提高相位敏感光時域反射計識別入侵事件準確率的方法
2023-05-18 09:09:21 2
提高相位敏感光時域反射計識別入侵事件準確率的方法
【專利摘要】本發明公開了一種提高相位敏感光時域反射計識別入侵事件準確率的方法，它包括以下步51：(1)數據採集；(2)單點歷史判斷；(3)區域振動群判斷；特點是將單點歷史判斷和區域振動群判斷結合起來，以qvOTDR數據採集系統探測到的當前時刻之前的M幀實時數據為分析樣本，經過兩步判斷，由單點歷史判斷對當前時刻之前的M幀實時數據，從變化幅度的角度，並通過自適應均值去除閾值提取出第一步特徵量；再由區域振動群判斷，在第一步特徵量的基礎上進一步提取出第二步特徵量，也即最後的振動特徵量，優點是從時間域和空間域的角度去提取出振動特徵量，能夠很大程度提高識別入侵事件的準確率，同時實時性滿足工程應用要求，算法簡單，定位穩定性好。
【專利說明】提高相位敏感光時域反射計識別入侵事件準確率的方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及一種相位敏感光時域反射計識別入侵事件的方法，尤其是涉及一種提 高相位敏感光時域反射計識別入侵事件準確率的方法。
【背景技術】
[0002] 光纖傳感技術是一種新型的傳感技術，具有測量精度高、抗電磁幹擾、本質安 全、分布式測量等優點，可用於監測和保護國境、軍事基地、發電廠、石油管道、核設施 及監獄等重要區域和場所。分布式光纖振動傳感系統是基於相位敏感光時域反射計 (phase-sensitive Optical Time Domain Reflectrometer，即φ-OTDR)原理的新型傳感 器，可實現不同位置多振動事件的探測與定位，只需單芯光纖，最大監測距離長達50公裡。 (p-OTDR對周圍環境的擾動非常敏感，極容易引起頻繁誤報；同時，光纖中偏振衰落引起 探測結果的隨機變化，也可能被當作入侵信號誤報。因此，識別真實入侵，提高檢測性能是 φ-OTDR工程應用急需解決的問題。
[0003] 目前已報導的減少φ-OTDR誤報的方法主要有以下幾種：
[0004] 1、基於(P- 〇TDR和P0TDR結合的分布式光纖微擾傳感系統（李建中，饒雲江，冉曾 令等.基於'Φ-OTDR.和p〇TDR結合的分布式光纖微擾傳感系統[J].光子學報，2009, 38(5): 1108?1112):將Φ- OTDR:和p〇TDR結合到一個系統中，同時對傳輸光脈衝的相位和偏振 態的變化進行檢測，並採用小波變換的方法來降低傳感信號的噪音，可以在一定程度降低 系統誤報率；
[0005] 2、小波降噪的方法（Zengguang Qin，Liang Chen，Xiaoyi Bao. Wavelet Denoising Method for Improving Detection Performance of Distributed Vibration Sensor[J]. IEEE PHOTONICS TECHNOLOGY LETTERS，2012, 24 (7) :542 ?544):可以濾除背景噪聲和系統 噪聲，但這種方法提高識別入侵事件的準確率有限；
[0006] 3、基於多個小波分解結果進行綜合判決的方法（吳庥偉，吳慧娟，饒雲江等.基 於多種小波分解方法綜合判決的低誤報率分布式光纖圍欄入侵監測系統[J].光子學報， 2011,40(11) :1692?1685):通過多個小波檢測突變點，減少了誤報，卻也增加了漏報；
[0007] 4、基於時間序列奇異譜特徵的檢測方法（李小玉，吳慧娟，彭正譜等.基於時 間序列奇異譜特徵的φ-OTDR擾動檢測方法[J].光子學報，2014,43(4) :0428001-1? 0428001-5):僅從時間域上去分析信號變化特徵，且算法複雜。
[0008] 上述幾種算法都是以減少誤報率為出發點的，沒有考慮同時對增加漏報率的影 響，且沒有考慮算法的實時性和複雜性，很難應用於工程實際。在Φ-OTDR應用於工程實際 監測中，設計算法主要考慮以下因素：
[0009] (1)算法識別準確率：φ- OTDR:工程應用的目的是準確識別入侵事件，不僅僅誤 報率要低，漏報率也要低；
[0010] (2)算法的實時性：φ-〇?Μ是實時監測與報警的，對於入侵事件，系統報警越快 越好；
[0011] (3)算法的複雜性：算法是否複雜不僅影響算法實際工程應用的實現難易程度， 同時也影響算法的實時性；
[0012] (4)算法的定位穩定性：對於同一位置的入侵產生的振動事件，算法不同時間定 位的位置偏移越小越好。
【發明內容】
[0013] 本發明所要解決的技術問題是提供一種提高相位敏感光時域反射計識別入侵事 件準確率的方法，能夠很大程度提高識別入侵事件的準確率，且實時性滿足性能要求，算法 簡單，定位穩定性好。
[0014] 本發明解決上述技術問題所採用的技術方案為：一種提高相位敏感光時域反射計 識別入侵事件準確率的方法，它包括以下步驟：
[0015] (1)數據採集：使用相位敏感光時域反射計數據採集系統實時監測光纖空間採樣 點反射回來的光功率數據，將每一採樣點的光功率數據經過80?120組的累加後輸出，輸 出的光功率數據記為X (i，j)，其中i為光纖空間採樣點，j為數據幀序數，對應不同時刻，記 N為光纖空間採樣點總數目，依次取i = 1，2,…，N，輸出一幀數據，即得到對應光纖全部空 間採樣點監測到的第j幀光功率數據；
[0016] ⑵單點歷史判斷：對每一空間採樣點，從時間域去考量數據的變化特徵，取當前 時刻k之前共Μ幀實時數據為分析樣本，即j = 1，2，···，M，M為30?100,以數據的變化幅 度為特徵，對每一個光纖空間米樣點i，將該米樣點後一巾貞的光功率數據x(i，j+Ι)與前一 幀的光功率數據X (i，j)相減取絕對值，記為abs，將對於Μ幀數據得到的絕對值進行求和， 其求和值記為
【權利要求】
1. 一種提高相位敏感光時域反射計識別入侵事件準確率的方法，其特徵在於它包括以 下步驟： (1) 數據採集：使用相位敏感光時域反射計數據採集系統實時監測光纖空間採樣點反 射回來的光功率數據，將每一採樣點的光功率數據經過80?120組的累加後輸出，輸出的 光功率數據記為x(i，j)，其中i為光纖空間採樣點，j為數據幀序數，對應不同時刻，記N為 光纖空間採樣點總數目，依次取i = 1，2,…，N，輸出一幀數據，即得到對應光纖全部空間採 樣點監測到的第j幀光功率數據； (2) 單點歷史判斷：對每一空間採樣點，從時間域去考量數據的變化特徵，取當前時刻 k之前共Μ幀實時數據為分析樣本，S卩j = 1，2,…，M，M為30?100,以數據的變化幅度為特 徵，對每一個光纖空間採樣點i，將該採樣點後一幀的光功率數據x(i，j+Ι)與前一幀的光 功率數據X (i，j)相減取絕對值，記為abs，將對於Μ幀數據得到的絕對值進行求和，其求和 值記戈
依次取i = 1，2,…，Ν，得到處理後的一幀數據， 對於處理後的一幀數據作自適應均值處理，即得到第一特徵量，以矩陣表示，記為HNX1 (k); (3) 區域振動群判斷：對於單點歷史判斷得到的第一特徵量HNX1 (k)，進一步從空間域 去考量變化特徵，對於光纖空間採樣點i周圍的採樣點，當第一特徵量連續大於零的點數 超過設定的閾值T時，則判定採樣點i的第一特徵量為振動特徵量，如未達到設定閾值，則 判定為幹擾，振動特徵量對應的空間採樣點的位置定義為入侵事件產生的振動位置。
2. 如權利要求1所述的提高相位敏感光時域反射計識別入侵事件準確率的方法，其 特徵在於單點歷史判斷中的自適應均值處理方法如下：對於光纖空間採樣點總數目N， 根據光纖衰減率計算出採樣點之間衰減係數α和均值係數η，其中α為0.00005? 0.0001，η為8?12,定義矩陣H NX1(k)的第i個元素為h(i，k)-thr(i，k)，其中
當該元素大於等於零時，保留原值，小於零則全部置零。
3. 如權利要求1所述提高相位敏感光時域反射計識別入侵事件準確率的方法，其特徵 在於區域振動群判斷中，閾值T的計算方法為T= τ/St，其中τ為雷射光源脈寬，St為 數據採集系統採樣時間間隔。
【文檔編號】G08B13/18GK104217513SQ201410442706
【公開日】2014年12月17日 申請日期:2014年9月2日 優先權日:2014年9月2日
【發明者】鄭印, 塗勤昌, 韋波, 蔣偉平, 史訓兵 申請人:浙江中欣動力測控技術有限公司