一种双阶段布里渊频移提取方法技术

本发明专利技术公开了一种双阶段布里渊频移提取方法，该方法构建了去噪和回归的双阶段布里渊频移提取网络，去噪网络包含编码器、解码器和残差连接单元，回归网络包含卷积单元和回归单元；网络训练，以损失函数收敛为目标，分别对两个网络进行训练，网络参数确定后，通过级联两个网络来提取布里渊增益谱的布里渊频移；本发明专利技术为布里渊光时域分析系统提供了一种在低信噪比下精度高且处理速度快的方案。噪比下精度高且处理速度快的方案。噪比下精度高且处理速度快的方案。

【技术实现步骤摘要】
一种双阶段布里渊频移提取方法


[0001]本专利技术属于分布式光纤传感
，更具体地，涉及到一种布里渊频移提取方法。

技术介绍

[0002]分布式光纤传感技术具有同时获取在传感光纤区域内随时间和空间变化的被测量分布信息的能力，而布里渊散射在分布式检测温度和光纤应变中存在着传感距离长，空间分辨率高等优点，从而广泛应用于火灾预警、桥梁安全检测等。
[0003]布里渊散射是由于光波与声波在光纤中传播时相互作用产生的结果，布里渊散射产生的布里渊增益谱的峰值称为布里渊频移，布里渊频移与温度和应变之间存在线性变化，因此，可以通过布里渊频移的变化反推出温度或者应变的变化量。布里渊增益谱是洛伦兹曲线形状：
[0004][0005]其中g0为峰值增益系数，v
B
为布里渊频移，Δv为布里渊增益的全高半宽。因此，布里渊增益谱可以利用这三个参数来表征。
[0006]通常采用洛伦兹拟合来确定布里渊增益谱的布里渊频移，然后通过布里渊频移与温度之间的线性变化来确定温度的变化量。洛伦兹拟合常用的方法是高斯牛顿法或者是Levenberg
‑
Marquardt算法，这种算法需要不断地迭代，精度往往与设置的初始值有关，初始值远离最优值时，计算得到的误差可能会陷入局部最优值，从而使得精度变差，除此以外，因为这些方法需要大量的迭代过程，因此处理时间比较长，无法实现实时处理。

技术实现思路

[0007]为了能够实时处理布里渊传感数据，本专利技术提供一种双阶段布里渊频移提取方法。该方法使用去噪网络对带噪声的信号重建成去噪后的信号，提高信噪比，回归网络则直接提取出对应的布里渊频移。本专利技术具有处理时间快、去噪效果好的特点。
[0008]本专利技术提供了一种双阶段布里渊频移提取方法，包括以下步骤：
[0009](1)去噪网络：该模块由编码器、等维度的解码器和残差连接单元构成，所述编码器包含多组依次连接的一维卷积层、ReLU激活函数层、最大池化层、BatchNorm层以及多个全连接层加ReLU激活函数层，所述编码器用于对输入的带噪布里渊增益谱进行特征提取。所述残差连接单元用于对解码器的子网络层输出经过ReLU激活函数与具有相同维度的编码器的卷积层输出进行跳跃连接，残差连接单元通过对编码器和解码器的部分输出进行跳跃连接，缓解多层网络中存在的梯度消失。解码器包含与编码器等维度的全连接层和ReLU激活函数层，以及多组依次连接的反卷积层、ReLU激活函数层和BatchNorm层形成的子网络层；所述解码器用于对获得的特征进行解码，最终得到去噪的布里渊增益谱Y。
[0010](2)回归网络：该模块由卷积单元和回归单元构成，所述卷积单元包含多组卷积序列，每组卷积序列是由一维卷积层、RELU激活函数层、最大池化层和BatchNorm层组合而成的网络层序列构成；所述回归单元包含多组依次连接的全连接层网络和ReLU激活函数层形成的子网络层。卷积单元：采用n组不同的卷积序列[a1,a2,
……
,a
n
]对去噪后的布里渊增益谱Y的不同数据点进行局部特征的提取，得出特征序列[p1,p2,
……
,p
n
]，将特征序列进行组合，得到卷积单元的输出C；回归单元:采用依次连接的多组全连接层将卷积单元的输出C映射到输出空间，得出布里渊频移f。
[0011]上述技术方案中，进一步地，所述回归网络中卷积单元特征序列的组合方式为残差连接或者堆叠连接。
[0012]更进一步地，去噪网络的损失函数为KL散度损失函数。
[0013]更进一步地，回归网络的损失函数为L1损失函数。
[0014]总体而言，与传统的布里渊频移提取方法相比，本专利技术具有以下优点：
[0015](1)利用去噪网络对输入数据进行去噪，提高数据的信噪比，网络中的卷积操作利用相邻的数据点信息进行滤波，可以提取数据的局部特征，卷积层相对于全连接层更复杂，能更好地抽取低噪声下数据的特征。
[0016](2)利用回归网络提取布里渊频移，处理时间快、在信噪比较低时结果精度也较好，卷积单元使用多组不同的卷积核和多组不同的卷积层提取序列，能够提取并组合更多的特征，更好地表现出数据的信息。
[0017](3)因为布里渊频移在训练时取的是相对值，因此对于任意范围的数据长度相同且频率间隔相同的布里渊增益谱，都在本方法的适用范围之内。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。
[0019]图1是本专利技术提供的布里渊频移提取流程框图；
[0020]图2是本专利技术中的去噪网络的内部框图和一个去噪效果展示实例；
[0021]图3是本专利技术中的回归网络的内部框图；
[0022]图4是图2中的去噪网络的卷积单元的内部框图；
[0023]图5是图2中去噪网络的全连接单元内部框图；
[0024]图6是图2中去噪网络的解码器反卷积单元内部框图；
[0025]图7是图3中回归网络的卷积单元内部框图；
[0026]图8是图3中的回归网络的回归单元框图；
[0027]图9是实际的BOTDA系统，选取两段光纤置于接近恒温(30℃、35℃、40℃)的水中，通过本专利技术抽取出的布里渊频移结果图。
具体实施方式
[0028]为使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例对本
专利技术进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本专利技术，并不限定本专利技术的保护范围。
[0029]为了能够实时处理布里渊分布式传感的数据和提高数据信噪比，本专利技术提出一种双阶段布里渊频移提取方法，其基本流程如图1所示。其中去噪网络(图2)可以提高数据的信噪比，而回归网络(图3)可以从数据中直接提取出相对应的布里渊频移。
[0030]本实施例得出布里渊频移的方法是通过图1所示的流程图所构建的。具体地，整个方法主要是由训练样本构建、网络模型构建和训练阶段组成。
[0031]训练样本构建
[0032]本实施例构建的训练样本主要由计算机产生的洛伦兹曲线构成。为了提高网络的鲁棒性，在理想的洛伦兹曲线上加上高斯白噪声。
[0033]记理想的洛伦兹曲线为t,加上噪声的曲线为x,对应的布里渊频移值为f,那么训练样本数据集为H＝{(x,t,f)}。因为布里渊增益谱是由三个参量决定的，在构建训练样本时设置布里渊增益系数g＝1,线宽设置在[20,70]MHz，间隔1MHz生成线宽，布里渊频移为[base,base+198]MHz，间隔0.2MHz生成布里渊频移，噪声大小设置在[10,20]dB，间隔1dB，通过代码共生成5610051条训练数据。其中(x,t本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种双阶段布里渊频移提取方法，其特征在于，构建去噪和回归的双阶段网络，所述方法包括以下步骤：(1)构建第一阶段的去噪网络，该网络是编码器、等维度的解码器和残差连接单元构成，实现布里渊增益谱的去噪：1)编码器：采用多个卷积层和全连接层来提取布里渊增益谱X数据间的局部特征，得到特征A；2)解码器：采用反卷积层和全连接层对编码器的输出A进行解码，还原得出去噪后的布里渊增益谱Y；3)残差连接单元：通过对具有相同维度的编码器的卷积层输出和解码器的反卷积层输出进行跳跃连接；(2)构建第二阶段的回归网络，该网络由卷积单元和回归单元构成，实现从布里渊增益谱中提取布里渊频移的功能：1)卷积单元：采用n组不同的卷积序列[a1，a2，......，a
n
]对去噪后的布里渊增益谱Y的不同数据点进行局部特征的提取，得出特征序列[p1，p2，......，p
n
]，将特征序列进行组合，得到卷积单元的输出C；2)回归单元：采用依次连接的多组全连接层将卷积单元的输出C映射到输出空间，得出布里渊频移f。2.根据权利要求1所述的一种双阶段布里渊频移提取方法，其特征在于，所述的去噪网络具体为：所述编码器包含多组依次连接的一维卷积层、ReLU激活函数层、最大池化层、BatchNorm层以及多个全连接层加ReLU激活函数层；所述解码器包含与编码器等维度的全连接层和ReLU激活函数层，以及多组依次连接的反卷积层、ReLU激活函数层和BatchNorm层形成的子网络层；所述残差连接单元是将解码器的子网络层输出经过ReLU激活函数与具有相同维度的编码器的卷积层输出进行跳跃连接。3.根据权利要求1所述的一种双阶段布里渊频移提取方法，其特征在于，所述回归网络具体为：所述卷积单元包含多组卷积序列，每...

【专利技术属性】
技术研发人员：王曰海，苏梁灏，陈蓓，刘笑之，杨建义，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：