CN110044397A - 一种实时光纤扰动传感的定量测量装置及其方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种实时光纤扰动传感的定量测量装置及其方法，包括相位敏感光时域反射计；双通道模数转换器；FPGA模块；DDR3随机存储器；工控计算机和GPU。与现有技术相比，本发明使用外差探测的方式对相位敏感光时域反射计的相位进行解调，实现了对扰动强度的定量测量；其数据处理方式使用滑动窗口模式，能够实现扰动的过渡显示，提高了结果的可读性；利用新型FPGA芯片大容量、高并发速度和DDR3随机存储器高带宽、高容量的特点，实现了数据的多级缓存，多通道并行计算与流水线处理，解决了光纤扰动传感***长距离和高速度不能同时实现的问题，同时利用GPU对扰动进行卷积神经网络模式识别与分类，具有较好的实时性和准确性。
Description
技术领域
本发明属于光纤传感领域和数字信号处理领域，涉及一种实时光纤扰动传感的定量测量装置及其方法。
背景技术
分布式光纤传感技术不仅具有普通光纤传感技术的优势，如抗电磁干扰、隐蔽性好、耐腐蚀绝缘等，而且可以实现整条光纤链路上各类物理量(温度、振动、应变等)的连续检测。相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)作为一种高灵敏度的分布式光纤传感技术以其具有动态监测性能而被广泛研究。应用相位敏感光时域反射计能够实现车辆定位与跟踪、铁路安全检测、周界安防等，具有较好的应用前景。
当前，基于相位敏感光时域反射计的分布式光纤传感技术的研究多以直接探测方式和强度解调为主。通常对散射光强度曲线进行时间差分，以确定扰动点的位置。根据理论分析，散射光强度(或光电场幅度)与外界扰动之间的关系较为复杂，并不是线性关系，甚至不具有单调性。因此，这种方式只能进行扰动定位和定性检测，难以实现定量测量。
另外，在现有技术中，相位敏感光时域反射计的输出信号一般都使用数字采集卡进行数字化，数字采集卡将数据采集后发送到上位机进行计算与分析。使用这种方案在***设计阶段具有较好的灵活性，可以随时方便改动数据处理算法，但是在实际应用中，由于相位敏感光时域反射计产生的数据量随传感距离和传感速度的增大而快速增加，这种方案受限于采集卡的板上缓存容量、采集卡接口数据传输速度以及上位机的软件处理速度，无法实现长距离与高速度的光纤扰动传感。
发明内容
为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种高度并行化的实时光纤扰动传感的定量测量装置及其方法，并进行硬件实现。
为实现上述目的，本发明的技术方案为一种实时光纤扰动传感的定量测量方法及其实现，其硬件组成包括相位敏感光时域反射计H1；双通道模数转换器H2；FPGA模块H3；DDR3随机存储器H4；工控计算机H5和GPU H6，其特征在于：所述相位敏感光时域反射计H1的两路模拟信号连接双通道模数转换器H2，所述双通道模数转换器H2连接FPGA模块H3，所述DDR3随机存储器H4连接FPGA模块H3，所述FPGA模块H3连接工控计算机H5，所述GPUH6连接工控计算机H5。
其中，所述相位敏感光时域反射计与双通道模数转换器相连接，用于采集I、Q两路模拟信号；所述FPGA模块与双通道模数转换器相连接，用于进行数据接收和计算短时能量数据并发送给工控计算机；所述DDR3随机存储器与FPGA模块相连接，用于缓存数据；所述工控计算机与FPGA模块相连接，用于将接收到的数据显示在上位机界面上并同时发送给GPU；所述GPU与工控计算机相连接，用于进行模式识别并将结果发送给工控计算机；
所述相位敏感光时域反射计H1，包括以下内容：
激光光源H10：用于所述传感***提供激光光源。
时序控制器H11：用于控制所述相位敏感光时域反射计的运行。
光耦合器H12：用于多路激光的耦合。
声光调制器H13：用于将连续激光转换为脉冲光。
掺铒光纤放大器H14：用于提高激光发射功率。
环行器H15：用于激光的方向控制。
传感光纤H16：用于感应扰动。
双平衡探测器H17：用于将光信号转换为电信号。
正交解调器H18：用于将电信号转换为正交信号。
本地本振信号H19：用于正交解调提供本振信号。
其运行原理为：激光光源H10输出连续光，通过光纤连接光耦合器H12A并将激光分为两路：一路作为参考光；一路通过光纤连接声光调制器H13，在时序控制器H11控制下斩波成为脉冲激光，并产生上频移。声光调制器通过光纤连接掺铒光纤放大器H14，将脉冲光放大，掺铒光纤放大器输出端通过光纤连接环行器H15的A口，环行器H15的B口连接传感光纤H16，激光通过环行器H15的B口进入传感光纤H16。探测脉冲的后向瑞利散射沿传感光纤返回，进入环行器的B口，经C口出射。光耦合器H12B两输入端分别连接参考光和散射光，散射光与参考光分别进入光耦合器H12B的两输入端，进行拍频。光耦合器H12B输出端连接双平衡探测器H17，拍频输出由双平衡探测器H17转换为电信号。双平衡探测器的输出端与本地本振信号H19连接正交解调器H18，将电信号和本地本振信号H19输入正交解调器H18，输出两路I、Q模拟信号。相位敏感光时域反射计由时序控制器H11控制其运行并输出定时脉冲信号为后续信号处理提供定时脉冲。
根据申请人在理论和实践研究的基础上发现，散射光的空间差分相位是与外界扰动成线性关系的，外界扰动将直接导致空间差分相位的线性变化，因此散射光的相位信息可以很好地反映扰动信号。本发明采用外差探测方式，在相位敏感光时域反射计设置光耦合器H12B，双平衡探测器H17、正交解调器H18和本地本振信号H19，将散射光与本地光进行拍频，由双平衡探测器(BPD)将接收到的光信号转换为电信号，并将电信号使用正交解调器解调为I、Q正交信号。正交I/Q解调是射频(RF)信号解调中常用的一种方法，其输出的I、Q信号分别为散射光Eback相位φ的正余弦函数。
Δφ＝arctan(I/Q)+2mπ,m＝...,-1,0,1,...
因此可通过正交I/Q解调方法在数字域解调出散射光的幅度和相位信息，从而实现对扰动强度的定量检测。
作为进一步的改进方案，所述FPGA模块H3，其内部划分为三个层次：硬件交互层L1、数据DMA层L2和算法处理层L3。其中所述硬件交互层L1包含硬件控制模块：LVDS接收器H20、DDR3内存控制器H21、PCI Express控制器H22；数据DMA层L2包含数据DMA传输逻辑电路：AXI内部互联H23、AXI读写端口H24、PCIe DMA驱动H25；算法处理层L3包含数据处理逻辑电路：ADC数据单元H26、数据缓存单元H27、多通道FFT计算单元H28、数据滤波单元H29、短时能量计算单元H30。
作为进一步的改进方案，FPGA模块执行以下步骤：
步骤S1：所述***开始运行后，相位敏感光时域反射计H1中的时序控制器H11开始产生一定频率的采样脉冲，并输出正交模拟信号I、Q。
步骤S2：原始数据采集与预处理，包括以下步骤：
步骤S21：所述双通道模数转换器H2将两路正交模拟信号I、Q转换为数字信号，生成行数据。其采样速度与传感分辨率相关，其数据量与传感距离相关。
步骤S22：所述FPGA模块H3采集ADC数据，并计算所述正交数字信号的模值并将每行数据通过DDR3内存控制器H21写入DDR3随机存储器H4的第一个存储区域，多个数据行形成一个数据帧。
步骤S3：数据转置与计算，包括以下步骤：
步骤S31：所述FPGA模块H3通过DDR3内存控制器H21列向读取数据帧的多个列，并将其存储到FPGA模块H3的数据缓存单元H27中。
步骤S32：所述FPGA模块H3将其数据缓存单元H27中的列向数据发送到多通道FFT计算单元H28做FFT计算。
步骤S33：重复步骤S32，直到所述FPGA模块H3对一个数据帧进行FFT计算形成一个FFT结果矩阵，也就是每个传感点的扰动频谱信息。
步骤S4：数据滤波与求和，包括以下步骤：
步骤S41：所述FPGA模块H3中的数据滤波单元H29对所述步骤S3中的结果矩阵进行横向求和，并寻找求和结果中的最大值，同时将结果矩阵存储到DDR3随机存储器H4的第二个存储区域。
步骤S42：所述FPGA模块H3中的数据滤波单元H29根据步骤S41得到的最大值所在行，对步骤S3中的结果矩阵进行滤波。
步骤S43：所述FPGA模块H3中的短时能量计算单元H30根据步骤S42得到的滤波后的FFT结果矩阵进行短时能量计算，得到每个传感点的扰动强度数据，并将短时能量数据存储到DDR3随机存储器H4的第三个存储区域。
步骤S5：所述FPGA模块将步骤S4得到短时能量数据通过PCIe DMA驱动H25发送到工控计算机H5上位机。
步骤S6：所述工控计算机H5上位机将接收到的数据显示在上位机界面上，同时将数据发送到GPU H6上进行模式识别，模式识别结果返回上位机界面显示。
在上述技术方案中，由于本发明FPGA模块H3通过计算获取短时能量数据，短时能量计算法对每个传感位置进行频率域分析：首先通过滤波算法在频率域对传感数据进行滤波，然后对频谱能量进行累加。相比于传统的时间差分方法，该方法能够滤除***的固有噪声，同时实现对扰动强度的定量计算。
作为进一步的改进方案，所述实现步骤采用全流水线化运行。
作为进一步的改进方案，所述FPGA模块使用外差探测方式和对扰动的短时能量计算实现对扰动强度的定量解调。
作为进一步的改进方案，所述FPGA模块中的数据帧使用滑动窗口模式，其数据为新采集的数据与上一帧的部分数据的组合。
作为进一步的改进方案，所述使用GPU使用CNN分类模型进行扰动的模式识别与分类。
作为进一步的改进方案，所述DDR3随机存储器的地址空间划分为三个区域，分别存储不同计算步骤的数据。
与现有技术相比，本发明至少具有如下有益效果：
(1)当前，基于相位敏感光时域反射计的分布式光纤传感技术的研究多以直接探测方式和强度解调为主。但是散射光强度(或光电场幅度)与外界扰动之间的关系较为复杂，这种方式只能进行扰动定位和定性检测，难以实现定量测量。本发明重新设计了相位敏感光时域反射计，采用外差探测方式，利用散射光的相位信息从而很好地反映扰动信号，通过正交I/Q解调方法在数字域解调出散射光的幅度和相位信息，从而实现对扰动强度的定量检测。
(2)在现有技术中一般都使用数字采集卡将数据采集后发送到上位机进行计算与分析。这种方案受限与采集卡的板上缓存大小以及上位机的软件处理速度，无法实现长距离与高速度的光纤扰动传感。本发明采用FPGA实现算法的硬件并行化和流水线化处理，从而实现长距离与高速度的光纤扰动传感。
(3)在现有技术中其数据帧一般都是独立的，前后没有关联性，这样将会导致短时间的扰动只会在监视器上显示一帧，在高刷新率显示时不利于观察。本发明采用滑动窗口模式采样，其数据帧不仅包含最新的采样数据，还包括一部分历史采样数据，能够实现扰动的过渡显示，提高了结果的可读性；
(4)本发明在计算出数据后，通过卷积神经网络对扰动进行模式识别和分类，卷积神经网络在语音识别、人脸识别、通用物体识别、运动分析、自然语言处理甚至脑电波分析方面均有优异的表现，能够对扰动进行准确模式识别和分类。
附图说明
图1为本发明实施例的实时光纤扰动传感的定量测量装置的***结构图；
图2为本发明实施例中FPGA模块的结构图；
图3为本发明实施例的实时光纤扰动传感的定量测量方法的软件步骤流程图；
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
相反，本发明涵盖任何由权利要求定义的在本发明的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。进一步，为了使公众对本发明有更好的了解，在下文对本发明的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。
现有技术中，基于相位敏感光时域反射计的分布式光纤传感技术的研究多以直接探测方式和强度解调为主。通常对散射光强度曲线进行时间差分，以确定扰动点的位置。根据理论分析，散射光强度(或光电场幅度)与外界扰动之间的关系较为复杂，并不是线性关系，甚至不具有单调性。因此，这种方式只能进行扰动定位和定性检测，难以实现定量测量。
针对现有技术的缺陷，申请人在理论和实践研究的基础上发现，散射光的空间差分相位是与外界扰动成线性关系的，外界扰动将直接导致空间差分相位的线性变化。因此散射光的相位信息可以很好地反映扰动信号，有必要对散射光的相位信息进行解调。为确保散射光的相位信息能够保留下来，通常采用外差探测方式，即散射光与本地光进行拍频，由双平衡探测器(BPD)接收。正交I/Q解调是射频(RF)信号解调中常用的一种方法，I、Q分别为散射光Eback相位φ的正余弦函数。
Δφ＝arctan(I/Q)+2mπ,m＝...,-1,0,1,...
可通过正交I/Q解调方法解调出散射光的幅度和相位信息，从而实现对扰动强度的定量检测。
利用上述原理，本发明提出一种实时光纤扰动传感的定量测量装置，其硬件组成包括相位敏感光时域反射计H1；双通道模数转换器H2；FPGA模块H3；DDR3随机存储器H4；工控计算机H5和GPU H6，其特征在于：所述相位敏感光时域反射计H1的两路模拟信号连接双通道模数转换器H2，所述双通道模数转换器H2连接FPGA模块H3，所述DDR3随机存储器H4连接FPGA模块H3，所述FPGA模块H3连接工控计算机H5，所述GPU H6连接工控计算机H5。
所述相位敏感光时域反射计H1，包括以下内容：
激光光源H10：用于所述传感***提供激光光源。
时序控制器H11：用于控制所述相位敏感光时域反射计和FPGA模块的运行。
光耦合器H12：用于多路激光的耦合。
声光调制器H13：用于将连续激光转换为脉冲光。
掺铒光纤放大器H14：用于提高激光发射功率。
环行器H15：用于激光的方向控制。
传感光纤H16：用于感应扰动。
双平衡探测器H17：用于将光信号转换为电信号。
正交解调器H18：用于将电信号转换为正交信号。
本地本振信号H19：用于正交解调提供本振信号。
其运行原理为：激光光源H10输出连续光，通过光纤连接光耦合器H12A并将激光分为两路：一路作为参考光；一路通过光纤连接声光调制器H13，在时序控制器H11控制下斩波成为脉冲激光，并产生上频移。声光调制器通过光纤连接掺铒光纤放大器H14，将脉冲光放大，掺铒光纤放大器输出端通过光纤连接环行器H15的A口，环行器H15的B口连接传感光纤H16，激光通过环行器H15的B口进入传感光纤H16。探测脉冲的后向瑞利散射沿传感光纤返回，进入环行器的B口，经C口出射。光耦合器H12B两输入端分别连接参考光和散射光，散射光与参考光分别进入光耦合器H12B的两输入端，进行拍频。光耦合器H12B输出端连接双平衡探测器H17，拍频输出由双平衡探测器H17转换为电信号。双平衡探测器的输出端与本地本振信号H19连接正交解调器H18，将电信号和本地本振信号H19输入正交解调器H18，输出两路I Q模拟信号。相位敏感光时域反射计由时序控制器H11控制其运行并输出定时脉冲信号为后续信号处理提供定时脉冲。
相位敏感光时域反射计H1输出的正交模拟信号I、Q分别为散射光相位的正余弦函数。可通过正交I/Q解调方法在数字域解调出散射光的幅度和相位信息，从而实现对扰动强度的定量检测。在本实施例中，所述双通道模数转换器H2实现对正交模拟信号I、Q的数字化，所述FPGA模块实现对I、Q数字信号的模值计算、FFT计算、短时能量计算等步骤，实现了对扰动强度的定量检测。
参见图2，所示为FPGA模块H3的原理结构框图，请其内部划分为三个层次：硬件交互层L1、数据DMA层L2和算法处理层L3。其中所述硬件交互层L1包含硬件控制模块：LVDS接收器H20、DDR3内存控制器H21、PCI Express控制器H22；数据DMA层L2包含数据DMA传输逻辑电路：AXI内部互联H23、AXI读写端口H24、PCIe DMA驱动H25；算法处理层L3包含数据处理逻辑电路：ADC数据单元H26、数据缓存单元H27、多通道FFT计算单元H28、数据滤波单元H29、短时能量计算单元H30。
所述工控计算机，具备多个PCIe连接器，安装有FPGA模块H3和GPU H6，还具备一般计算机所必备的处理器、显示设备、存储设备和输入输出设备等。
所述DDR3随机存储器的地址空间划分为三个区域，分别存储不同计算步骤的数据。在本实施例中DDR3随机存储器的容量为8Gbit，在三个存储区域分别存储IQ模值数据、FFT结果数据和短时能量数据。
采用上述技术方案，本发明使用外差探测的方式对相位敏感光时域反射计的相位进行解调，实现了对扰动强度的定量测量；其数据处理方式使用滑动窗口模式，能够实现扰动的过渡显示，提高了结果的可读性；利用新型FPGA芯片大容量、高并发速度和DDR3随机存储器高带宽、高容量的特点，实现了数据的多级缓存，多通道并行计算与流水线处理，解决了光纤扰动传感***长距离和高速度不能同时实现的问题，同时利用GPU对扰动进行卷积神经网络模式识别与分类，具有较好的实时性和准确性。
参见图3，本发明还提出了一种实时光纤扰动传感的定量测量方法，在这个特定的实施例中其运行过程包括以下步骤：
步骤S1：所述***开始运行后，相位敏感光时域反射计H1中的激光光源H10输出连续光，光耦合器H12A将激光分为两路：一路作为参考光；一路通过声光调制器H13斩波成为脉冲激光，并产生上频移。掺铒光纤放大器H14将脉冲光放大后输入环行器H15的A口，激光通过环行器H15的B口进入传感光纤H16。探测脉冲的后向瑞利散射光沿传感光纤返回，进入环行器的B口，经C口出射。散射光与参考光分别进入光耦合器H12B的两输入端，进行拍频。拍频输出光由双平衡探测器H17转换为电信号。将电信号和本地本振信号H19输入正交解调器H18，解调输出两路I、Q模拟信号。在本实施例中，脉冲光的宽度取为10ns，相应的空间分辨率为1m；
时序控制器H11开始产生一定频率的脉冲f。时序控制器H11的脉冲频率f决定了***能够探测到的最大扰动频率，例如在本实施例中，f＝2kHz，根据奈奎斯特采样定律，***能够探测到的最大扰动频率为1kHz。
步骤S2：原始数据采集与预处理，包括以下步骤：
步骤S21：所述相位敏感光时域反射计H1的采样脉冲信号控制所述双通道模数转换器H2按特定采样速度S采集两路I、Q模拟信号，每次脉冲采集M个数据，作为一行数据。
ADC采样速度与传感分辨率相关，每行数据量与传感距离相关，在本实施例中，ADC采样率S＝100Msps，对应1m的传感空间分辨率，每次脉冲采集M＝40000个数据，对应传感距离L＝40000m。
步骤S22：所述FPGA模块H3采集ADC数据，并计算所述正交数字信号的模值并将每行数据通过DDR3内存控制器H21写入DDR3随机存储器H4的第一个存储区域，多个数据行形成一个数据帧。
在本实施例中，ADC分辨率R＝14bit，DDR3随机存储器分为三个存储区域，第一个存储区域存放ADC采集数据，并将这个存储区域设置为FIFO模式，FIFO深度为2000行。
在本实施例中，数据帧由500行ADC数据组成，其组成内容分两个情况：
情况1：***在上电之初，DDR3存储器中为空的情况下，数据帧由最初的500行数据组成。
情况2：***在平稳运行时，DDR3存储器中保存有前序帧数据，数据帧由前序400行数据和最新100行数据组成，这样就实现了滑动窗口计算，计算结果能够表现数据过渡变化的效果。
步骤S3：数据转置与计算，包括以下步骤：
步骤S31：所述FPGA模块H3通过DDR3内存控制器H21列向读取数据帧的多个列，并将其存储到FPGA模块H3的数据缓存单元H27中。在本实施例中，DDR3随机存储器相比于静态SRAM的读写延迟大，因此为了提高读取效率，本实施例引入了一个FPGA片上静态RAM作为DDR3存储器的缓存，在读取数据时，一次读取较多的数据缓存至FPGA片上静态RAM，这样可以节约较多的读取延时时间，提高读取效率。
步骤S32：所述FPGA模块H3将其数据缓存单元H27中的列向数据发送到多通道FFT计算单元H28做FFT计算。在本实施例中，共有8个全流水的512点FFT运算模块同时进行FFT计算，全流水FFT运算模块可以持续不停顿输入数据，并持续输出计算完成的数据。
步骤S33：重复步骤S32，直到所述FPGA模块H3对一个数据帧进行FFT计算形成一个FFT结果矩阵。在本实施例中，FFT结果矩阵的大小A*B＝40000*512，表示有40000组512点FFT数据，其物理意义为40KM光纤的每隔1m的测量点的扰动频谱数据。
步骤S4：数据滤波与求和，包括以下步骤：
步骤S41：所述FPGA模块H3中的数据滤波单元H29对所述步骤S3中的结果矩阵进行横向求和，并寻找求和结果中的最大值，同时将结果矩阵存储到DDR3随机存储器H4的第二个存储区域。
在本实施例中，按照每行第X1列到第X2列进行求和，得到512个值，并找出第52到第250个数中的最大值(X1、X2需要根据应用场景修改，如X1＝1000，X2＝20000)。
步骤S42：所述FPGA模块H3中的数据滤波单元H30根据步骤S41得到的最大值所在行，对步骤S3中的结果矩阵进行滤波。
在本实施例中，根据步骤S41中求得的最大值所在的行ZB，将步骤S3中结果矩阵的(ZB-10)～(ZB+10)的值全部清0(如果ZB-10或ZB+10达到边界52或250,则只能取到边界值)。
步骤S43：所述FPGA模块H3中的短时能量计算单元H31根据步骤S42得到的滤波后的FFT结果矩阵进行短时能量计算,短时能量由FFT结果矩阵列向求和得到，并将结果数据存储到DDR3随机存储器H4的第三个存储区域。在本实施例中，有40000个结果数据，其物理意义为每个传感点的扰动强度，传感距离40KM，传感分辨率1m。
步骤S5：所述FPGA模块将步骤S4得到短时能量数据通过PCIe DMA驱动H25发送到工控计算机H5上位机。
步骤S6：所述工控计算机H5上位机将接收到的数据显示在上位机界面上，同时将数据发送到GPU H6，GPU H6根据扰动强度进行模式识别。
重复进行上述步骤，直到人为命令程序运行结束。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种实时光纤扰动传感的定量测量装置，其特征在于，包括相位敏感光时域反射计、双通道模数转换器、FPGA模块、DDR3随机存储器、工控计算机和GPU，其中，
所述相位敏感光时域反射计与双通道模数转换器相连接，用于采集I、Q两路模拟信号；所述FPGA模块与双通道模数转换器相连接，用于进行数据接收和计算短时能量数据并发送给工控计算机；所述DDR3随机存储器与FPGA模块相连接，用于缓存数据；所述工控计算机与FPGA模块相连接，用于将接收到的数据显示在上位机界面上并同时发送给GPU；所述GPU与工控计算机相连接，用于进行模式识别并将结果发送给工控计算机；
所述相位敏感光时域反射计进一步包括：激光光源、时序控制器、光耦合器、声光调制器、掺铒光纤放大器、环行器、传感光纤、双平衡探测器、正交解调器、本地本振信号，其中，所述激光光源通过光纤连接光耦合器，将激光分为两路：一路作为参考光，另一路通过光纤依次连接声光调制器，掺铒光纤放大器，环行器A口和传感光纤，散射光沿B口返回，经C口出射；光耦合器两输入端分别连接参考光和散射光，输出端连接双平衡探测器；双平衡探测器的输出端与本地本振信号连接正交解调器，正交解调器输出两路I、Q模拟信号；相位敏感光时域反射计由时序控制器控制其运行并为后续信号处理提供定时脉冲。
2.根据权利要求1所述的实时光纤扰动传感的定量测量装置，其特征在于，所述FPGA模块，其内部划分为三个层次：硬件交互层、数据DMA层和算法处理层；所述硬件交互层包含LVDS接收器、DDR3内存控制器、PCI Express控制器；所述数据DMA层包含AXI内部互联、AXI读写端口、PCIe DMA驱动；所述算法处理层包含ADC数据单元、数据缓存单元、多通道FFT计算单元、数据滤波单元、短时能量计算单元。
3.一种实时光纤扰动传感的定量测量方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：相位敏感光时域反射计中的时序控制器开始产生一定频率的采样脉冲，并输出正交模拟信号I、Q；
步骤S2：原始数据采集与预处理，包括以下步骤：
步骤S21：双通道模数转换器将两路正交模拟信号I、Q转换为数字信号并发送给FPGA模块；
步骤S22：FPGA模块计算正交数字信号的模值并将每行数据通过DDR3内存控制器写入DDR3随机存储器的第一个存储区域，多个数据行形成一个数据帧；
步骤S3：数据转置与计算，包括以下步骤：
步骤S31：FPGA模块中的DDR3内存控制器列向读取数据帧的多个列，并将其存储到所述FPGA模块的数据缓存单元中；
步骤S32：FPGA模块将其数据缓存单元中的列向数据发送到多通道FFT计算单元做FFT计算；
步骤S33：重复步骤S32，直到所述FPGA模块对一个数据帧进行FFT计算形成一个FFT结果矩阵；
步骤S4：数据滤波与求和，包括以下步骤：
步骤S41：FPGA模块中的数据滤波单元对所述步骤S3中的结果矩阵的特定区域进行横向求和，并寻找求和结果特定区域中的最大值，同时将结果矩阵存储到DDR3随机存储器的第二个存储区域；
步骤S42：所述FPGA模块中的数据滤波单元根据步骤S41得到的最大值所在行，对步骤S3中的结果矩阵进行滤波；
步骤S43：FPGA模块中的短时能量计算单元根据步骤S42得到的滤波后的FFT结果矩阵进行短时能量计算，得到每个传感点的扰动强度数据，并将短时能量数据存储到DDR3随机存储器的第三个存储区域；
步骤S5：FPGA模块将步骤S4得到短时能量数据通过PCIe DMA驱动发送到工控计算机上位机；
步骤S6：工控计算机上位机将接收到的数据显示在上位机界面上，同时将数据发送到GPU上进行模式识别，模式识别结果返回上位机界面显示。
4.根据权利要求3所述的实现方法，其特征在于，在所述步骤S6中，使用GPU进行扰动的模式识别与分类，进一步包括以下步骤：
步骤S61：输入扰动的数据集，训练CNN分类模型；
步骤S62：将待识别的扰动的数据输入训练好的模型进行识别。
5.根据权利要求3所述的实现方法，其特征在于，上述步骤采用全流水线化运行。
6.根据权利要求3所述的实现方法，其特征在于，FPGA模块使用外差探测方式和对扰动的短时能量计算实现对扰动强度的定量解调。
7.根据权利要求3所述的实现方法，其特征在于，所述FPGA模块中的数据帧使用滑动窗口模式，其数据帧为新采集的数据与上一帧的部分数据的组合。
8.根据权利要求3所述的实现方法，其特征在于，所述DDR3随机存储器的地址空间划分为三个区域，分别存储不同计算步骤的数据。
9.根据权利要求3所述的实现方法，其特征在于，所述FPGA模块通过LVDS接口接收模数转换器数据。
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