基于獨(dú)立成分分析的光纖拉曼溫度傳感系統(tǒng)的去噪算法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及光纖傳感器領(lǐng)域，具體是一種基于獨(dú)立成分分析的光纖拉曼溫度傳感 系統(tǒng)的去噪算法。
【背景技術(shù)】
[0002] 光纖拉曼溫度傳感系統(tǒng)是一種基于自發(fā)拉曼散射溫敏效應(yīng)和光時(shí)域反射原理的 新型傳感系統(tǒng)，具有耐腐蝕、體積小、抗電磁干擾等特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用在交通、建筑和油氣等 領(lǐng)域中。但是，由于自發(fā)拉曼散射信號(hào)非常微弱并且受到系統(tǒng)各種噪聲的影響，有效信號(hào)完 全被淹沒在噪聲之中，系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性、測(cè)量精度等性能參數(shù)難W得到保證，因此，選擇合適 的去噪算法來(lái)提高系統(tǒng)的信噪比是十分有必要的。光纖拉曼溫度傳感系統(tǒng)中的噪聲主要表 現(xiàn)為白噪聲，目前系統(tǒng)中所應(yīng)用的去噪算法主要有疊加平均去噪算法、小波變換去噪算法、 脈沖編碼去噪算法和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解去噪算法，但是運(yùn)些算法均有著自己的局限性，探尋新 的去噪算法W達(dá)到更理想的效果也是大勢(shì)所趨。獨(dú)立成分分析是近些年發(fā)展起來(lái)的一種盲 源信號(hào)分離方法，利用其冗余取消特性可W有效的實(shí)現(xiàn)信號(hào)噪聲的分離，在光纖拉曼溫度 傳感系統(tǒng)中有著較好的應(yīng)用前景。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的是提供一種基于獨(dú)立成分分析的光纖拉曼溫度傳感系統(tǒng)的去噪算 法，W解決現(xiàn)有技術(shù)由于拉曼散射信號(hào)微弱從而被淹沒在噪聲中的問題。
[0004] 為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案為：
[0005] 基于獨(dú)立成分分析的光纖拉曼溫度傳感系統(tǒng)的去噪算法，其特征在于：利用快速 獨(dú)立成分分析對(duì)拉曼散射信號(hào)進(jìn)行去噪處理，同時(shí)針對(duì)快速獨(dú)立成分分析過程中的不確定 性，在拉曼散射信號(hào)前端添加一定幅值和相位的正弦信號(hào)，根據(jù)正弦信號(hào)處理前后的幅值 相位變化來(lái)校正拉曼散射信號(hào)的幅值相位，從而完全恢復(fù)拉曼散射信號(hào)，包括W下步驟：
[0006] (1)、在含噪拉曼散射信號(hào)前端加上一定幅值和一定相位的正弦信號(hào)，拼接形成觀 測(cè)信號(hào)；
[0007] (2)、對(duì)由含噪拉曼散射信號(hào)和正弦信號(hào)拼接所得到的觀測(cè)信號(hào)去均值并做白化 處理，得到白化矩陣X= (XI，而，…，X。)，其中X為去均值和白化處理后的觀測(cè)信號(hào)，XI，而，… ，X。為由n個(gè)獨(dú)立信號(hào)源線性混合組成的n維隨機(jī)觀測(cè)信號(hào)；
[000引 （3)、基于負(fù)賭最大化理論，確定目標(biāo)函數(shù)F(w) =E[G(w*X)]+c(| |w| |2-1)，其中C 代表常數(shù)，W代表分離系統(tǒng)矩陣W的一行，G( ?)為非二次函數(shù)，其形式的選取與源信號(hào)的種 類有關(guān)；
[0009] (4)、應(yīng)用牛頓迭代法求此目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解，令n= 0,隨機(jī)選取初始向量w(0)，其 中I|w(0)II= 1 ;
[0010] 巧）、調(diào)整w，w(n+l) =E{Xg(wT(n)X)}-E{g'（wT(n)X)}w(n)，n=n+1，其中g(shù)和g' 分別為G和g的導(dǎo)數(shù)； W11]化）、歸一化，w(n+l) =w(n+l)/| |w(n+l)II;
[0012] (7)、若算法未收斂，則轉(zhuǎn)至步驟巧）；若算法收斂，則估計(jì)出一個(gè)獨(dú)立成分，y= wX;
[001引 做、處理后的含噪拉曼散射信號(hào)前端的正弦信號(hào)相位幅值發(fā)生了變化，同時(shí)化St ICA去噪處理后的信號(hào)后端的拉曼散射信號(hào)也需做出相應(yīng)的處理。
[0014] 本發(fā)明對(duì)20km光纖拉曼溫度傳感系統(tǒng)的去噪仿真結(jié)果表明，系統(tǒng)信噪比獲得了 6. 09地的改善，取得了非常理想的去噪效果。
【附圖說明】
[0015] 圖1為獨(dú)立成分分析原理框圖。
[0016] 圖2為化stICA算法流程圖。
[0017] 圖3為化StICA算法去噪效果圖。
[0018] 圖4為本發(fā)明即加前端校正的化StICA算法去噪效果圖。
【具體實(shí)施方式】
[0019] 如圖1和圖2所示，利用快速獨(dú)立成分分析對(duì)拉曼散射信號(hào)進(jìn)行去噪處理，同時(shí) 針對(duì)獨(dú)立成分分析過程中的不確定性，在拉曼散射信號(hào)前端添加一定幅值和相位的正弦信 號(hào)，根據(jù)正弦信號(hào)處理前后的幅值相位變化來(lái)校正拉曼散射信號(hào)的幅值相位，從而完全恢 復(fù)拉曼散射信號(hào)。包括W下步驟：
[0020] (1)、在含噪拉曼散射信號(hào)前端加上一定幅值和一定相位的正弦信號(hào)，拼接形成觀 測(cè)信號(hào)；
[0021] (2)、對(duì)由含噪拉曼散射信號(hào)和正弦信號(hào)拼接所得到的觀測(cè)信號(hào)去均值并做白化 處理，得到白化矩陣X= (XI，而，…，X。)，其中X為去均值和白化處理后的觀測(cè)信號(hào)，XI，而，… ，X。為由n個(gè)獨(dú)立信號(hào)源線性混合組成的n維隨機(jī)觀測(cè)信號(hào)；
[0022] (3)、基于負(fù)賭最大化理論，確定目標(biāo)函數(shù)F(w) =E[G(w*X)]+c(| |w| |2-1)，其中C 代表常數(shù)，W代表分離系統(tǒng)矩陣W的一行，G( ?)為非二次函數(shù)，其形式的選取與源信號(hào)的種 類有關(guān)；
[0023] (4)、應(yīng)用牛頓迭代法求此目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解，令n= 0,隨機(jī)選取初始向量w(0)，其 中I|w(0)II= 1 ;
[0024] 巧）、調(diào)整w，w(n+l) =E{Xg(wT(n)X)}-E{g'（wT(n)X)}w(n)，n=n+1，其中g(shù)和g' 分別為G和g的導(dǎo)數(shù)；
[00巧]化）、歸一化，w(n+l) =w(n+l)/| |w(n+l)II;
[00%] (7)、若算法未收斂，則轉(zhuǎn)至步驟巧）；若算法收斂，則估計(jì)出一個(gè)獨(dú)立成分，y= wX;
[0027] (8)、處理后的含噪拉曼散射信號(hào)前端的正弦信號(hào)相位幅值發(fā)生了變化，同時(shí)化St ICA去噪處理后的信號(hào)后端的拉曼散射信號(hào)也需做出相應(yīng)的處理。
[0028] 仿真結(jié)果與分析：
[0029] 光纖拉曼溫度傳感系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型如式所述，其中S為后向散射系數(shù)，aS為后 向散射因子，V為光在光纖中的群速度，P。為入射光功率，T為光脈沖寬度，a為傳輸損耗 系數(shù)。在配置IntelWCoreODiS-SlSOCPTOS. 40細(xì)z處理器和6G內(nèi)存的計(jì)算機(jī)上利用Matlab進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，設(shè)系統(tǒng)測(cè)量長(zhǎng)度為20虹1，峰值功率為lOOmW，脈沖寬度為10ns。
[0030] 八〇二備v.S'o、P'… f(S)
[00川在使用化StICA算法去噪時(shí)，需滿足測(cè)量信號(hào)數(shù)目大于或等于源信號(hào)數(shù)目的條 件，當(dāng)處理一維含噪拉曼散射信號(hào)時(shí)，必須引入虛擬觀測(cè)信號(hào)把一維信號(hào)擴(kuò)展至多維信號(hào)， 此處選取的虛擬觀測(cè)信號(hào)為所加的高斯白噪聲，它和含噪拉曼散射信號(hào)共同構(gòu)成一個(gè)二維 觀測(cè)信號(hào)。利用化StICA算法對(duì)一維含噪拉曼散射信號(hào)進(jìn)行去噪處理，結(jié)果如圖3所示。 可W看出：l)FastICA算法的去噪效果較好，拉曼散射信號(hào)和部分高斯白噪聲被成功的分 離出來(lái)；2)由于獨(dú)立成分分析（ICA)的不確定性，導(dǎo)致分離后的拉曼散射信號(hào)的幅值和相 位均有所變化。
[0032] 針對(duì)化StICA算法的不足，引入加上前端校正的化StICA算法，如前所述，需滿 足測(cè)量信號(hào)數(shù)目大于等于源信號(hào)數(shù)目的條件，而光電檢測(cè)模塊所檢測(cè)到的信號(hào)主要包括拉 曼散射信號(hào)和白噪聲，因此可認(rèn)為運(yùn)里的獨(dú)立源有2個(gè)。此外，光纖拉曼溫度傳感系統(tǒng)發(fā)射 激光脈沖的間隔時(shí)間很短，而相鄰信號(hào)間的變化很小，所W運(yùn)里連續(xù)取4組含噪拉曼散射 信號(hào)作為測(cè)量信號(hào)進(jìn)行ICA分析。利用加前端校正的化StICA算法對(duì)四維含噪拉曼散射 信號(hào)進(jìn)行去噪處理，結(jié)果如圖4所示。可W看出：1)加前端校正的化StICA算法的去噪效 果較好，拉曼散射信號(hào)和部分高斯白噪聲被成功的分離出來(lái)；2)由信號(hào)前端正弦信號(hào)處理 前后幅值和相位的變化，可W完全恢復(fù)拉曼散射信號(hào)；3)經(jīng)除噪后的拉曼散射信號(hào)上所對(duì) 應(yīng)的10km處的溫度場(chǎng)的變化清晰可見。
[0033] 為了評(píng)價(jià)加上前端校正的化StICA算法的去噪效果，分別計(jì)算了含噪拉曼散射信 號(hào)去噪前后的信噪比，如表1所示。
[0034] 表1FastICA改進(jìn)算法對(duì)系統(tǒng)信噪比的改善
【主權(quán)項(xiàng)】
1.基于獨(dú)立成分分析的光纖拉曼溫度傳感系統(tǒng)的去噪算法，其特征在于：利用快速獨(dú) 立成分分析Fast ICA對(duì)拉曼散射信號(hào)進(jìn)行去噪處理，同時(shí)針對(duì)快速獨(dú)立成分分析過程中的 不確定性，在拉曼散射信號(hào)前端添加一定幅值和相位的正弦信號(hào)，根據(jù)正弦信號(hào)處理前后 的幅值相位變化來(lái)校正拉曼散射信號(hào)的幅值相位，從而完全恢復(fù)拉曼散射信號(hào)，包括以下 步驟： (1) 、在含噪拉曼散射信號(hào)前端加上一定幅值和一定相位的正弦信號(hào)，拼接形成觀測(cè)信 號(hào)； (2) 、對(duì)由含噪拉曼散射信號(hào)和正弦信號(hào)拼接所得到的觀測(cè)信號(hào)去均值并做白化處理， 得到白化矩陣X = (Xl，X2，…，xn)，其中X為去均值和白化處理后的觀測(cè)信號(hào)， Xl，X2，…，Xn 為由n個(gè)獨(dú)立信號(hào)源線性混合組成的n維隨機(jī)觀測(cè)信號(hào)； (3) 、基于負(fù)熵最大化理論，確定目標(biāo)函數(shù)F(w) = E[G(WtX)]+c(| |w| |2-1)，其中c代表 常數(shù)，w代表分離系統(tǒng)矩陣W的一行，G( ?)為非二次函數(shù)，其形式的選取與源信號(hào)的種類有 關(guān)； (4) 、應(yīng)用牛頓迭代法求此目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解，令n = 0,隨機(jī)選取初始向量w(0)，其中 Iw(O) I I = 1 ； (5) 、調(diào)整 w，w(n+l) = E{Xg(wT(n)X) }-E{g'（wT(n)X) }w(n)，n = n+1，其中 g 和 g'分 別為G和g的導(dǎo)數(shù)； (6) 、歸一化，w(n+l) =w(n+l)/||w(n+l)|| ; ⑵、若算法未收斂，則轉(zhuǎn)至步驟（5);若算法收斂，則估計(jì)出一個(gè)獨(dú)立成分，y = wX ; (8)、處理后的含噪拉曼散射信號(hào)前端的正弦信號(hào)相位幅值發(fā)生了變化，同時(shí)Fast ICA 去噪處理后的信號(hào)后端的拉曼散射信號(hào)也需做出相應(yīng)的處理。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于獨(dú)立成分分析的光纖拉曼溫度傳感系統(tǒng)的去噪算法，針對(duì)光纖拉曼溫度傳感系統(tǒng)中信噪比低的問題，利用快速獨(dú)立成分分析對(duì)拉曼散射信號(hào)進(jìn)行去噪處理，同時(shí)針對(duì)獨(dú)立成分分析過程中的不確定性，在拉曼散射信號(hào)前端添加一定幅值和相位的正弦信號(hào)，根據(jù)正弦信號(hào)處理前后的幅值相位變化來(lái)校正拉曼散射信號(hào)的幅值相位，從而完全恢復(fù)拉曼散射信號(hào)。
【IPC分類】G01K11/32, G06F17/50
【公開號(hào)】CN105115622
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510493821
【發(fā)明人】姜海明, 江海峰, 曹文峰, 謝康
【申請(qǐng)人】合肥工業(yè)大學(xué)
【公開日】2015年12月2日
【申請(qǐng)日】2015年8月12日