[发明专利]一种分布式FBG传感网络多峰自适应精确寻峰方法

说明书

技术领域

本发明属于光纤传感系统的信号处理技术领域，涉及一种分布式FBG传感网络多峰自适应精确寻峰方法。

背景技术

光纤布拉格光栅(Fiber Bragg grating,FBG)传感器作为一种光纤无源器件，具有体积小、抗电磁干扰、耐腐蚀、耐高温、灵敏度高、易串接复用构成分布式传感网络等优点，广泛应用于土木工程、航空航天、石油化工及医学工程等领域。光纤光栅传感器通过检测反射光谱中心波长漂移量来间接获得待测参量的变化，而反射谱中心波长对应其峰值位置，因此高精度的寻峰算法对提高传感系统的测量精度至关重要。

目前，寻峰算法主要有直接寻峰算法、半峰检测算法、蒙特卡洛算法、概率统计算法、高斯拟合算法、多项式拟合算法、遗传算法、蚁群算法、三点寻峰算法及基于Steger的寻峰算法。直接寻峰算法及半峰检测算法计算复杂度低、响应时间短，但其抗噪性能差，不适合复杂工程环境下的FBG光谱寻峰；蒙特卡洛算法、概率统计算法线性度较差，寻峰精度有限；高斯拟合算法及多项式拟合算法寻峰精度较高，但对谱型要求严格；遗传算法虽然可以提高寻峰准确度，但是需要较长的训练时间以确定参数中参量，不适合实时运算；蚁群算法计算开销大，求解速度慢；三点寻峰算法较传统算法其寻峰精度有了大幅度提高，但并未充分考虑光谱的不对称性对解调精度的影响；基于Steger图像算法的寻峰方法引用提取图像灰度曲线峰值的Steger算法，结合超高斯模型实现了不对称峰型的寻峰，但模型参数的选择对寻峰精度影响较大，使得算法的应用受到限制。

上述寻峰算法均以提高单峰的寻峰精度为目标，但并未考虑分布式传感网络反射谱中多个峰的寻峰问题，而寻峰精度较高的拟合方法并不能对含多个峰的光谱进行拟合，因此该方法只能应用于单个峰的寻峰。目前针对FBG光谱多峰寻峰方法均是在已知FBG原始中心波长的前提下，对截取的特定频谱范围内的单峰进行寻峰操作，此类方法对于复杂的大型分布式FBG传感网络并不适用。因此，本发明提出一种分布式FBG传感网络多峰自适应精确寻峰算法。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种分布式FBG传感网络多峰自适应精确寻峰方法，该方法可以用于对分布式传感网络的多峰光谱信号自适应峰值区域分割及高精度峰值定位。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种分布式FBG传感网络多峰自适应精确寻峰方法，在该方法中，包括以下步骤：

步骤一：采用五点滑动均值滤波法平滑光谱信号；采用五点滑动均值滤波法对原始光谱信号进行平滑处理，以消除由信号噪声引起的“毛刺”和“假峰”，并在此基础上对平滑后的信号进行多峰自适应寻峰，提高了寻峰的精度及准确性。

步骤二：结合Hilbert变换及Gabor滤波算法对多峰光谱进行峰值区域分割；采用Hilbert变换实现多峰光谱峰值初定位，能有效消除光谱信号中未完全消除的信号噪声对峰值定位精度的影响，提高了多峰值检测的可靠性；采用广泛应用于图像信号边缘特征提取的Gabor滤波算法寻找谱峰左边带分割点，能较准确获得左边带变化量最大的点，同时该滤波算法只涉及卷积运算，有效降低了算法的计算复杂度；

步骤三：以初定位峰值点为中心对分割后的谱峰左、右半峰积分；

步骤四：通过比较左、右半峰的面积判断峰型，在此基础上采用指数修正高斯拟合算法对各个谱峰精确寻峰，以实现多峰的自适应精确寻峰。

进一步，在步骤二中，采用Hilbert变换与Gabor滤波算法相结合的方法实现光谱多峰自适应峰值区域分割，为后续高精度拟合寻峰算法提供可能；具体包括以下步骤：

1)平滑后的光谱信号经Hilbert变换，根据Hilbert变换的奇函数性质，可通过检测变换后信号的过零点对应获得原始光谱峰值的初定位点；

2)平滑后的光谱信号经Gabor滤波处理，依据Gabor滤波提取信号边缘特征点的性质，通过检测滤波后信号的过零点获得原始光谱左边带的变化量极大值点，即左分割点；

3)以光谱峰值初定位点为中心，以初定位峰值点与左边带分割点间的间隔为步长，在初定位点的右侧取点，作为光谱右分割点；

4)以左、右分割点为边界，对多峰光谱中各个峰进行区域分割。

进一步，在步骤三中，结合FBG谱峰的不对称特性，光谱峰值区域分割后，以分割点为边界重构原始光谱信号，并以初定位峰值点作为中心，对左、右半峰分别求积分，通过比较左、右半峰面积S_L与S_R的大小来判断峰型的偏移情况，为峰值修正提供参考。