講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-01-17 09:00
ひずみ変化を考慮した辞書学習によるブリルアンゲインスペクトルのノイズ除去 ○清水省吾・北村祥太・成枝秀介・成瀬 央(三重大) OFT2019-52 |
抄録 |
(和) |
ブリルアン散乱現象を利用した光ファイバひずみ計測では、センサとして用いられる光ファイバで観測されたブリルアンゲインスペクトル(BGS)の解析をとおしてひずみが求められる。この計測では、観測されるBGSに含まれるノイズが計測誤差の要因となっている。本報告では、機械学習の一つである辞書学習を用いたBGSのノイズ除去方法が提案されている。本方法の特徴は、ひずみ変化を考慮して辞書作成に用いるBGS領域を選択することで、よりノイズ除去に適した辞書すなわち基底を求めている点にある。また、円環周上に設置された光ファイバで観測されたノイズを含むBGSのノイズ除去と、それによるひずみ計測誤差低減効果につて、シミュレーションによって調べられた結果が述べられている。 |
(英) |
In the optical fiber strain measurement using the Brillouin scattering phenomenon, the strain is obtained through the analysis of the Brillouin gain spectrum (BGS) observed in the optical fiber used as a sensor. In this strain measurement, the noise included in the observed BGS causes measurement errors. In this report, we propose a BGS denoising method using dictionary learning, which is one of machine learning methods. The feature of this method is that a dictionary, namely a set of bases composing the dictionary more suitable for noise removal is created by selecting BGS regions in consideration of strain variation. The results investigated by numerical simulation are described, about the reduction effects of the noise included in the BGS observed in the optical fiber installed at the ring circumference and the strain measurement error. |
キーワード |
(和) |
光ファイバセンシング / ブリルアンゲインスペクトル / 辞書学習 / ノイズ除去 / ひずみ計測 / 計測誤差 / / |
(英) |
Optical fiber sensing / Brillouin gain spectrum / dictionary learning / denoising / strain measurement error / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 368, OFT2019-52, pp. 29-34, 2020年1月. |
資料番号 |
OFT2019-52 |
発行日 |
2020-01-09 (OFT) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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OFT2019-52 |