Caracterización de la sensibilidad de los cables de fibra óptica a las vibraciones acústicas

Scientific Reports volumen 13, Número de artículo: 7068 (2023) Citar este artículo

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La infraestructura de fibra óptica es fundamental en la transmisión de datos de todo tipo, tanto para largas distancias como para distancias más cortas en las ciudades. Las fibras ópticas también se prefieren para infraestructuras de datos dentro de edificios, especialmente en organizaciones altamente seguras e instalaciones gubernamentales. Este artículo se centra en una medición y análisis de referencia de la sensibilidad de los cables de fibra óptica a las ondas acústicas. La medición se llevó a cabo en una cámara anecoica para asegurar condiciones estables de presión acústica en el rango de 20 Hz a 20 kHz. La respuesta de frecuencia, la relación señal-ruido por frecuencia y el índice de transmisión del habla se evalúan para varios tipos de cables de fibra óptica y diferentes paneles de techo, seguidos de su comparación. También se estudia la influencia de los medios de fijación del cable. Los resultados demuestran que la infraestructura basada en fibra óptica en los edificios se puede explotar como un micrófono sensible.

Hoy en día, las fibras ópticas se utilizan cada vez más para la transmisión de datos y no datos. Muchos grupos de investigación se centran en la protección de las infraestructuras basadas en fibra contra la escucha de datos que se puede realizar mediante varias técnicas1. Algunas transmisiones de datos no están encriptadas e incluso si lo estuvieran, existe un alto riesgo de que en un futuro cercano estos datos sean descifrados por computadoras cuánticas. Por lo tanto, los temas candentes en la actualidad son el cifrado cuántico y el cifrado poscuántico. Un área relativamente inexplorada es la detección por fibra óptica de vibraciones en el espectro acústico, por lo tanto, audible.

Las vibraciones mecánicas y el ruido acústico que actúan sobre la fibra óptica provocan cambios en la tensión y el índice de refracción del núcleo de la fibra. Estos cambios pueden detectarse posteriormente mediante varios métodos y convertirse en una señal eléctrica seguida de reproducción acústica. La información, como el componente de audio de una videollamada, una conversación entre personas en una habitación o una llamada telefónica, puede interceptarse incluso antes de que se convierta a formato digital y se cifre. Por tanto, las infraestructuras de fibra óptica, principalmente en el interior de los edificios, pueden utilizarse como micrófonos sensibles, lo que supone un importante riesgo para la seguridad. Las raíces de la detección acústica de fibra óptica se remontan a la década de 1970, cuando se realizaron los primeros experimentos de detección de sonido audible2,3,4. La detección acústica ha sido recientemente un área muy estudiada5,6,7 debido a la seguridad de los sistemas y redes de información basados en fibra óptica. Las técnicas de detección acústica se pueden dividir en función de los métodos utilizados.

Los cambios de tensión de la fibra se pueden detectar en la retrodispersión de Rayleigh. La técnica de detección acústica distribuida (DAS) utiliza este efecto, en el que se transmite un pulso de láser coherente a lo largo de una fibra óptica8. Los puntos de dispersión en la fibra hacen que la fibra actúe como un interferómetro distribuido. La intensidad de la luz reflejada se mide en función del tiempo después de transmitir el pulso láser. DAS detecta firmas de nivel de pico-deformación en la fibra inducidas por perturbaciones vibroacústicas causadas por un evento cerca del cable óptico. Estas perturbaciones cambian la dispersión en el núcleo de la fibra a escala molecular y se originan a partir de las heterogeneidades de sublongitud de onda que se forman cuando se estira la fibra. La investigación adicional se centra en la tecnología de reflectometría óptica sensible a la fase en el dominio del tiempo (\(\Phi\)-OTDR)9.

Los cambios en el índice de refracción del núcleo de la fibra causados por vibraciones mecánicas externas y ruido acústico provocan desplazamientos Doppler de las ondas de luz que viajan a través de una fibra óptica. Este fenómeno puede explicarse como un efecto Doppler en una guía de ondas flexible y expandible10. La frecuencia inducida por Doppler o el cambio de fase de una onda de luz que se propaga es detectable en esquemas de interferómetros ópticos donde la fase de interferencia instantánea en el dominio del tiempo se convierte en la señal eléctrica11. El cambio de frecuencia es detectable en una disposición de interferómetros Fabry-Perot (FPI), Mach-Zehnder (MZI) o Michelson (MI) formados por fibras ópticas con los elementos ópticos necesarios incluidos en la configuración óptica.

El FPI se utiliza muy a menudo para la disposición de micrófonos ópticos puntuales. Hay disponible una variedad de diseños de micrófonos basados en FPI12,13,14,15,16 y se pueden comparar las dependencias de la longitud de la cavidad y los materiales utilizados. Dichos micrófonos también se pueden usar para detección multipunto, por ejemplo, usando un divisor 1:417.

Es posible un uso especial del FPI18 donde la estructura multimodo-monomodo-multimodo (MSM) y la detección de medición directa se usan para detectar vibraciones acústicas. Las microestructuras19 de rejilla de Bragg de fibra (FBG) incorporadas en la fibra óptica de detección se pueden usar como espejos para el FPI donde se forma una cavidad óptica entre dos o más FBG. La disposición FPI también es adecuada para su uso como micrófonos e hidrófonos20,21. Varios trabajos basados en el arreglo FPI se han dedicado a la detección de voz con película de terpolímero de etileno propileno dieno y la superficie de aluminio17 y basado en diafragma de triacetato de celulosa13. También hay variantes únicas de los esquemas de detección en el acuerdo con la FPI. Incluyen un experimento que usa un interferómetro de retroalimentación láser, donde los cambios en el índice de refracción de la fibra sensora conducen a cambios en la frecuencia óptica del láser detector22. Una desventaja importante de las técnicas basadas en FPI para la detección acústica es la posibilidad limitada de medir en un solo punto o en un número muy bajo de puntos en la fibra óptica. La otra desventaja es la necesidad de una fibra especialmente modificada, por ejemplo, con microestructuras FBG.

Los arreglos que usan el MZI para la detección acústica se utilizan, por ejemplo, es posible usar microfibra MZI23 que nuevamente requiere una fibra especial, o usar fibras convencionales para el monitoreo acústico de turbinas de gas24. También es posible utilizar la cavidad abierta y los colimadores en el brazo sensor del MZI para la detección de sonido25.

Las disposiciones del MI se utilizan a menudo como hidrófonos que detectan ultrasonido26 pero también como sensores para frecuencias audibles27. También se han informado implementaciones en la detección de vibraciones sísmicas28, así como su posible uso en el monitoreo de estructuras marinas29. También vale la pena señalar que se llevan a cabo investigaciones que se ocupan de mejorar la estabilidad del ruido del MI30. La topología en estrella de la infraestructura de fibra óptica dentro de los edificios brinda la oportunidad de construir el arreglo MI. Normalmente, una sola fibra óptica va desde la habitación con el interruptor óptico central hasta la habitación con un equipo terminal. De este modo, la fibra puede detectar señales acústicas a lo largo de todo su recorrido y puede conectarse como un brazo de medición de una disposición MI.

En este trabajo, montamos un MI experimental que permite la detección de señales acústicas a través de una fibra óptica guiada por diferentes tipos de corredores. Nos enfocamos en medir la sensibilidad de este arreglo a señales acústicas definidas en un laboratorio completamente anecoico. Los experimentos examinaron la influencia de varios factores, como la posición de la fibra óptica y los tipos de fibras ópticas, en la calidad de la señal detectada en relación con el nivel de inteligibilidad del habla. Se analizaron las propiedades de las señales adquiridas, se compararon las respuestas de frecuencia de las mediciones individuales y se investigaron las relaciones señal/ruido. En nuestro trabajo, también medimos y evaluamos el índice de transmisión del habla (STI), que es la forma predominante de evaluar objetivamente la inteligibilidad esperada de las señales del habla después de pasar por un sistema.

El interferómetro de Michelson se utiliza ampliamente por su flexibilidad de uso. Una disposición de fibra contiene solo un acoplador único a través del cual se distribuye luz coherente desde la fuente láser hasta el brazo sensor y de referencia, como se ve en la Fig. 1. La intensidad de la luz de salida se puede calcular, en una versión simplificada, asumiendo un 50:50 divisor y sin atenuación, según la fórmula31

donde \(I_{o}\) es la intensidad constante de la luz de salida del divisor, \(L_s\) y \(n_s\) son la longitud y el índice de refracción de la fibra sensora, respectivamente, \(L_r\) y \ (n_r\) son la longitud y el índice de refracción de la fibra de referencia, respectivamente. Finalmente, \(\lambda\) es la longitud de onda. Al final de estos brazos, hay espejos o espejos de Faraday que reflejan la luz al acoplador, que nuevamente fusiona los haces y el fotodetector detecta la luz. Dado que el MI refleja toda la potencia de vuelta al acoplador, se recomienda utilizar un aislador que evite dañar el láser. A medida que la luz pasa a través de los brazos dos veces, el cambio de fase óptica por longitud se duplica. Por lo tanto, el MI es más sensible que el MZI32.

Diagrama esquemático del MI33.

Para la detección de vibraciones mecánicas y acústicas, la MI se usa a menudo, como se indica, por ejemplo, en la revisión de Li et al.34 Entre otras cuestiones, la revisión analiza los métodos actuales de demodulación en los interferómetros de fibra. Otro artículo35 trata sobre la eliminación de ruido utilizando MZI, MI y \(\Phi\)-OTDR combinados. Para el MI, también es posible ampliar el número de brazos, lo que permite localizar la fuente de sonido36.

Debido al efecto autoheterodino, el ruido de fase del láser debe tenerse en cuenta tanto en MI como en MZI37,38. Las fluctuaciones de fase del láser se pueden observar como ruido aditivo en la fase de interferencia detectada. Considerando el ruido de fase del láser como la señal de entrada y el ruido en la fase de interferencia detectada como la señal de salida, el interferómetro actúa como un filtro de peine de paso alto de avance, como se muestra en la Fig. 2.

Gráfico de flujo de señal del efecto autoheterodino observado en el MI. \(S_{\Phi \,in }(f)\) la densidad espectral de potencia del ruido de fase láser en la entrada, \(S_{\Phi \,out }(f)\) la densidad espectral de potencia de la fase de interferencia a la salida, \(\tau\) la diferencia total de tiempo de vuelo entre los dos brazos del interferómetro.

La función de transferencia de dicho sistema se puede expresar como

Después de sustituir \(\textrm{j}2\pi f\) en lugar de s, la magnitud de la función de transferencia se puede expresar:

consulte la Fig. 3. La densidad espectral de potencia del ruido de fase de interferencia de salida se relaciona con la densidad espectral de potencia del ruido de fase del láser de entrada de la siguiente manera:

Función de transferencia \(\vert H_{\Phi }(f)\vert ^2\) para el ruido de fase láser observado en la fase de interferencia detectada. El eje de frecuencia se normaliza a \(1/\tau\).

En la práctica, esto significa que cuanto mayor sea la diferencia de longitud \(\Delta L\) entre los brazos sensor y de referencia y más amplio el rango de frecuencia deseado, se requiere una fuente de láser más coherente para la aplicación. Por ejemplo, un MI con \(\Delta L = 100\) m tiene \(1/\tau = 1\) MHz y la potencia del ruido de fase del láser se atenúa en 24 dB a 10 kHz. En nuestros experimentos usamos un módulo RIO ORION con un ancho de línea de 1 kHz, que en la práctica es adecuado para aplicaciones de detección de frecuencia audible con \(\Delta L\) hasta el rango de kilómetros.

Una caracterización de las fibras y cables ópticos como sensores acústicos principalmente para el habla es probablemente de mayor interés en infraestructuras reales, por ejemplo, en aras de la seguridad. A pesar de este hecho, nuestro experimento consiste en detectar vibraciones acústicas en un entorno controlado al máximo. Por lo tanto, nuestras mediciones se realizan en una sala anecoica. Esto nos permite separar los factores inherentes de aquellos que afectan la calidad de la señal en el caso real. Hasta donde sabemos, solo se llevó a cabo un único experimento similar, Zhang et al.39 describiendo la calibración del sensor de fibra óptica; contiene solo mediciones básicas, ni mediciones del habla humana ni una comparación de inteligibilidad con micrófonos de referencia.

Para medir la transmisión de vibraciones acústicas a la fibra, hemos configurado una configuración de interferómetro heterodino de Michelson (MI) que se muestra en la Fig. 4. El brazo sensor del interferómetro se formó con la fibra óptica bajo prueba que atraviesa el entorno controlado del anecoico. cámara donde se expone a las vibraciones acústicas generadas por un sistema de altavoces.

La configuración de MI heterodino utilizada es una extensión de un MI homodino clásico que se muestra en la Fig. 1. En lugar de detectar la fase de interferencia como un nivel de intensidad de CC en el fotodetector, la fase de interferencia se observa como un cambio de fase de la radiofrecuencia (RF) detectada. nota de golpe La configuración de MI heterodino utiliza un modulador acústico-óptico (AOM) para cambiar la frecuencia óptica entre el brazo de referencia y el brazo de detección en una cantidad específica. En nuestro caso es 2 \(\times\) 80 MHz ya que la luz pasa dos veces por el AOM. Las ondas de luz que regresan de ambos brazos del MI se mezclan de forma no lineal en el fotodetector, lo que produce una nota de pulsación de RF. La frecuencia central de la nota pulsada es igual al cambio de frecuencia total entre los brazos MI, es decir, 160 MHz en nuestro caso. La exposición del brazo sensor a vibraciones acústicas produce ligeros cambios en su longitud óptica. Estos pueden observarse como una modulación de fase de la nota de pulso de RF detectada, o en otras palabras, como su cambio de fase de una señal de oscilador local de 160 MHz de referencia. Dado que en la técnica de detección heterodina, solo la fase detectada es relevante, el método es inmune a las fluctuaciones de intensidad de la señal óptica.

Diagrama esquemático de la configuración del interferómetro heterodino de Michelson. Modulador acústico-óptico AOM, espejo FM Farraday, aislador óptico ISOL, fotodetector PD, LASER RIO ORION @ 1540 nm, altavoz SPK, acoplador de fibra 90/10. El generador de señales de RF y el analizador de espectro de RF están sujetos a una referencia común de 10 MHz. Los amplificadores y filtros de RF se omiten para mayor claridad. En ciertas mediciones, FM2 se colocó alternativamente en la cámara anecoica.

Para permitir una mayor versatilidad en el procesamiento de la señal, la demodulación de la señal del beatnote se lleva a cabo fuera de línea en conjuntos de muestras de señales de RF grabadas digitalmente. Como se ilustra en la Fig. 4, la señal de RF se convierte utilizando un analizador de espectro de RF en tiempo real (Signal Hound USB-SA44B) en el régimen de intervalo cero a los componentes de señal de banda base en bucle y en cuadratura (I/Q), que son digitalizados y almacenados. Los componentes de la señal I/Q contienen la información completa sobre la magnitud de la señal RF y la fase instantánea relativa al oscilador local (LO) del analizador de espectro con frecuencia \(f_{{LO} }\) = 160 MHz. La frecuencia de muestreo de la señal de banda base es de 486 kS/s, lo que proporciona un sobremuestreo de aproximadamente 20 veces las señales de banda de frecuencia audible. Las ecuaciones (5a) y (5b) describen la relación entre las muestras de fase instantánea \(\phi _n\) en el tiempo (en relación con el LO de referencia) y las muestras de magnitud \(M_n\) de la señal de RF y las muestras de componentes I/Q \(I_n\) y \(Q_n\):

donde \({\text {atan2}}\) denota la tangente inversa de cuatro cuadrantes.

Para obtener la fase de interferencia \(\Phi\) cuyo cambio es directamente proporcional al cambio de longitud del camino óptico, necesitamos desenvolver la fase instantánea \(\phi\) de la señal de RF mediante el algoritmo descrito, por ejemplo, en la documentación de Matlab40. Al hacerlo, se extiende el intervalo de posibles valores de ángulo de fase sin problemas de \((\,-\pi ,\pi \rangle\) a \((-\infty ,\infty )\). Las muestras resultantes de \(\Phi\ ) se utilizan como la señal de audio de entrada principal para los análisis discutidos en las siguientes secciones del manuscrito.

La cámara anecoica utilizada para las medidas tiene un volumen de 90 m\(^3\) y su frecuencia crítica es de unos 120 Hz. En el centro de la cámara se instaló una estructura de techo simulada para transportar 3\(\times\)3 paneles de techo de tamaño estándar de 60\(\times\)60 cm. Como fuente de sonido se utilizó un sistema de altavoces Event 20/20 de dos bandas. El eje de referencia del sistema de altavoces se orientó perpendicularmente a la estructura que lleva la fibra bajo prueba en su punto central. La compensación de la dependencia de la presión sonora con la frecuencia debido a la respuesta de frecuencia del sistema de altavoces y los modos de sala a bajas frecuencias se realizó utilizando el micrófono de medición B & K Tipo 4190 montado en la estructura como un micrófono de superficie en el eje de referencia del altavoz, consulte la Fig. 12. La estructura y el sistema de altavoces se instalaron utilizando elementos de amortiguación mecánica para minimizar la transmisión de vibraciones a la fibra bajo prueba por medios distintos a las ondas acústicas, ver Fig. 5. Para la medición se utilizó el analizador acústico Audio Precision APx525, con un canal conducido por el micrófono de compensación y el otro por la señal de audio detectada por el interferómetro. Todas las mediciones se realizaron en circuito cerrado con analizador sincronizado con generador.

Foto del montaje en la cámara anecoica.

En la configuración dada, apuntamos a las siguientes comparaciones:

el efecto del tipo de panel,

el efecto del tipo de cable/fibra,

el efecto de la posición del cable/fibra con respecto a los paneles del techo,

el efecto de la posición del espejo FM2.

Para medir y evaluar tanto visual como numéricamente las capacidades de detección en diferentes configuraciones, realizamos tres tipos de mediciones, que dieron como resultado las siguientes cantidades:

respuesta de frecuencia del sistema utilizando una señal de excitación sinusoidal barrida,

relación señal-ruido por frecuencia (SNRf) utilizando una señal de excitación sinusoidal escalonada,

el índice de transmisión de voz para sistemas de megafonía (STIPA).

La medición de las respuestas de frecuencia usando la señal sinusoidal de barrido, así como la estimación de la inteligibilidad del habla usando el protocolo STIPA son técnicas comunes en el procesamiento de señales y el análisis de sistemas, consulte la descripción a continuación. Las métricas se miden en señales de audio obtenidas a partir de las señales I/Q adquiridas mediante demodulación de fase. Las señales se reducen a \(F_s = 48\) kHz.

Tratamos todas las señales (ya discretas, de longitud finita) como vectores columna, es decir, una señal \(\textbf{x}\) de longitud N se denota \(\textbf{x}= [x_1, x_2,\dots , x_N]^\arriba\). Indexamos las matrices de manera similar, es decir, la matriz \(\textbf{A}\) de tamaño \(M\times N\) contiene elementos \(a_{i,j}\) para \(i=1,\dots ,M\) y \(j=1,\puntos ,N\).

Uno de los medios más comunes para caracterizar las propiedades de un sistema S lineal invariante en el tiempo es usar su respuesta de impulso \(\textbf{h}_S\) o su respuesta de frecuencia \(\textbf{f}_S\), relacionadas con la primero a través de la transformada de Fourier \(\mathscr {F}\) por una fórmula estándar41 \(\textbf{f}_S = \mathscr {F}(\textbf{h}_S)\). La respuesta de frecuencia se estima comúnmente utilizando una señal sinusoidal de barrido lineal o exponencial \(\textbf{a}\), que, como señal de entrada, es transformada por el sistema S para producir una salida \(\textbf{b} = S( \textbf{a})\). Luego, la respuesta se calcula42,43,44 como \(f_S = \frac{\mathscr {F}(\textbf{b})}{\mathscr {F}(\textbf{a})}\). Estimamos la respuesta usando la señal de micrófono adquirida (indicada como \(\textbf{b}\)) y la respuesta de impulso correspondiente (\(h_{\textbf{b}}\)) como se obtiene del APx, ver Fig. 6 Denotando la señal fuente (desconocida) \(\textbf{a}\), contiene \(h_{\textbf{b}} = \mathscr {F}^{-1}(\frac{\mathscr {F} (\textbf{b})}{\mathscr {F}(\textbf{a})})\). La respuesta de frecuencia deseada es

donde tanto las señales \(\textbf{b}\) (del micrófono) como \(\textbf{c}\) (demoduladas de la fibra) y la respuesta \(\textbf{h}_{\textbf{b }}\) (proporcionado por el APx) están disponibles. La división y la multiplicación en la Ec. (6) se realizan por elementos.

Esquema de la estimación de la respuesta de frecuencia.

La segunda señal de prueba de entrada consta de 50 segmentos de tiempo subsiguientes, cada uno de ellos está ocupado por una sola sinusoide pura de una frecuencia preestablecida f. En nuestros experimentos, utilizamos 53 valores de la frecuencia objetivo f distribuidos logarítmicamente desde 50 Hz hasta 20 kHz. Para analizar la señal adquirida en la fibra, primero dividimos la señal adquirida en segmentos, correspondientes a la señal de entrada, como se describió anteriormente. Luego, cada segmento \(\textbf{x}\) se descompone en la señal útil \(\hat{\textbf{x}}\) (sinusoide con frecuencia dada f) y ruido \(\textbf{n}\) , tal que \(\textbf{x}= \hat{\textbf{x}} + \textbf{n}\) y \(\textbf{n}\) es mínimo en el sentido de mínimos cuadrados. Entonces es sencillo calcular la SNR correspondiente a la fuente de frecuencia f.

Con más detalle, buscamos la señal \(\hat{\textbf{x}}\) (tenga en cuenta que al elegir los parámetros a, b, dicha suma genera una sinusoide con frecuencia fija f y amplitud y fase arbitrarias)

donde \(m=1,\ldots,M\). Los números reales a, b son parámetros que deben optimizarse de modo que la energía del ruido \(\textbf{x}- \hat{\textbf{x}}\) se minimice. La longitud M es la longitud de un solo paso en la secuencia, en nuestro caso \(M = 1,6\cdot F_s = 76\,800\) muestras para la longitud del paso establecida en 1,6 s. La tarea descrita es un problema de regresión lineal. Usando la matriz de diseño \(\textbf{X}\) de tamaño \(M\times 2\), \(x_{m,1} = \cos (2\pi fm/F_s )\), \(x_{ m,2} = \sin (2\pi fm/F_s )\), los parámetros óptimos y la señal sin ruido se pueden encontrar explícitamente45 como

Entonces, podemos calcular fácilmente SNRf para la frecuencia específica f como

donde el valor SNRf se expresa en decibelios.

STIPA es un método establecido para la evaluación objetiva de la inteligibilidad del habla después de pasar la señal del habla a través de un sistema46. La señal de prueba estandarizada contiene ruido rosa, modulado en amplitud en siete bandas que no se superponen. Las bandas, frecuencias y profundidades de modulación se prescriben de modo que la señal de ruido resultante sea estadísticamente similar al habla masculina. En la salida, la señal se analiza en términos de pérdida de amplitud y profundidad de modulación, y se calcula un número final (STI, Speech Transmission Index) en el intervalo de 0 a 1. Consulte la Fig. 7 para conocer los valores de referencia.

escala STI y la correspondiente inteligibilidad del habla.

Primero, presentamos la comparación de opciones particulares del panel:

sin panel (ninguno),

panel estándar (estándar),

Panel acústico AMF ECOMIN Filigran (acústico).

Los resultados se presentan en términos de respuesta de frecuencia en la Fig. 8 y en términos del análisis de pasos en las Figs. 9 y 10, donde para la medición se utilizó el Patch Cord estándar G.657.A1 (PC) que cuelga sobre el panel. Tenga en cuenta que la respuesta de frecuencia es muy ruidosa debido a la naturaleza de la medición, especialmente para frecuencias altas. Por lo tanto, usamos suavizado de octava fraccionaria47 para las visualizaciones, usando 1/12 de octava.

Características de frecuencia de magnitud suavizada para diferentes tipos de paneles. Para frecuencias por encima de ca. 2 kHz, la respuesta decreciente del canal se ve superada gradualmente por el ruido de fase autoheterodino del láser y, por lo tanto, este rango de frecuencia no debe tenerse en cuenta en la comparación.

Como era de esperar, observamos en la Fig. 8 que la respuesta sin panel es más fuerte que con el panel acústico o estándar. La diferencia entre los dos tipos de paneles es visible solo en partes del espectro, especialmente para frecuencias muy bajas. Sin embargo, también observamos que la respuesta de frecuencia es muy ruidosa e incluso degradada para frecuencias superiores a ca. 1 kHz. En ese rango, la respuesta es muy fuerte, sin embargo, la señal consiste principalmente en ruido, lo que hace que el resultado no sea confiable. Esto motiva el análisis SNR de las mediciones de frecuencia escalonada—Fig. 9 muestra las señales medidas en el dominio de tiempo-frecuencia, mientras que la Fig. 10 presenta los valores de SNRf.

Espectrogramas para la medida de pasos con diferentes tipos de paneles. La escala de color es la misma en los tres espectrogramas. Tenga en cuenta que los intervalos de frecuencia corresponden a las frecuencias medidas, es decir, no son equidistantes como en la transformada de Fourier de tiempo corto de uso común.

SNRf para diferentes tipos de paneles.

Comparación de diferentes configuraciones en términos de SNRf.

Observamos en la Fig. 9 que ambos tipos de paneles funcionan en parte como un filtro de paso bajo; consulte la esquina superior derecha de los espectrogramas, donde la magnitud de la señal (visible como la diagonal del espectro temporal) disminuye en ambos casos (Fig. 9c, d). Además, todo el sistema introduce un nivel significativo de ruido, que depende de la frecuencia de la señal de entrada.

Finalmente, nos enfocamos en SNRf en la Fig. 10. Tenga en cuenta que los valores son globalmente muy bajos. Esto es causado por la configuración del experimento donde la señal útil es extremadamente estrecha en el dominio de la frecuencia, ya que consta de una sola frecuencia. Por otro lado, la energía del ruido corresponde a todo el resto del rango de frecuencia. Por lo tanto, nos enfocamos solo en la comparación relativa, no absoluta de los resultados. La figura 10 demuestra que el nivel de ruido con respecto a la señal es menor cuando no hay panel presente (es decir, la SNR es mayor). Sin embargo, cuando los paneles están presentes, la dependencia del tipo particular es la esperada (el panel acústico transfiere menos señal), pero no parece ser muy significativa.

Para la comparación del tipo de cable, probamos las siguientes posibilidades:

Latiguillo estándar G.657.A1 (PC)—\(\oslash\)2,0 mm, PVC amarillo, tubería de bifurcación, hilos de kevlar,

FTTX 12 fibras G.657.A1 (FTTX)—\(\oslash\)6,0 mm, cubierta exterior de PE, tubo holgado, gel,

KDP gota plana 2 fibras G.657.A1 (KDF)—2,0 \(\times\) 3,0 mm, cubierta exterior FR-LSZH, 2\(\times\) miembro de fuerza dieléctrica \(\oslash\)0,5 mm,

KDP 24 fibras G.657.A1 (KDP)—\(\oslash\)10.1 mm, cubierta exterior FR-LSZH, vidrio E bloqueador de agua, hilo bloqueador de agua, tubo holgado relleno de gel con fibras ópticas,

Excel LSOH 24 Fibras G.652D OS2 (Excel)—\(\oslash\)8,5 mm, cubierta exterior FR-LSZH, tubo estrecho, elemento de resistencia E Glass.

Para el análisis, elegimos la posición del cable que cuelga sobre el panel ya que esta configuración elimina posibles imprecisiones en la disposición de los diferentes cables. Con base en la observación anterior, nos enfocamos en los resultados del análisis de pasos en la Fig. 11a.

Como era de esperar, vemos que los cables con un revestimiento más grueso (KDP, Excel) muestran una caída de SNRf en frecuencias más bajas, en comparación con las opciones más delgadas (PC, FTTX y KDF). Por otro lado, la observación notable es el valor relativamente alto de SNRf en el caso del cable FTTX alrededor de 2 kHz. La mayor sensibilidad del cable FTTX en comparación con otros probablemente se deba a la composición del material de la cubierta del cable. Es un plástico PE duro que transmite vibraciones acústicas a las fibras.

Fotos de forma individual de colocar el FUT.

En cuanto a la posición del cable, hemos probado varias configuraciones, véase también la Fig. 12:

colgando sobre la rejilla, sin paneles presentes, como referencia (sin panel),

colgando sobre el panel (colgando),

acostado en una bobina en el panel (bobina),

acostado en el panel en un círculo alrededor del perímetro (círculo),

acostado sobre una espuma de poliuretano en el panel en un círculo alrededor del perímetro (foam).

Claramente, la capa de espuma sirve como un elemento amortiguador en todo el sistema, similar a un filtro de paso bajo. Si bien esto es más pronunciado en términos de respuesta de frecuencia (que refleja la amplitud real de la señal, consulte la Fig. 13 entre 100 Hz y 1 kHz), también lo observamos en la Fig. 11b al comparar la opción de espuma con las demás, excepto por el caso del cable colgante. En este último caso, los valores de SNRf también se ven disminuidos, lo que se debe a que las vibraciones del panel se transfieren a la fibra bajo prueba (FUT) indirectamente a través de otra capa de aire, a diferencia de todos los demás casos donde la FUT se encuentra directamente en el panel.

Características de frecuencia de magnitud suavizadas dependiendo de si el FUT se encuentra sobre una capa de espuma o no.

Finalmente, evaluamos el efecto de la posición del espejo FM2, con el objetivo de investigar si el espejo en sí sirve como un micrófono óptico o como un amplificador para el efecto de todo el FUT. Probamos las siguientes configuraciones, consulte la Fig. 14 para ver una ilustración de las configuraciones:

FM ubicado en el costado de la fuente láser (fuente),

FM en medio del FUT acostado en el panel (acostado),

FM en el medio del FUT pegado verticalmente al panel (vertical),

FM en el medio del FUT en una campana de plástico (campana),

FM en el medio del FUT pegado a un altavoz que no juega (altavoz).

Los resultados del análisis de pasos en la Fig. 11c no revelan ningún patrón claro, lo que sugiere que el efecto integrado de todo el FUT supera las posibles entradas al flujo de señal causadas por el propio espejo. Sin embargo, se observa cierta distinción en el rango entre 100 y 200 Hz, donde la SNR para las variantes de fuente y altavoz cae significativamente. En cambio, las opciones vertical y de campana alcanzan valores muy altos de SNR en este rango. La opción vertical llama aún más la atención cuando se comparan visualmente los espectrogramas de la medición de pasos, ver Fig. 15. Uno puede notar que los niveles de ruido, en comparación con los pasos claramente observables, son en su mayoría similares para todas las opciones investigadas (observe que el los contenedores de frecuencia están centrados en las frecuencias examinadas y las escalas de color son idénticas). Sin embargo, la opción que incluye espejo posicionado verticalmente muestra (subjetivamente) la menor cantidad de distorsión armónica entre todas las opciones. Esto se puede observar centrándose en el número de armónicos visibles (líneas paralelas a la diagonal principal), que es mayor para las opciones de fuente y altavoz y menor para la opción vertical. Tenga en cuenta que este fenómeno no se evalúa numéricamente ya que ni el análisis basado en SNR ni STIPA (consulte la discusión a continuación) revelaron ningún efecto significativo que pudiera atribuirse a la distorsión armónica.

Fotos de forma individual de colocar FM. El FUT se desconecta en el medio en estas configuraciones y el FM se coloca allí.

Espectrogramas para la medida de pasos con diferentes posiciones de espejo. La escala de color es compartida por todos los espectrogramas.

Con respecto a la transmisión de voz en términos de STIPA, los valores para todas las configuraciones se muestran en la Tabla 1. En términos del tipo de panel, el STI disminuye significativamente cuando los paneles están presentes y bloquean las ondas acústicas directas. Esto está en correspondencia con la Fig. 10. Sorprendentemente, el tipo de panel estándar bloquea la señal mejor que el tipo de panel acústico. Sin embargo, se debe tener cuidado con los juicios estrictos, ya que la incertidumbre de la medición STI46 es de 0,02 a 0,03 y, durante el cambio de los paneles, podría ocurrir que la fibra cambiara ligeramente de posición o de forma.

En cuanto a la posición del cable, el STI más bajo se observa con un cable colgante y con el cable colocado sobre bloques de espuma. En estos casos, el cable queda bloqueado frente a vibraciones mecánicas provenientes del propio panel. Estas vibraciones son generadas por las ondas acústicas de la fuente de audio y juegan un papel crucial en un aumento sorprendentemente alto del valor STI. El STI en estos dos casos es incluso mayor que cuando se quitan los paneles. El panel juega aquí el papel de un resonador.

El tipo de cable parece ser un factor imperativo en la transmisión del habla. Mientras que la mejor puntuación de STI con diferencia se ha logrado con el cable FTTX (0,66), el cable KDP es mucho más resistente a las vibraciones, alcanzando el STI más bajo de 0,23. La clasificación de los cables se corresponde con el análisis SNRf dependiente de la frecuencia presentado en la Fig. 11.

En la configuración con un espejo de Faraday, su posición afecta el STI resultante, pero este efecto no es tan pronunciado como el efecto del tipo de cable. La mejor puntuación de STI 0,65 se ha conseguido con el espejo apoyado sobre el panel. Sin embargo, un valor tan alto probablemente debería atribuirse al hecho de que solo en esta configuración particular, ocurrió el efecto resonador del panel, como se describe anteriormente. Ver Fig. 14a donde es evidente que la fibra está en firme contacto con el panel, a diferencia de las otras configuraciones.

En el documento, nos enfocamos en el diseño de un método de referencia para medir la sensibilidad de los cables ópticos a las vibraciones acústicas en el espectro audible. Además de evaluar la sensibilidad de varios cables de fibra óptica diferentes, también se evaluó la influencia del tipo de panel de techo en la calidad de transmisión. Para las mediciones se utilizaron los sistemas sensores de fibra óptica más sensibles así como micrófonos de audio estándar, gracias a los cuales fue posible obtener información relevante sobre la propagación de ondas acústicas. Para considerar la medición como referencia, se utilizó una cámara/cuarto anecoico y se propusieron tres métodos diferentes de procesamiento de señales. Los resultados muestran que las infraestructuras de cables ópticos dentro de los edificios se pueden utilizar como micrófonos sensibles y pueden captar el habla humana.

En trabajos futuros, nos gustaría centrarnos más en el posprocesamiento de las señales de audio adquiridas y, con el uso de algoritmos adecuados, lograr una mejora en la calidad de las señales de audio obtenidas. También nos gustaría centrarnos en las mediciones en condiciones reales, es decir, en una sala con infraestructura óptica existente utilizada principalmente para la transmisión de datos. En condiciones reales, se puede esperar una degradación de la calidad de la medición debido a un gran número de diferentes fuentes de interferencia. Sin embargo, gracias a los datos obtenidos de la medición de referencia en la cámara anecoica, creemos que con un posprocesamiento adecuado podremos suprimir algunas de las interferencias y aumentar la calidad e inteligibilidad del audio.

Los conjuntos de datos utilizados y/o analizados durante el estudio actual están disponibles del autor correspondiente a pedido razonable.

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Descargar referencias

La investigación descrita en este documento fue apoyada por el Ministerio del Interior de la República Checa, programa IMPAKT1, bajo la subvención VJ01010035, proyecto "Riesgos de seguridad de las redes de comunicación fotónica". La investigación también fue apoyada por el proyecto: CZ.02.1.01/0.0/0.0/16_026/0008460 (MEYS CR). Los autores desean agradecer a P. Záviška por proporcionar la implementación de STIPA para Matlab.

Departamento de Telecomunicaciones, Universidad Tecnológica de Brno, FEEC, Technicka 12, 616 00, Brno, República Checa

Petr Dejdar, Ondrej Mokry, Pavel Rajmic, Petr Munster, Jiri Schimmel y Tomas Horvath

Instituto de Instrumentos Científicos de la Academia Checa de Ciencias (ISI), Královopolská 147, 612 64, Brno, República Checa

Martin Cizek, Lenka Pravdova y Ondrej Cip

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Todos los autores participaron en el diseño del proyecto. PD: conceptualización, curación de datos, investigación, metodología, validación, visualización, redacción: borrador original. OM: conceptualización, curación de datos, investigación, metodología, software, validación, visualización, redacción: borrador original. MC: conceptualización, análisis formal, investigación, metodología, software, validación, visualización, redacción—revisión y edición. PR: conceptualización, curación de datos, investigación, metodología, supervisión, validación, visualización, redacción—borrador original. PM: conceptualización, curación de datos, investigación, metodología, supervisión, validación, visualización, redacción, revisión y edición. JS: metodología, software, validación, redacción—borrador original, redacción—revisión y edición. LP: visualización, metodología. TH: análisis formal, adquisición de fondos, recursos, supervisión, redacción—revisión y edición. CO: conceptualización, investigación, supervisión, redacción—borrador original, redacción—revisión y edición. Todos los autores revisaron el artículo y aprobaron la versión final para su publicación.

Correspondencia a Petr Dejdar.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Reimpresiones y permisos

Dejdar, P., Mokry, O., Cizek, M. et al. Caracterización de la sensibilidad de los cables de fibra óptica a las vibraciones acústicas. Informe científico 13, 7068 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-34097-9

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Recibido: 19 diciembre 2022

Aceptado: 24 abril 2023

Publicado: 01 mayo 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-34097-9

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