【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及相位敏感光时域反射，具体涉及一种基于图像边缘跟踪的线性调频的-otdr信号提取方法。
技术介绍
1、分布式光纤传感技术，凭借其连续监测和分布式特性，已经广泛应用于多个关键领域，包括航空航天、水利工程、通信电缆、高压电网和天然气管道运输等。该技术能够实现全天候实时监控，从而为公众安全提供强有力的保障。相位敏感光时域反射计(-otdr)技术，作为分布式光纤传感技术的一个重要分支，源于对更高精度和更广范围光纤传感监测的需求。该技术适用于长距离的光纤线路，能够检测温度、应变和振动等物理参数的微小变化，对基础设施健康监测、安全监控和环境监测等领域至关重要，为这些应用提供了更高效、准确的监测工具。随着技术的不断发展，-otdr在提高监测性能和扩展应用范围方面显示出巨大潜力。然而，该技术仍面临诸多挑战，例如环境噪声可能会影响信号提取的质量。引入线性调频信号(lfm)可有效抑制衰落噪声，对提升系统性能具有重要意义。
2、基于线性调频脉冲的-otdr系统将线性调频技术引入分布式光纤传感技术中。线性调频脉冲的特点是频率线性变化，从而使在不同路径或反射点接收到的信号频率不同。通过分析接收到的回波信号，可以根据频率差异区分不同路径反射的信号，从而减少干涉和衰落噪声的影响。该系统可将振动引起的瑞利散射信号强度变化转化为局部时域信号e(t)沿光纤方向的水平偏移(j.pastor-graells,et al.,optics express,2016,24(12):13121-13133)，并与振动强度成线性关系。因此，通过提取振动区
3、因此，有必要专利技术一种全新的基于线性调频-otdr的振动信号提取方法，以解决现有方法中的缺陷。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术提出了一种基于图像边缘跟踪的线性调频的-otdr振动信号提取方法，在保证解调的精度的同时加快解调速度，以实现原始数据存在失真情况下不同种类信号的解调。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：一种基于图像边缘跟踪的线性调频φ-otdr信号提取方法，包括以下步骤：
3、步骤s1、通过线性调频φ-otdr系统采集背向瑞利散射信号，对采集到的背向瑞利散射信号进行希尔伯特变换提取信号包络；
4、步骤s2、对提取出来的包络数据进行差分定位得到振动的位置；
5、步骤s3、在振动位置前后各截取第一距离内的图像数据，并设置图像的像素，然后对其进行平滑处理；
6、步骤s4、选取边缘检测通道，对平滑处理后的图像进行边缘检测，根据检测得到的边缘，得到边缘二值图；
7、步骤s5、利用边缘跟踪提取出振动边缘像素点以实现边缘细化，然后依次连接得到的振动边缘像素点，并进行平滑处理，得到像素点坐标曲线；
8、步骤s6、根据时延系数和应变系数将像素点坐标曲线转化为“时间-幅值”曲线，得到振动波形图。
9、所述步骤s1中，所述线性调频φ-otdr系统包括窄线宽激光器、第一光耦合器、iq调制器、任意波形发生器、掺铒光纤脉冲放大器、光纤环形器、传感光纤、掺铒光纤放大器、第二光耦合器、平衡光电探测器、数据采集卡；
10、所述窄线宽激光器发出的激光经第一光耦合器后分为两束，其中一束作为探测光，探测光经iq调制器、掺铒光纤脉冲放大器、光纤环形器后进入传感光纤，传感光纤中产生的背向瑞利散射信号经光纤环形器输出，然后经掺铒光纤放大器放大后入射至第二光耦合器，另一束作为参考光，参考光入射至第二光耦合器后与所述背向瑞利散射信号一起被所述平衡光电探测器探测，探测信号经所述数据采集卡采集。
11、所述步骤s1中，提取信号包络的计算公式为：
12、
13、x(f)＝a(f)ejφ(f)
14、h(x(f))＝a(f)·ej(φ(f)+π/2)
15、
16、q(t)＝x(t)+ixh(t)；
17、其中，x(t)表示原始信号，x(f)表示原始信号x(t)的傅里叶变换信号，a(f)表示幅度，φ(f)表示相位，xh(t)表示逆傅里叶变换信号，通过对傅里叶变换信号x(f)进行90°相移后再进行傅里叶逆变换得到，q(t)表示解析信号；所述信号包络为对解析信号求取瞬时幅值得到。
18、所述步骤s3中，第一距离等于一个空间分辨率对应的距离，图像的像素值被设置为探测脉冲数×数据点数，所述数据点数为截图得到的图像数据对应的数据点数。
19、所述步骤s3中，通过平均滤波器进行平滑处理。
20、所述步骤s4的具体方法为：
21、步骤s401、选取颜色通道：将图像分割为“r”“g”“b”三个颜色通道，并选择其中权重最大的通道作为边缘检测的颜色通道；
22、步骤s402、高斯滤波：首先对选中的通道图像进行高斯滤波，计算公式为：
23、
24、其中i(x，y)是原始图像，g(x，y)是高斯平滑后的图像，σ是高斯滤波的标准差；
25、步骤s403、计算高斯滤波处理后的图像的梯度图像；
26、步骤s404、通过非最大抑制法从梯度图像中消除非边缘像素，以保留局部最大值，从而得到细化的边缘；
27、步骤s405、双阈值处理：判断各个边缘像素点梯度幅值与高阈值t_h和低阈值t_l的关系，若满足m(x，y)≥t_h，则判断为强边缘像素点；若边缘像素满足t_l≤m(x，y)≤t_h，则判断为弱边缘像素点，若满足m(x，y)≤t_l，则判断为非边缘像素点；保留强边缘像素点，除去非边缘像素点，并根据周围强边缘像素点的分布，来确定弱边缘像素点的保留与否；
28、步骤s406、边缘连接：通过边缘连接算法连接剩余的强边缘像素点，形成连续的边缘，所述连接在水平、垂直和对角线方向上进行。
29、所述步骤s5的具体方法为：...
【技术保护点】
1.一种基于图像边缘跟踪的线性调频φ-OTDR信号提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像边缘跟踪的线性调频φ-OTDR信号提取方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述线性调频φ-OTDR系统包括窄线宽激光器(1)、第一光耦合器(2)、IQ调制器(3)、任意波形发生器(4)、掺铒光纤脉冲放大器(5)、光纤环形器(6)、传感光纤(7)、掺铒光纤放大器(8)、第二光耦合器(9)、平衡光电探测器(10)、数据采集卡(11)；
3.根据权利要求1所述的一种基于图像边缘跟踪的线性调频φ-OTDR信号提取方法，其特征在于，所述步骤S1中，提取信号包络的计算公式为：
4.根据权利要求1所述的一种基于图像边缘跟踪的线性调频φ-OTDR信号提取方法，其特征在于，所述步骤S3中，第一距离等于一个空间分辨率对应的距离，图像的像素值被设置为探测脉冲数×数据点数，所述数据点数为截图得到的图像数据对应的数据点数。
5.根据权利要求1所述的一种基于图像边缘跟踪的线性调频φ-OTDR信号提取方法，其特征在于，所述步骤S3中，通过平均
6.根据权利要求1所述的一种基于图像边缘跟踪的线性调频φ-OTDR信号提取方法，其特征在于，所述步骤S4的具体方法为：
7.根据权利要求1所述的一种基于图像边缘跟踪的线性调频φ-OTDR信号提取方法，其特征在于，所述步骤S5的具体方法为：
8.根据权利要求1所述的一种基于图像边缘跟踪的线性调频φ-OTDR信号提取方法，其特征在于，所述步骤S6的具体步骤为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于图像边缘跟踪的线性调频φ-otdr信号提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像边缘跟踪的线性调频φ-otdr信号提取方法，其特征在于，所述步骤s1中，所述线性调频φ-otdr系统包括窄线宽激光器(1)、第一光耦合器(2)、iq调制器(3)、任意波形发生器(4)、掺铒光纤脉冲放大器(5)、光纤环形器(6)、传感光纤(7)、掺铒光纤放大器(8)、第二光耦合器(9)、平衡光电探测器(10)、数据采集卡(11)；
3.根据权利要求1所述的一种基于图像边缘跟踪的线性调频φ-otdr信号提取方法，其特征在于，所述步骤s1中，提取信号包络的计算公式为：
4.根据权利要求1所述的一种基于图像边缘跟踪的线性调频φ-otdr信号提取方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：马喆，季学勇，张建忠，刘铭，李睿，李鑫，李睿哲，张明江，
申请(专利权)人：太原理工大学，
类型：发明
国别省市：
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