摘要
相位敏感光時域反射計(f-OTDR)在光纖圍欄等動態傳感領域具有重要的應用，快速、有效地對入侵信號分類識別有著十分重要的意義。基于頻譜分析提出了一種稱為頻譜歐氏距離法(EDFS)的快速模式識別方法。該方法通過短時平移差分和短時能量法對 f-OTDR 的解調信號進行提取，確定待分析數據段；對數據段進行歸一化和快速傅里葉變換，獲得信號的頻譜特征；計算信號頻譜與預先生成的模板之間的歐氏距離對入侵信號進行分類、識別。采用三種入侵信號對該方法的有效性和實時性進行了實驗驗證。結果表明，該模式識別方法可以有效識別擾動信號，識別時間小于傳統的動態時域規劃模式識別方法耗時的 1/10。同時，該方法所需訓練樣本較少，對環境噪聲有一定程度的抑制作用。
關鍵詞 傳感器; 模式識別與特征提取; 傅里葉變換; 相位敏感光時域反射計
1、引 言
與基于散射強度檢測的常規光時域反射儀(OTDR)相比，相位敏感光時域反射儀不僅可以檢測光纖瑞利散射回波的強度，而且可以檢測回波的相位波動，具有更高的靈敏度和探測動態信號的能力[1-9] 。近年來，fOTDR 光纖圍欄在周界安防方面，受到了越來越廣泛的關注。從 f-OTDR 探測到的大量復雜信號中判斷光纖沿線發生了怎樣的擾動，怎樣性質的入侵，這是周界安防應用實際關注的目標。因此，對探測到的擾動信號進行初步的識別非常重要，以便快速、準確地做出響應。
在語音識別領域很早就開始發展模式識別技術[10] 。動態時間規劃(DTW)[11] 、神經網絡、模糊算法等算法被用于模式識別領域，顯示了各自優點和適用范圍。過零率(ZCR)被用于打擊聲波的模式識別和分類[12] 。最近，在光纖振動傳感的模式識別方面，文獻[13]提出了過閾值率(LCR)算法，演示了振動信號識別的效果。 ZCR 和 LCR 算法主要用于信號的初步提取，簡單地作為模式識別的判據識別率較低。DTW 算法是語音識別中簡單有效、較為經典的一種算法，采用動態規劃的思想解決發音長短不一的匹配問題。其匹配度通常采用歐氏距離進行評價，技術上較簡單，識別率較高，但是該算法運算量大，運算時間較長。
光纖圍欄在周界安防中的應用要求對入侵信號快速判斷，快速響應，發展一種適用于安防系統的快速模式識別方法是當務之急。本文提出一種基于探測信號的傅里葉頻譜，在頻域計算信號與模板之間歐氏距離的方法，稱之為頻譜歐氏距離法(EDFS)。對這一方法進行了實驗驗證，用所構建的 f-OTDR 系統，探測在安裝在實驗墻上的一段光纖上施加的四種擾動信號：模擬爬墻的踢墻、踹墻和近旁跑步，以及環境的自然風。并對獲取的信號進行了 EDFS 處理。
2 EDFS 算法
實驗系統為本課題組提出的數字相干解調 f-OTDR 系統。該系統具有較高的靈敏度，可以實現分布式動態探測[5-6,14] 。該系統將散射回波光信號與本地振蕩激光做相關檢測，獲得拍頻信號及其時域波形，探測光纖長度可達數十公里。沿線的擾動和入侵往往發生在若干局部的位置上。通過 f-OTDR 系統的重復脈沖掃描，可以獲得擾動隨時間變化的動態數據。對某個擾動位置上獲取的時域擾動信號進行分析處理，采用所建立的模式識別算法判別擾動的類型。提出的 EDFS 快速模式識別算法主要包括以下步驟。
2.1 數據提取
由于光纖瑞利散射光很弱，解調得到的相位信息中難免會疊加上多種噪聲。而且，通常的入侵擾動在時間上具有斷續發生的特點。因此，有必要對信號進行初步處理，提取出有用的信息，以加快處理的速度。 EDFS 方法中采用短時能量 E 和短時平移差分 D(SSD)作為信號選取的判據。在計算這兩個參數之前，首先將截取待分析的時域信號 x(n) 劃分為長度為 N 的數據幀。N 的選取根據 OTDR 系統的光脈沖重復頻率和擾動的特征確定。N 越小，其運算時間越長。但 N 也不宜過大，其最大值應不超過擾動信號的長度，否則，其處理效果將難以確保。圖 1 為一組時域數據及其處理格式示意圖。為了保證選取數據的連續性，數據幀設置為前后重疊，重疊長度通常為幀長度的 1/2 或者 1/3。即(1)~(2)式中 m = 1,N/2,N,? 或 m = 1,2N/3,4N/3,? 。
短時能量是該幀信號強度的反映，頻移差分是數據波動幅度的反映。從頻譜分析的角度，前者代表擾動的強度，后者反映擾動的起伏程度。兩個參數計算的結果進行“求或”操作，即滿足其中一個大于閾值時將該幀數據提取出來，進行后續分析。兩者綜合，避免數據的無謂丟失。兩參數的閾值根據模板訓練確定。
若相鄰的若干幀數據的短時能量 E 和短時平移差分 D 均滿足條件，則將其對應的原始數據取出(重疊部分不重復提取)進行后續處理。為了便于統一比較，提取的數據段的長度設為固定值 M。M 值不小于有效擾動信號的最大長度，根據模板訓練確定。其余不滿足 E 和 D 閾值條件的信號則不進行后續處理。如果所有數據均不滿足條件，表明該時間段的擾動很小，有待系統繼續監測。
f-OTDR 光纖圍欄主要關注的入侵，一般具有沖擊性和突發性的動態特性，而不是持續性的擾動。對獲取的數據作分時段處理，并選取上述兩個參數作為數據提取的判據，適合于這一類入侵的告警。
4 結 論
提出了一種應用于 f-OTDR 入侵檢測系統快速預警的模式識別方法—EDFS。該方法是利用信號 FFT 頻譜的歐氏距離對擾動信號進行識別的，與 DTW 相比，不存在動態時間規劃過程，處理速度更快。結果表明，EDFS 的處理時間小于 DTW 的 1/10，并且識別率與之相近，甚至更高。此外，EDFS 只需較少的訓練模板，可以在一定程度上減弱環境噪聲的影響。因此，該模式識別方法有利于 f-OTDR 在周界安防、管線保護等領域的應用。