一种基于人工智能原生架构的分布式光纤声波传感调制解调仪器及方法与流程

本发明属于光纤传感，具体涉及一种基于人工智能原生架构的分布式光纤声波传感调制解调仪器及方法，将ai加速单元与光学前端、相干信号处理链路进行深度融合的边缘智能型das解调系统。

背景技术：

1、分布式光纤声波传感（distributed acoustic sensing, das）技术基于相位敏感光时域反射（φ-otdr）原理，通过向光纤中注入窄线宽激光脉冲并检测瑞利背向散射光的相位变化，实现对光纤沿线应变或应变率的高空间分辨率、高采样率动态测量。相比传统点式传感器，das具备超长监测距离（可达100 km以上）、密集空间采样（米级通道间距）、抗电磁干扰、可复用既有通信光缆等显著优势，已广泛应用于油气管道监测、周界安防、地震监测、交通监测、结构健康监测等领域。

2、现有das调制解调仪器（interrogator）通常采用以下架构：窄线宽激光器经声光/电光调制器产生探测脉冲，经掺铒光纤放大器（edfa）放大后通过环形器注入传感光纤；背向瑞利散射光经相干接收机与本地参考光混频，由高速模数转换器（adc）采样后，在fpga或dsp中完成数字下变频、相位解调（如iq解调、反正切算法、微分交叉相乘算法等）、随机衰落抑制及数据预处理，最终通过高速接口将原始数据流输出至外部服务器进行后续分析。代表产品包括silixa idas、terra15 treble/treble+、optasense odh3、华为optixsenseef3000等。

3、然而，现有技术存在以下关键瓶颈：

4、1、架构层面：ai算法与硬件解耦。现有仪器的ai应用局限于后端软件层（如数据去噪、事件分类），海量原始数据（单台仪器可达数gb/s）需完整传输至外部计算平台，导致延迟高、带宽压力大、实时性差，无法满足毫秒级事件响应需求。

5、2、光学前端僵化：激光脉冲参数（脉宽、重复频率、功率）固定或仅支持手动预设，无法根据实时信噪比、随机衰落分布、待测事件特征进行自适应动态优化，导致在复杂场景下灵敏度下降、测量盲区扩大。

6、3、干涉随机衰落与偏振随机衰落敏感：由于光纤中瑞利散射的随机相长/相消干涉及偏振态演化，现有仪器在沿线某些位置会出现信号随机衰落（"死区"），传统硬件补偿方法（如双脉冲、频率分集）增加了系统复杂度和成本，且效果有限。

7、4、缺乏自诊断与自校准能力：仪器长期运行中，激光器波长漂移、放大器增益衰减、接收机灵敏度变化等参数退化难以实时感知，需依赖人工定期标定，维护成本高。

8、5、多物理量协同不足：das与分布式温度传感（dts）、光时域反射（otdr）等功能分立，数据融合度低，难以实现多模态联合感知。

9、近年来，边缘ai芯片（npu、tpu）技术快速发展，算力持续提升且功耗显著降低，为在das仪器内部实现原生智能处理提供了硬件基础。然而，目前尚无将ai加速单元深度嵌入das光学-信号处理链路、实现从光信号采集到智能事件识别的端到端一体化架构。

技术实现思路

1、本发明旨在解决现有das调制解调仪器在实时性、自适应性、抗随机衰落能力、自诊断及多模态融合方面的不足，提出一种基于人工智能原生架构的分布式光纤声波传感调制解调仪器及方法，通过将ai加速单元与光学前端、数字相干接收链路进行深度融合，实现"感-算-智"一体化。

2、本发明要解决的技术问题包括：（1）如何在das仪器硬件架构层面实现ai原生集成，使海量传感数据在边缘端完成从原始信号到高阶语义信息的实时转换，消除数据传输瓶颈；（2）如何使光学前端参数根据实时场景自适应动态调整，以优化全链路的信噪比和灵敏度；（3）如何预测并主动抑制光纤沿线的干涉随机衰落和偏振随机衰落，消除测量死区；（4）如何实现仪器光学-电子学系统的在线自诊断、自校准与寿命预测；（5）如何在一个仪器平台内实现das、dts、otdr的多模态协同感知与智能数据融合。

3、为实现上述目的，本发明提供一种基于人工智能原生架构的分布式光纤声波传感调制解调仪器，包括：光学子系统、相干接收与数字化子系统、ai原生信号处理子系统、智能反馈控制子系统、多模态融合子系统以及系统管理总线；其中：

4、所述光学子系统包括：窄线宽可调谐激光器、电光调制器、脉冲波形整形器、掺铒光纤放大器、双向可调光衰减器、光纤环形器、偏振分集接收前端；所述窄线宽可调谐激光器的中心波长和输出功率受所述智能反馈控制子系统实时调控；所述电光调制器在脉冲波形整形器的驱动下产生具有可编程脉宽和重复频率的探测脉冲；所述双向可调光衰减器用于在所述智能反馈控制子系统的指令下动态调节注入传感光纤的脉冲功率，以平衡非线性效应与信噪比；

5、所述相干接收与数字化子系统包括：本地振荡器、90°光混频器、平衡光电探测器阵列、高速模数转换器（adc）阵列、数字下变频与相位解调引擎；所述数字下变频与相位解调引擎部署于可重构逻辑阵列中，完成i/q解调、反正切运算、相位展开及初步去噪；

6、所述ai原生信号处理子系统包括：ai加速芯片（npu/tpu）、高速互连总线、模型存储器、特征提取流水线；所述ai加速芯片通过所述高速互连总线与所述数字下变频与相位解调引擎直接相连，接收解调后的相位数据流；所述特征提取流水线在所述ai加速芯片上运行，对相位数据流进行时空特征提取、小波变换、短时傅里叶变换及格拉姆角场映射；所述模型存储器中存储有预训练的深度学习模型，包括：随机衰落预测模型、事件识别模型、信噪比评估模型、异常检测模型；所述ai加速芯片以流水线方式并行执行上述模型推理，输出包括：沿线随机衰落概率分布、事件类型与置信度、信噪比热力图、异常标记；

7、所述智能反馈控制子系统包括：控制处理器、参数决策引擎、光-电协同调控接口；所述控制处理器接收所述ai原生信号处理子系统输出的随机衰落概率分布和信噪比热力图，通过所述参数决策引擎基于强化学习策略生成控制指令；所述控制指令经所述光-电协同调控接口发送至所述窄线宽可调谐激光器、电光调制器、双向可调光衰减器及数字下变频与相位解调引擎，实现激光波长、脉冲脉宽、重复频率、注入功率及解调算法参数的闭环自适应优化；

8、所述多模态融合子系统包括：拉曼与布里渊温度检测模块、otdr损耗监测模块、多模态对齐引擎、融合推理模型；所述拉曼与布里渊温度检测模块共享所述窄线宽可调谐激光器与所述光纤环形器，通过切换检测模式获取温度分布数据；所述otdr损耗监测模块利用所述电光调制器在非相干模式下产生宽谱脉冲，实现光纤损耗分布监测；所述多模态对齐引擎将das、dts、otdr数据在时空坐标系中精确对齐；所述融合推理模型部署于所述ai加速芯片中，基于多模态数据实现事件-温度-损耗联合感知与源辨识；

9、所述系统管理总线用于连接各子系统，传输控制指令、状态信息及同步时钟。

10、进一步地，所述随机衰落预测模型为基于transformer架构的时空序列预测网络，其输入为当前及历史相位数据窗，输出为未来时间窗口内沿线各空间通道的随机衰落概率；所述事件识别模型为轻量化卷积神经网络（cnn）与长短期记忆网络（lstm）的混合架构，支持多类别事件（如机械挖掘、车辆通行、管道泄漏、地震波、人为攀爬）的实时分类；所述异常检测模型为基于自编码器的无监督学习网络，用于检测未知类型异常及仪器自身故障模式。

11、进一步地，所述参数决策引擎采用深度强化学习（drl）算法，以最大化全链路信噪比和最小化随机衰落死区为奖励函数，其状态空间包括当前信噪比热力图、随机衰落概率分布、历史事件密度，动作空间包括激光波长偏移量、脉宽缩放因子、重复频率、注入功率等级、解调算法选择。

12、进一步地，所述数字下变频与相位解调引擎与所述ai加速芯片之间采用零拷贝（zero-copy）直接内存访问（dma）机制，通过高速serdes链路（如pcie gen4/gen5或自定义光互连）实现数据流的无阻塞传输，确保从相位解调到ai推理的端到端延迟低于1毫秒。

13、进一步地，所述仪器还包括数字孪生自校准模块，所述数字孪生自校准模块部署于所述ai加速芯片中，包含传感光纤的数字孪生模型；所述数字孪生模型基于光纤的瑞利散射分布、温度系数、应力历史构建，用于：在出厂阶段建立基准指纹；在运行阶段通过对比实测散射信号与孪生模型预测值，实时反演激光器波长漂移、放大器增益变化、接收机灵敏度退化；自动生成校准补偿参数并推送至所述相干接收与数字化子系统。

14、进一步地，所述偏振分集接收前端包括偏振分束器、双路90°光混频器及双路平衡探测器，输出正交偏振分量的i/q信号；所述ai加速芯片中的偏振态追踪模型对双路信号进行智能融合，通过深度学习预测最优偏振合成权重，在存在偏振随机衰落时自动切换至非随机衰落分量，实现偏振随机衰落免疫。

15、进一步地，所述仪器支持多通道扩展架构，通过共享所述ai原生信号处理子系统，同时连接多路独立的光学子系统，实现多光纤并行监测；所述ai加速芯片通过时分复用或模型并行方式处理多路数据流，并支持跨通道关联分析。

16、一种基于人工智能原生架构的分布式光纤声波传感调制解调方法，采用所述的一种基于人工智能原生架构的分布式光纤声波传感调制解调仪器；所述的方法包括以下步骤：

17、s1：通过光学子系统产生可编程参数的探测脉冲并注入传感光纤，采集背向瑞利散射光；

18、s2：通过相干接收与数字化子系统对散射光进行相干检测、模数转换及相位解调，输出相位数据流；

19、s3：通过ai原生信号处理子系统对相位数据流进行特征提取和深度学习模型推理，输出随机衰落预测、事件识别、信噪比评估及异常检测结果；

20、s4：通过智能反馈控制子系统基于所述ai原生信号处理子系统的输出，利用深度强化学习生成控制指令，闭环调控光学子系统的激光波长、脉冲参数及解调引擎的算法参数；

21、s5：通过多模态融合子系统切换das、dts、otdr工作模式，获取多物理量数据并在统一时空坐标系中对齐融合，输出联合感知结果。

22、与现有技术相比，本发明具有以下显著有益效果：

23、1、端到端边缘智能：通过将ai加速芯片深度嵌入das信号处理链路，实现从原始光信号到语义级事件信息的仪器内部全流程处理，数据输出量减少2-3个数量级，响应延迟从秒级降至毫秒级，彻底消除外部传输瓶颈。

24、2、光学前端自适应：基于深度强化学习的参数决策引擎，使激光脉冲参数能够根据实时信噪比和随机衰落分布动态优化，在复杂场景下信噪比提升10 db以上，有效扩展动态范围。

25、3、智能随机衰落免疫：利用transformer-based随机衰落预测模型提前识别潜在随机衰落位置，结合偏振分集智能融合与参数预调整，将沿线"死区"数量减少80%以上，实现准无盲区监测。

26、4、自诊断与自校准：数字孪生自校准模块实现仪器全生命周期的状态监测与自主维护，将人工标定周期从数月延长至数年，显著降低运维成本。

27、5、多模态协同感知：在单一仪器平台内集成das、dts、otdr功能，通过多模态融合推理模型提升事件识别准确率（典型场景下准确率从85%提升至98%以上），并增强对复杂工况（如泄漏伴随温度异常）的辨识能力。

28、6、算力效率优化：采用零拷贝dma机制与流水线并行架构，在有限功耗预算（整机功耗<50 w）内实现高吞吐量ai推理，满足野外/海底等场景的严苛部署条件。