所定の信号源候補位置を複数の前記信号源候補位置のうちから選択し、前記所定の信号源候補位置を前記信号の発生位置であると推定する信号源候補条件選択手段と、を有する、
　システム。
　（付記１１）
　前記信号源候補生成手段は、前記光ファイバを含む所定の空間をメッシュ状に分割した複数の第１の分割空間内の位置、または、前記光ファイバに沿った複数の位置を、複数の前記信号源候補位置として生成し、
　前記信号源候補条件選択手段は、前記所定の信号源候補位置を複数の前記第１の分割空間のうちから選択し、前記所定の信号源候補位置を前記信号の発生位置であると推定する、
　付記１０に記載のシステム。
　（付記１２）
　複数の信号源候補位置を生成することと、
　複数の光ファイバ敷設情報と複数の光ファイバゲージ長と複数の前記信号源候補位置とに基づいて、信号源から発生した信号が光ファイバを歪ませることにより生じた歪信号を計算することと、
　光パルス信号を前記光ファイバに入力した際の光ファイバゲージ長区間における後方散乱光の位相差信号が入力され、前記位相差信号を歪信号に変換することと、
　前記計算された複数の歪信号のうちから前記変換された歪信号に最も類似度の高い所定の歪信号を選択し、前記所定の歪信号に対応する所定の信号源候補位置を複数の前記信号源候補位置のうちから選択し、前記所定の信号源候補位置を前記信号の発生位置であると推定することと、
　を備える方法。
　（付記１３）
　複数の信号源候補位置を生成することと、
　複数の光ファイバ敷設情報と複数の光ファイバゲージ長と複数の前記信号源候補位置とに基づいて、信号源から発生した信号が光ファイバを歪ませることにより生じた歪信号を計算することと、
　光パルス信号を前記光ファイバに入力した際の光ファイバゲージ長区間における後方散乱光の位相差信号が入力され、前記位相差信号を歪信号に変換することと、
　前記計算された複数の歪信号のうちから前記変換された歪信号に最も類似度の高い所定の歪信号を選択し、前記所定の歪信号に対応する所定の信号源候補位置を複数の前記信号源候補位置のうちから選択し、前記所定の信号源候補位置を前記信号の発生位置であると推定することと、
　をコンピュータに実行させるプログラムが格納される非一時的なコンピュータ可読媒体。
　１０：システム
　１１：信号処理装置
　１１１：信号源候補生成手段
　１１２：合成データ生成手段
　１１３：実測データ処理手段
　１１４：信号源候補条件選択手段
　１１５：合成データ記憶手段
　１２：分散型音響センシング（ＤＡＳ）装置
　Ｇ：ゲージ長
　ΔＬ：光ファイバの歪み
　Δφ：位相差信号
　Ｒ１、Ｒ５、Ｒ９：領域

Claims (13)

  1. 　複数の信号源候補位置を生成する信号源候補生成手段と、
    　複数の光ファイバ敷設情報と複数の光ファイバゲージ長と複数の前記信号源候補位置とに基づいて、信号源から発生した信号が光ファイバを歪ませることにより生じた歪信号を計算する合成データ生成手段と、
    　光パルス信号を前記光ファイバに入力した際の光ファイバゲージ長区間における後方散乱光の位相差信号が入力され、前記位相差信号を歪信号に変換する実測データ処理手段と、
    　前記計算された複数の歪信号のうちから前記変換された歪信号に最も類似度の高い所定の歪信号を選択し、前記所定の歪信号に対応する所定の信号源候補位置を複数の前記信号源候補位置のうちから選択し、前記所定の信号源候補位置を前記信号の発生位置であると推定する信号源候補条件選択手段と、
    　を備える信号処理装置。
  2. 　前記信号源候補生成手段は、前記光ファイバを含む所定の空間をメッシュ状に分割した複数の第１の分割空間内の位置、または、前記光ファイバに沿った複数の位置を、複数の前記信号源候補位置として生成し、
    　前記信号源候補条件選択手段は、前記所定の信号源候補位置を複数の前記第１の分割空間のうちから選択し、前記所定の信号源候補位置を前記信号の発生位置であると推定する、
    　請求項１に記載の信号処理装置。
  3. 　前記信号源候補生成手段は、前記所定の信号源候補位置を含む前記第１の分割空間をさらにメッシュ状に分割した複数の第２の分割空間を生成し、
    　前記信号源候補条件選択手段は、前記所定の信号源候補位置を複数の前記第２の分割空間のうちから選択し、前記所定の信号源候補位置を前記信号の発生位置であると推定する、
    　請求項２に記載の信号処理装置。
  4. 　前記光ファイバ敷設情報は、始点から第１の方向に直線で第１の長さだけ進み、周の長さが第２の長さの円を描き、前記第１の方向と直角を成す第２の方向に前記第１の長さだけ進み、周の長さが前記第２の長さの円を描き、前記第１の方向の逆方向に前記第１の長さだけ進み、周の長さが前記第２の長さの円を描き、前記第２の方向の逆方向に前記第１の長さだけ進み、周の長さが前記第２の長さの円を描くものである、
    　請求項１から３のいずれか１つに記載の信号処理装置。
  5. 　複数の前記光ファイバゲージ長のそれぞれの長さは、所定の長さ以内である、
    　請求項１から４のいずれか１つに記載の信号処理装置。
  6. 　前記計算された複数の歪信号を記憶する合成データ記憶手段をさらに備える、
    　請求項１から５のいずれか１つに記載の信号処理装置。
  7. 　前記合成データ記憶手段は、前記光ファイバ敷設情報と、前記光ファイバゲージ長と、前記信号源候補位置と、前記計算の結果得られた歪信号と、を紐づけて記憶する、
    　請求項６に記載の信号処理装置。
  8. 　前記信号源候補生成手段は、前記光ファイバ敷設情報に基づいて複数の前記信号源候補位置を生成する、
    　請求項１から７のいずれか１つに記載の信号処理装置。
  9. 　前記信号源候補条件選択手段は、
    　前記光パルス信号が入力した前記光ファイバの前記光ファイバ敷設情報および前記光ファイバゲージ長に基づいて、前記計算された複数の歪信号のうちから前記所定の歪信号を選択するための選択範囲を絞る、
    　請求項１から８のいずれか１つに記載の信号処理装置。
  10. 　分散型音響センシング（ＤＡＳ：Distributed Acoustic Sensing）装置と、
    　信号処理装置と、を備え、
    　前記分散型音響センシング装置は、
    　光パルス信号を光ファイバに入力した際の光ファイバゲージ長区間における後方散乱光の位相差信号を検知する位相差検知手段を有し、
    　前記信号処理装置は、
    　複数の信号源候補位置を生成する信号源候補生成手段と、
    　複数の光ファイバ敷設情報と複数の光ファイバゲージ長と複数の前記信号源候補位置とに基づいて、信号源から発生した信号が光ファイバを歪ませることにより生じた歪信号を計算する合成データ生成手段と、
    　前記位相差信号が入力され、前記位相差信号を前記歪信号に変換する実測データ処理手段と、
    　前記計算された複数の歪信号のうちから前記変換された歪信号に最も類似度の高い所定の歪信号を選択し、前記所定の歪信号に対応する所定の信号源候補位置を複数の前記信号源候補位置のうちから選択し、前記所定の信号源候補位置を前記信号の発生位置であると推定する信号源候補条件選択手段と、を有する、
    　システム。
  11. 　前記信号源候補生成手段は、前記光ファイバを含む所定の空間をメッシュ状に分割した複数の第１の分割空間内の位置、または、前記光ファイバに沿った複数の位置を、複数の前記信号源候補位置として生成し、
    　前記信号源候補条件選択手段は、前記所定の信号源候補位置を複数の前記第１の分割空間のうちから選択し、前記所定の信号源候補位置を前記信号の発生位置であると推定する、
    　請求項１０に記載のシステム。
  12. 　複数の信号源候補位置を生成することと、
    　複数の光ファイバ敷設情報と複数の光ファイバゲージ長と複数の前記信号源候補位置とに基づいて、信号源から発生した信号が光ファイバを歪ませることにより生じた歪信号を計算することと、
    　光パルス信号を前記光ファイバに入力した際の光ファイバゲージ長区間における後方散乱光の位相差信号が入力され、前記位相差信号を歪信号に変換することと、
    　前記計算された複数の歪信号のうちから前記変換された歪信号に最も類似度の高い所定の歪信号を選択し、前記所定の歪信号に対応する所定の信号源候補位置を複数の前記信号源候補位置のうちから選択し、前記所定の信号源候補位置を前記信号の発生位置であると推定することと、
    　を備える方法。
  13. 　複数の信号源候補位置を生成することと、
    　複数の光ファイバ敷設情報と複数の光ファイバゲージ長と複数の前記信号源候補位置とに基づいて、信号源から発生した信号が光ファイバを歪ませることにより生じた歪信号を計算することと、
    　光パルス信号を前記光ファイバに入力した際の光ファイバゲージ長区間における後方散乱光の位相差信号が入力され、前記位相差信号を歪信号に変換することと、
    　前記計算された複数の歪信号のうちから前記変換された歪信号に最も類似度の高い所定の歪信号を選択し、前記所定の歪信号に対応する所定の信号源候補位置を複数の前記信号源候補位置のうちから選択し、前記所定の信号源候補位置を前記信号の発生位置であると推定することと、
    　をコンピュータに実行させるプログラムが格納される非一時的なコンピュータ可読媒体。
PCT/JP2022/007019 2022-02-21 2022-02-21 信号処理装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体 WO2023157312A1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2022/007019 WO2023157312A1 (ja) 2022-02-21 2022-02-21 信号処理装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2022/007019 WO2023157312A1 (ja) 2022-02-21 2022-02-21 信号処理装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2023157312A1 true WO2023157312A1 (ja) 2023-08-24

Family

ID=87578240

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2022/007019 WO2023157312A1 (ja) 2022-02-21 2022-02-21 信号処理装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体

Country Status (1)

Country Link
WO (1) WO2023157312A1 (ja)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010085320A (ja) * 2008-10-01 2010-04-15 Hitachi Cable Ltd 光ファイバ振動センサ
JP2013079906A (ja) * 2011-10-05 2013-05-02 Neubrex Co Ltd 分布型光ファイバ音波検出装置
JP2016099249A (ja) * 2014-11-21 2016-05-30 住友電気工業株式会社 光ファイバセンサシステム
WO2021176581A1 (ja) * 2020-03-04 2021-09-10 日本電気株式会社 監視システム、監視装置、及び監視方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010085320A (ja) * 2008-10-01 2010-04-15 Hitachi Cable Ltd 光ファイバ振動センサ
JP2013079906A (ja) * 2011-10-05 2013-05-02 Neubrex Co Ltd 分布型光ファイバ音波検出装置
JP2016099249A (ja) * 2014-11-21 2016-05-30 住友電気工業株式会社 光ファイバセンサシステム
WO2021176581A1 (ja) * 2020-03-04 2021-09-10 日本電気株式会社 監視システム、監視装置、及び監視方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Park et al. Displacement estimation using multimetric data fusion
Yan et al. Mode shape-aided tension force estimation of cable with arbitrary boundary conditions
JP6774375B2 (ja) 光ファイバ位置探索装置及びプログラム
CN105445756A (zh) 构造物的安全性诊断系统
Albakri et al. Impact localization in dispersive waveguides based on energy-attenuation of waves with the traveled distance
CN113343541B (zh) 长大跨桥梁的涡激振动预警方法、装置及终端
JP2017067723A (ja) 計測装置、計測システム、計測方法、及びプログラム
US11835544B2 (en) Wind speed measuring device and wind speed measuring method
JP2023538196A (ja) 都市規模の音響インパルスの検出と位置特定
WO2019235330A1 (ja) 光ファイバ経路探索方法、光ファイバ経路探索システム、信号処理装置およびプログラム
WO2020140869A1 (zh) 一种扰动源多维空间定位系统和方法
Zhou et al. Vision-based modal parameter identification for bridges using a novel holographic visual sensor
JP6531934B2 (ja) ハイブリッド表面波探査方法及びハイブリッド表面波探査システム
JP6138293B1 (ja) 路面起伏推定装置および路面起伏推定方法
WO2023157312A1 (ja) 信号処理装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体
CN116449374A (zh) 基于声呐的水下定位方法
Liu et al. Turning telecommunication fiber‐optic cables into distributed acoustic sensors for vibration‐based bridge health monitoring
CN117029711A (zh) 基于机器视觉和光纤传感技术的全桥应变响应重构方法
Wu et al. Fast calibration for vibration-based pavement roughness measurement based on model updating of vehicle dynamics
CN104597513A (zh) 一种地球物理磁场大数据预处理值的获取方法
US11032657B2 (en) Volume acceleration sensor calibration
CN108594163B (zh) 用单个传声器移动结合内积运算识别声源的方法
JP2011203162A (ja) 騒音対策効果量の推計方法
KR100451705B1 (ko) Gps 좌표의 곡선접합을 통한 수치지도의 제작방법
Jankauskiene et al. Monitoring and Analysis of Seaport Piers Structural Elements Displacements

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 22927210

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1