CN106017522B - 一种光纤f-p传感器的快速高精度信号解调方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种光纤F‑P传感器的快速高精度信号解调方法，通过小波阈值去噪方法对所得到的光谱数据进行去噪处理；通过傅里叶变换解调算法，计算光纤F‑P传感器的腔长，作为腔长粗测值，并确定腔长的爬山搜索起点；利用变步长爬山搜索算法比较每个步长下腔长和前一个腔长的离散腔长系数，直到前一系数比后一系数大为止来搜寻到该步长下的峰值，作为下一次的爬山搜索起点，每次搜索设定的步长均小于上一次的步长，直至达到预设的目标精度，最后一次搜索过设定的步长即为算法的解调分辨率，且最后一步获得的离散腔长系数最大值对应的腔长，即为所求。本发明利用新型的变步长爬山搜索算法来减少离散腔长解调算法的计算量，实现快速高精度信号解调。
Description
技术领域
本发明属于光纤传感技术领域，具体涉及一种光纤F-P(法布里-珀罗)传感器的快速高精度信号解调方法。
背景技术
光纤F-P传感器的腔长解调算法对***测量结果的精度和稳定性有着很大的影响，主要分为强度解调和相位解调两类。强度解调法一般采用单色激光光源，利用线性区内干涉光强的变化来进行解调，这种解调方法响应速度非常快，适用于动态信号(如声信号、振动信号等)的测量，但是其测量动态范围有限，且易受光源强度波动的影响；相位解调法一般采用宽带光源或者扫频光源，通过所得光谱来求解相位的变化得到F-P腔腔长的变化，这种解调方法，解调精度高，响应速度没强度解调法快，适用于准静态信号(压力、温度等)的测量。
目前使用最广泛的相位解调方法就是单峰法和多峰法，其中单峰法解调精度高但是只能进行相对测量且测量动态范围很小，仅在λ/4内。多峰法可以实现绝对腔长测量，但是由于光谱寻峰时的误差，测量精度较低。傅里叶变换(FFT)解调算法解调速度快，但是解调精度差，分辨率低，无法实现高精度的测量。Virginia理工学院的S.M.Musa提出的离散腔长(DGT)解调法通过减小腔长搜索步长来提高解调精度，在高的精度下其计算量必然很大。其他的高精度解调算法诸如互相关解调算法，曲线拟合解调算法，最小均方根解调算法等都存在计算量巨大的问题，不利于实际的工程应用。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：提供一种光纤F-P传感器的快速高精度信号解调方法。
本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为：一种光纤F-P传感器的快速高精度信号解调方法，宽带光源发出的光通过耦合器，经腔长待测的光纤F-P传感器后返回，再通过耦合器输出，最后经过光电转换和调理处理得到光谱数据，其特征在于：它包括以下步骤：
S1、通过小波阈值去噪方法对所得到的光谱数据进行去噪处理；
S2、根据去噪处理后的光谱，通过傅里叶变换解调算法，计算光纤F-P传感器的腔长，作为腔长粗测值，并确定腔长的爬山搜索起点；
S3、对S2获得的结果，利用变步长爬山搜索算法比较每个步长下腔长和前一个腔长的离散腔长系数，直到前一系数比后一系数大为止来搜寻到该步长下的峰值，作为下一次的爬山搜索起点，每次搜索设定的步长均小于上一次的步长，直至达到预设的目标精度，最后一次搜索所设定的步长即为算法的解调分辨率，且最后一步获得的离散腔长系数最大值对应的腔长，即为所求的光纤F-P传感器腔长。
按上述方法，所述的S1具体为：先对光谱数据从波长域变换到波数域进行插值增加采样点，然后进行小波分解，对分解后每层信号设置阈值进行滤波后再重构。
按上述方法，所述的S2中，取比腔长粗测值小2～5微米的一点作为腔长的爬山搜索起点。
按上述方法，所述的S3具体为：
取爬山搜索起点的腔长g，带入以下公式计算离散腔长系数a(0)：
式中：k(n)为波数，x(n)为传感器的输出光谱，n为CCD阵列的像素序号，N为采样点数，
首先以一个较大步长，使腔长g依次增加，并同时计算出不同腔长g下对应的离散腔长系数a(s)(s＝0,1,2…)，并将后续计算所得的系数依次与当前系数比较，直到a(s-1)>a(s)，则以a(s)对应的腔长g为爬山搜索起点，反方向以较小步长使腔长g依次减小，并计算不同腔长g下对应的离散腔长系数a(t)(t＝0,1,2…)，进行比较，同样当a(t-1)>a(t)时，再以a(t)对应的腔长g为爬山搜索起点，以更小的步长使腔长g依次增加，进行比较，经过数次如此缩小步长来回进行搜索，在直至达到预设的目标精度，最后一次搜索所设定的步长即为算法的解调分辨率，且最后一步获得的离散腔长系数最大值对应的腔长，即为所求的F-P传感器腔长。
本发明的有益效果为：
1、利用新型的变步长爬山搜索算法来减少离散腔长解调算法的计算量，从而提高运算速度，同时通过设置搜素的步长达到提高精度的目的，最终实现光纤F-P传感器的快速高精度信号解调。
2、小波分解后，对每层信号设置阈值进行滤波后再重构，进一步提高最终解调结果的精度。
附图说明
图1为本发明一实施例的解调***结构示意图。
图2为经微型光谱仪直接采集到的光谱数据图。
图3为干涉光谱信号经过sym4小波5层分解后的结果。
图4为经离散小波阈值去噪后的光谱图。
图5为变步长爬山搜索计算结果。
图中：1-宽带光源，2-光纤F-P传感器，3-光电转换模块，4-数据采集模块，5-处理器，6-耦合器。
具体实施方式
下面结合具体实例和附图对本发明做进一步说明。
本发明提供一种光纤F-P传感器的快速高精度信号解调方法，如图1所示，宽带光源1发出的光通过耦合器6，经腔长待测的光纤F-P传感器2后返回，再通过耦合器6输出，最后经过光电转换模块3进行光电转换和调理处理得到光谱数据，由数据采集模块4采集，进入处理器进行相关的运算处理，它包括以下步骤：
S1、通过小波阈值去噪方法对所得到的光谱数据进行去噪处理；
S2、根据去噪处理后的光谱，通过傅里叶变换解调算法，计算光纤F-P传感器的腔长，作为腔长粗测值，并确定腔长的爬山搜索起点；
S3、对S2获得的结果，利用变步长爬山搜索算法比较每个步长下腔长和前一个腔长的离散腔长系数，直到前一系数比后一系数大为止来搜寻到该步长下的峰值，作为下一次的爬山搜索起点，每次搜索设定的步长均小于上一次的步长，直至达到预设的目标精度，最后一次搜索所设定的步长即为算法的解调分辨率，且最后一步获得的离散腔长系数最大值对应的腔长，即为所求的光纤F-P传感器腔长。
优选的，所述的S1具体为：先对光谱数据从波长域变换到波数域进行插值增加采样点，然后进行小波分解，对分解后每层信号设置阈值进行滤波后再重构。通过去噪提高光谱信号信噪比，以达到提高最终解调结果精度的目的。
S2对光谱数据进行快速傅里叶变换后找到腔长对应的基波分量峰值对应数据的序列号p，再通过式(1)对p进行校正后通过式(2)求出光纤F-P传感器的腔长，作为腔长粗测值。
式中，Pp为经校正后的数据序列号，A(p)为序号为p所对应的傅里叶变换系数，A(p+1)为序号为p+1所对应的傅里叶变换系数，A(p-1)为序号为p-1所对应的傅里叶变换系数，N为采样点数，δk为波数间隔，d为所求腔长值。
优选的，所述的S2中，取比腔长粗测值小2～5微米的一点作为腔长的爬山搜索起点。
进一步优选的，所述的S3具体为：
取爬山搜索起点的腔长g，带入以下公式(3)计算离散腔长系数a(0)：
式中：k(n)为波数，x(n)为传感器的输出光谱，n为CCD阵列的像素序号，N为采样点数。其中，CCD阵列为光电转换模块中的部件。
首先以一个较大步长，使腔长g依次增加，并同时计算出不同腔长g下对应的离散腔长系数a(s)(s＝0,1,2…)，并将后续计算所得的系数依次与当前系数比较，直到a(s-1)>a(s)，则以a(s)对应的腔长g为爬山搜索起点，反方向以较小步长使腔长g依次减小，并计算不同腔长g下对应的离散腔长系数a(t)(t＝0,1,2…)，进行比较，同样当a(t-1)>a(t)时，再以a(t)对应的腔长g为爬山搜索起点，以更小的步长使腔长g依次增加，进行比较，经过数次如此缩小步长来回进行搜索，在直至达到预设的目标精度，最后一次搜索所设定的步长即为算法的解调分辨率，且最后一步获得的离散腔长系数最大值对应的腔长，即为所求的F-P传感器腔长。
本实施例中，取一个腔长约为180μm的光纤EFPI传感器作为测试对象，按照图1的***进行试验采样，，其中，宽带光源1的中心波长为1550nm，带宽100nm，数据采集模块4的光谱接收范围为1520nm-1570nm，处理器5依照本发明所提出的解调算法编写的上位机程序来实时处理由数据采集模块4采集的光谱数据。图2为经数据采集模块4直接采集到的光谱数据，可以看见在谱峰上存在很多毛刺。图3为干涉光谱信号经过sym4小波5层分解后的结果，基于mallat算法，每层的数据长度为原始信号的2-j，j为分解层数，同时还可以看到高频噪声主要集中在D5-D1的细节系数中，因此需对D5-D1的细节系数设定阈值进行去噪，这里采用启发式阈值作为判断条件。将经过阈值去噪后的D5-D1细节系数连同近似系数A5通过离散小波逆变换重构F-P传感器的干涉光谱信号，其结果如图4所示，可以看到谱峰上的毛刺已被去掉，光谱变得光滑。
通过FFT算法计算出的该光纤EFPI传感器的腔长作为粗测值，计算结果为181.534245μm。设置比该值小3μm处为爬山搜索起点，以1μm为步长，开始爬山搜索，直到找到第一个山顶的后一个数。计算得到的离散腔长系数关于腔长的分布如图5(a)所示。第二次爬山搜索过程将第一次得到的最后一个数180.534245μm作为起点，反方向进行爬山搜索，以100nm作为步长，计算得到的离散腔长系数关于腔长的分布如图5(b)所示。第三次爬山搜索用第二次的最后一个数179.834245μm为起点，以第二次搜索的反方向作为搜索方向，以10nm为步长，其结果如图5(c)所示。第四次爬山搜索用第三次的最后一个数179.974245μm为起点，以第三次搜索的反方向作为搜索方向，以1nm为步长，其结果如图5(d)所示。最终寻找到的山峰在179.960245μm处，即为所求腔长。经过4次搜索，算法的分辨率已经达到了纳米量级，如需更高的分辨率，只需以更小的步长重复上述步骤。上述的计算过程总共做了43次离散腔长运算，如果以181.534245μm为中心，3μm作为搜索半径，1nm为搜索步长，即采用普通搜索算法，则需做6000次离散腔长运算，如果把解调腔长分辨率定位为1pm，则需在第四次爬山搜索结果的基础上再进行3次不同步长下的爬山搜索过程，变步长爬山搜索法共需进行约80次运算，而普通搜索方法需进行6000000次运算，可见采用变步长爬山算法大大减少了搜索峰值所需的计算量，比普通搜索算法的计算量低了4个数量级，降低了程序的计算复杂度，提高了测量效率，使得解调算法可以实现快速高分辨率的解调。
以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种光纤F-P传感器的快速高精度信号解调方法，宽带光源发出的光通过耦合器，经腔长待测的光纤F-P传感器后返回，再通过耦合器输出，最后经过光电转换和调理处理得到光谱数据，其特征在于：它包括以下步骤：
S1、通过小波阈值去噪方法对所得到的光谱数据进行去噪处理；
S2、根据去噪处理后的光谱，通过傅里叶变换解调算法，计算光纤F-P传感器的腔长，作为腔长粗测值，并确定腔长的爬山搜索起点；
S3、对S2获得的结果，利用变步长爬山搜索算法比较每个步长下腔长和前一个腔长的离散腔长系数，直到前一系数比后一系数大为止来搜寻到该步长下的峰值，作为下一次的爬山搜索起点，每次搜索设定的步长均小于上一次的步长，直至达到预设的目标精度，最后一次搜索所设定的步长即为算法的解调分辨率，且最后一步获得的离散腔长系数最大值对应的腔长，即为所求的光纤F-P传感器腔长。
2.根据权利要求1所述的光纤F-P传感器的快速高精度信号解调方法，其特征在于：所述的S1具体为：先对光谱数据从波长域变换到波数域进行插值增加采样点，然后进行小波分解，对分解后每层信号设置阈值进行滤波后再重构。
3.根据权利要求1所述的光纤F-P传感器的快速高精度信号解调方法，其特征在于：所述的S2中，取比腔长粗测值小2～5微米的一点作为腔长的爬山搜索起点。
4.根据权利要求1所述的光纤F-P传感器的快速高精度信号解调方法，其特征在于：所述的S3具体为：
取爬山搜索起点的腔长g，带入以下公式计算离散腔长系数a(0)：
式中：k(n)为波数，x(n)为传感器的输出光谱，n为CCD阵列的像素序号，N为采样点数；
首先以一个较大步长，使腔长g依次增加，并同时计算出不同腔长g下对应的离散腔长系数a(s)(s＝0,1,2…)，并将后续计算所得的系数依次与当前系数比较，直到a(s-1)>a(s)，则以a(s)对应的腔长g为爬山搜索起点，反方向以较小步长使腔长g依次减小，并计算不同腔长g下对应的离散腔长系数a(t)(t＝0,1,2…)，进行比较，同样当a(t-1)>a(t)时，再以a(t)对应的腔长g为爬山搜索起点，以更小的步长使腔长g依次增加，进行比较，经过数次如此缩小步长来回进行搜索，在直至达到预设的目标精度，最后一次搜索所设定的步长即为算法的解调分辨率，且最后一步获得的离散腔长系数最大值对应的腔长，即为所求的F-P传感器腔长。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| CB03 | Change of inventor or designer information |
Inventor after: Tong Xinglin Inventor after: Zhou Chaoran Inventor after: Hu Pan Inventor after: Yang Huadong Inventor after: Deng Chengwei Inventor after: Guo Qian Inventor after: Ding Lei Inventor after: Zhang Cui Inventor after: Zhang Baolin Inventor before: Tong Xinglin Inventor before: Hu Pan Inventor before: Yang Huadong Inventor before: Deng Chengwei Inventor before: Guo Qian Inventor before: Ding Lei Inventor before: Zhang Cui Inventor before: Zhou Chaoran Inventor before: Zhang Baolin |
|
| CB03 | Change of inventor or designer information | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |