本發(fā)明涉一種相位敏感OTDR信號的降噪方法，屬于光纖傳感探測的技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

國防、軍事、民用設(shè)施及人民生命財產(chǎn)的安全是關(guān)系國計民生的大事，因此我國在周界安防、長輸管道安全、大型結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測等領(lǐng)域有重大技術(shù)需求。相位敏感型OTDR(光時域反射儀)作為分布式光纖傳感技術(shù)的新興代表，具有靈敏度高、重量輕體積小、免電磁干擾、可連續(xù)探測傳輸路徑上的應(yīng)變、振動等參數(shù)的空間分布和時間變化信息。近年來在石油、交通、結(jié)構(gòu)等領(lǐng)域的振動測量中得到了廣泛的應(yīng)用。

相位敏感型OTDR主要檢測后向瑞利散射光的干涉效果，需要避免光功率發(fā)生較快變化。實際上外界的輕微擾動即會引起光相位的變化從而引起探測光功率的劇烈變化，導(dǎo)致真實信號淹沒在噪聲中。同時，光纖中偏振衰落引起探測結(jié)果的隨機變化，也可能被當(dāng)做真實信號被OTDR識別。因此，識別真實信號，降低背景噪聲，提高檢測性能是相位敏感型OTDR應(yīng)用急需解決的問題。

中國專利CN102946271A公開了一種OTDR測試曲線降噪的方法和裝置，其通過時域變換頻域模塊將OTDR測試曲線的點序列進(jìn)行時域變換頻域的離散傅里葉變換后，在頻域中通過低通濾波模塊將OTDR曲線進(jìn)行低通濾波處理，將曲線中的高頻部分過濾，得到低頻部分的曲線，然后再通過頻域逆變時域模塊將濾波后的曲線進(jìn)行離散傅里葉逆變換，將曲線還原至?xí)r域下的OTDR曲線，使OTDR測試曲線中的噪聲得以降低。該專利文件公開的方法和裝置的處理對象是一根傳感曲線，在實際過程中存在偶然性，很容易導(dǎo)致誤報或者漏報。其次，該方法和裝置對傳感曲線的處理相對簡單，在高頻及低頻情況下，容易把信號的有效部分丟失導(dǎo)致信噪比的降低，甚至探測不到信號。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種相位敏感OTDR信號的降噪方法。

術(shù)語說明：

后向瑞利散射：在光纖中由于光纖密度的隨機漲落引起折射率的局部起伏，導(dǎo)致光向各個方向散射，瑞利散射的散射光的波長等于入射光的波長，沒有頻率變化，后向瑞利散射指的是方向指向入射端的散射光。

快速離散曲波變換：屬于第二代曲波變換理論，將處理對象的頻域利用同中心的方形區(qū)域進(jìn)行分割，對每一個子塊分別進(jìn)行處理。

發(fā)明概述：

本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案：對相位敏感型OTDR傳感曲線進(jìn)行多次采集并疊加，以組成的二維矩陣為處理對象，對其正循環(huán)平移，利用快速離散曲波變換對正循環(huán)平移后的信號進(jìn)行多尺度的分解，對各尺度分量分析和閾值處理后進(jìn)行重構(gòu)，從而抑制背景噪聲，達(dá)到降噪的效果，以此觀測到真實擾動的位置。

本發(fā)明的技術(shù)方案為：

一種相位敏感OTDR信號的降噪方法，用于后向瑞利散射光信號的去噪，包括步驟如下：

1)重復(fù)“正循環(huán)平移-快速離散曲波變換-閾值處理-快速離散曲波逆變換-逆循環(huán)平移”的過程，具體公式如下：

其中，為降噪處理后的傳感曲線矩陣，S為傳感曲線矩陣，F(xiàn)_n,n為正循環(huán)平移算子，F(xiàn)_-n,-n為逆循環(huán)平移算子，I和I^-1分別為快速離散曲波變換算子和快速離散曲波逆變換算子，T為閾值重構(gòu)算子，n₁和n₂分別為傳感曲線矩陣在行和列的方向的平移量，N₁為傳感曲線矩陣在行方向的平移范圍，N₂為傳感曲線矩陣在列方向的平移范圍；對傳感曲線矩陣在行和列的方向進(jìn)行平移，每次移動一行一列，最大平移次數(shù)為行數(shù)乘以列數(shù)，對平移后的信號做去噪處理并逆平移，經(jīng)過多次循環(huán)平移后取平均，有效地消除了振鈴效應(yīng)。

傳感曲線矩陣在行和列的方向的平移對應(yīng)疊加后的傳感曲線在水平和垂直方向上的平移；由于曲波變換不具有平移不變性，導(dǎo)致有效信號的不連續(xù)點相鄰位置產(chǎn)生偽吉布斯現(xiàn)象，而正循環(huán)平移有效的抑制了偽吉布斯現(xiàn)象。

根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選的，所述相位敏感OTDR信號的降噪方法，包括具體步驟如下：

1.1)對相位敏感OTDR信號曲線進(jìn)行100次～1000次(實例中是采集1000次疊加的結(jié)果)采集并疊加，將疊加后的傳感曲線表示為M×N的傳感曲線矩陣；

1.2)對傳感曲線矩陣進(jìn)行正循環(huán)平移；對傳感曲線矩陣在行和列的方向進(jìn)行平移，每次移動一行一列，最大平移次數(shù)為行數(shù)乘以列數(shù)；正循環(huán)平移為本領(lǐng)域技術(shù)人員所熟知的數(shù)據(jù)處理手段。

1.3)對正循環(huán)平移后的傳感曲線矩陣采用快速離散曲波變換進(jìn)行尺度分解，得到曲波系數(shù)矩陣C(j,l,k)；其中，j為分解的尺度參數(shù)，l為每一尺度參數(shù)對應(yīng)的方向參數(shù)，k為每一方向參數(shù)對應(yīng)的位置參數(shù)；

1.4)對不同尺度層對應(yīng)的曲波變換系數(shù)進(jìn)行閾值處理，抑制背景噪聲：

其中，C^r(j,l,k)為閾值處理后的曲波系數(shù)矩陣，T為閾值系數(shù)；對于系數(shù)矩陣C(j,l,k)，不同尺度層代表著不同的頻率分量，對各尺度層采用不同的閾值系數(shù)進(jìn)行處理，保留信號分量，去除噪聲分量。

曲波變換可以分為三個尺度層：COARSE層，DETAIL層和FINE層，其中DETAIL層還可以繼續(xù)向下細(xì)分為很多層，一般默認(rèn)ceil(log2(min(M,N))-3)劃分這么多層(M,N為矩陣大小)。最內(nèi)層，coarse層主要包含一些低頻信息，不據(jù)有方向性。最外層fine層主要為一些高頻信息。它的每一層中又包含了很多的方向，層數(shù)越多方向劃分的越細(xì)。

1.5)對閾值處理后的曲波系數(shù)矩陣進(jìn)行快速離散曲波逆變換和逆循環(huán)平移；其中，快速離散曲波逆變換和逆循環(huán)平移分別為快速離散曲波變換和正循環(huán)平移的逆過程。

1.6)重復(fù)步驟1.2)-1.5)(實例中是4次)，得到降噪處理后的傳感曲線矩陣。重復(fù)步驟1.2)-1.4)的次數(shù)根據(jù)循環(huán)平移的范圍決定。

進(jìn)一步優(yōu)選的，所述步驟1.3)中，采用快速離散曲波變換進(jìn)行尺度分解，得到曲波系數(shù)矩陣C(j,l,k)的具體方法為：利用matlab現(xiàn)有的curvelet工具箱對傳感曲線矩陣進(jìn)行快速離散曲波變換得到曲波系數(shù)矩陣C(j,l,k)；快速離散曲波逆變換的實現(xiàn)方法為，利用matlab現(xiàn)有的curvelet工具箱實現(xiàn)。利用matlab進(jìn)行快速離散曲波變換和快速離散曲波逆變換是現(xiàn)有技術(shù)中被熟知的技術(shù)手段。

進(jìn)一步優(yōu)選的，所述步驟1.3)中，尺度分解的層數(shù)：

[J]＝log₂(M,N)-3

其中，[J]表示J的整數(shù)部分；第一層為Coarse尺度層，是由低頻系數(shù)組成的矩陣；最外層為Fine尺度層，是由高頻系數(shù)組成的矩陣；中間層為Detail尺度層，是由中高頻系數(shù)組成的矩陣。

再進(jìn)一步優(yōu)選的，所述步驟1.4)中，所述閾值系數(shù)采用蒙特卡洛閾值法計算得到：

T＝k·e_j·e

其中，e_j為對均值為0，方差為1的高斯白噪聲進(jìn)行快速離散曲波變換后，進(jìn)行蒙特卡洛測試得到的系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差；e為相位敏感OTDR信號中的噪聲標(biāo)準(zhǔn)差；

j＝1,2,3…[J]；L_j為尺度層的方向數(shù)；k是依賴于尺度的系數(shù)，對于不同的尺度，k取不同的值以滿足需要。蒙特卡洛測試得到的系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差的具體過程為，求取每一尺度、每一方向上系數(shù)矩陣的范數(shù)，再除以該矩陣包含的元素數(shù)。

根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選的，所述步驟1)之后還包括對降噪結(jié)果進(jìn)行差分處理的步驟：

其中，x(n)表示降噪后的相位敏感OTDR曲線，y(n)表示差分處理后的相位敏感OTDR曲線，N表示相位敏感OTDR曲線的總數(shù)。差分處理可以更加直觀的看到擾動的位置。

進(jìn)一步優(yōu)選的，所述步驟1.1)中對相位敏感OTDR信號曲線進(jìn)行采集并疊加的次數(shù)為100次～1000次。

本發(fā)明的有益效果為：

1.本發(fā)明所述相位敏感OTDR信號的降噪方法，根據(jù)傳感曲線本身確定閾值大小，并且對于每一尺度層使用不同的閾值，可以很好的衰減隨機噪聲；最大限度的實現(xiàn)信號與噪聲分離；

2.本發(fā)明所述相位敏感OTDR信號的降噪方法，對被處理信號的頻率沒有要求，有效避免了信號有效部分的丟失，增強了信噪比，提高了外界擾動振動源定位的準(zhǔn)確性；

3.本發(fā)明所述相位敏感OTDR信號的降噪方法，對相位敏感OTDR曲線進(jìn)行多次采集并疊加后進(jìn)行去噪處理，極大的降低了在實際過程中存在偶然性，有效避免了致誤報或者漏報現(xiàn)象；

4.本發(fā)明所述相位敏感OTDR信號的降噪方法，有效提高了基于相位敏感型OTDR系統(tǒng)探測擾動的準(zhǔn)確性，提升在復(fù)雜噪聲環(huán)境工作的檢測性能，能廣泛應(yīng)用到管道運輸、橋梁檢測等領(lǐng)域。

附圖說明

圖1為本發(fā)明所述相位敏感OTDR信號的降噪方法流程圖；

圖2為實施例2所述相位敏感型OTDR裝置示意圖；

圖3為壓電陶瓷模擬振動的信號曲線的疊加圖；

圖4為曲波變換降噪后的信號曲線疊加圖；

圖5為差分處理后的信號曲線的疊加圖。

圖6為不做降噪處理直接進(jìn)行差分處理的信號曲線的疊加圖。

具體實施方式

下面結(jié)合實施例和說明書附圖對本發(fā)明做進(jìn)一步說明，但不限于此。

實施例1

如圖1所示。

一種相位敏感OTDR信號的降噪方法，用于后向瑞利散射光信號的去噪，包括步驟如下：

1)重復(fù)“正循環(huán)平移-快速離散曲波變換-閾值處理-快速離散曲波逆變換-逆循環(huán)平移”的過程，具體公式如下：

其中，為降噪處理后的傳感曲線矩陣，S為傳感曲線矩陣，F(xiàn)_n,n為正循環(huán)平移算子，F(xiàn)_-n,-n為逆循環(huán)平移算子，I和I^-1分別為快速離散曲波變換算子和快速離散曲波逆變換算子，T為閾值重構(gòu)算子，n₁和n₂分別為傳感曲線矩陣在行和列的方向的平移量，N₁為傳感曲線矩陣在行方向的平移范圍，N₂為傳感曲線矩陣在列方向的平移范圍；對傳感曲線矩陣在行和列的方向進(jìn)行平移，每次移動一行一列，最大平移次數(shù)為行數(shù)乘以列數(shù)，對平移后的信號做去噪處理并逆平移，經(jīng)過多次循環(huán)平移后取平均，有效地消除了振鈴效應(yīng)。

傳感曲線矩陣在行和列的方向的平移對應(yīng)疊加后的傳感曲線在水平和垂直方向上的平移；由于曲波變換不具有平移不變性，導(dǎo)致有效信號的不連續(xù)點相鄰位置產(chǎn)生偽吉布斯現(xiàn)象，而正循環(huán)平移有效的抑制了偽吉布斯現(xiàn)象。

實施例2

如實施例1所述的相位敏感OTDR信號的降噪方法，所不同的是，所述相位敏感OTDR信號的降噪方法，包括具體步驟如下：

1.1)對相位敏感OTDR信號曲線進(jìn)行1000次采集并疊加，將疊加后的傳感曲線表示為1000×1000的傳感曲線矩陣；

1.2)對傳感曲線矩陣進(jìn)行正循環(huán)平移；對傳感曲線矩陣在行和列的方向進(jìn)行平移，每次移動一行一列，最大平移次數(shù)為行數(shù)乘以列數(shù)。

1.3)對正循環(huán)平移后的傳感曲線矩陣采用快速離散曲波變換進(jìn)行尺度分解，得到曲波系數(shù)矩陣C(j,l,k)；其中，j為分解的尺度參數(shù)，l為每一尺度參數(shù)對應(yīng)的方向參數(shù)，k為每一方向參數(shù)對應(yīng)的位置參數(shù)；

1.4)對不同尺度層對應(yīng)的曲波變換系數(shù)進(jìn)行閾值處理，抑制背景噪聲：

其中，C^r(j,l,k)為閾值處理后的曲波系數(shù)矩陣，T為閾值系數(shù)；對于系數(shù)矩陣C(j,l,k)，不同尺度層代表著不同的頻率分量，對各尺度層采用不同的閾值系數(shù)進(jìn)行處理，保留信號分量，去除噪聲分量。

1.5)對閾值處理后的曲波系數(shù)矩陣進(jìn)行快速離散曲波逆變換和逆循環(huán)平移；其中，快速離散曲波逆變換和逆循環(huán)平移分別為快速離散曲波變換和正循環(huán)平移的逆過程。

1.6)重復(fù)步驟1.2)-1.5)4次，得到降噪處理后的傳感曲線矩陣。

本實施例中，所用相位敏感型OTDR裝置示意圖如圖2所示，采集次數(shù)是1000次，光纖長度是1Km，模擬振動信號是200HZ的正弦信號，設(shè)置在880m位置處。壓電陶瓷模擬振動的信號曲線的疊加圖如圖3所示。傳感信號曲線矩陣為1000×1000矩陣，對該矩陣進(jìn)行正循環(huán)平移，循環(huán)次數(shù)為4，即平移二行二列，獲得正循環(huán)平移后的矩陣。

曲波變換降噪后的信號曲線疊加圖如圖4所示。

實施例3

如實施例2所述的相位敏感OTDR信號的降噪方法，所不同的是，所述步驟1.3)中，采用快速離散曲波變換進(jìn)行尺度分解，得到曲波系數(shù)矩陣C(j,l,k)的具體方法為：利用matlab現(xiàn)有的curvelet工具箱對傳感曲線矩陣進(jìn)行快速離散曲波變換得到曲波系數(shù)矩陣C(j,l,k)；快速離散曲波逆變換的實現(xiàn)方法為，利用matlab現(xiàn)有的curvelet工具箱實現(xiàn)。

快速離散曲波逆變換通過wrapping算法實現(xiàn)：

A、對二維目標(biāo)函數(shù)做二維傅里葉變換得到其二維頻域的表示：

B、在頻率域，對每對尺度和角度(j,l),求取與的乘積；

C、圍繞原點對上步獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行wrap，得到

D、對進(jìn)行二維逆傅里葉變換，獲得曲波系數(shù)矩陣C(j,l,k)。

實施例4

如實施例2所述的相位敏感OTDR信號的降噪方法，所不同的是，所述步驟1.3)中，尺度分解的層數(shù)：

[J]＝log₂(M,N)-3

其中，[J]表示J的整數(shù)部分；第一層為Coarse尺度層，是由低頻系數(shù)組成的矩陣；最外層為Fine尺度層，是由高頻系數(shù)組成的矩陣；中間層為Detail尺度層，是由中高頻系數(shù)組成的矩陣。

本實施例中，傳感曲線矩陣進(jìn)行7層快速離散曲波變換分解。對于j＝1尺度層，方向參數(shù)l＝1,即無方向信息；對于j＝2尺度層，方向參數(shù)l＝{1,2,…,16},即包含16個方向子帶；對于j＝3尺度層，方向參數(shù)l＝{1,2,…,32},即包含32個方向子帶；對于j＝4尺度層，方向參數(shù)l＝{1,2,…,32},即包含32個方向子帶；對于j＝5尺度層，方向參數(shù)l＝{1,2,…,64},即包含64個方向子帶；對于j＝6尺度層，方向參數(shù)l＝{1,2,…,64},即包含64個方向子帶；對于j＝7尺度層，方向參數(shù)l＝{1,2,…,128},即包含128個方向子帶。

實施例5

如實施例4所述的相位敏感OTDR信號的降噪方法，所不同的是，所述步驟1.4)中，所述閾值系數(shù)采用蒙特卡洛閾值法計算得到：

T＝k·e_j·e

其中，e_j為對均值為0，方差為1的高斯白噪聲進(jìn)行快速離散曲波變換后，進(jìn)行蒙特卡洛測試得到的系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差；e為相位敏感OTDR信號中的噪聲標(biāo)準(zhǔn)差；

j＝1,2,3…[J]；L_j為尺度層的方向數(shù)；k是依賴于尺度的系數(shù)，對于不同的尺度，k取不同的值以滿足需要。蒙特卡洛測試得到的系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差的具體過程為，求取每一尺度、每一方向上系數(shù)矩陣的范數(shù)，再除以該矩陣包含的元素數(shù)。

實施例6

如實施例1所述的相位敏感OTDR信號的降噪方法，所不同的是，所述步驟1)之后還包

括對降噪結(jié)果進(jìn)行差分處理的步驟：

其中，x(n)表示降噪后的相位敏感OTDR曲線，y(n)表示差分處理后的相位敏感OTDR曲線，N表示相位敏感OTDR曲線的總數(shù)。差分處理可以更加直觀的看到擾動的位置。

本實施例中，傳感曲線的總數(shù)是1000，差分處理的過程是第1根傳感曲線與第2根傳感曲線做差，結(jié)果作為新矩陣的第1列，第2根傳感曲線與第3根傳感曲線做差，結(jié)果作為新矩陣的第2列，以此類推，第1000根傳感曲線與第1根傳感曲線做差，結(jié)果作為新矩陣的第1000列，結(jié)果如圖5所示。

對比例：

對于壓電陶瓷模擬振動的信號曲線，不做降噪處理直接進(jìn)行差分處理；差分處理過程與實施例6的差分過程相同；得到的信號曲線的疊加圖如圖6所示。

通過圖5圖6作對比可以看出：經(jīng)過曲波變換閾值處理去噪后的結(jié)果，明顯可以看出在880m處有振動信息的存在，并且隨機噪聲得到濾除，信噪比更高。而不做去噪處理的結(jié)果，噪聲分量明顯，信號淹沒在噪聲里，且完全看不出振動信息。從而證明了本發(fā)明在相位敏感OTDR信號的處理過程中，具有降低隨機噪聲，提高信噪比，定位擾動準(zhǔn)確的有益效果。