本發(fā)明涉及一種通信數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理技術(shù)，具體涉及一種利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法從難以準(zhǔn)確量化畸變的信號(hào)中恢復(fù)理想信號(hào)的計(jì)算方法和系統(tǒng)。尤其涉及該方法和系統(tǒng)在otdr類產(chǎn)品的應(yīng)用實(shí)例。本發(fā)明屬于嵌入式實(shí)時(shí)數(shù)字信號(hào)處理領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

目前，在嵌入式數(shù)字信號(hào)處理的應(yīng)用實(shí)踐中，常伴有如下困惑，信號(hào)通常會(huì)因?yàn)槭芊怯^測(cè)物理對(duì)象噪聲源或者附帶物理效應(yīng)或者探測(cè)電路的非理想頻響特性的影響而產(chǎn)生偏離理想信號(hào)畸變，這樣會(huì)造成不能獲得所需的被測(cè)物理量的真實(shí)理想的測(cè)量，導(dǎo)致被測(cè)物理量失真，后果可能是不能在人機(jī)界面顯示正確的測(cè)量結(jié)果(如使用雷達(dá)測(cè)量被測(cè)對(duì)象的準(zhǔn)確物理位置)，或者不能對(duì)被測(cè)對(duì)象的一個(gè)或者若干個(gè)物理對(duì)象做出準(zhǔn)確的判決(如根據(jù)心電圖判斷心臟病的診斷)，或者嵌入式控制系統(tǒng)不能根據(jù)被測(cè)對(duì)象的物理測(cè)量得到正確的控制(如溫度光纖傳感中不能準(zhǔn)確測(cè)量溫度導(dǎo)致滅火裝置的誤觸發(fā)等)。涉及到雷達(dá)，聲音，通信，地震，生物醫(yī)學(xué)的信號(hào)處理領(lǐng)域，無(wú)論前端待測(cè)量是光學(xué)、聲學(xué)、電磁信號(hào)、影像信號(hào)，都會(huì)遇到這樣的情況。為此，在應(yīng)用開(kāi)發(fā)時(shí)可以采用多種方法來(lái)還原理想的原始信號(hào)，常見(jiàn)的方法有增強(qiáng)信號(hào)并降低噪聲提高信噪比以抵消干擾源引入的噪聲，還有根據(jù)物理過(guò)程中所引入的畸變的物理函數(shù)來(lái)構(gòu)造基于測(cè)試結(jié)果的反函數(shù)以恢復(fù)出理想信號(hào)，還有在根據(jù)電路頻響特性的實(shí)際測(cè)試結(jié)果得到電路畸變函數(shù)的基礎(chǔ)上構(gòu)造反函數(shù)于測(cè)試結(jié)果中恢復(fù)出理想信號(hào)。這些解決方案在很多場(chǎng)景下都取得了不錯(cuò)的效果，而且良好的設(shè)計(jì)可能會(huì)兼具以上的方法，但值得注意的是，在有些場(chǎng)景下信號(hào)的信噪比太低，無(wú)論如何都無(wú)法得到足夠真實(shí)的原始信號(hào)，例如圖像傳感器在照度不佳和有干擾源時(shí)獲取的圖像，在有些場(chǎng)景下畸變的物理過(guò)程是各種物理效應(yīng)的綜合，而不容易獲取相應(yīng)的物理方程，例如光纖傳感應(yīng)用中色散和啁啾效應(yīng)可能是同時(shí)存在并對(duì)被測(cè)信號(hào)都有影響，在有些應(yīng)用中測(cè)量電路的頻響畸變并不容易準(zhǔn)確，特別是對(duì)應(yīng)電信號(hào)動(dòng)態(tài)范圍大，頻率范圍寬的場(chǎng)景，除此之外，在系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)候依據(jù)信號(hào)鏈的接入隨信號(hào)鏈的受干擾情況如圖10所示，圖中，換能裝置的非線性特性引入畸變?cè)碼1，傳感裝置探測(cè)的物理信號(hào)受到物理干擾源的影響而引入畸變?cè)碼2，探測(cè)電路(即前置放大器和采樣電路)的非線性特性引入畸變?cè)碼3。為解決畸變?cè)磫?wèn)題，現(xiàn)有技術(shù)中通常逐步對(duì)所有環(huán)節(jié)做畸變?cè)吹慕翟?、還原，往往涉及一系列串行的計(jì)算步驟，如圖1所示，矯正計(jì)算單元b1、b2、b3分別對(duì)應(yīng)畸變?cè)碼1、a2、a3的矯正過(guò)程，三個(gè)部分共同構(gòu)成例行計(jì)算單元前的數(shù)據(jù)預(yù)處理部分，雖然這個(gè)計(jì)算步驟在原理上可行，但是本領(lǐng)域技術(shù)人員會(huì)發(fā)現(xiàn)這些計(jì)算往往是耗費(fèi)計(jì)算資源和影響系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的。例如圖1中，假設(shè)計(jì)算單元b1、b2、b3的時(shí)耗分別為t1、t2、t3，故整個(gè)數(shù)據(jù)預(yù)處理部分的時(shí)耗為三者的和函數(shù)即t1+t2+t3，并且有鑒于畸變反函數(shù)的難于準(zhǔn)確獲取，任意一個(gè)矯正計(jì)算單元的準(zhǔn)確性并不能得到保證?，F(xiàn)有技術(shù)中，為了根據(jù)被測(cè)量信號(hào)數(shù)據(jù)或者波形來(lái)推演理想或準(zhǔn)確的物理參數(shù)，設(shè)計(jì)者一般會(huì)根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)源使用擬合反函數(shù)或者編制定標(biāo)查找表在應(yīng)用中查表定標(biāo)的方法對(duì)測(cè)量得到的信號(hào)參量進(jìn)行后矯正，如圖2所示，提供了物理量某一量化值或者數(shù)據(jù)序列的例子，標(biāo)準(zhǔn)案例1中由此得到測(cè)試數(shù)據(jù)或者波形組1；標(biāo)準(zhǔn)案例2中由此得到測(cè)試數(shù)據(jù)或者波形組2；標(biāo)準(zhǔn)案例3中由此得到測(cè)試數(shù)據(jù)或者波形組3；使用若干個(gè)這種數(shù)據(jù)對(duì)可以構(gòu)建查找表，如圖2中矯正過(guò)程所示，在實(shí)際測(cè)控過(guò)程中執(zhí)行矯正操作，依據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)在表格中查找矯正后結(jié)果，如果查找表中沒(méi)有對(duì)應(yīng)數(shù)值，則用插值實(shí)現(xiàn)逼近是常規(guī)的做法。但對(duì)于很多復(fù)雜的場(chǎng)合，由于反函數(shù)本質(zhì)上是非線性的或者待測(cè)物理過(guò)程是非平穩(wěn)的，使用以上反函數(shù)和查找表的方法并不能得到準(zhǔn)確的測(cè)量結(jié)果，并且在物理函數(shù)的斷點(diǎn)附近會(huì)產(chǎn)生更大的誤差甚至錯(cuò)誤，如圖3所示，在圖中豎線左側(cè)，理論矯正函數(shù)和錯(cuò)誤的矯正反函數(shù)重合，但是在數(shù)據(jù)右側(cè)，錯(cuò)誤的矯正反函數(shù)無(wú)法獲取到不連續(xù)的理論矯正反函數(shù)，在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)為2.7左右時(shí)會(huì)產(chǎn)生明顯錯(cuò)誤。

光時(shí)域反射儀(opticaltimedomainreflectometer簡(jiǎn)稱otdr)，可以非破壞性的從光纜的一端進(jìn)行測(cè)量，不僅可以測(cè)量光纖的平均損耗，還能提供沿光纜的長(zhǎng)度損耗特性，又可以檢測(cè)光纜的物理缺陷和斷裂點(diǎn)位置，測(cè)定接頭的損耗和位置，測(cè)量光纜的長(zhǎng)度。所以無(wú)論在實(shí)驗(yàn)研究、光纜制造、工程現(xiàn)場(chǎng)和維護(hù)測(cè)試中都得到了廣泛的應(yīng)用。除此之外，光時(shí)域反射儀還是光纜在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)。從原理上說(shuō)，它是將大功率的激光脈沖，注入到光纖中，然后在同一端檢測(cè)沿光纖背向返回光信號(hào)，被測(cè)光信號(hào)中包含瑞利后向散射信號(hào)。所以測(cè)量返回的后向瑞利散射光功率就可以獲得光沿光纖傳輸?shù)膿p耗信息，從而可以測(cè)得光纖的衰減。此外，折射率突變的位置將產(chǎn)生菲涅耳反射，由此可以確定光纖的端點(diǎn)、故障點(diǎn)等。

otdr的典型工作過(guò)程如圖4所示，簡(jiǎn)單描述如下：每次測(cè)試時(shí)，微處理器向脈沖發(fā)生器發(fā)出命令，脈沖發(fā)生器發(fā)出電脈沖，激光器受電脈沖的控制產(chǎn)生寬度很窄的光脈沖，光脈沖經(jīng)過(guò)光纖耦合器注入待測(cè)光纖，光脈沖在待測(cè)光纖中傳播，沿光纖各點(diǎn)的后向瑞利散射光返回到光纖的注入端，再通過(guò)光纖耦合器反射到光接收器。光接收器把光信號(hào)轉(zhuǎn)化成模擬電信號(hào)，該信號(hào)經(jīng)過(guò)信號(hào)放大后傳送給a/d，經(jīng)a/d采樣轉(zhuǎn)化成數(shù)字信號(hào)后由微處理器讀入，微處理器把讀入的信號(hào)經(jīng)過(guò)數(shù)字濾波、平均和其它方法處理后輸出給液晶顯示器，就可以觀察和記錄所測(cè)的結(jié)果。而且故障點(diǎn)的位置、光纖接頭或損耗點(diǎn)位置、光纖長(zhǎng)度等物理量由對(duì)讀入波形的計(jì)算獲得。

otdr的典型測(cè)試對(duì)象為如圖5所示的接頭衰減，圖中同時(shí)顯示了畸變后數(shù)據(jù)和理想數(shù)據(jù)，可以看出由于整個(gè)物理過(guò)程和信號(hào)鏈路的復(fù)雜性，難以獲得這種畸變的解析描述或者線性關(guān)系方程。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的就是克服現(xiàn)有技術(shù)存在的問(wèn)題和不足，提供一種能夠更準(zhǔn)確還原出理想被測(cè)信號(hào)的信號(hào)處理系統(tǒng)，并且該計(jì)算系統(tǒng)能夠滿足實(shí)時(shí)性要求，具備較小的計(jì)算代價(jià)，同時(shí)本文給出生產(chǎn)設(shè)計(jì)實(shí)踐中獲得該系統(tǒng)配置參數(shù)的方法。

本發(fā)明提供了一種從畸變的信號(hào)中恢復(fù)理想信號(hào)的計(jì)算系統(tǒng)，包括傳感器、前置放大器和信號(hào)采集單元；還包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理計(jì)算單元、數(shù)據(jù)特征提取計(jì)算單元、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算單元、計(jì)算參數(shù)存儲(chǔ)單元；其中：

所述傳感器將被測(cè)物理對(duì)象輸出的被測(cè)物理信號(hào)轉(zhuǎn)換成模擬電信號(hào)；

所述前置放大器和信號(hào)采集單元將所述模擬電信號(hào)轉(zhuǎn)換為采樣數(shù)字信號(hào)序列；

所述數(shù)據(jù)預(yù)處理計(jì)算單元對(duì)所述采樣數(shù)字信號(hào)序列進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；

所述數(shù)據(jù)特征提取計(jì)算單元從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取數(shù)據(jù)特征，得到一組特征數(shù)據(jù)；

所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算單元通過(guò)輸入的特征數(shù)據(jù)提供矯正后的理想物理信號(hào)；

所述計(jì)算參數(shù)存儲(chǔ)單元，為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算單元存儲(chǔ)所需的計(jì)算參數(shù)，并輸出到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算單元。

在上述技術(shù)方案中，還包括激勵(lì)信號(hào)發(fā)生器、換能裝置；其中

所述激勵(lì)信號(hào)發(fā)生器用于產(chǎn)生激勵(lì)電信號(hào)；

所述換能裝置用于將所述激勵(lì)電信號(hào)轉(zhuǎn)換成物理探測(cè)信號(hào)；被測(cè)物理對(duì)象受到所述物理探測(cè)信號(hào)激勵(lì)后輸出所述被測(cè)物理信號(hào)。

在上述技術(shù)方案中，還包括人機(jī)界面單元、智能控制器、通訊模塊；其中

所述人機(jī)界面顯示單元將矯正后的所述理想物理信號(hào)輸出到顯示界面；

所述智能控制器使用矯正后的所述理想物理信號(hào)進(jìn)行控制操作；

所述通訊模塊單元將矯正后的所述理想物理信號(hào)進(jìn)行遠(yuǎn)程輸出。

在上述技術(shù)方案中，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理計(jì)算單元采用fir濾除理想信號(hào)頻帶外的噪聲，完成信噪比增強(qiáng)的運(yùn)算；采用對(duì)數(shù)變換線性化指數(shù)類型的原始信號(hào)，完成非線性類型轉(zhuǎn)換為線性化類型的運(yùn)算。

在上述技術(shù)方案中，所述數(shù)據(jù)特征提取計(jì)算單元所提取的數(shù)據(jù)特征為波形的某種時(shí)域描述，包括過(guò)零點(diǎn)的個(gè)數(shù)、極點(diǎn)的個(gè)數(shù)、最大值的數(shù)值、最大值最小值的差值、數(shù)據(jù)片的動(dòng)態(tài)范圍、峰均比中的一項(xiàng)或多項(xiàng)；和/或數(shù)據(jù)頻率域的描述，包括3db帶寬、有效能量頻點(diǎn)個(gè)數(shù)、特定帶寬內(nèi)能量中的一項(xiàng)或多項(xiàng)；和/或統(tǒng)計(jì)參數(shù)，包括均值、方差、各階矩中的一項(xiàng)或多項(xiàng)。

在上述技術(shù)方案中，所述參數(shù)存儲(chǔ)單元為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算單元存儲(chǔ)所需的計(jì)算參數(shù)，包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)以及各層神經(jīng)元的權(quán)重?cái)?shù)據(jù)和偏置。

在上述技術(shù)方案中，所述計(jì)算系統(tǒng)用于otdr探測(cè)；

所述被測(cè)物理對(duì)象為光傳輸線路；

所述傳感器為光接收器；

所述數(shù)據(jù)預(yù)處理計(jì)算單元、數(shù)據(jù)特征提取計(jì)算單元、計(jì)算參數(shù)存儲(chǔ)單元、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算單元在微處理器中實(shí)現(xiàn)，所述微處理器由dsp或pld或各類cpu或mcu或asic獨(dú)立或者組合構(gòu)成。

本發(fā)明還提供一種從畸變的信號(hào)中恢復(fù)理想信號(hào)的方法，所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算單元的輸入包括特征數(shù)據(jù)slew(be)，slew(fa)，slew(ac)，py(a)，py(b)，diff(px(a)-px(b))，px(a)，dis(ab)；輸出包括接頭位置pos和接頭損耗att；其中，a、c、d、b表示法蘭盤連接事件在otdr波形中的特征點(diǎn)，fa段為法蘭盤前段光纖在otdr波形中的特征點(diǎn)，be段表示法蘭盤后段光纖在otdr波形中的特征點(diǎn)，slew表示求取兩點(diǎn)間斜率的函數(shù)，px表示某點(diǎn)橫坐標(biāo)位置，py表示某點(diǎn)縱坐標(biāo)位置，dis表示兩點(diǎn)間距離，diff表示求取兩個(gè)數(shù)的差值。

在上述技術(shù)方案中，otdr波形中特征點(diǎn)定標(biāo)的步驟包括：

使用直線擬合線性度評(píng)價(jià)準(zhǔn)則確定特征事件在otdr波形中所處的位置，確定近遠(yuǎn)兩端點(diǎn)，即f、e點(diǎn)；

將otdr波形圖案分成小段，從近端f點(diǎn)開(kāi)始計(jì)算極小值點(diǎn)，確定小段的最后一個(gè)點(diǎn)，即為a點(diǎn)；

繼續(xù)向遠(yuǎn)端搜索極大值點(diǎn)，確定為c點(diǎn)；

繼續(xù)向遠(yuǎn)端分小段計(jì)算斜率，在斜率明顯變化的開(kāi)始段，搜索距離線段ae距離最近點(diǎn)，確定為d點(diǎn)；

繼續(xù)向遠(yuǎn)端分小段計(jì)算斜率，在斜率明顯變化的開(kāi)始段，搜索距離線段de距離最近點(diǎn)，確定為b點(diǎn)。

在上述技術(shù)方案中，對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練的步驟包括：

1)從m組光纖中，選取一種長(zhǎng)度光纖；

2)從n個(gè)衰減值的法蘭盤中，選取一個(gè)連接到前述光纖，后面續(xù)接任意長(zhǎng)度光纖；

3)完成otdr測(cè)試，并記錄此是特征數(shù)據(jù)組值作為訓(xùn)練輸入向量，記錄法蘭盤衰減和所選光纖長(zhǎng)度作為訓(xùn)練目標(biāo)，并增加訓(xùn)練記錄到訓(xùn)練庫(kù)lib；

4)如果n個(gè)法蘭沒(méi)有被全使用，跳到2)，否則繼續(xù)執(zhí)行；

5)如果m組光纖沒(méi)有被全使用，跳到1)，否則繼續(xù)；

6)根據(jù)訓(xùn)練庫(kù)lib訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲得人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)集合。

本發(fā)明取得了以下技術(shù)效果：

對(duì)于信號(hào)通常會(huì)因?yàn)榉鞘苡^測(cè)物理對(duì)象噪聲源或者附帶物理效應(yīng)或者探測(cè)電路的非理想頻響特性的影響而產(chǎn)生偏離理想信號(hào)畸變的信號(hào)處理系統(tǒng)，本發(fā)明提出了一種基于以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算單元為核心的計(jì)算系統(tǒng)，有鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于處理一些環(huán)境信息十分復(fù)雜、知識(shí)背景不清楚和推理規(guī)則不明確的問(wèn)題有著非常好的解決能力，該計(jì)算系統(tǒng)能很好的對(duì)非線性、非平穩(wěn)的過(guò)程和含有不連續(xù)函數(shù)特性的對(duì)象和過(guò)程做很好的恢復(fù)或矯正，還原原始受觀測(cè)物理量的理想值。規(guī)避了現(xiàn)有逐步矯正過(guò)程在實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性上不能予以保證的缺點(diǎn)。

而且，上述計(jì)算系統(tǒng)中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算單元，能夠在信號(hào)流的多個(gè)環(huán)節(jié)受到畸變的影響下一步實(shí)現(xiàn)恢復(fù)信號(hào)的操作，增強(qiáng)的系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性能。

而且，上述計(jì)算系統(tǒng)中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算單元可以在pld器件中實(shí)現(xiàn)全部和部分的并行計(jì)算,增強(qiáng)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性能。

而且，對(duì)于應(yīng)用配置多變的場(chǎng)合，上述計(jì)算系統(tǒng)能保證人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算單元的數(shù)字電路實(shí)現(xiàn)或者嵌入式軟件實(shí)現(xiàn)完全相同，這樣能保證如內(nèi)存、時(shí)序邏輯電路和組合邏輯電路的計(jì)算資源消耗少并復(fù)用，節(jié)省計(jì)算資源，并且通過(guò)裝載不同人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算參數(shù)組的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同配置，滿足各個(gè)應(yīng)用配置下的計(jì)算質(zhì)量要求。

而且，本發(fā)明設(shè)計(jì)了計(jì)算系統(tǒng)中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算參數(shù)存儲(chǔ)單元自動(dòng)定標(biāo)的流程，保證所設(shè)計(jì)產(chǎn)品在生產(chǎn)過(guò)程中能保證質(zhì)量的高效產(chǎn)出。

附圖說(shuō)明

圖1為傳統(tǒng)方法中利用反函數(shù)多級(jí)級(jí)聯(lián)從畸變信號(hào)恢復(fù)原始信號(hào)示例圖；

圖2為傳統(tǒng)查表法恢復(fù)原始信號(hào)的過(guò)程的示例；

圖3為傳統(tǒng)方法中矯正反函數(shù)不正確時(shí)的示例圖；

圖4為otdr工作原理圖；

圖5為otdr監(jiān)測(cè)光纖接頭波形實(shí)例圖；

圖6為本發(fā)明計(jì)算系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)框架圖；

圖7為計(jì)算系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算單元參數(shù)動(dòng)態(tài)可配置示例圖；

圖8為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算參數(shù)數(shù)據(jù)定標(biāo)，即整個(gè)計(jì)算系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元訓(xùn)練的流程圖；

圖9為otdr數(shù)據(jù)特征提取計(jì)算單元實(shí)例圖；

圖10為嵌入式測(cè)控系統(tǒng)多畸變?cè)吹氖纠?/p>

具體實(shí)施方式

為了便于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員理解和實(shí)施本發(fā)明，下面結(jié)合附圖及具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)描述。

本發(fā)明提供的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的從難以準(zhǔn)確量化畸變的信號(hào)中恢復(fù)理想信號(hào)的計(jì)算系統(tǒng)如圖6所示，包括激勵(lì)信號(hào)發(fā)生器、換能裝置、傳感器、前置放大器和信號(hào)采集單元、數(shù)據(jù)預(yù)處理計(jì)算單元、數(shù)據(jù)特征提取計(jì)算單元、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算單元、人機(jī)界面單元、智能控制器、通訊模塊幾個(gè)部分，其中:

所述換能裝置指將激勵(lì)電信號(hào)轉(zhuǎn)換成物理探測(cè)信號(hào)(如光信號(hào)、微波信號(hào)等其他類型物理信號(hào))的裝置。所有類雷達(dá)裝置均需要此單元，因?yàn)樵谀承?yīng)用場(chǎng)合，被測(cè)物理對(duì)象中的信號(hào)源是在受到此類物理探測(cè)信號(hào)激勵(lì)后才能發(fā)出原始物理信號(hào)。故此單元為依據(jù)應(yīng)用的可選裝置。依據(jù)應(yīng)用的不同，這個(gè)單元可以是泵浦激光器、雷達(dá)天線等。這一環(huán)節(jié)中容易引入的畸變?cè)刺攸c(diǎn)該裝置做能量轉(zhuǎn)換時(shí)的瞬時(shí)非線性等。

所述激勵(lì)信號(hào)發(fā)生器主要指用于產(chǎn)生激勵(lì)電信號(hào)的單元，對(duì)于在某些應(yīng)用場(chǎng)合，被測(cè)物理對(duì)象中的信號(hào)源是在受到上述類物理探測(cè)信號(hào)激勵(lì)后才能發(fā)出原始物理信號(hào)的情況，往往對(duì)物理探測(cè)信號(hào)的時(shí)頻空特性有既定要求，如對(duì)光脈沖信號(hào)的寬度要求等，對(duì)應(yīng)的，系統(tǒng)中的激勵(lì)信號(hào)發(fā)生器產(chǎn)生符合要求的電信號(hào)，通常這個(gè)單元由特定數(shù)字信號(hào)發(fā)生器、數(shù)字模擬轉(zhuǎn)換電路單元、模擬信號(hào)調(diào)理電路組成。這一環(huán)節(jié)中容易引入的畸變?cè)刺攸c(diǎn)是信號(hào)調(diào)理電路的非線性失真。此單元為依據(jù)應(yīng)用的可選裝置。

所述傳感器為將被測(cè)物理信號(hào)轉(zhuǎn)換成模擬電信號(hào)的裝置，例如otdr中的雪崩光電二極管(apd)、溫度測(cè)量中的熱敏電阻等。這一環(huán)節(jié)中容易引入的畸變?cè)刺攸c(diǎn)是待測(cè)物理信號(hào)中混入了其他引發(fā)其他畸變信號(hào)源的干擾。

所述前置放大器和信號(hào)采集單元通常由低噪放或衰減器類模擬電路、模擬數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)換器組成，該單元的主要目的是將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)。通常這個(gè)單元有帶寬、動(dòng)態(tài)范圍的要求。這一環(huán)節(jié)中容易引入的畸變?cè)刺攸c(diǎn)是寬頻帶大動(dòng)態(tài)范圍的模擬電路引入的頻響特性畸變。具體的說(shuō)可能是對(duì)不同頻率信號(hào)的響應(yīng)不線性等。

所述數(shù)據(jù)預(yù)處理計(jì)算單元指將采樣數(shù)字信號(hào)序列進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理的單元，通常這個(gè)單元會(huì)完成信噪比增強(qiáng)、動(dòng)態(tài)范圍壓縮、信號(hào)波形的調(diào)整等依據(jù)應(yīng)用需求不同的各種不同類型的運(yùn)算。例如在采用fir濾除理想信號(hào)頻帶外的噪聲，又如采用對(duì)數(shù)變換線性化指數(shù)類型的原始信號(hào)，或者使用類似sigmoid的函數(shù)壓縮信號(hào)到指定的數(shù)值區(qū)間內(nèi)方便后續(xù)處理等等。

所述數(shù)據(jù)特征提取計(jì)算單元作用為將預(yù)處理后數(shù)據(jù)提取數(shù)據(jù)特征，得到一組特征數(shù)據(jù)即圖示中特征數(shù)據(jù)組。提取器的具體實(shí)現(xiàn)依據(jù)應(yīng)用有不同，但其目的是利用各種數(shù)據(jù)處理算法獲取預(yù)處理后數(shù)據(jù)片段的若干個(gè)可以量化的特征，關(guān)鍵在于這個(gè)特征數(shù)組是可以為后續(xù)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算單元提供輸入，并且其信息量足夠能為后續(xù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元計(jì)算得到矯正后理想物理信號(hào)，舉例來(lái)說(shuō)，這組特征可以是波形的某種時(shí)域描述如過(guò)零點(diǎn)的個(gè)數(shù)、極點(diǎn)的個(gè)數(shù)、最大值的數(shù)值、最大值最小值的差值即數(shù)據(jù)片的動(dòng)態(tài)范圍、峰均比等，也可以是數(shù)據(jù)頻率域的描述，例如3db帶寬、有效能量頻點(diǎn)個(gè)數(shù)、特定帶寬內(nèi)能量等，還可以是某些統(tǒng)計(jì)參數(shù)例如均值、方差、各階矩，還可以是類物理特征如等效質(zhì)心位置等。完成本單元的裝置通常為各類型的中央處理器、微處理器、數(shù)字信號(hào)處理器芯片中的計(jì)算程序，或者是由pld器件構(gòu)建的數(shù)字邏輯電路單元。這部分屬于本發(fā)明的核心內(nèi)容。

所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算單元任務(wù)為以輸入特征數(shù)組提供輸入計(jì)算得到矯正后理想物理信號(hào)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以處理一些環(huán)境信息十分復(fù)雜、知識(shí)背景不清楚和推理規(guī)則不明確的問(wèn)題。通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，從典型事例中學(xué)會(huì)處理具體事例，給出比較滿意的答案。如前述和如圖10所示之嵌入式測(cè)控系統(tǒng)可以在各個(gè)環(huán)節(jié)引入畸變?cè)?，圖1所示的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法雖然原理上可以獲得理想信號(hào)的逼近，但是實(shí)時(shí)性受到挑戰(zhàn)，而且浪費(fèi)計(jì)算單元多，更關(guān)鍵的是如背景技術(shù)部分描述的，矯正計(jì)算單元的準(zhǔn)確性由于各種原因并沒(méi)有辦法保證。所以利用經(jīng)過(guò)準(zhǔn)確數(shù)據(jù)集合訓(xùn)練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本發(fā)明能完成對(duì)各個(gè)不同畸變環(huán)節(jié)的統(tǒng)一矯正，而且由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)勢(shì)，這種算法較其他方法更具備處理非線性、非平穩(wěn)數(shù)據(jù)和不連續(xù)函數(shù)的能力。如前所述本單元的輸入特征數(shù)值可以是波形的某種時(shí)域、頻域、統(tǒng)計(jì)特征。這個(gè)單元的輸出即為矯正后的理想物理信號(hào)，完成本單元的裝置通常為各類型的中央處理器、微處理器、數(shù)字信號(hào)處理器芯片中的計(jì)算程序，或者是由pld器件構(gòu)建的數(shù)字邏輯電路單元。特別地，由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)上是并行的，網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)單元可以同時(shí)進(jìn)行計(jì)算，而pld器件可并行計(jì)算的特征與此相匹配，使用pld計(jì)算單元完成人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元的并行計(jì)算或者部分并行計(jì)算是合乎器件特征和計(jì)算特征的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。這部分屬于本發(fā)明的核心內(nèi)容。

所述計(jì)算參數(shù)存儲(chǔ)單元，為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算單元存儲(chǔ)所需的計(jì)算參數(shù)，并輸出到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算單元，通常有權(quán)重?cái)?shù)據(jù)和偏置等，本單元通常由flash等掉電保存存儲(chǔ)器構(gòu)成。應(yīng)用中往往由于測(cè)量范圍和方式的多樣化會(huì)使用不同的激勵(lì)信號(hào)組，不同的激勵(lì)信號(hào)獲得的響應(yīng)往往受物理原理和電路特性的影響，一致性不佳，為此，本發(fā)明設(shè)計(jì)一種結(jié)構(gòu)相同參數(shù)相異的計(jì)算系統(tǒng)，在一定的激勵(lì)信號(hào)下選取特定組的計(jì)算參數(shù)與之對(duì)應(yīng)，即能滿足不同激勵(lì)信號(hào)下都能準(zhǔn)確還原原始物理參數(shù)的要求，這部分屬于本發(fā)明的核心內(nèi)容。

所述人機(jī)界面顯示單元指將矯正后的理想物理信號(hào)輸出到顯示界面的單元，如投影儀、顯示器等裝置。此單元為依據(jù)應(yīng)用的可選裝置。

所述智能控制器指使用矯正后的理想物理信號(hào)為輸入的控制單元，例如利用控制恒溫的pid數(shù)字計(jì)算單元等將理想溫度作為實(shí)時(shí)輸入，用于控制。完成本單元的裝置通常為各類型的中央處理器、微處理器、數(shù)字信號(hào)處理器芯片中的計(jì)算程序，或者是由pld器件構(gòu)建的數(shù)字邏輯電路單元。此單元為依據(jù)應(yīng)用的可選裝置。

所述通訊模塊單元指將矯正后的理想物理信號(hào)輸出依據(jù)應(yīng)用輸出到別的裝置的單元，例如使用網(wǎng)口或串口將信號(hào)數(shù)值輸出。此單元為依據(jù)應(yīng)用的可選裝置。

在上述技術(shù)方案中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為核心計(jì)算單元，而且其參數(shù)組是動(dòng)態(tài)可配置的，以圖7為例子予以詳細(xì)說(shuō)明，如圖所示，所示應(yīng)用配置指標(biāo)記應(yīng)用中往往由于測(cè)量范圍和方式的多樣化而設(shè)置的變量，例如雷達(dá)中依據(jù)估測(cè)目標(biāo)位置的不同而發(fā)射不同的電磁波等，信號(hào)激勵(lì)發(fā)生器內(nèi)數(shù)據(jù)選擇器用于依據(jù)配置發(fā)射對(duì)應(yīng)的激勵(lì)信號(hào)，例如在應(yīng)用配置為1時(shí)，數(shù)據(jù)選擇器可以使激勵(lì)電信號(hào)的輸出為激勵(lì)信號(hào)1，此處激勵(lì)電信號(hào)即為圖6中同名信號(hào)，與此同時(shí)，計(jì)算參數(shù)存儲(chǔ)單元以應(yīng)用配置信號(hào)為地址線輸入，輸出對(duì)應(yīng)存儲(chǔ)器內(nèi)容中的計(jì)算參數(shù)組到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算單元，此處計(jì)算參數(shù)存儲(chǔ)單元、計(jì)算參數(shù)組、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算單元都是圖6中的同名信號(hào)或者單元，示例中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層、輸出層和一個(gè)隱藏層組成，各層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)分別為2、3、4，iw和b1為隱藏層神經(jīng)元的權(quán)系數(shù)和偏置系數(shù)矩陣，lw和b2為輸出層的權(quán)系數(shù)和偏置系數(shù)矩陣，從圖7中可以看出正是因?yàn)橄禂?shù)組lw\iw\b1\b2的可配置，系統(tǒng)能夠使用同一套計(jì)算結(jié)構(gòu)，而僅僅改變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算參數(shù)的方法完成在不同應(yīng)用配置時(shí)對(duì)恢復(fù)物理參數(shù)，即消除畸變的計(jì)算過(guò)程都進(jìn)行優(yōu)化。本例中應(yīng)用配置為1時(shí)計(jì)算參數(shù)存儲(chǔ)單元輸出為存儲(chǔ)器中第一組參數(shù)，與激勵(lì)信號(hào)發(fā)生器內(nèi)數(shù)據(jù)選擇器輸出的結(jié)果相對(duì)應(yīng)。

在上述技術(shù)方案中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為核心計(jì)算單元，計(jì)算單元能準(zhǔn)確恢復(fù)原始物理信號(hào)的條件是其權(quán)值偏置等參數(shù)正確，由此，如何訓(xùn)練獲得正確的計(jì)算參數(shù)是本發(fā)明另一項(xiàng)關(guān)鍵內(nèi)容，圖8給出了整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程的流程圖，依照此流程，選擇合適的執(zhí)行器件，并使用計(jì)算機(jī)順序執(zhí)行整個(gè)流程，即可完成計(jì)算系統(tǒng)參數(shù)的訓(xùn)練過(guò)程即參數(shù)自動(dòng)定標(biāo)過(guò)程，如圖所示，整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程的目標(biāo)是獲取計(jì)算參數(shù)存儲(chǔ)單元所有參數(shù)的正確值，訓(xùn)練過(guò)程開(kāi)始后首先將計(jì)算參數(shù)存儲(chǔ)單元的地址索引j賦值為0，即將激勵(lì)電信號(hào)調(diào)節(jié)到對(duì)應(yīng)第一個(gè)應(yīng)用配置波形，在此條件下，遍歷被測(cè)物理量的可能取值范圍，得到對(duì)應(yīng)的特征數(shù)據(jù)組，每一對(duì)物理量的定標(biāo)值和特征數(shù)據(jù)組值即為該應(yīng)用配置波形下人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一對(duì)訓(xùn)練值的輸入/目標(biāo)值對(duì)，在收集完所有的輸入/目標(biāo)值對(duì)之后，對(duì)得到的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集aj訓(xùn)練，直到收斂，此組數(shù)據(jù)就是該應(yīng)用配置波形下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，遍歷所有應(yīng)用配置波形并重復(fù)以上內(nèi)容，即可填充完畢計(jì)算參數(shù)存儲(chǔ)單元。完成本系統(tǒng)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同應(yīng)用配置的所有訓(xùn)練過(guò)程，請(qǐng)注意圖中以訓(xùn)練數(shù)據(jù)集aj訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一步驟即指經(jīng)典利用數(shù)據(jù)集訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，細(xì)節(jié)不在此贅述。

對(duì)比圖4和圖6所示的內(nèi)容，易知圖6與圖4之間存在如下對(duì)應(yīng)關(guān)系，otdr中脈沖發(fā)生器即為激勵(lì)信號(hào)發(fā)生器，otdr中的激光器即為換能裝置，負(fù)責(zé)將電脈沖轉(zhuǎn)換為光脈沖，從實(shí)際可用泵浦激光器的特性易知此環(huán)節(jié)易于因帶寬限制的原因引入畸變，otdr中的待測(cè)光纖即為物理對(duì)象，類似光纖衰減系數(shù)、故障點(diǎn)的位置、光纖接頭或損耗點(diǎn)位置、光纖長(zhǎng)度等物理量即為被測(cè)物理量的集合，otdr中光接收器即為傳感器，otdr中信號(hào)放大和ad部分組成了前置放大器和信號(hào)采集單元，由于反射光散射強(qiáng)度低，此部分容易引入畸變，而且由于前置放大器的要求較高，不容易在所有帶寬內(nèi)獲得同樣的線性響應(yīng)，測(cè)量系統(tǒng)的探測(cè)脈沖并不是理想的矩形脈沖，而是鐘形的或是近似三角形和鋸齒形的。光電探測(cè)器和放大電路的頻帶也是有一定限制的，a/d既有帶寬的限制也有轉(zhuǎn)換速度的限制，故而此部分引入的畸變難以解決。otdr中使用微處理器單元完成計(jì)算，即本發(fā)明中數(shù)據(jù)預(yù)處理計(jì)算單元、數(shù)據(jù)特征提取計(jì)算單元、計(jì)算參數(shù)存儲(chǔ)單元、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算單元在此部分實(shí)現(xiàn)，值得注意的是這個(gè)微處理器單元硬件上可以是由dsp或pld或各類cpu獨(dú)立或者組合構(gòu)成。

由于在otdr應(yīng)用中的畸變難以解決，用戶常常獲取不到準(zhǔn)確的物理參數(shù)，所以本發(fā)明使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法從畸變數(shù)據(jù)獲取到接頭位置pos和接頭損耗att的準(zhǔn)確數(shù)據(jù)。圖5中的兩條曲線，上面一條是嵌入式系統(tǒng)的實(shí)測(cè)值，下面為依據(jù)理論和計(jì)算機(jī)仿真得到的理論值，需要注意的是，為了方便比較，沒(méi)有將兩圖的縱坐標(biāo)即能量標(biāo)記做對(duì)齊，而是有意區(qū)分(即將理想圖案下平移)以分別清晰在圖中可視，即可以認(rèn)為兩者平均能量位置相同，可以看到由于噪聲的干擾和時(shí)延頻響等特性的影響，在位置a開(kāi)始發(fā)生的能量增加在延時(shí)后才開(kāi)始，而d點(diǎn)的能量消耗波形因?yàn)檠訒r(shí)和電路的頻響特性影響沒(méi)有理想波形下落迅速。

對(duì)圖6的說(shuō)明中已經(jīng)闡明數(shù)據(jù)特征提取計(jì)算單元為本發(fā)明的核心部分，并且對(duì)其一般計(jì)算方法進(jìn)行羅列，在此，otdr中此部分計(jì)算方法的具體實(shí)現(xiàn)予以詳細(xì)描述如下，為了給后續(xù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算單元提供足夠信息量的輸入數(shù)據(jù)集合，本發(fā)明設(shè)計(jì)了一系列變量，首先對(duì)符號(hào)體系規(guī)定如下，px表示某點(diǎn)橫坐標(biāo)位置，py表示某點(diǎn)縱坐標(biāo)位置，slew表示求取兩點(diǎn)間斜率的函數(shù)，dis表示兩點(diǎn)間距離，diff表示求取兩個(gè)數(shù)差值。對(duì)光纖法蘭盤轉(zhuǎn)接或者焊接現(xiàn)場(chǎng)而言，如圖9所標(biāo)記，fa段為前段光纖，acdb表示法蘭盤連接事件，be段表示后段光纖。本發(fā)明將slew(be)，slew(fa)，slew(ac)，py(a)，py(b)，diff(px(a)-px(b))，px(a)，dis(ab)看成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)，由此可以計(jì)算出該點(diǎn)準(zhǔn)確接頭損耗和距離?；窘馕鰩缀卧砜芍灰郎鲜鳇c(diǎn)的解析坐標(biāo)，以上參量是容易計(jì)算的。獲得圖中所有點(diǎn)坐標(biāo)的過(guò)程定義如下：

1)使用直線擬合線性度評(píng)價(jià)準(zhǔn)則，容易找到大段的光纖在圖示中的表示，故而f、e這樣在大段光纖中間的點(diǎn)是容易找到的。

2)將圖案分成小段，從圖示最左端，即otdr光纖近端開(kāi)始計(jì)算，從左向右計(jì)算極小值點(diǎn)，若其非小段的最后一個(gè)點(diǎn)，即為a點(diǎn)

3)而后繼續(xù)向光纖遠(yuǎn)端，搜索極大值點(diǎn)，即為c點(diǎn)

4)而后繼續(xù)向光纖遠(yuǎn)端，分小段計(jì)算斜率，在斜率明顯變化的開(kāi)始段，搜索距離線段ae距離最近點(diǎn)即為d點(diǎn)

5)而后繼續(xù)向光纖遠(yuǎn)端，分小段計(jì)算斜率，在斜率明顯變化的開(kāi)始段，搜索距離線段de距離最近點(diǎn)即為b點(diǎn)

otdr人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算單元的輸入為由8個(gè)特征數(shù)據(jù)slew(be),slew(fa),slew(ac),py(a),py(b),diff(px(a)-px(b)),px(a),dis(ab)組成，輸出為接頭位置pos和接頭損耗att。

本發(fā)明對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元的訓(xùn)練需要知道在測(cè)試波形下標(biāo)準(zhǔn)的輸出即目標(biāo)集合，我們知道對(duì)設(shè)計(jì)生產(chǎn)制造的環(huán)節(jié)，法蘭盤的損耗值和一定長(zhǎng)度的光纖是可以獲取的。所以我們有條件做如下方法訓(xùn)練：

1)從m組光纖中，選取一種長(zhǎng)度光纖

2)從n個(gè)衰減值的法蘭盤中，選取一個(gè)連接到前述光纖，后面續(xù)接任意長(zhǎng)度光纖

3)完成otdr測(cè)試，并記錄此是特征數(shù)據(jù)組值作為訓(xùn)練輸入向量，記錄法蘭盤衰減和光纖長(zhǎng)度作為訓(xùn)練目標(biāo)，并增加記錄到訓(xùn)練庫(kù)lib

4)如果n個(gè)法蘭沒(méi)有被全使用，跳到2)，否則繼續(xù)執(zhí)行

5)如果m組光纖沒(méi)有被全使用，跳到1)，否則繼續(xù)

6)根據(jù)訓(xùn)練庫(kù)lib訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)集合權(quán)值和偏置的合適值

綜合上述，發(fā)明完成了發(fā)明方法在otdr中的示例。實(shí)踐證明，本發(fā)明能達(dá)到預(yù)期效果，即對(duì)接頭位置pos和接頭損耗att的準(zhǔn)確性有顯著提高。

雖然本發(fā)明已經(jīng)詳細(xì)地示出并描述了一個(gè)相關(guān)的特定的實(shí)施例參考，但本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)該能夠理解，在不背離本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)可以在形式上和細(xì)節(jié)上作出各種改變。這些改變都將落入本發(fā)明的權(quán)利要求所要求的保護(hù)范圍。