CN105973451A - 一种光纤振动模型确定方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种光纤振动模型确定方法及装置，该方法包括：获取目标光纤位置的振动信号；提取振动信号的频谱特性；将频谱特性与预设振动模型的频谱特性进行匹配；在频谱特性与预设振动模型的频谱特性匹配时，确定振动信号属于预设振动模型。通过上述方式，本发明能够准确判断目标光纤位置的振动类型，并提高光纤振动检测的效率。

Description

一种光纤振动模型确定方法及装置

技术领域

本发明涉及光纤振动检测技术领域，特别是涉及一种光纤振动模型确定方法及装置。

背景技术

采用光纤作为传感器可以实现长距离无缘探测，微小的扰动就可以使光纤由于振动而变形，传输轨迹也会相应变化。

相位敏感光时域反射仪是一种新型的分布式光纤传感器，在对光纤线路范围内的振动信号进行远程和实时监测方面，具有传统的传感器所不能替代的优势。与基于散射强度检测的常规光时域反射仪(OTDR)相比，不仅可以检测光纤瑞利散射回波的强度，而且还可以检测回波的相位波动，具有更高的灵敏度和探测动态信号的能力。近年来，光纤围栏在周界安防方面，受到了越来越广泛的关注。从探测到的大量复杂信号中判断光纤沿线发生了怎样的扰动，怎样性质的入侵，这是周界安防应用实际关注的目标。因此，对探测到的扰动信号进行初步的识别非常重要，以便快速、准确地做出响应。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是提供一种光纤振动模型确定方法及装置，能够准确判断目标光纤位置的振动类型，并提高光纤振动检测的效率。

为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种光纤振动模型确定方法，该方法包括：获取目标光纤位置的振动信号；提取振动信号的频谱特性；将频谱特性与预设振动模型的频谱特性进行匹配；在频谱特性与预设振动模型的频谱特性匹配时，确定振动信号属于预设振动模型。

其中，将频谱特性与预设振动模型的频谱特性进行匹配，包括：计算振动信号的频谱特征与预设振动模型的频谱特性之间的欧式距离；判断欧式距离是否满足预设距离阈值；若满足，则确定频谱特性与预设振动模型的频谱特性匹配。

其中，提取振动信号的频谱特性，包括：对振动信号进行归一化处理；对归一化处理后的振动信号进行傅里叶变化，以获得振动信号的频谱特征。

其中，获取目标光纤位置的振动信号，包括：将目标光纤位置反射的光纤信号在时域上划分为多个信号帧；判断是否存在振动总强度或振动变化程度满足预设条件的信号帧；若存在，则将连续的满足预设条件的信号帧确定为振动信号。

其中，判断是否存在振动总强度或振动变化程度满足预设条件的信号帧，包括：判断是否存在短时能量大于能量阈值和/或短时平移差分大于差分阈值的信号帧。

其中，多个信号帧中，相邻的两个信号帧在时间上部分重叠。

其中，光纤信号为拍频信号，将目标光纤位置反射的光纤信号在时域上划分为多个信号帧之前，还包括：将光信号分为第一路光信号以及第二路光信号；将第一路光信号调制放大后，通入光纤；将第一路光信号在光纤中反射得到的反射光信号与第二路光信号进行耦合；将耦合得到的光信号进行光电转换，以得到目标光纤位置的拍频信号。

为解决上述技术问题，本发明采用的另一个技术方案是：提供一种光纤振动模型确定装置，该装置包括：信号获取模块，用于获取目标光纤位置的振动信号；频谱提取模块，用于提取振动信号的频谱特性；匹配模块，用于将频谱特性与预设振动模型的频谱特性进行匹配；振动模型确定模块，用于在频谱特性与预设振动模型的频谱特性匹配时，确定振动信号属于预设振动模型。

其中，匹配模块包括：计算单元，用于计算振动信号的频谱特征与预设振动模型的频谱特性之间的欧式距离；判断单元，用于判断欧式距离是否满足预设距离阈值；确定单元，用于在欧式距离满足预设距离阈值时，确定频谱特性与预设振动模型的频谱特性匹配。

其中，频谱提取模块具体用于：对振动信号进行归一化处理；对归一化处理后的振动信号进行傅里叶变化，以获得振动信号的频谱特征。

本发明的有益效果是：区别于现有技术的情况，本发明的光纤振动模型确定方法包括：获取目标光纤位置的振动信号；提取振动信号的频谱特性；将频谱特性与预设振动模型的频谱特性进行匹配；在频谱特性与预设振动模型的频谱特性匹配时，确定振动信号属于预设振动模型。通过上述方式，将时域的信号转化为频域的信号，通过计算欧式距离对比，能够准确判断目标光纤位置的振动类型，并提高光纤振动检测的效率。

附图说明

图1是本发明光纤振动模型确定方法第一实施方式的流程示意图；

图2是本发明光纤振动模型确定方法第二实施方式的流程示意图；

图3是本发明光纤振动模型确定方法第二实施方式的信号流图；

图4是本发明光纤振动模型确定方法第二实施方式中拍频信号的时域信号示意图；

图5是本发明光纤振动模型确定方法第三实施方式的流程示意图；

图6是本发明光纤振动模型确定方法一具体例子的距离-振动能量示意图；

图7是本发明光纤振动模型确定方法一具体例子的短时能量和平移差分的示意图；

图8是本发明光纤振动模型确定方法一具体例子的归一化后时域信号示意图；

图9是本发明光纤振动模型确定方法一具体例子的频谱示意图；

图10是本发明光纤振动模型确定方法一具体例子测试结果与时间动态规划计算的结果的对比示意图；

图11是本发明光纤振动模型确定装置一实施方式的结构示意图；

图12是本发明光纤振动模型确定设备一实施方式的结构示意图。

具体实施方式

参阅图1，本发明光纤振动模型确定方法第一实施方式的流程示意图，该方法包括：

S11：获取目标光纤位置的振动信号。

其中，振动信号可以是时域的信号，其表示目标光纤位置在不同时间的振动幅度。可选的，振动信号的幅度是可以光信号转化为电信号的强度大小，也可以模拟电信号转化为数字信号的数字大小。

S12：提取振动信号的频谱特性。

可选的，可以将时域的振动信号转化为频域的振动信号。其中，振动信号的频谱特性可以是振动信号的频谱函数，也可以对信号进行频谱分析，把信号的幅值、相位或能量变换以频率坐标轴表示，进而分析其频率特性。对信号进行频谱分析可以获得更多有用信息，如求得动态信号中的各个频率成分和频率分布范围，求出各个频率成分的幅值分布和能量分布，从而得到主要幅度和能量分布的频率值。

S13：将频谱特性与预设振动模型的频谱特性进行匹配。

可选的，预设的振动模型可以是频谱中的幅值、相位或能量变换中的某一个参数的特性，也可以是两个或两个以上组合的特性。例如，可以给幅值、相位或能量变换设置多个阈值，当满足预设的阈值时，即频谱特性与预设的频谱特性匹配。

可选的，振动模型还可以是根据频谱特性绘制的曲线图，当振动信号的频谱曲线和某一个预设的振动模型的频谱曲线相似，即可以认定振动信号的频谱特性与预设振动模型的频谱特性匹配。

S14：在频谱特性与预设振动模型的频谱特性匹配时，确定振动信号属于预设振动模型。

可选的，振动模型可以根据振动的强弱按照等级分类，例如一级振动、二级振动、三级振动等等。也可以根据导致振动的真是场景来分类，例如行人走路、汽车行使、建筑施工或自然风等等。

区别于现有技术，本实施方式的光纤振动模型确定方法包括：获取目标光纤位置的振动信号；提取振动信号的频谱特性；将频谱特性与预设振动模型的频谱特性进行匹配；在频谱特性与预设振动模型的频谱特性匹配时，确定振动信号属于预设振动模型。通过上述方式，将时域的信号转化为频域的信号，通过计算欧式距离对比，能够准确判断目标光纤位置的振动类型，并提高光纤振动检测的效率。

参阅图2和图3，图2是本发明光纤振动模型确定方法第二实施方式的流程图，图3是本发明光纤振动模型确定方法第二实施方式的信号流图，其中，连接线表示光纤，两个椭圆表示耦合器，圆形表示光纤端口，用于通入光信号或接收反射的光信号。

本实施方式公开了上述第一实施方式中S11的具体流程，该S11具体包括：

S111：将光信号分为第一路光信号以及第二路光信号。

可选的，光纤激光器31可以采用分布式反馈光纤激光器(DistributedFeedback Laser，DFB)。

S112：将第一路光信号调制放大后，通入光纤。

可选地，可以将第一路光信号通过声光调制器(AOM)32调频，调制为一定脉冲宽度的光脉冲，再经过光纤放大器(EDFA0)33放大后注入光纤。

S113：将第一路光信号在光纤中反射得到的反射光信号与第二路光信号进行耦合。

可选的，将第一路光信号在光纤中反射得到的反射光信号与第二路光信号在3dB的耦合器上干涉叠加。

S114：将耦合得到的光信号进行光电转换，以得到目标光纤位置的拍频信号。

可选的，可以将干涉叠加后的信号通入光电探测器34，进行光电转换。可选的，光电探测器34可以是双平衡光电探测器(DB-PD)，用于接收耦合器的输出，得到拍频信号。

可选的，在得到拍频信号后，还可以通过数据采集卡35将数据传送到处理器36，以便后续对数据的处理分析。其中，数据采集卡35和处理器36也可以是一终端设备的一部分，例如电脑。

S115：将拍频信号在时域上划分为多个信号帧。

参阅图4，本发明光纤振动模型确定方法第二实施方式中拍频信号的时域信号示意图。其中，横坐标n表示时间，纵坐标x(n)表示振动能量。

可选的，可以从0时刻开始划分，每m个时间长度为一个信号帧，即0-m为一个信号帧，m-2m为一个信号帧，2m-3m为一个信号帧，3m-4m为一个信号帧。在图4中，m为5，即每5个信号点组成一个信号帧。在其他实施方式中，也可以从拍频信号中的任意时刻开始选取信号帧。

可选的，多个信号帧中，相邻的两个信号帧在时间上部分重叠。重叠的长度可以为选取的信号帧长度的1/3、1/4、1/5等，原则上不能超过1/2，例如重叠长度为1/5个信号帧，那么第一个信号帧是0-4共5个，第二个信号帧则为4-8共5个，其中第4个信号点为重叠部分，这样有利于保证信号帧的连续性。

S116：判断是否存在振动总强度或振动变化程度满足预设条件的信号帧。

其中，判断信号帧的振动总强度可以直接的反映该信号帧的振动大小，判断信号帧的振动变化程度可以反映振幅的起伏程度。在具体实现中，可以将其中之一作为判断标准，也可以将两者的结合作为判断标准。

可选的，在一具体的实施方式中，可以判断是否存在短时能量大于能量阈值和/或短时平移差分大于差分阈值的信号帧。

具体地，以信号帧m-2m为例，短时能量可以是通过如下公式获得：

$E=\underset{n=m}{\overset{2m-1}{\mathrm{\Σ}}}{x}^2\left(n\right)$

其中，该式表示在信号帧m-2m中每个能量值的平方和。

具体地，以信号帧m-2m为例，短时平移差分可以是通过如下公式获得：

$D=\underset{n=m}{\overset{2m-1}{\mathrm{\Σ}}}|x\left(n\right)-x(n-1)|$

其中，该式表示在信号帧m-2m中每个能量值与前一个能量值的差值的和。

S117：若存在，则将连续的满足预设条件的信号帧确定为振动信号。

将连续的满足上述条件的信号帧确定为振动信号，并进行在第一实施方式中S12以及后续的步骤。

参阅图5，本发明光纤振动模型确定方法第三实施方式的流程示意图，本实施方式主要争对第一实施方式中S12、S13的另一实施方式，其中，S12具体可以包括：

S121：对振动信号进行归一化处理。

具体地，为了在后续与预设振动模型的频谱特性进行对比时，有相同的幅度标准，这里需要对振动信号进行归一化处理，即选取的信号帧中的每个数据除以这些数据中的最大值，将这些数据都归一化到[-1，1]的区间里。

S122：对归一化处理后的振动信号进行傅里叶变化，以获得振动信号的频谱特征。

具体地，以两个信号帧m-3m共2m个信号值为例，傅里叶变换的表达式如下：

$F\left(k\right)=\underset{n=1}{\overset{2m}{\mathrm{\Σ}}}x\left(n\right)e^{\frac{-j2\mathrm{\π}kn}{2m}}$

其中，2m为提取后时间序列的长度，即m-2m的两个信号帧长度。频谱数据序列k＝[1，…，2m]。经过傅里叶变换后的信号幅度作为入侵信号的特征信号。经实验测试，所提取的频谱特征相对稳定，相同种类信号的频谱特征基本一致，并且扰动个体差异以及噪声引入的影响较小。因此，将其作为特征信号，不仅可以区别不同种类的信号，而且利于消除环境噪声、个体入侵差异的影响。

其中，S13具体可以包括：

S131：计算振动信号的频谱特征与预设振动模型的频谱特性之间的欧式距离。

具体地，以两个信号帧m-3m共2m个信号值为例，计算欧式距离的公式如下：

$d={\left\{\underset{k=1}{\overset{2m}{\mathrm{\Σ}}}{\[F_{signal}\left(k\right)-F_{\mathrm{mod}el}\left(k\right)\]}^2\right\}}^{1/2}$

其中，F_signal和F_model分别为待测的振动信号的频谱和预设振动模型的频谱，2m为频谱序列的长度。

S132：判断欧式距离是否满足预设距离阈值。

S133：若满足，则确定频谱特性与预设振动模型的频谱特性匹配。

将待测的振动信号的频谱和不同的预设振动模型的频谱分别带入上述公式计算，将会得到不同的欧氏距离数值，将其与预设距离阈值进行比较，即可实现扰动信号的快速识别。

可以理解的，对于不同的振动模型可以设定不同的欧式距离阈值。

下面，以一具体的例子对本发明的实施方式进行详细说明：

在目标光纤位置人为设置三种扰动，包括：A、踢墙(toeing)，B、踹墙(heeling)，C、原地跑(running)。目标光纤长度为5m，距离光纤末端的距离为4.3km。

假设光脉冲的脉宽为100ns，通过获取反射信号并通过时间来计算距离，可以得到不同光纤位置的振动能量，图6所示，其中，图6的横坐标表示光纤距离，纵坐标表示振动能量。

再分别提取不同光纤位置的时域信号，将目标光纤位置的该时域信号划分为多个连续的信号帧，计算各个信号帧的短时能量和平移差分，得到的如图7所示的曲线。其中横坐标表示信号帧数，纵坐标表示信号能量，上面的曲线表示短时能量，下面的曲线表示平移差分，E_th表示短时能量阈值，D_th表示平移差分阈值。从图7中可以看出，仅有A、B、C三处的短时能量大于E_th，且这三处的平移差分也大于D_th，可以认为，该三处就是上述人为设置的踢墙、踹墙和原地跑三种扰动。

分别提取上述三种扰动处以及自然风(wind)扰动的时间序列，并数据进行归一化处理，如图8所示，其中，横坐标表示时间，纵坐标表示标准信号强度，从上至下四条曲线依次表示踢墙、原地跑、踹墙和自然风吹。再将上述四个时域信号转化为频域，图9所示，图9的横坐标表示频率，纵坐标表示频谱，图9中的局部放大部分从上而下四条曲线依次表示自然风、踢墙、踹墙和原地跑。

如图10所示，计算获得的频谱与模型的频谱之间的欧式距离，并进行对比。其中，(a1)、(b1)、(c1)为利用时间动态规划(DTW)算法方法的结果；(a2)、(b2)、(c2)为利用频谱欧式距离法(EDFS，即本实施方式)。横坐标表示结果序列，纵坐标表示欧式距离。

以原地跑步类为例，EDFS的阈值为1000，从(c2)图中可以看出，所有原地跑步结果的数据均正确识别；再看(c1)，而在DTW算法中两点出现了误判，并且这两处误判处的欧式距离大于其他扰动类型的欧式距离，这种误判不是通过调整阈值可以解决的。

光纤入侵检测***在应用中极易受到自然风的影响。为此，研究了风的特征，如图8、9、10所示。可以看出，通常情况下风的频率比入侵信号的频率低，利用频谱分析更容易消除环境噪声的影响。EDFS是基于短时间频谱分析的，更容易消除低频噪声的干扰，白噪声的影响也会有所减小。

此外，EDFS模式识别算法不仅有效，而且高效。结果显示，在相同条件下处理相同的数据EDFS只需要0.11s，而DTW算法需要5.05s。

值得说明的是，图6-图10仅仅是本发明一具体例子的测试过程，主要用户对本发明第一、第二、第三实施方式的原理进行详细说明，其中的数据、图形并不限制本发明的保护范围。

参阅图11，本发明光纤振动模型确定装置一实施方式的结构示意图，该装置包括：

信号获取模块1101，用于获取目标光纤位置的振动信号。

频谱提取模块1102，用于提取振动信号的频谱特性。

匹配模块1103，用于将频谱特性与预设振动模型的频谱特性进行匹配。

振动模型确定模块1104，用于在频谱特性与预设振动模型的频谱特性匹配时，确定振动信号属于预设振动模型。

可选的，在其他实施方式中，匹配模块1103还可以包括：计算单元，用于计算振动信号的频谱特征与预设振动模型的频谱特性之间的欧式距离；判断单元，用于判断欧式距离是否满足预设距离阈值；确定单元，用于在欧式距离满足预设距离阈值时，确定频谱特性与预设振动模型的频谱特性匹配。

可选的，在其他实施方式中，频谱提取模块具体用于：对振动信号进行归一化处理；对归一化处理后的振动信号进行傅里叶变化，以获得振动信号的频谱特征。

参阅图12，本发明光纤振动模型确定设备一实施方式的结构示意图，该设备120包括处理器1201、存储器1202、接收器1203以及发送器1204。

可选的，该处理器1201、存储器1202、接收器1203以及发送器1204通过一条总线连接。

存储器1202用于存储***文件、应用软件以及各种算法、阈值信息以及历史检测记录等。

接收器1203用于接收振动信号，可选的，接收器1203可以是采集卡，用于采集振动信号并发送给处理器1201；发送器1204用于发送处理器1201的处理结果到显示器、警报器等输出设备。

处理器1201用于执行以下步骤：

获取目标光纤位置的振动信号；提取振动信号的频谱特性；将频谱特性与预设振动模型的频谱特性进行匹配；在频谱特性与预设振动模型的频谱特性匹配时，确定振动信号属于预设振动模型。

可选的，处理器1201还用于执行：计算振动信号的频谱特征与预设振动模型的频谱特性之间的欧式距离；判断欧式距离是否满足预设距离阈值；若满足，则确定频谱特性与预设振动模型的频谱特性匹配。

可选的，处理器1201还用于执行：对振动信号进行归一化处理；对归一化处理后的振动信号进行傅里叶变化，以获得振动信号的频谱特征。

可选的，处理器1201还用于执行：将目标光纤位置反射的光纤信号在时域上划分为多个信号帧；判断是否存在振动总强度或振动变化程度满足预设条件的信号帧；若存在，则将连续的满足预设条件的信号帧确定为振动信号。

可选的，处理器1201还用于执行：判断是否存在短时能量大于能量阈值和/或短时平移差分大于差分阈值的信号帧。

在本发明所提供的几个实施方式中，应该理解到，所揭露的方法以及设备，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施方式仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施方式方案的目的。

另外，在本发明各个实施方式中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

上述其他实施方式中的集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本发明的实施方式，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种光纤振动模型确定方法，其特征在于，包括：

获取目标光纤位置的振动信号；

提取所述振动信号的频谱特性；

将所述频谱特性与预设振动模型的频谱特性进行匹配；

在所述频谱特性与预设振动模型的频谱特性匹配时，确定所述振动信号属于所述预设振动模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述频谱特性与预设振动模型的频谱特性进行匹配，包括：

计算所述振动信号的频谱特征与预设振动模型的频谱特性之间的欧式距离；

判断所述欧式距离是否满足预设距离阈值；

若满足，则确定所述频谱特性与预设振动模型的频谱特性匹配。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述提取所述振动信号的频谱特性，包括：

对所述振动信号进行归一化处理；

对归一化处理后的振动信号进行傅里叶变化，以获得所述振动信号的频谱特征。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标光纤位置的振动信号，包括：

将目标光纤位置反射的光纤信号在时域上划分为多个信号帧；

判断是否存在振动总强度或振动变化程度满足预设条件的所述信号帧；

若存在，则将连续的满足预设条件的信号帧确定为所述振动信号。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述判断是否存在振动总强度或振动变化程度满足预设条件的所述信号帧，包括：

判断是否存在短时能量大于能量阈值和/或短时平移差分大于差分阈值的所述信号帧。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述多个信号帧中，相邻的两个信号帧在时间上部分重叠。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述光纤信号为拍频信号，所述将目标光纤位置反射的光纤信号在时域上划分为多个信号帧之前，还包括：

将光信号分为第一路光信号以及第二路光信号；

将所述第一路光信号调制放大后，通入光纤；

将所述第一路光信号在所述光纤中反射得到的反射光信号与所述第二路光信号进行耦合；

将耦合得到的光信号进行光电转换，以得到目标光纤位置的所述拍频信号。

8.一种光纤振动模型确定装置，其特征在于，包括：

信号获取模块，用于获取目标光纤位置的振动信号；

频谱提取模块，用于提取所述振动信号的频谱特性；

匹配模块，用于将所述频谱特性与预设振动模型的频谱特性进行匹配；

振动模型确定模块，用于在所述频谱特性与预设振动模型的频谱特性匹配时，确定所述振动信号属于所述预设振动模型。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述匹配模块包括：

计算单元，用于计算所述振动信号的频谱特征与预设振动模型的频谱特性之间的欧式距离；

判断单元，用于判断所述欧式距离是否满足预设距离阈值；

确定单元，用于在所述欧式距离满足预设距离阈值时，确定所述频谱特性与预设振动模型的频谱特性匹配。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述频谱提取模块具体用于：

对所述振动信号进行归一化处理；

对归一化处理后的振动信号进行傅里叶变化，以获得所述振动信号的频谱特征。