[发明专利]一种频域干涉谱解调方法

说明书

技术领域

本发明涉及频域干涉法的保偏光纤偏振耦合点的检测，尤其涉及一种基于自适应解调算法的频域干涉谱的数据解调方法，属于光学测量技术领域。 

背景技术

在光学干涉测量中，白光干涉术是以宽光谱、低相干光作为光源的一种干涉测试技术。白光干涉术以其独有的特点而成为干涉测量中的一种重要手段，与常用的高相干光干涉测量技术相比，该方法能够对物理量进行绝对测量，并且具有动态范围大、分辨率高等特点。由于白光干涉技术能为人们提供绝对测量的解决方案，因此得到了广泛的关注，尤其是在光纤传感领域。 

白光频域干涉测量技术作为白光干涉测量技术的重要分支，与传统的时域干涉测量相比，是通过光谱仪或CCD采集光谱信息，测量中无需机械扫描装置，系统机械噪声小、成像速度快、具有更短的测量时间。而且可以从测得的数据中解调与频率/波长有关的信息，包含了时域干涉条纹所没有的信息。 

对保偏光纤的偏振耦合的检测，主要就是采用白光干涉法。此外，还有偏振时域反射法（POTDR）、调频载波（FMCW）法、锁模光纤环激光器法、基于Kerr效应检测法等。其中，迈克耳逊白光干涉法以其结构简单，测量精度高而被广泛应用。 

采用白光的频域干涉法实现保偏光纤的偏振耦合的检测，虽然克服了时域测量中机械扫描产生噪声的不足，但测试精度同样受到其它因素的影响，例如光源稳定性、光谱仪谱宽和分辨率、AD变换产生的噪声等。为了提高系统信噪比，需要对采集到的数据进行进一步的去噪处理，比如，数据预处理、傅立叶滤波器、小波去噪等。但是，对于这种噪声和有用信号频带交叠区域较大的数据，采用傅里叶滤波器会丢失许多有用的信息。对于这种非平稳、非线性的系统采集的信号，小波去噪效果也不理想。 

模式分解是一种基于信号时频特性的自适应性算法，适用于这种非平稳、非线性的信号。专利201110045099.3在白光时域干涉条纹的数据解调中采用简单的模式分解重构进行去噪，有效地提高了系统信噪比。然而，由于时域白光干涉条纹的数据量随着光纤长度增加而增加，采用模式分解耗时、效率低。此外，由于实际干涉条纹中，噪声的分布是断断续续的，模式分解很有可能会产生不同分解层共用某一段相同的频率区间的现象，导致噪声和信号不能很好的分离。 

发明内容

本发明的目的是为了提高保偏光纤偏振耦合测试系统的信噪比，提高系统对于保偏光纤耦合点的识别能力，并抑制不同分解层频率交叠的现象，提出一种频域干涉谱的解调方法。该方法适用于对频域干涉谱进行解调，对保偏光纤偏振耦合信息进行解调。同时，本发明不同于简单的模式分解方法，可以很好的抑制现有技术中模式分解方法的弊端，结构简单，易于实现。 

  

本发明提供的频域干涉谱解调方法的具体步骤如下：

第1、将干涉谱作为原始信号                                                   ，计算干涉谱模式分解层数，计算公式如下：

其中，N表示采用点数，fix表示取整函数；

第2、对原始信号分别添加100组随机信号，得到100组合成信号   ；每组随机信号的标准差为0.25，平均值函数为0且自相关函数为单位矩阵的倍数；

第3、对每组合成信号   进行如下操作：

第3.1、找到合成信号   的除去端点的所有极大值点，并将这些极大值点作为节点，求三次样条插值函数   ，作为合成信号的上包络；同理，找极小值点，求合成信号的下包络   ；

计算上包络和下包络的均值：

计算该组合成信号与对应于该组合成信号的均值的差值：

；

第3.2、将以上差值   看成新信号，对   进行第3.1步中的操作，均值表示为   ，差值表示为：

对   进行第3.1步中的操作，均值表示为   ，差值表示为：

不断地进行第3.1步中的操作，共经过9次操作后，得到结果如下：

；

第4、把   看作模式分解过程中   的第一个分解层，代表合成信号中频率最高的组份；求合成信号   和第一分解层的差值：

；

将   看作新信号，重复第3步中的操作，提取   的第一个分解层   ，也是   的第二个分解层，并求新信号   和   的第一个分解层   的差值：

重复m次，共提取出m层分解层，并留下一个差值   ，则合成信号可以表示为：