[发明专利]一种基于字典学习的布里渊光时域分析仪去噪方法与系统

说明书

本发明公开了一种布里渊光时域分析仪去噪方法，包括如下步骤：S1：扫描探测光的频率并检测探测光的强度增益，获得沿光纤长度分布的的布里渊增益谱；S2：通过字典学习算法训练布里渊增益谱，获得对应于布里渊增益谱每个位置的稀疏表示系数和稀疏表示字典；S3：将布里渊谱分解成多个子矩阵方块，在布里渊增益谱的局部稀疏表示上添加全局先验条件，利用所述布里渊增益谱的稀疏表示系数和稀疏表示字典进行全局平均；S4：将平均后的子矩阵方块重整得到去噪的布里渊增益谱；本发明中，由于噪声不具有稀疏性的特点，在对布里渊增益谱进行稀疏表示的同时会对噪声进行滤除，为布里渊光时域分析系统提供了一种新的数据处理方法，处理速度快、耗时少。

技术领域

本发明属于分布式光纤传感技术领域，更具体地，涉及一种布里渊光时域分析仪去噪方法与系统。

背景技术

近年来，布里渊光时域分析仪因为可以用来分布式监测光纤应变和温度而备受关注，该分析仪具有空间分辨率高，传感距离长，设备成本低等优点，广泛应用于油气管道泄漏检测，桥梁安全监测和火灾报警等领域。

在传感光纤中，脉冲泵浦光通过受激布里渊散射与反向传播的连续探测光相互作用。当这两束光的频率偏移在布里渊增益频谱内时，高频脉冲泵浦光的能量将转移到连续探测光上，布里渊增益谱峰值对应的中心频率称为布里渊频移。由于布里渊频移与温度应力变化呈线性关系，因此可以通过监测布里渊频移实现对光纤温度和应变的分布式测量。

若考虑声波在光纤传播过程中的衰减，布里渊增益谱g_B(Ω)表现为具有一定宽度的洛伦兹曲线分布：

其中g₀为峰值增益系数，Ω_B为布里渊频移，Γ_B为布里渊增益的半高全宽，因而在布里渊光时域分析仪中的布里渊增益谱是冗余的，理想条件下可以使用三个特征值来描述。

在实际应用中，布里渊光时域分析仪的传感距离受到系统信噪比的制约。为了增强信噪比提高传输距离，提出了很多不同的解决方案。最典型的是光脉冲编码和自外差检测方法，这些方法会增加发射端和接收端的复杂性，且只能串行处理一维的数据，在长距离传感系统中会消耗大量的时间。另一种将布里渊增益谱看做二维图像并行处理的图像处理算法是一种更快的方案。这些图像处理算法(如非局部均值，小波去噪和三维块匹配等)在布里渊光时域分析仪中具有良好的去噪效果，然而这些算法均没有考虑布里渊增益谱本身的冗余特性，需要在去噪过程中不断调整算法参数，在实际应用中不具有普遍适用性。

发明内容

为了解决背景技术中存在的问题，本发明提供了一种基于字典学习的布里渊光时域分析仪去噪方法。该去噪方法通过字典学习将布里渊增益谱稀疏表示为在一组过完备字典上的线性组合，而稀疏表示过程可利用噪声不具有稀疏性(稀疏性，通常是指大多数信道系数的能量较小，而几个能量较大的抽头分布相隔较远)的特点，从而在获得布里渊增益谱稀疏特性的同时对噪声进行滤除。本发明具有去噪效果良好、处理速度快的特点。

本发明采用的技术方案包括以下步骤：

(1)获得布里渊增益谱：在传感光纤中，脉冲泵浦光通过受激布里渊散射与反向传播的连续探测光相互作用。通过扫描探测光的频率并检测探测光的强度增益，获得三维布里渊增益谱。

(2)使用字典学习算法训练所述的三维布里渊增益谱，获得对应于所述三维布里渊增益谱的稀疏表示系数和稀疏表示字典；

(3)将所述三维布里渊谱分割成多个子矩阵块，在布里渊增益谱的局部稀疏表示上添加全局先验条件，利用所述稀疏表示系数和稀疏表示字典进行全局平均；

(4)将全局平均后的子矩阵块重整，得到去噪的布里渊增益谱；

更进一步地，步骤(2)中使用K-均值奇异值分解或最优方向法作为字典学习的算法。