[发明专利]基于扰动信号特征提取的分布式光纤振动传感定位方法及装置

说明书

本发明提出一种基于扰动信号特征提取的分布式光纤振动传感定位方法，包括步骤：将待检测光缆划分为若干个区间，并在每个区间分别接收振动产生的脉冲峰信号后记录脉冲峰个数，其中，第i帧第j段光缆上的脉冲峰个数记为N(i,j)，j＝1,2,…,n；分别统计光缆每个区间内脉冲峰个数的平均值和方差；在每个光缆区间内，将所述脉冲峰个数的平均值和方差和预设参数进行比较，根据比较结果确认当前区间的光缆是否存在扰动信号，以此类推，确认所述待检测光缆存在扰动信号的各个区间；获取存在扰动信号的光缆区间，再分别确认所述区间内扰动点位置。实施本发明有益效果在于能够应对长距离周界安防时的现场环境变化，定位扰动信号位置且算法计算量少，易于在工程系统实现。

技术领域

本发明涉及周界安防技术领域，尤其涉及基于扰动信号特征提取的分布式光纤振动传感定位方法及装置。

背景技术

随着光通信技术的发展，光传感技术得到了大力推进。分布式光纤传感技术可以实时连续感知和定位光纤沿测的物理量，越来越受到研究人员的重视，并取得了很多技术上的突破。由于其具有灵敏度高、空间动态范围大和定位精度高等特点，已成为分布式光纤传感技术领域的主流。

近十年来，研究人员一直尝试将分布式光纤振动传感系统应用到周界安防、管道防护及线缆安全监测领域。然而，由于系统实际应用环境复杂，传感光缆暴露在外部环境中，易受大风、大雨等恶劣环境的影响，产生不必要的振动，使得分布式光纤振动传感系统感知的扰动事件信号多变且不稳定，是系统技术从实验室到工程应用的主要障碍。

现阶段的扰动事件检测识别和定位主要采用小波分析、神经网络等较为复杂的算法。如专利CN201410335960.3“基于小波阈值去噪的主成分分析的工作模态参数识别方法”，涉及一种基于小波阈值去噪的主成分分析的工作模态参数识别方法，能够滤除小阻尼机械结构的振动响应信号中的测量噪声，识别出系统的工作模态。又如专利CN201510134694.2“一种分布式光纤振动传感系统中的扰动类型识别方法”，采用DB4小波基将降噪处理后的其中一路扰动采样信号分解为5-7层小波子带，利用分解后各层小波子带中的低频系数计算信号的质心、带宽、子带能量作为特征参数；将计算的所有特征参数送入神经网络分类器，再利用神经网络分类器识别出扰动类型。然而小波分析的计算复杂度较高，神经网络需要经过大量训练。而专利CN201510031246.X“一种分布式光纤振动传感系统扰动事件识别及定位方法”，在对扰动类型进行判别时，依然要用到支持向量机或神经网络，得出分类结果后才能报警，导致该算法仍有一定的复杂度，且实用性受限。因此，一种简单可靠的扰动信号检测和定位算法亟待提出。

发明内容

本发明提出一种基于扰动信号特征提取的分布式光纤振动传感定位方法，所述方法包括：

将待检测光缆划分为若干个区间，并在每个区间分别接收振动产生的脉冲峰信号后记录脉冲峰个数，其中，第i帧第j段光缆上的脉冲峰个数记为N(i,j)，j＝1,2,…,n；；

分别统计光缆每个区间内脉冲峰个数的平均值N_ave(i,j)和方差N_var(i,j)；

在每个光缆区间内，将所述脉冲峰个数的平均值和方差与预设参数进行比较，根据比较结果确认当前区间的光缆是否存在扰动信号，以此类推，确认所述待检测光缆存在扰动信号的各个区间；

获取存在扰动信号的光缆区间，再分别确认所述区间内扰动点位置。

作为本发明的一种优选技术方案：所述根据比较结果确认当前区间的光缆是否存在扰动信号具体方法为：

若N_var(i，j)≤α(j)N_ave(i，j)，则确认第j段光缆无扰动信号产生；

若N_var(i，j)＞α(j)N_ave(i，j)，则确认第j段光缆有扰动信号产生，其中α(j)为环境系数，α(j)＜0.5。