全文阅读精要

1. 研究背景与动机：

• 研究背景：通信光缆资源清查需要精确的光缆长度与地理位置数据库，Φ-OTDR技术因其高灵敏度和分布式探测能力，成为实现这一目标的有效手段。

• 动机：早期铺设的光缆因不规范及城市建设的破坏频繁受损，精确定位光缆路由和位置成为迫切需求。然而，Φ-OTDR在实际应用中易受环境干扰，影响定位精度。

2. Φ-OTDR技术简介：

• 技术原理：Φ-OTDR（相位敏感光时域反射仪）利用光缆中的瑞利后向散射信号进行振动检测，通过监测散射信号的变化来实现光缆长度的精确定位。

• 应用领域：广泛应用于周界安防、油气管道监控及列车测速等领域。

3. 信号干扰问题：

• 干扰来源：Φ-OTDR系统在实际应用中常受到机动车行驶、工厂作业等外部因素产生的振动干扰。

• 影响：这些干扰会降低Φ-OTDR的定位精度，甚至导致误报。

4. 小波包降噪技术：

• 技术介绍：小波包分解是一种时频分析方法，能够对信号进行多层次分解，提高高频信号的频率分辨率。

• 降噪方法：通过阈值法（硬阈值、软阈值及改进方法）对小波包系数进行处理，有效抑制噪声，提高信噪比。

• 实验结果：信噪比提高4.76dB，显著改善了信号质量。

5. 特征投影算法：

• 算法原理：基于线性判别分析（LDA）的思想，将小波包分解得到的能量作为特征向量，通过投影到特定方向来抑制干扰。

• 投影方向选择：投影方向应使干扰数据样本的类内方差最小，同时类间间距最大。

• 实验结果：有效提高了定位精度，降低了虚警率。

6. 实验装置与数据采集：

• 实验装置：Φ-OTDR设备放置于机房中，通过光缆连接到被测线路。光缆总长为21公里，沿公路铺设。

• 数据采集：在特定位置采集敲击数据和干扰数据，用于算法训练和测试。

7. 算法性能与应用：

• 算法性能：算法复杂度不高，性能良好，适用于嵌入式设备中的实时处理。

• 应用场景：已成功应用于21公里光缆的敲击定位，满足城市光缆资源清查的需求。

8. 结论与展望：

• 研究结论：本文提出的基于小波包降噪与特征投影的Φ-OTDR振动定位算法有效提高了信噪比和定位精度，降低了虚警率。

• 未来展望：未来研究可进一步优化算法参数，探索更多应用场景，推动Φ-OTDR技术的更广泛应用。