挪威国庆日(5月17日)是全国最具象征意义的节日之一,孩子、学生和风笛乐队共同参与盛大的游行庆典,体现了浓厚的社区氛围和文化传承。为了更好地管理城市中的大型集会活动,并保障公共安全,挪威科技研究人员创新性地利用现有的光纤通信网络开展了基于分布式声学传感(Distributed Acoustic Sensing,简称DAS)的乐队监控试验。这项技术利用"暗光纤" - - 即未被通信占用的光纤 - - 再加上一套激光干涉检测仪器,将普通的光缆转化为敏感的声学传感器网络,实时捕捉游行乐队行进时产生的微弱声波振动。此次试验选取了奥斯陆市中心约3.88公里长的光纤路径,遍布市区多个关键路段,覆盖了游行队伍的主要路线。利用高达2500赫兹的采样率和约1米的空间分辨率,研究人员成功捕捉到包含乐队行进步伐在内的多样声学信号,并实现了对87支参与游行乐队的识别与分析。光纤分布式声学传感技术的巨大优势在于它能将普遍存在的光纤基础设施重新利用,无需新建专门传感器。
这意味着在城市大范围内快速部署检测系统成为可能。同时,DAS设备对外界光线、气象条件不敏感,能够在雾霾、雨雪等恶劣环境中稳定运行,不受传统监控摄像头的限制。检测过程中,激光信号在光纤中传播,遇到小尺度的密度不均匀处发生散射,部分光信号被反射回仪器。由于人群行进引发地面微振动影响光纤压缩和拉伸,从而导致激光光波的相位微小变化,系统通过捕捉这些变化来判断声学事件的特征和位置。这一原理使得光纤变为分布式传感器阵列,能实时感知声波源的动态。数据处理环节,通过短时傅里叶变换和谱分析,提取第一主谐波及其高阶谐波,精准描绘乐队行进节奏和步伐特征。
训练有素的乐队成员同步行进,生成明显而稳定的谐波信号,而散步的学校学生团体则表现出较弱的高阶谐波。研究团队采用贝叶斯计算方法,结合蒙特卡洛采样模型,定量拟合群体垂直负载模型,提升了步频和负载变化的估计精度。速度估计和轨迹跟踪通过信号交叉相关分析实现,支持在多个街区内跨区域追踪同一队伍,尽管游行主要段落中频率近似的多个乐队同时出现,跟踪难度加大。数据表明游行主队步速约为每秒1米,步长介于0.44到0.62米之间,并随乐队规模和同步程度波动。试验还检测到其他城市活动声源,如公共交通列车经过、高峰时段车辆行驶,及地下机房风扇噪音等,为城市多源声学环境描绘提供丰富信息。乐队的行进轨迹和频率特征在图形上呈现清晰峰值,能有效辅助实时人数估算和群体行为分析。
此次基于现有暗光纤网络的分布式声学监测试验,充分展现了该技术在城市管理中的应用潜力。它可作为传统监控手段的有力补充,特别是在光线不足或隐私保护严格的场合。未来,结合机器学习方法对DAS数据进行自动特征提取和事件分类,将极大提升监控系统的智能化水平和响应速度。此外,在关键基础设施、交通枢纽和大型活动场所布局定制光纤感知系统,将实现更为精细的人群动态感知和风险预警。与此同时,光纤位置和埋设深度的不确定性,以及信号耦合差异,仍是该领域需解决的技术难题,专项设计部署的光纤线路可提升信噪比和检测灵敏度。整体来看,分布式声学传感技术以其部署便捷、覆盖广泛、监测细致的优点,为智慧城市建设提供了新思路。
通过实时监测国庆日游行乐队活动,展现了其在人员流动分析、公共安全保障和应急管理方面的广泛应用前景。随着传感技术、数据处理算法以及多源数据融合的快速发展,DAS将逐步成为城市环境动态监测的重要组成部分,为城市管理者提供精准有效的决策支持。 。
