单条分布式光纤传感数据恢复方法技术

本发明专利技术属于分布式光纤传感数据恢复技术领域，针对石油天然气管线长距离输运监测的应用，利用单条光纤采集温度和应力等物理量。发明专利技术涉及海量数据处理、高性能计算、分布式光纤传感信号采集等多项技术。解决因为光纤上部分传感敏感元件坏损，导致的数据不完整问题。其特征在于，以高性能计算平台作为硬件基础，利用二维快速曲波变化和压缩感知技术构建数据恢复系统，系统输入数据是以位置(x)和时间(t)坐标标定的二维传感信号。系统的架构包括以下几个主要模块：曲波正变换、系数提取、阈值处理、曲波反变换、和基于1范数的目标函数最小化迭代处理。实验证明利用曲波变化的高冗余度，为随机分布的缺失道数据的恢复提供了更多可利用的信息。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及单条分布式光纤传感数据恢复
，特别涉及基于二维快速曲波变化和压缩感知技术的数据恢复方法。专利技术针对石油天然气管线长距离输运监测的应用。
技术介绍
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。其基本特征为分布式光纤传感系统中的敏感传感元件仅为光纤本身；单条光纤一次测量可以获取整个光纤区域内被测量对象的一维分布图，连续时间多次测量，可以测定被测量的二维分布情况；对于几公里到上千公里的石油天然气管线输运监测，系统的空间分辨力一般在米的量级。因此对于油气生产输运监测的具体应用，分布式光纤传感采集的数据量是TB级，同时，由于工程施工或者环境等问题，容易造成光纤上部分敏感传感元件损坏，导致采集到的传感数据有缺失，从而影响系统监测的准确性。目前，针对分布式光纤传感的工程应用，还没有具体的解决数据不完整问题的方法。参考线性阵列信号处理在雷达、声纳、无线通讯、和地震学等诸多领域的应用，解决数据恢复的问题一般可以采用数据插值的方法。数据插值方法一般包括一下几种常用方法线性插值、多项式插值、样条曲线内插、三角内插、有理内插和变换域插值。在实际的分布式光纤传感采集的工作环境下，海量数据导致处理问题复杂而艰巨，其主要难点有一下几个方面(I)数据量过大，搜索和判断数据缺失和损坏部分需要很大的工作量；(2)软件代码优化要求高，多线程和并行处理提高计算效率有挑战；(3)硬件性能要求高，CPU、内存、硬盘和I/O接口等系统资源占用率高。当前，为了解决海量数据的数据不完整问题，很多科研单位都在不断研究新的插值方法。其中基于稀疏变换和压缩感知技术的数据恢复方法成为研究的热点。它利用稀疏变换的高冗余度，为随机分布的缺失数据的恢复提供了更多可利用的信息。同时，结合压缩感知理论，在采集数据的过程中，不需要满足常规的均匀采样准则，当非均匀的采样数据满足某种分布时，可以通过将采样信号投影到某个空间(例如傅里叶系数空间、小波系数空间、曲波系数空间等)，并在此空间下通过实现一个基于I范数的目标函数最小化来恢复真实完整的信号。近几年，基于稀疏变换和压缩感知技术的数据恢复方法在地震学领域进行了一些研究。2006 年 Emmanuel Candes, David Donoho, Laurent Demanet 在 “Methods forperforming fast discrete curvelet transforms of data，，美国专利技术专利(申请号7840625)中提出了快速曲波变换的实现方法，同时，专利还展示了曲波变换的高冗余度和多方向多角度的特性。文献“Non-parametric seismic data recovery with curvelet frames,，，(FelixJHerrmann, Gilles Hennenfent, Geophysical Journal International, Vol. 173, No. I,PP. 233-248,2008.)将采集的地震信号数据投影到曲波域内，然后通过求取一个2范数和I范数的混合最小值来进行采集数据的插值恢复。此方法可以较好的恢复随机缺失的数据，但是对于一些瞬态信号，因为其采用的固定的阈值，导致信号失真。同时，其程序优化程度、不高，对于海量数据，系统资源消耗巨大，运行效率差。文献“Nonequispaced curvelet transform for seismic data reconstruction asparsity-promoting approach” (Gilles Hennenfent, Lloyd Fenelon, and FelixJ. Herrmann. UBC-EOS Technical Report. TR-2010-02.)利用非均匀曲波变换替代均匀曲波变换来实现数据分解，此种方案可以适用于非均匀采样的数据，但其算法复杂度很大，同时对计算平台的硬件性能要求也很高，增加了实现成本
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的是提供一种基于二维快速曲波变换和压缩感知技术的数据恢复的方法，解决分布式光纤传感采集的海量数据不完整的问题。数据恢复过程等同于一个带有2范数约束的求I范数最小值的过程,此数据恢复的基本公式如下Jc = OrgminIxI1 subject to - ^5γλ:|2 < εf = STx其中X为待恢复的信号，St为多方向多尺度二维曲波反变换，y为原始带缺失数据的传感信号，A为一个标定缺失数据位置的矩阵，ε为迭代控制阈值，f为恢复的信号。本专利技术通过以下技术方案实现，包括以下步骤步骤I :使用二维快速曲波正变换构建数据分解模块，图I为二维连续曲波和离散曲波变换的尺度角度分割图，它表示了在曲波域中的所有尺度和所有方向的曲波系数，最内层为代表基本数据信息的曲波系数，其不包含方向信息。外层被分解成楔形角度窗，随着尺度逐层向外增大，频率越来越高。最外圈为最精细尺度，其系数构建模式可分为曲波和小波两种模式。为了获得最佳的数据恢复效果，根据数据特性可以调节曲波变换参数，参数包括曲波分解的尺度数、角度数、最大尺度的构建模式。步骤2 :系数提取，把提取的曲波系数进行排序。步骤3 :系数处理，首先对排序的系数进行阈值计算，阈值计算包括两种方式，一种是常数阈值，另一种是分频率分角度阈值。之后对系数进行阈值滤波，阈值滤波有三种方式硬阈值滤波、软阈值滤波、和非负Garrote阈值滤波。步骤4 :使用二维快速曲波反变换构建数据重构模块，输出时空域数据。步骤5 :判断目标函数是否最小，如果最小退出循环，输出恢复的数据。如果不是最小，继续返回步骤I迭代处理。优选地，为获得最佳数据恢复效果和最优的计算效率，可设置步骤(I)所述的曲波分解的尺度数为6，角度数为8，最大尺度的构建模式为曲波。优选地，为获得最佳数据恢复效果，可设置步骤(3)所述的阈值计算可采用分频率分角度阈值提取；阈值滤波的方式可以选择软阈值滤波。优选地，为提高系统运行效率，可选择多线程模式的二维快速曲波正反变换。本专利技术基于二维快速曲波变换和压缩感知技术构建数据恢复方法，将单条分布式光纤传感系统采集来的二维不完整信号，利用曲波变换迭代优化算法恢复其完整性。本专利技术相对于现有技术具有以下优点和技术效果本专利技术利用快速曲波变换的多方向、多角度、和瞬态特性，可以有效的表示信号中携带的信息。与基于傅里叶变换和小波变换的常用变换域插值方法相比，曲波变换的高冗余度，为随机分布的缺失数据的恢复提供了更多的可利用信息，从而使数据恢复的效果变得更好。在实际数据处理上，本专利技术与现有技术相比，具有更好的灵活性。可以针对硬件配置情况，选用多种参数配置模式，模式包括通用模式，多线程模式，并行模式等。可以根据原始数据缺损数据量的情况，选择精细处理和通用处理两种模式。本专利技术在操作上需要人为调整的参数很少，非常适合实际应用。 附图说明图Ia.二维连续曲波变换频率特性，Ib.离散曲波变换频率特性。图2为本专利技术的基于二维快速曲波变换和压缩感知技术的数据恢复方法流程图。具体实施例方式下面结合实例及附图，对本专利技术作进一步地详细说明，但本专利技术的实施方式不限于此。如本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种分布式光纤传感数据恢复方法，其方法原理集合了二维快速曲波变换和压缩感知技术，其特征在于，系统的搭建包括以下几个步骤：步骤1：使用二维快速曲波正变换构建数据分解模块。步骤2：系数提取，把提取的曲波系数进行排序。步骤3：系数处理，首先对排序的系数进行阈值计算，之后对系数进行阈值滤波。步骤4：使用二维快速曲波反变换构建数据重构模块，输出时空域数据。步骤5：判断目标函数是否最小，如果最小退出循环，输出恢复的数据。如果不是最小，继续返回步骤1迭代处理。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：邵彧，
申请(专利权)人：里仁崇德北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：