基于分解压缩的分布式光纤振动传感数据无损压缩方法与流程

本发明涉及光纤技术领域，特别是一种基于分解压缩的分布式光纤振动传感数据无损压缩方法。

背景技术：

加强国境防范、提高能源安全、改善社会治安等是社会稳定、经济快速发展的基本要求。军事国防、大型工矿、民用安防等多个领域的一些重要基地设施的周界安全监测，是避免造成重大经济损失、维护社会稳定发展的有效手段。随着社会的不断发展，人们的安防意识不断提高，各种安全监测技术也在不断发展。基于光时域反射计otdr的光纤入侵传感器系统，具有分布式、高灵敏度、监测范围广、可隐蔽、不受地形地貌限制等优势，在周界安防入侵监测方面极具潜力，已成为人们的研究热点。

相敏光时域反射仪(phase-sensitiveopticaltimedomainreflectometry，φ-otdr)是在原有otdr分布式传感器基础上发展起来的。它是一种典型全分布式光纤传感技术，灵敏度高，全程无源，可连续感知传输路径上应变、振动等动态参数的空间分布和时间变化信息。

φ-otdr在实际的振动测量中，由于其灵敏度高、响应速度快的特点，往往会产生大量的传感数据。在典型的φ-otdr系统中，假设其数采模块的采样率是100msp/s，转换位数是14bit，那么该系统的数据流量为100msp/s×14bit＝175mb/s。如此庞大的数据不便于传输与保存，因此需要对其进行压缩。当前的技术多是采用离散余弦变换或离散小波变换的有损压缩，有损压缩往往会取得较高的压缩率，但是会导致原始数据的一部分损失。而在实际的工程应用中，完整精确的数据采集很有必要。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足而提供一种基于分解压缩的分布式光纤振动传感数据无损压缩方法，该方法将原始数据分解为两部分具有不同特征的数据再进行压缩，将有损压缩的策略融入无损压缩的框架中，在没有数据损失的前提下提升压缩能力。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

根据本发明提出的一种基于分解压缩的分布式光纤振动传感数据无损压缩方法，包括以下步骤：

步骤一、将一组原始数据m进行离散余弦变换，得到一组离散余弦系数m；其中，m＝{mi|i为整数且1≤i≤n}＝{m1,m2,...,mn}，mi是m中第i个数据，n是m中包含的数据个数，m＝{mj|j为整数且1≤j≤n}＝{m1,m2,...,mn}，mj是m中第j个数据；

步骤二、m的总能量为则h为在[1,n]区间且满足下式的最小的整数：

其中，r为能量百分数；

获得频域能量主体系数x，x＝x1,x2,...,xn,xj是频域能量主体系数x中第j个数据，

步骤三、对x进行反向离散余弦变换，得时域能量主体系数x，x＝x1,x2,...,xn，xi是x中第i个数据；

步骤四、将m与x作差分运算，得差值d，di＝mi-xi，其中，di是d中第i个数据；

步骤五、对x进行线性预测编码，得x的预测余项px；对d进行线性预测编码，得d的预测余项pd；

其中，pxj是px中第j个数据；

其中，pdi是pd中第i个数据；

步骤六、对px进行熵编码，得px的熵编码压缩数据ex；对pd进行熵编码，得pd的熵编码压缩数据ed。

作为本发明所述的一种基于分解压缩的分布式光纤振动传感数据无损压缩方法进一步优化方案，对步骤六得到的压缩数据进行解码，具体步骤如下：

步骤a、对ex进行熵解码，得px；对ed进行熵解码，得pd；

步骤b、对px进行线性预测解码，得x；对pd进行线性预测解码，得d；

步骤c、对x进行反向离散余弦变换，得x；

步骤d、将x和d相加，得m。

作为本发明所述的一种基于分解压缩的分布式光纤振动传感数据无损压缩方法进一步优化方案，步骤一中离散余弦变换的公式为：

作为本发明所述的一种基于分解压缩的分布式光纤振动传感数据无损压缩方法进一步优化方案，步骤一中原始数据为原始分布式光纤振动传感数据。

作为本发明所述的一种基于分解压缩的分布式光纤振动传感数据无损压缩方法进一步优化方案，步骤二中r为95。

作为本发明所述的一种基于分解压缩的分布式光纤振动传感数据无损压缩方法进一步优化方案，步骤三中反向离散余弦变换公式为：

作为本发明所述的一种基于分解压缩的分布式光纤振动传感数据无损压缩方法进一步优化方案，步骤五采用的线性预测编码是2阶线性预测。

作为本发明所述的一种基于分解压缩的分布式光纤振动传感数据无损压缩方法进一步优化方案，步骤六采用的熵编码是算数编码。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

(1)本发明的方案是无损压缩，不会损失任何信息，可以完整地重建分布式光纤振动传感的原始数据，提高了分布式光纤振动传感系统的准确性和适应性；

(2)本发明采用分解压缩策略，在无损的前提下增强了压缩效果，减轻了分布式光纤振动传感系统中数据传输和保存的压力。

附图说明

图1是基于分解压缩的无损压缩原理框架；其中，(a)为编码过程，(b)为解码过程。

图2是φ-otdr振动信号。

图3是振动信号的离散余弦系数。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：

如图1中的(a)所示，本发明的编码过程包含以下步骤：

步骤1，将一组原始数据m进行离散余弦变换，得到一组离散余弦系数m；其中，m＝{mi|i为整数且1≤i≤n}＝{m1,m2,...,mn}，mi是m中第i个数据，n是m中包含的数据个数，m＝{mj|j为整数且1≤j≤n}＝{m1,m2,...,mn}，mj是m中第j个数据；

离散余弦变换的公式为：

图2和图3分别展示了离散余弦变换前后的数据曲线，变换后的能量主体集中在前面一小段，表明了离散余弦变换出色的能量紧缩特性。

步骤2，m的总能量为则h为在[1,n]区间且满足下式的最小的整数：

其中，r为能量百分数；

获得频域能量主体系数x，x＝x1,x2,...,xn,xj是频域能量主体系数x中第j个数据，

步骤3，对x进行反向离散余弦变换，得时域能量主体系数x，x＝x1,x2,...,xn，xi是x中第i个数据；

反向离散余弦变换公式为：

步骤4，将m与x作差分运算，得差值d，di＝mi-xi，其中，di是d中第i个数据；

步骤5，对x进行线性预测编码，得x的预测余项px；对d进行线性预测编码，得d的预测余项pd；

其中，pxj是px中第j个数据；

其中，pdi是pd中第i个数据；

步骤6，对px进行熵编码，得px的熵编码压缩数据ex；对pd进行熵编码，得pd的熵编码压缩数据ed。

如图1中的(b)所示，本发明的解码过程包含以下步骤：

步骤1，对ex进行熵解码，得px；对ed进行熵解码，得pd；

步骤2，对px进行线性预测解码，得x；对pd进行线性预测解码，得d；

步骤3，对x进行反向离散余弦变换，得x；

步骤4，将x和d相加，得m。

一个无损压缩方法的性能通常是由压缩率来评价的。压缩率(cr)由下式定义：

其中，sc是压缩数据的大小，so是原始数据的大小。

如表1所示是不同类型不同组别的φ-otdr数据的压缩率，利用本发明的方案对不同类型不同组别的φ-otdr数据进行压缩而产生的压缩率，可以看出本发明方案有效地压缩了φ-otdr数据。

表1

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替代，都应当视为属于本发明的保护范围。