一种基于小波变换的φ-OTDR相位去趋势与解卷绕方法与流程

本发明属于信号处理，具体是一种基于小波变换的-otdr相位去趋势与解卷绕方法。

背景技术：

1、相位敏感型光时域反射计(-otdr)是一种常见的分布式光纤传感技术，能够实现对光纤中各个位置上的物理量进行高分辨率、实时的监测和测量。相位敏感性分布式光纤传感系统利用了光纤中瑞利背向散射光的非线性光学效应，实现了对光纤中不同位置处相位信息的检测。通过解调和分析光信号的相位变化，我们可以获取到光纤中各个位置的振动信息。与传统的光纤传感系统相比，相位敏感性分布式光纤传感系统具有诸多优点，包括高分辨率、实时性、长距离覆盖以及抗干扰性强等，为实时、高精度、大范围的物理量监测提供了有效的解决方案。然而，相位敏感性分布式光纤传感系统的测量信号通常是卷绕的、含有趋势项的相位信号，且解调效果容易受到激光器的衰落噪声的影响，导致解卷绕失败的现象，从而降低解调效果。为了解决这个问题，本发明提出了一种基于小波变换的方法，能够有效地去除-otdr系统信号中的趋势项。本发明采用了二阶小波去趋势的技术，通过将原始信号进行小波分解，然后去除低频部分的趋势项，最后再进行小波重构，从而得到准确的被测信号，这种方法不仅能够消除信号中的趋势项，还能有效地抑制衰落噪声对解调效果的影响，从而提高了解调的精度和稳定性，与传统方法相比，本发明具有显著的优势，首先，使用本方法无需对-otdr系统的硬件设备进行任何改动，只需在数据处理的过程中加入小波去趋势的步骤即可，因此实施起来非常方便；其次，本方法的成本较低，无需额外增加昂贵的设备或材料。最重要的是，这种方法能够快速、有效地去除趋势项，提高-otdr系统的灵敏度和稳定性，从而提供更加准确可靠的监测和测量结果。总而言之，本发明提出了一种基于小波变换的方法，用于去除-otdr系统信号中的趋势项，并成功解决了由衰落噪声等因素引起的解卷绕失败问题。该方法不仅无需对硬件设备进行改动，而且实现方便、成本低廉。借助这种方法，我们能够快速、有效地获取低信噪比的数据，从而显著提升-otdr系统的灵敏度水平，为光纤传感技术的应用提供更加可靠和准确的监测和测量手段。

2、cn114623920a公开了“一种-otdr型分布式光纤声波传感系统及信号解调方法”，应用于分布式光纤声波传感技术领域，该发明提出了一种创新的分布式光纤声波传感系统和信号解调方案，该方案结合了带通抽样和频分复用技术，旨在降低系统的硬件成本并提高信号采集的实时性，通过利用带通抽样将信号分为多个带宽，然后对每个带宽进行频分复用，从而实现信号的分布式采集，该方案还采用了i/q正交解调方案进行信号解调。然而，在信号处理过程中，当遇到随机衰落时，解调得到的相位会出现局部误差，这可能导致解卷绕失败的现象或者解卷绕的准确性受到影响。cn115235520a公开了“一种多相位编码-otdr传感系统及调制解调方法”，通过构造多相位编码序列，依赖于希尔伯特变换和移动差分平均算法将电信号解调成相位信号，将光纤传感系统的空间分辨率与码元宽度联系起来，突破传统分布式光纤传感系统中传感距离与空间分辨率之间的制约问题，实现空间分辨率和传感距离同步提升。cn107389106a公开了“一种-otdr正交相位解调系统及相位解调方法”，采用“相干接收+平衡探测器接收”的结构，提高了传感光信号的信噪比，其采用的反正切解调与相位解卷绕方法仍难以在发生衰落时有效地得到准确的信号。

3、综上，针对-otdr型分布式光纤声波传感的解调方案仍需要改进和优化，以得到准确的光相位信息，进而得到被测体的准确的声波信号。cn115470815a公开了“一种针对otdr信号的分段svd自适应小波去噪方法”，将小波变换与svd结合，相比于累加平均去噪法、小波阈值去噪法和奇异值分解去噪有更好的自适应性，去噪效果明显，但尚未见到将小波变换应用于相位去趋势解卷绕中，因此，本专利发明公开了一种基于小波变换的-otdr相位去趋势与解卷绕方法。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种针对分布式光纤传感-otdr系统的相位信号去趋势解卷绕方法，解决由于衰落噪声引起的解调困难等问题，该方法基于小波变换去除趋势项，针对由衰落噪声引起的解卷绕失败情况，采用第二重小波变换提取趋势，消去解卷绕趋势项，得到准确的相位，实现对-otdr的光电平衡探测器输出的电信号的解调，避免了系统由于解调引起的强噪声干扰，有助于实现振动信号的精准定位和波形还原。

2、本发明的目的是通过以下方式实现的，一种基于小波变换的-otdr相位去趋势与解卷绕方法，其特征在于，包括下列步骤：

3、步骤1：采用的-otdr型分布式光纤传感系统，其包括激光器、光纤耦合器、声光调制器、掺铒光纤放大器、环形器、偏振分束器、被测光纤、平衡光电探测器、ad数据采集卡和数据解调、处理模块组成；其中，激光器中心频率为1550nm的窄线宽激光器，发出的激光被一个90:10的光纤耦合器1分成两部分，其中90％的光用作检测光，10％用作本振光；探测光被声光调制器调制成脉冲光。脉冲光通过前端掺铒光纤放大器进行放大，然后通过环行器进入被测光纤，被测光纤的后向散射瑞利散射信号光经过环形器后，通过偏振分束器将被测光纤的后向散射瑞利散射信号光分成x和y两个偏振方向的信号光；本振光通过保偏光纤耦合器后，再经过光纤耦合器向两个偏振方向拍频信号，拍频信号经光电探测器转换成电信号，最后经数据ad数据采集卡和数据解调、处理模块采集后送入计算机进行分析处理；

4、步骤2：-otdr的光电平衡探测器输出的电信号sbpd按照预定的通信协议分段，采集到的两个拍频电信号可以表示为：

5、

6、

7、式中:kc为平衡光电探测器的光电转换系数，elx(t)和ely(t)分别表示本振光的两个正交分量，erx(t)和ery(t)分别表示信号光的两个正交分量，为对应的数字角频率，fa为调制频率，fs为采样频率。为信号光与本振光的相位差。节拍电信号包含了我们需要的幅度信息和相位信息。对其进行iq正交解调，可得到x、y极化方向上的4个正交分量ix(t)、qx(t)、iy(t)、qy(t)，表示为:

8、

9、然后，将上述两个极化方向上的i、q信号叠加得到:

10、

11、解调后的信号为含趋势项的卷绕相位，即被测光纤上各个节点的原始相位po，此时，po为包含趋势项的卷绕相位：

12、

13、步骤3：对po中每一节点的相位p，采用小波变换进行小波分解，具体为对于任意能量有限信号x(t)∈l2(r)，小波变换定义如下：

14、

15、其中，ψ(t)为小波基，满足是通过伸缩和平移ψ(t)得到的，a是伸缩尺度参数(a>0)，t是时间偏移，为归一化系数，用以保持能量有限。常用的小波有harr小波、daubechies小波、symlet小波、coiflet小波、双正交小波等。小波变换由于具有可变的时间局部化和频率分辨率特性，可以实现对非平稳信号进行自适应分析。具体步骤如下：

16、步骤3a：将po划分为相等长度的子信号，通常是2的幂次，如果信号长度不是2的幂次，进行零填充；

17、步骤3b：使用db4小波作为分解滤波器的系数，db4小波滤波器是一个有限长的低通和高通滤波器组成的矩阵；

18、步骤3c：通过卷积运算，将输入信号与低通和高通滤波器进行滤波，进行下采样操作，即将滤波后的信号的采样率降低一半，这相当于从原始信号中提取出低频成分；

19、步骤3d：重复步骤3b和步骤3c，对低频信号进行进一步的小波分解，每次分解都会产生更多的低频成分和对应的高频成分；

20、步骤3e：重复以上步骤，直到达到所需的分解级别，每个级别的分解会产生不同尺度的低频和高频系数；

21、步骤3f：最终的分解结果是一组低频系数和高频系数，低频系数反映了信号的平滑部分，而高频系数则反映了信号的细节部分，将除低频分量以外的小波系数置零，重构信号得到其趋势项pt，进而得到去趋势相位pd＝po-pt；

22、步骤4：对pd作解卷绕运算，设δpu[n]第n个采样点的相位真实值和测量值之间的差值，初始化δpu[1]＝0，由式(5)计算得δpu[n]，再由式(6)计算解卷绕相位pu：

23、

24、pu[n]＝pu[n]+δpu[n]#(6)

25、式中，τ为相位跳变阈值，默认取τ＝π；pd[n]为n时刻的去趋势相位：

26、步骤5：对pu，采用与步骤3相同小波基的小波变换，具体为：

27、步骤5a：将pu划分为相等长度的子信号，通常是2的幂次，如果信号长度不是2的幂次，进行零填充；

28、步骤5b：使用db4小波作为分解滤波器的系数，db4小波滤波器是一个有限长的低通和高通滤波器组成的矩阵；

29、步骤5c：通过卷积运算，将输入信号与低通和高通滤波器进行滤波，进行下采样操作，即将滤波后的信号的采样率降低一半，这相当于从原始信号中提取出低频成分；

30、步骤5d：重复步骤5b和步骤5c，对低频信号进行进一步的小波分解，每次分解都会产生更多的低频成分和对应的高频成分；

31、步骤5e：重复以上步骤，直到达到所需的分解级别，每个级别的分解会产生不同尺度的低频和高频系数；

32、步骤5f：最终的分解结果是一组低频系数和高频系数，低频系数反映了信号的平滑部分，而高频系数则反映了信号的细节部分，将除低频分量以外的小波系数置零，重构信号得到其趋势项，进而得到去趋势相位pud＝pu-put；

33、本发明的有益效果：

34、本发明公开的方法基于小波变换，用于去除-otdr型分布式光纤传感系统信号中的趋势项。进一步采用了二阶小波去趋势的方法，从而得到了准确的被测信号。这一方法成功解决了由衰落噪声等引起的解卷绕失败的问题。值得一提的是，本发明无需对硬件设备进行任何改动，实现起来非常方便，成本也较低。通过这种方法，我们能够快速、有效地获取低信噪比的数据，从而提升-otdr系统的灵敏度。