[发明专利]一种强干扰DVS的高精度解调算法

权利要求书

1.一种强干扰DVS的高精度解调算法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)选取不同长度的光纤作为样本，样本个数至少为1000个，测量每个样本的脉冲EDFA功率，根据每个样本的光纤长度数值和脉冲EDFA功率，分析得到光纤长度与脉冲EDFA功率的线性关系曲线，建立关于光纤长度和脉冲EDFA功率这两个量的脉冲EDFA功率数学模型；

(2)采集实际光纤的监测信息，建立样本数据库，所述样本数据库中存储有至少1000个样本数据组；所述样本数据组存储有某一条光纤的监测信息，其中包括该光纤的长度数据、传感信号、实际振动位置信息；

(3)读取每个样本数据组中的数据信息，然后采用平均次数、滑动窗口、相减间隔三者相结合的处理方法对传感信号进行去噪；

(4)逐帧读取每个样本数据组中的传感信号，采用步骤(3)所述的去噪数学模型对传感信号进行去噪，得到传感信号特征信息；

根据传感信号特征信息提取能量值、能量比，然后随机选定能量值的门限值、能量比的阈值、测量次数的门限值、振动次数的门限值，判断得到振动点对应的振动信号，根据该振动信号得到振动点位置的预测信息；

将振动点位置的预测信息与实际振动位置信息进行比对，如果不一致，再重新选定能量值的门限值、能量比的阈值、测量次数的门限值、振动次数的门限值，判断得到新振动点位置的预测信息，再将振动点位置的预测信息与实际振动位置信息重新比对；如果一致，将该传感信号特征以及其对应的能量值、能量比、能量值的门限值、能量比的阈值、测量次数的门限值、振动次数的门限值一起存储至该样本数据组中，同时进行振动信号的频率提取；根据每个样本数据组中的数据信息，分析传感信号特征分别与能量值的门限值、能量比的阈值、测量次数的门限值、振动次数的门限值、频率之间的数学关系，并建立能量值的门限值数学模型、能量比的阈值数学模型、测量次数的门限值数学模型、振动次数的门限值数学模型、频率值模型；

所述能量值是若干个点幅值的叠加，其计算公式为：

其中N为自然数，E_i为每帧信号的能量值；

所述能量比是按照如下公式计算得到的：E_r＝E_N/E_N-1或E_r＝E_N-1/E_N，其中E_N表示第N帧信号的能量值，E_N-1表示第N-1帧信号的能量值；

当能量值大于能量值的门限值并且能量比大于能量比的阈值时，判定该帧信号为振动信号，振动次数增加一次，测量次数增加一次，反之能量值和能量比不同时大于能量值的门限值和能量比的阈值时，判定该帧信号不为振动信号，振动次数不增加，测量次数增加一次；所述测量次数是一次振动信号判断所需分析的信号的帧数，当测量次数大于测量次数的门限值时，判定该振动点的振动信号采集完成，反之判定该振动点的振动信号采集位完成，继续采集下一帧传感信号进行去噪处理、能量值和能量比的判定；所述振动次数是判断是否对获取到的振动信号做进一步分析的一个阈值，当测量次数大于测量次数的门限值且振动次数大于振动次数的门限值时，对采集到的振动信号进行进行频率提取，当振动次数小于门限值，丢弃本次测量数据；

(5)采集待测光纤的长度信息，按照脉冲EDFA功率数学模型进行调整脉冲EDFA功率，接着采集一帧传感信号，按照去噪数学模型进行去噪，得到待测传感信号的特征信息，然后根据待测传感信号的特征信息提取能量值、能量比，按照能量值的门限值数学模型、能量比的阈值数学模型、测量次数的门限值数学模型、振动次数的门限值数学模型选定对应的门限值，判断得到振动点对应的振动信号，根据该振动信号得到振动点位置的预测信息，如果测量次数大于测量次数的门限值且振动次数大于振动次数的门限值时，进一步对该振动点进行频率提取，当得到的频率满足频率值模型时，根据采集卡的采样速率、光速等参数得到振动位置，当频率不满足频率值模型时，丢弃本次测量数据。

2.根据权利要求1所述的强干扰DVS的高精度解调算法，其特征在于：步骤(1)中所述数学模型为P＝kL+b，其中P表示脉冲EDFA功率，L表示光纤长度，k表示直线系数，b是常量。