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        基于壓縮感知的φ-OTDR系統(tǒng)信號處理*

        2019-10-09 05:22:14喬小瑞王瑛劍
        通信技術(shù) 2019年9期
        關(guān)鍵詞:振動信號

        鄭 亮,喬小瑞,王瑛劍

        (海軍工程大學(xué) 電子工程學(xué)院,湖北 武漢 430000)

        0 引 言

        相位敏感光時域反射計(jì)(Phase-sensitive Optical Time Domain Reflectometer,φ-OTDR),是一種利用光纖中后向瑞利散射光的多光束干涉現(xiàn)象,進(jìn)行振動定位與監(jiān)測的光纖傳感技術(shù)。由于其抗電磁干擾、靈敏度高、定位精確、數(shù)據(jù)處理相對簡單等特點(diǎn),特別適合執(zhí)行長距離,大規(guī)模的監(jiān)測任務(wù)。目前在大型建筑的健康監(jiān)測,石油管道的安全監(jiān)控,國家邊界安全等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用[1]。傳統(tǒng)的φ-OTDR系統(tǒng)中,應(yīng)用最成熟的信號處理方法是平均法,即對多次測量得到的多條散射信號進(jìn)行累加平均處理,然后再對平均結(jié)果進(jìn)行差分,這一方法能有效提高后向瑞利散射信號的信噪比。但是這種處理方法會大幅降低系統(tǒng)的最高頻率響應(yīng)范圍,只可以用于定位,應(yīng)用在進(jìn)行振動監(jiān)測的φ-OTDR系統(tǒng)中并不合適[2]。壓縮感知理論[3],可以利用觀測矩陣將高維信號投影到低維空間上,通過原信號所具有的稀疏特性,利用優(yōu)化算法將原信號重構(gòu)出來,這一過程不會改變信號的頻譜范圍。因此本文提出了一種基于壓縮感知理論的信號處理方法,通過求光纖各點(diǎn)處的重構(gòu)誤差值來定位振動位置,并求出振動頻率。這一方法可以在保證系統(tǒng)頻率響應(yīng)范圍不變的同時提高系統(tǒng)的抗噪性能。

        1 φ-OTDR系統(tǒng)概述

        1976 年,Barnoski M.K.和 Jensen S.M.最早提出了光時域反射計(jì)(Optical Time Domain Reflectometer,OTDR)技術(shù)[4],這一技術(shù)問世40多年以來,被廣泛應(yīng)用于定位光纖線路中的斷點(diǎn)及其它異常[5]。OTDR系統(tǒng)原理如圖1所示,激光器產(chǎn)生的激光經(jīng)聲光調(diào)制器調(diào)制為光脈沖,經(jīng)過環(huán)形器后輸入到傳感光纖中,光脈沖在光纖中會產(chǎn)生瑞利散射光,其中后向瑞利散射光會返回到發(fā)射端,通過光電探測器得到沿光纖分布的瑞利散射光強(qiáng)度曲線。當(dāng)光纖上某點(diǎn)發(fā)生擾動或突變時,光纖相應(yīng)位置處的折射率也會跟著變化從而造成后向瑞利散射光強(qiáng)度的改變,通過探測這一變化就可以對擾動進(jìn)行定位。

        OTDR本身具有分布式測量的特點(diǎn),然而,當(dāng)其用于分布式傳感時,靈敏度卻很低,因此,人們在傳統(tǒng)OTDR的基礎(chǔ)上發(fā)展出φ-OTDR技術(shù)。φ-OTDR的原理與OTDR類似,都是通過探測返回的瑞利散射光從而確定擾動位置。不同的是,φ-OTDR使用的激光光源是窄線寬的。由于瑞利散射屬于彈性散射,散射光的頻率與入射光相同,所以當(dāng)入射光頻率單一且穩(wěn)定時,返回的后向瑞利散射光會產(chǎn)生多光束干涉效應(yīng)。相干光對振動非常的敏感,微小的振動就可以造成相干光曲線強(qiáng)度的改變,所以相比傳統(tǒng)OTDR系統(tǒng),φ-OTDR的探測靈敏度有了極大的提高。

        圖1 OTDR系統(tǒng)原理圖

        φ-OTDR系統(tǒng)為了避免光信號之間的干涉串?dāng)_,在入射光脈沖產(chǎn)生的瑞利散射光全部返回到發(fā)射端之前,不允許發(fā)射下一個光脈沖。設(shè)兩個入射光脈沖之間的時間間隔為τ,τ的最小值可等效的看作是光脈沖在光纖中往返所需要的時間,如式(1)[2],

        其中L是光纖長度,vg是光的群速度。所以φ-OTDR系統(tǒng)發(fā)射探測脈沖的頻率f存在極大值fmax=1/τmin,根據(jù)奈奎斯特采樣定理,可得φ-OTDR系統(tǒng)的頻率響應(yīng)范圍是0~0.5f,當(dāng)光纖上的振動頻率處在這一范圍內(nèi)時,可以在定位的同時求得振動頻率。

        2 基于平均法的信號處理方法

        由于普通單模光纖中返回的瑞利散射光信號非常微弱,尤其在長距離的傳感光纖中,非常容易被噪聲淹沒,因此需要特殊的信號處理方法來提高后向瑞利散射光的信噪比。對于φ-OTDR采集到的信號,通常我們使用平均法對其進(jìn)行處理。

        平均法中比較常見的有分離平均法[6]和移動平均法[7]。所謂分離平均法,就是將采樣得到的N條瑞利散射曲線依照時間順序等分為幾組,各組分別進(jìn)行平均處理,之后再進(jìn)行差分疊加。例如,將1 024條瑞利散射曲線依照時間順序等分為4組,每組256條做一次平均處理,可以得到四條平均曲線{x1,x2,x3,x4},對其執(zhí)行操作xi+2-xi,并將結(jié)果疊加可以得到圖2(a),從圖中可以清晰的分辨出振源的位置。而移動平均法則是預(yù)先設(shè)置一個移動平均數(shù)m,在N條瑞利散射曲線上(N>m),通過沿時間軸不斷步進(jìn)的方式對每m條散射曲線求平均值,得到N-m+1條平均曲線,之后再通過移動差分的方式,得到信號處理圖像。如圖2(b),這是m=256時,1 024條瑞利散射曲線經(jīng)移動平均法處理后得到的圖像,由圖易得振動位置在光纖1.6 km處。

        圖2 平均法得到的定位圖像

        不論是分離平均法還是移動平均法,雖然可以降低信號噪聲,求出振源位置,但是平均的過程相當(dāng)于降低了系統(tǒng)的采樣率,會相應(yīng)縮小系統(tǒng)的頻率響應(yīng)范圍,這顯然不利于發(fā)揮φ-OTDR系統(tǒng)的性能。因此,本文提出使用壓縮感知算法來進(jìn)行信號處理,可以在降低噪聲的同時維持原來的頻率響應(yīng)范圍不變。

        3 基于壓縮感知的信號處理

        3.1 壓縮感知原理

        2008年Donoho提出了壓縮感知理論[8],這一理論證明,如果信號是稀疏的,那么它可以由遠(yuǎn)低于采樣定理要求的采樣點(diǎn)數(shù)重建恢復(fù),具體原理如下。

        設(shè)一維向量S的長度是N,并且存在正交的空間變換矩陣Ψ使得S在這一空間的變換向量X是稀疏向量,即X中只有K個元素不為零,其余元素均為零,且K<

        如果,現(xiàn)在已知Y和Φ,求S,因?yàn)棣凳荕×N的矩陣,顯然S的解并不唯一,但是如果存在空間變換矩陣Ψ,并且滿足S=ΨX,帶入式(2)可得:

        此時問題轉(zhuǎn)化為,已知Y、Φ和Ψ,在X的解集中,尋找一個含零元素最多的X,這時X有唯一解,進(jìn)而可以求出S,這就是壓縮感知的基本原理。其中,Y稱為觀測向量,矩陣Φ稱為觀測矩陣,Ψ稱為稀疏矩陣,為簡化表述,定義Θ=ΦΨ,Θ稱為傳感矩陣。

        所以壓縮感知問題的核心是尋找一種重構(gòu)算法,求出稀疏度最高的。目前壓縮感知重構(gòu)算法大致分為兩種:凸優(yōu)化算法及貪婪算法[9],因?yàn)樨澙匪惴ǖ挠?jì)算復(fù)雜度低于凸優(yōu)化算法,所以得到了更多的應(yīng)用。而貪婪算法中常見的又有,自適應(yīng)匹配追蹤法(Sparsity Adaptive Matching Pursuit ,SAMP)[10]、正交匹配追蹤法(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)[11]等。本文使用的是OMP法,其基本原理為,求出傳感矩陣Θ中和Y最為匹配的列向量,并利用最小二乘法估算出這一列向量對應(yīng)的X中的元素,利用這一元素反推出Y的近似值,并更新殘差。將這一過程迭代K次,就可以求出稀疏度為K的X,進(jìn)而求出原信號S。OMP算法的流程圖如圖3所示。

        3.2 基于壓縮感知的φ-OTDR系統(tǒng)信號處理原理

        具體到φ-OTDR中,若是連續(xù)采樣得到N條瑞利散射曲線,則光纖上每一點(diǎn)在時域都可以做出一條由N個采樣點(diǎn)構(gòu)成的信號曲線。將此曲線看作是離散信號S(z),z表示光纖鏈路位置,設(shè)振源處z=a,則信號S(a)的頻域信號X(a)可以近似的看作是振源的頻域信號Xv(a)與噪聲的頻域信號γ之和,即:

        這里的Ψ是離散傅里葉逆變換矩陣,由于振源處振動信號的頻率帶寬是有限的,且頻譜能量遠(yuǎn)大于噪聲,所以Xv可以近似的看作是稀疏向量。則這一問題轉(zhuǎn)化為,求稀疏信號Xv(a)的問題,可以利用壓縮感知原理進(jìn)行求解。

        圖3 OMP算法流程圖

        首先,定義M×N的觀測矩陣Φ,Φ必須是與稀疏矩陣Ψ不相干的,隨機(jī)高斯矩陣[12]和伯努利矩陣[8]都滿足這一條件,另外M需滿足式(5):

        K是自定義的稀疏度,本文選取隨機(jī)高斯矩陣作為觀測矩陣Φ,可以得到觀測向量Y(a)=ΦS(a),已知Y(a),Ψ,Φ,K,輸入到OMP算法程序中就可以求得Xv(a)的近似值Xv′(a)。之所以是近似值,因?yàn)閄(a)中含有噪聲項(xiàng)。但是由近似值Xv′(a)得到的時域信號Sv′(a),依然保留了原始振動信號Sv(a)的大部分特征,由式(4)可得:

        其中,Ψγ是噪聲的時域信號。在光纖其他位置由于不存在振動信號,所以信號S(z)=Ψγ是純粹的噪聲信號。由于噪聲信號不具有稀疏性,所以如果我們執(zhí)行同樣的步驟會求得一個振動信號的偽值Sv′(z),顯然Sv′(z)與S(z)之間并沒有相似性。

        這里定義重構(gòu)誤差:

        其中,z表示光纖上的位置點(diǎn)。結(jié)合(6)、(7)式可知,振源處的重構(gòu)誤差δ(a)必然是小于1的數(shù),利用這一點(diǎn)就可以定位振源位置。

        4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

        本次實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)裝置如圖4所示,激光器線寬小于3 kHz,最大輸出功率為10 mW,工作波長為1 550 nm。傳感光纖的長度為2 km,探測脈沖頻率1 kHz,脈沖寬度100 ns,壓電陶瓷管(PZT)放置在1.6 km位置處。為驗(yàn)證上述理論,我們在PZT上施加50 Hz、200 Hz和450 Hz的混頻信號,得到1 024條瑞利散射曲線,則我們在光纖鏈路的每一點(diǎn)上都得到一個包含1 024個數(shù)據(jù)點(diǎn)的離散信號S(z)。利用MATLAB軟件生成2561024的隨機(jī)高斯矩陣Φ,Ψ為離散傅里葉逆變換矩陣,設(shè)稀疏度K=10,帶入OMP算法程序可得到沿光纖分布的重構(gòu)誤差曲線,如圖5(a)所示,

        圖4 φ-OTDR系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)裝置圖

        圖5 兩種信號處理方法的結(jié)果對比

        從圖5(a)中可以看到,在1.6 km處的重構(gòu)誤差明顯低于其他位置,據(jù)此就可以定位振源位置,圖中虛線以下的部分是小于零的重構(gòu)誤差值,將1.6 km處的誤差值與其他位置處小于零的誤差值作比較,可得信噪比為12.2 dB,圖5(b)是相同情況下分離平均法得到的定位曲線,經(jīng)計(jì)算可得信噪比為2.1 dB,可見利用重構(gòu)誤差定位的方法具有更好的抗噪性能。

        另外,OMP算法在確定振源位置之前,已經(jīng)得到了光纖上每一點(diǎn)在頻域的稀疏信號Xv′(z),但是單獨(dú)取某一點(diǎn)的稀疏信號誤差較大。為得到準(zhǔn)確的振動頻率,我們可以將所有重構(gòu)誤差小于0.8的稀疏信號Xv′(z)提取出來,相加求平均,這樣求得的最大的頻率分量就是我們要求的振動頻率,如圖6所示。

        圖6 振源處信號歸一化頻譜圖

        從圖6中可以看出系統(tǒng)可探測的最大頻率為500 Hz?;趬嚎s感知理論,由于我們在隨機(jī)采樣的過程中,相當(dāng)于完成了對信號的壓縮,即保留了信號的所有頻域特征。所以其最大頻率響應(yīng)值可以達(dá)到采樣定理的極限,即探測脈沖頻率的1/2。本文中仿真系統(tǒng)的探測脈沖頻率為1 kHz,則最大頻率響應(yīng)值為500 Hz。

        5 結(jié) 語

        本文首先簡要介紹了φ-OTDR系統(tǒng)以及傳統(tǒng)平均法定位的原理。在此基礎(chǔ)上,針對傳統(tǒng)的平均法在信號處理方面存在的問題,運(yùn)用壓縮感知理論提出了一種新的振源定位方法,采用OMP算法對光纖沿線各點(diǎn)的散射信號進(jìn)行壓縮與重構(gòu),通過求得的重構(gòu)誤差來進(jìn)行定位。實(shí)驗(yàn)表明,對比傳統(tǒng)的平均方法,本文提出的信號處理方法具有更大的頻率響應(yīng)范圍,以及更好的抗噪性能。

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