秦祖軍，高江江，銀 珊，王新強(qiáng)

（桂林電子科技大學(xué)電子工程與自動(dòng)化學(xué)院，廣西桂林 541004）

0 引言

目前，國內(nèi)許多高校正積極探索和開設(shè)研究型綜合教學(xué)實(shí)驗(yàn)［1-4］。本文將科研內(nèi)容引入到實(shí)驗(yàn)教學(xué)中，設(shè)計(jì)了基于相位敏感光時(shí)域反射儀（φ-OTDR）車輛振動(dòng)檢測(cè)的研究型綜合實(shí)驗(yàn)。它具備復(fù)雜工程問題的特征，需運(yùn)用工程原理、綜合數(shù)學(xué)、光學(xué)、電子電路和信號(hào)處理等知識(shí)，經(jīng)過深入分析才能得到解決。該實(shí)驗(yàn)要求學(xué)生在清晰認(rèn)知φ-OTDR 工作原理基礎(chǔ)上，能熟練搭建實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)開展車輛振動(dòng)測(cè)試，重點(diǎn)要求學(xué)生針對(duì)現(xiàn)有方法的不足提出新的信號(hào)處理算法以提高檢測(cè)信號(hào)信噪比以及系統(tǒng)工作可靠性。整個(gè)教學(xué)過程加強(qiáng)引導(dǎo)與互動(dòng)交流，鼓勵(lì)學(xué)生積極探索，注意激發(fā)學(xué)生對(duì)實(shí)驗(yàn)過程的興趣，提高實(shí)驗(yàn)教學(xué)效果。實(shí)踐教學(xué)表明，針對(duì)常規(guī)幅值差分累加算法在振動(dòng)信號(hào)解調(diào)中存在差分間隔依賴性問題，學(xué)生能融合所學(xué)數(shù)理知識(shí)提出一種簡單、高可靠的振動(dòng)信號(hào)檢測(cè)方法。該方法不僅可以避免常規(guī)方法因差分間隔依賴性出現(xiàn)的振動(dòng)誤判問題，而且大幅增加了檢測(cè)信號(hào)的信噪比。該研究型綜合實(shí)驗(yàn)?zāi)芘囵B(yǎng)學(xué)生運(yùn)用理論知識(shí)和實(shí)踐技能解決復(fù)雜工程問題的能力，鍛煉學(xué)生積極探索精神與工程創(chuàng)新能力。

1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

φ-OTDR屬于分布式光纖傳感器，以其全方位和連續(xù)方式檢測(cè)多種物理參量的優(yōu)勢(shì)，成為物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代感知信息與獲取信息的重要工具［5-12］。該系統(tǒng)以窄線寬激光器為探測(cè)光源，可以提取和識(shí)別外界微小擾動(dòng)信息，能對(duì)傳感鏈路進(jìn)行實(shí)時(shí)問詢與監(jiān)測(cè)。因此，通過φ-OTDR檢測(cè)車輛振動(dòng)，交通管理部門可以對(duì)高速公路行駛車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，借此獲取高速公路各種交通信息數(shù)據(jù)，以便進(jìn)行快速?zèng)Q策。

φ-OTDR根據(jù)解調(diào)參量不同，分為幅值解調(diào)型和相位解調(diào)型兩類：前者通過解調(diào)背向瑞利散射光的幅度信息定位振動(dòng)事件；后者則通過解調(diào)背向瑞利散射光的相位信息［13］實(shí)現(xiàn)振動(dòng)事件的檢測(cè)。相較于強(qiáng)度解調(diào)，相位解調(diào)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜且成本較高，因此本文以幅度解調(diào)方案設(shè)計(jì)教學(xué)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目。一般地，幅度解調(diào)通常采用幅值差分累加算法［14-15］以確定振動(dòng)源的空間位置，即：

式中：S表示差分累加后的振動(dòng)信號(hào)；D表示每個(gè)探測(cè)脈沖產(chǎn)生的后向瑞利散射信號(hào)的強(qiáng)度曲線；N 表示采集的瑞利散射曲線數(shù)目；k 表示曲線差分間隔。上述常規(guī)差分累加算法雖然簡單，但是其振動(dòng)檢測(cè)對(duì)差分間隔的強(qiáng)烈依賴性導(dǎo)致其適用性不強(qiáng)，其主要理由是：常規(guī)差分累加算法中k的取值需要根據(jù)待測(cè)振動(dòng)信號(hào)的頻率、探測(cè)脈沖重復(fù)頻率（與檢測(cè)范圍有關(guān)）等反復(fù)調(diào)試確定，其取值恰當(dāng)與否密切關(guān)系著振動(dòng)源定位準(zhǔn)確性。通常，振動(dòng)源信號(hào)頻率越高（低），k 值越小（大）；檢測(cè)距離越長（短），k 值越小（大）。事實(shí)上，k值的確定還與機(jī)動(dòng)車類型、駕駛狀態(tài)、路況等因素密切關(guān)聯(lián)。因此，有必要提出一種可靠性好的振動(dòng)檢測(cè)方法以克服常規(guī)差分累加算法的不足，使φ-OTDR 在公路車輛檢測(cè)中具備真正的工程應(yīng)用潛力。

2 φ-OTDR振動(dòng)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)

φ-OTDR車輛振動(dòng)檢測(cè)原理為：當(dāng)車輛在公路上行駛時(shí)，由于車輛車輪碾壓路面以及車輛內(nèi)部機(jī)械噪聲經(jīng)車輪傳入路面的振動(dòng)會(huì)沿著路面?zhèn)鬟f到傳感光纖上，導(dǎo)致傳感光纖纖芯折射率發(fā)生變化，繼而改變后向瑞利散射光的相位及其干涉光強(qiáng)度。通過式（1）對(duì)獲取的后向瑞利散射信號(hào)進(jìn)行信號(hào)處理，即可確定車輛的空間位置信息，如圖1 所示。

圖1 φ-OTDR系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

激光器發(fā)出的連續(xù)光被1∶9分束器分成兩路光路。其中，一路（90%）作為信號(hào)光，由聲光調(diào)制器調(diào)制成特定脈寬和周期的脈沖光，并經(jīng)三端口環(huán)形器注入傳感光纖；另一路（10%）作為參考光。傳感光纖所激發(fā)的后向瑞利散射光經(jīng)環(huán)形器與參考光經(jīng)50∶50 光耦合器后被平衡探測(cè)器（BPD）檢測(cè)進(jìn)行光電轉(zhuǎn)換，之后交由解調(diào)板進(jìn)行IQ 解調(diào)。解調(diào)后的I、Q 兩路信號(hào)分別進(jìn)行A/D轉(zhuǎn)換，送入計(jì)算機(jī)通過式（1）進(jìn)行信號(hào)處理并確定振動(dòng)源位置。

圖中任意波形發(fā)生器的作用為：給AOM 提供標(biāo)準(zhǔn)脈沖，將連續(xù)激光調(diào)制成脈沖光；控制采樣時(shí)間，以便當(dāng)脈沖光產(chǎn)生時(shí)示波器進(jìn)行同步采集。為了提高圖1 所示系統(tǒng)的檢測(cè)信號(hào)信噪比和靈敏度，采用相干接收和平衡探測(cè)技術(shù)；為了減少偏振波動(dòng)影響，分別在參考光路和信號(hào)光路上增加了偏振控制器。

2.1 主要實(shí)驗(yàn)儀器

φ-OTDR檢測(cè)系統(tǒng)包括窄線寬激光器（中心波長1 550.1 nm，線寬3 kHz，最大50 mW 功率）、分光器、AOM（工作波段1 550 nm，頻移量200 MHz，上升/下降沿10 ns）、三端口環(huán)形器、標(biāo)準(zhǔn)單模光纖、2 ×2 合束器、平衡探測(cè)器（BPD，光譜響應(yīng)范圍為850～1 650 nm，響應(yīng)度0.9 A/W@1 550 nm）、任意波形發(fā)生器、偏振控制器、帶通濾波器（中心頻率200 MHz，帶寬30 MHz）、IQ解調(diào)板、示波器（泰克DPO7254，作為數(shù)據(jù)采集卡）及計(jì)算機(jī)。

2.2 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地選擇

實(shí)驗(yàn)中，探測(cè)脈沖光由實(shí)驗(yàn)室搭建的φ-OTDR 系統(tǒng)產(chǎn)生，并由傳感光纖輸送至室外實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地進(jìn)行實(shí)地測(cè)量；傳感光纖中激發(fā)的后向瑞利散射信號(hào)再反饋回實(shí)驗(yàn)室，與本振光經(jīng)相干檢測(cè)后進(jìn)行光電轉(zhuǎn)換、IQ 解調(diào)、信號(hào)采集與處理等。室外實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地設(shè)置在校園內(nèi)，傳感光纖距離道路邊沿約0.2～0.5 m（見圖2 紅線），埋設(shè)深度依實(shí)驗(yàn)條件確定（約0.1 m；埋設(shè)深度要確保車輛振動(dòng)信號(hào)通過土壤有效傳遞至光纖，同時(shí)盡量隔離其余噪聲振動(dòng)源的干擾）。

圖2 車輛振動(dòng)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)

2.3 基于ADRF6850 芯片的IQ解調(diào)板

后向瑞利散射信號(hào)與本振光經(jīng)2 ×2 結(jié)構(gòu)的3 dB耦合器后輸入BPD 進(jìn)行相干檢測(cè)。BPD 由兩個(gè)幾乎一樣的雪崩光電二極管組成。在BPD中，光電流經(jīng)跨阻放大轉(zhuǎn)化為電壓信號(hào)，由差分電路將二極管輸出的電壓信號(hào)進(jìn)行差分運(yùn)算，以抑制共模噪聲，輸出交流分量。BPD的交流耦合輸出信號(hào)為

式中：q為平衡探測(cè)器的響應(yīng)度；后向瑞利散射信號(hào)和參考光的振幅分別為Es和EL，對(duì)應(yīng)的角頻率分別是ωs和ωL，其相位分別為φs和φL。

由于聲光調(diào)制，上述后向瑞利散射信號(hào)頻率相對(duì)本振光頻率下移200 MHz。由式（2）可知，BPD 輸出的是200 MHz 的中頻信號(hào)。為緩解直接采集中頻信號(hào)造成的計(jì)算及存儲(chǔ)壓力，利用通信專用ADRF6850正交解調(diào)芯片制作IQ 解調(diào)板（見圖3）實(shí)現(xiàn)中頻信號(hào)下變頻。設(shè)計(jì)中，需要注意的方面主要包括：電源及其去耦電路；低通濾波電路；輸入輸出阻抗匹配等。經(jīng)正交解調(diào)板輸出的兩路信號(hào)I（t）和Q（t）分別輸入示波器的輸入端口1 和2 實(shí)施A/D 采集。通過計(jì)算機(jī)信號(hào)處理，可以反推出后向瑞利散射信號(hào)的幅值，即：

圖3 學(xué)生制作的基于ADRF6850的IQ解調(diào)板

3 車輛振動(dòng)檢測(cè)方法設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)操作流程

常規(guī)差分累加算法中，振動(dòng)檢測(cè)結(jié)果對(duì)差分間隔的強(qiáng)烈依賴性會(huì)導(dǎo)致車輛定位出現(xiàn)誤判（漏判或者虛報(bào)）。

3.1 信號(hào)處理算法設(shè)計(jì)

事實(shí)上，當(dāng)若干后向瑞利散射曲線疊加時(shí)，振動(dòng)位置處的曲線呈現(xiàn)出的波動(dòng)幅度遠(yuǎn)大于其余非振動(dòng)位置。圖4 為車輛行駛至220 m 處時(shí)，N 條瑞利散射曲線的標(biāo)準(zhǔn)方差（N=4 000）。具體方法可表示為

圖4 N條瑞利散射信號(hào)曲線的標(biāo)準(zhǔn)方差

3.2 實(shí)驗(yàn)操作流程

具體實(shí)驗(yàn)操作流程設(shè)計(jì)如下：

（1）按圖1 所示φ-OTDR 結(jié)構(gòu)搭建實(shí)驗(yàn)光路、光電轉(zhuǎn)換、IQ 解調(diào)和信號(hào)采集模塊。相關(guān)參數(shù)設(shè)置如下：光纖長度L=260 m，車速v=20～40 km/h，脈沖重復(fù)頻率fm=200 kHz，脈沖寬度W=100 ns，采樣頻率fs=100 MHz。關(guān)鍵參數(shù)的設(shè)計(jì)規(guī)則如下：首先，脈沖重復(fù)頻率值的設(shè)計(jì)要確保傳感光纖中任意時(shí)刻只有一個(gè)探測(cè)脈沖傳輸，即fmL≤c/（2n），式中，c 表示真空光速；n表示光纖折射率。本實(shí)驗(yàn)傳感光纖總長度約260 m，設(shè)計(jì)的探測(cè)脈沖重復(fù)頻率fm=200 kHz。其次，采集卡采樣率足夠高的情況下，脈沖寬度決定φ-OTDR的空間分辨率，即：SR=cW/（2n）。本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)采樣率fs為100 MHz（對(duì)應(yīng)1 m的空間采樣率），遠(yuǎn)優(yōu)于100 ns探測(cè)光脈沖對(duì)應(yīng)的10 m空間分辨率。

（2）各光、電器件通電，分別調(diào)整信號(hào)光路和本振光路中的偏振控制器，降低相干檢測(cè)的偏振相關(guān)噪聲。隨后測(cè)試車輛運(yùn)行，φ-OTDR 系統(tǒng)開始信號(hào)采集。經(jīng)BPD輸出的中頻交流電壓信號(hào)交由IQ 解調(diào)板解調(diào)。解調(diào)完成的I、Q兩路基帶信號(hào)被示波器采集并通過內(nèi)部的LAN網(wǎng)絡(luò)總線送入計(jì)算機(jī)處理，進(jìn)行車輛振動(dòng)檢測(cè)。任意波形發(fā)生器分別為聲光調(diào)制器和示波器提供脈沖信號(hào)和同步信號(hào)。

（3）連續(xù)采集N 個(gè)探測(cè)脈沖產(chǎn)生的后向瑞利散射信號(hào)Dj?？紤]本文工作僅檢測(cè)振動(dòng)信號(hào)和振動(dòng)位置定位，不做振動(dòng)信號(hào)波形識(shí)別，N值選取為4 000。

（4）計(jì)算機(jī)信號(hào)處理，定位振動(dòng)信號(hào)。提取不同道路位置后向瑞利散射信號(hào)，分別采用式（1）和（4）兩種方法進(jìn)行處理，分析車輛振動(dòng)信號(hào)檢測(cè)結(jié)果對(duì)曲線差分間隔的依賴性以及檢測(cè)信號(hào)的信噪比。每種方法中，通過改變曲線差分間隔k，分析式（1）和（4）振動(dòng)信號(hào)檢測(cè)結(jié)果與曲線差分間隔k的關(guān)聯(lián)性。信號(hào)處理過程如圖5 所示。需要說明的是，示波器采集的數(shù)據(jù)為單列結(jié)構(gòu)，總長度為：NfsnL/c，表示以N 為周期，每個(gè)周期內(nèi)的數(shù)據(jù)分別表示傳感光纖各采樣點(diǎn)位置的瑞利散射信號(hào)幅值。進(jìn)行信號(hào)處理時(shí)，需要對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行重新編排。

圖5 后向瑞利散射信號(hào)處理過程

（5）撰寫實(shí)驗(yàn)報(bào)告或?qū)嶒?yàn)論文。歸納整理實(shí)驗(yàn)過程與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果并給出實(shí)驗(yàn)總結(jié)與實(shí)驗(yàn)過程反思。條件允許時(shí)要求就實(shí)驗(yàn)情況開展多媒體形式匯報(bào)。報(bào)告要求條理通順，邏輯清晰和圖文并茂。

4 實(shí)驗(yàn)教學(xué)結(jié)果與分析

實(shí)驗(yàn)測(cè)量中，信號(hào)處理中心設(shè)置于實(shí)驗(yàn)室，傳感光纖總長度為260 m。其中，前130 m光纖為鋪設(shè)段，用于將傳感線路從實(shí)驗(yàn)室引出至測(cè)量道路；后130 m 光纖為測(cè)量段。車輛以20～40 km/h從130 m處行駛至測(cè)量末端。本文設(shè)置曲線差分間隔分別為k=50，250，500 和1 500 來檢測(cè)車輛振動(dòng)信號(hào)（也可取其他值，不影響本文的結(jié)果），用以對(duì)比分析常規(guī)差分累加算法和本文信號(hào)處理算法的性能。

圖6 給出了當(dāng)車輛行駛在z=220 m處（其他位置結(jié)果類似）時(shí)，上述4 種差分間隔情況下第j個(gè)脈沖后向瑞利散射信號(hào)與第j -k 個(gè)脈沖后向瑞利散射信號(hào)的差分值在20 ms的變化情況（未累加處理）。從圖中可以看出，對(duì)于k≤250，在常規(guī)差分算法中，車輛振動(dòng)信號(hào)被淹沒在噪聲中；當(dāng)k ＞250 時(shí)，振動(dòng)信號(hào)逐漸顯現(xiàn)，信噪比也隨著差分間隔值增加而逐漸提高。相反地，本文提出的算法在四種差分曲線間隔值情況下，均能觀測(cè)到z=220 m 位置的振動(dòng)信號(hào)；同時(shí)，相比常規(guī)差分算法，該算法呈現(xiàn)出的信噪比大為改善。

圖6 不同曲線差分間隔時(shí)，第j個(gè)脈沖后向瑞利散射信號(hào)與第j-k個(gè)脈沖后向瑞利散射信號(hào)的差分值隨時(shí)間演化關(guān)系

基于圖6 中20 ms內(nèi)的后向瑞利散射信號(hào)差分計(jì)算結(jié)果，圖7 給出了曲線差分間隔分別為k=50，250，500 和1 500 時(shí)，兩種差分算法經(jīng)累加后確定的車輛振動(dòng)信號(hào)。可以清晰地看出，只有當(dāng)k 大于一定的數(shù)值（計(jì)算結(jié)果為125），常規(guī)差分累加算法才能探測(cè)到車輛振動(dòng)位置；相反地，基于本文提出的算法獲取的振動(dòng)信號(hào)與k值的選擇無關(guān)。因此，若k ＜125，則常規(guī)差分累加算法將出現(xiàn)車輛振動(dòng)檢測(cè)漏判。比較圖6 和圖7 可知，信號(hào)累加處理技術(shù)有效提高了信號(hào)信噪比，并降低了常規(guī)算法的曲線差分間隔臨界值（由250 降低至125）。本實(shí)驗(yàn)中，定義信噪比為振動(dòng)位置與非振動(dòng)位置處信號(hào)峰值幅值的比值。在不同k 值情況下，由圖7 可知本文提出的信號(hào)累加算法確定的振動(dòng)信號(hào)信噪比均優(yōu)于常規(guī)差分累加算法，能明確確定車輛的行駛位置。該結(jié)果說明，式（4）減弱了振動(dòng)檢測(cè)結(jié)果對(duì)曲線差分間隔取值的依賴性，有效降低了車輛振動(dòng)信號(hào)的漏判概率。

圖7 不同差分間隔時(shí)，確定車輛振動(dòng)信號(hào)

為了量化分析曲線差分間隔對(duì)檢測(cè)信號(hào)信噪比的影響，圖8 給出了車輛振動(dòng)信號(hào)信噪比隨曲線差分間隔的變化關(guān)系。從圖中看出，隨著差分間隔k 值的增加，由常規(guī)差分累加算法和本文算法確定的振動(dòng)信號(hào)信噪比均呈現(xiàn)先增加后減小的趨勢(shì)。這主要與車輛振動(dòng)信號(hào)頻率和信號(hào)累加次數(shù)決定。具體地，對(duì)于數(shù)十赫茲的車輛振動(dòng)信號(hào)，需要一定時(shí)間間隔的兩條后向瑞利散射信號(hào)做差分進(jìn)行檢測(cè)；但是，隨著差分間隔增加，累加次數(shù)會(huì)相應(yīng)減小。當(dāng)曲線差分間隔k ＜260時(shí)，常規(guī)差分累加算法確定的振動(dòng)信號(hào)信噪比呈現(xiàn)出強(qiáng)烈的波動(dòng)和不穩(wěn)定。從該圖也可知，本文算法呈現(xiàn)以下優(yōu)點(diǎn)：①振動(dòng)信號(hào)檢測(cè)與k值選擇無關(guān)（即使k=1 時(shí)，本算法獲取的檢測(cè)信號(hào)信噪比依然達(dá)到3.5 dB；常規(guī)差分累加算法此時(shí)無法檢測(cè)出振動(dòng)信號(hào)）；②明顯改善的信噪比：在信噪比峰值曲線附近，優(yōu)于常規(guī)差分累加算法4.5 dB；在曲線差分間隔為2 000 時(shí)，信噪比改善達(dá)到5.5 dB。

圖8 車輛振動(dòng)信號(hào)信噪比隨曲線差分間隔

進(jìn)一步地，若以振動(dòng)檢測(cè)信號(hào)信噪比最大值為標(biāo)準(zhǔn)，通過圖8 可以優(yōu)化確定本文算法的最佳曲線差分間隔k 為1 425（常規(guī)差分累加算法的優(yōu)化k 值為1 400，兩種方法優(yōu)化的k 值近似相等）。經(jīng)研究分析發(fā)現(xiàn)，由本文算法確定的不同位置處的優(yōu)化曲線差分間隔k=1 425 ±30。

5 結(jié)語

基于前沿技術(shù)與工程應(yīng)用角度，將科研項(xiàng)目與教育教學(xué)結(jié)合，開展了基于φ-OTDR 車輛振動(dòng)檢測(cè)的研究型綜合實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目。教學(xué)實(shí)踐表明，針對(duì)常規(guī)差分累加算法中φ-OTDR振動(dòng)定位檢測(cè)強(qiáng)烈依賴曲線差分間隔的問題，學(xué)生能融合所學(xué)知識(shí)提出多種簡單可靠方案。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)證明，該方法不僅使振動(dòng)信號(hào)檢測(cè)與差分間隔選擇無關(guān)，還明顯改善檢測(cè)信號(hào)的信噪比。通過本研究型綜合實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練，能培養(yǎng)學(xué)生解決復(fù)雜工程問題的能力，有助于提升實(shí)驗(yàn)綜合能力和自主學(xué)習(xí)意識(shí)，拓展他們分析問題、解決問題的能力及研究、探索與創(chuàng)新能力。