[发明专利]一种多参量同时测量的光纤传感方法

权利要求书

1.一种多参量同时测量的光纤传感方法，其特征在于包含以下步骤: 

步骤1）从一个由多参量同时作用的光纤传感器采集得到一路观测数据； 

步骤2）通过延迟采样点得到多路观测数据； 

步骤3）对得到的多路观测信号进行预处理，预处理包括中心化和白化； 

步骤4）利用传统的盲信号分离技术，从观测信号中分离出多个参量； 

步骤5）对分离出的多个参量做相应的信号处理，得到参量的有效信息。 

2.根据权利要求1所述的一种多参量同时测量的光纤传感方法，其特征在于所述步骤2)具体包括：延迟采样点为将一个时间段内采集到的数据数组，延迟相对应的采样点数。 

3.根据权利要求1所述的一种多参量同时测量的光纤传感方法，其特征在于所述步骤3)具体包括：数据中心化处理即为使信号的均值为零；对于随机变量x(t)，其中心化处理可表示为 

其中E[x(t)]为随机变量x(t)的数学期望。在实际的信号处理过程中，由于通过传感器测量得到的观测信号的长度N是有限的，可使用样本数据的平均值来代替其数学期望，则式(1)可改写为 

经过中心化处理后，可以达到简化单通道盲信号分离算法的目的。所述的白化信号处理目的是去除各分量之间的相关性,使得白化后的信号各分量之间二阶统计独立；对进行线性变换P，得到 

且R_u=E[u(t)u^T(t)]=I，    (3) 

其中R_u为白化后信号u(t)的协方差矩阵，u(t)中各分量互不相关；白化的主要方法有三类，分别为主分量分析（PCA）方法、自适应方法和稳健的白化方法；三种方法在本发明中均适用，其中仅详尽叙述PCA方法；设是去均值信号 的协方差矩阵，即对其进行特征值分解，即可得到 

从式(4)中我们可以得到白化矩阵 

P=D^(-1/2)FT，       (5) 

其中F是的特征矢量矩阵，D是对角线上为特征值的对角矩阵，其对角元素λ₁₂，λ₂₂，……，λ_m2为的特征值；又 

将式(4)，(5)带入式(6)中，可得 

R_u=(D^-1/2F^T)(FDF^T)(D^-1/2F^T)^T=I。    (7)。 

4.根据权利要求1所述的一种多参量同时测量的光纤传感方法，其特征在于所述步骤4)具体包括： 

传统的盲信号分离技术采用FastICA算法，以最大化负熵作为目标函数，每次从观测信号分离出一个独立成分，基于负熵最大的FastICA迭代算法步骤如下： 

4.1)令m=0，初始化权值向量w(0)，即随机选取一初始权值向量； 

4.2)m=m+1； 

4.3)对w进行调整，令 

w(m+1)=E[ug(w^T(m)u)]-E[g'(w^T(m)u)]w(m),    (11) 

非线性函数需提前选取； 

4.4)归一化处理， 

若算法不收敛，则返回4.3)。 

4.5)算法收敛，求出一个独立成分，

5.根据权利要求1所述的一种多参量同时测量的光纤传感方法，其特征在于所述步骤5)具体包括：所述的相应的信号处理，包括对振动分量作FFT处理，得到振动频率信息；对温度分量作Hilbert变换，得到温度变化信息等。