[发明专利]一种多参量同时测量的光纤传感方法

说明书

技术领域

本发明涉及传感器技术领域，特别涉及一种多参量同时测量的光纤传感方法。

背景技术

振动，温度，应力等是生产生活中经常需要测量的一些参量。在现实的生产生活环境下，经常是多个参量同时作用的，因而为了适应现实的情况，研究多个参量同时测量的方法具有重要的现实意义。

以SMS光纤传感系统为例，目前，在SMS光纤传感领域，用于多参量同时测量的方法，多是基于多段SMS光纤结构，利用波长漂移等频谱特性，此方法结构较为复杂，且需使用OSA，成本较高，不易用于现实的探测环境。

发明内容

为了解决现有技术问题，本发明实施例公开了一种多参量同时测量的光纤传感方法。本发明的基于单通道盲信号分离技术的多参量同时测量的光纤传感方法，包括以下步骤：

步骤1）从一个由多参量同时作用的光纤传感器采集得到一路观测数据；

步骤2）通过延迟一定采样点的方法得到多路观测数据；

步骤3）对得到的多路观测信号进行预处理，预处理包括中心化和白化；

步骤4）利用传统的盲信号分离技术，从观测信号中分离出多个参量；

步骤5）对分离出的多个参量做相应的信号处理，得到参量的有效信息。

所述步骤2)具体包括：延迟采样点为将一个时间段内采集到的数据数组，延迟相对应的采样点数。

所述步骤3)具体包括：数据中心化处理即为使信号的均值为零。对于随机变量x(t)，其中心化处理可表示为

x~(t)=x(t)-E[(x(t)],---(1)]]>

其中E[x(t)]为随机变量x(t)的数学期望。在实际的信号处理过程中，由于通过传感器测量得到的观测信号的长度N是有限的，可使用样本数据的平均值来代替其数学期望，则式(1)可改写为

x~(t)=x(t)-1NΣi=1Nx(t).---(2)]]>

经过中心化处理后，可以达到简化单通道盲信号分离算法的目的。所述的白化信号处理目的是去除各分量之间的相关性,使得白化后的信号各分量之间二阶统计独立。对进行线性变换P，得到

且R_u=E[u(t)u^T(t)]=I。      (3)

其中R_u为白化后信号u(t)的协方差矩阵，u(t)中各分量互不相关。白化的主要方法有三类，分别为主分量分析（PCA）方法、自适应方法和稳健的白化方法。三种方法在本发明中均适用，其中仅详尽叙述PCA方法。设是去均值信号的协方差矩阵，即对其进行特征值分解，即可得到