Caracterización de la sensibilidad de cables de fibra óptica a 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 largo recorrido como para distancias más cortas en las ciudades. Las fibras ópticas también se prefieren para infraestructuras de datos dentro de edificios, especialmente en organizaciones e instalaciones gubernamentales de alta seguridad. Este artículo se centra en una medición de referencia y un análisis de la sensibilidad de los cables de fibra óptica a las ondas acústicas. La medición se realizó en una cámara anecoica para garantizar 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 de voz se evalúan para varios tipos de cables de fibra óptica y diferentes paneles de techo, y luego se comparan. 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 puede utilizarse como 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 infraestructuras basadas en fibra contra la escucha de datos, que se puede realizar mediante varias técnicas1. Algunas transmisiones de datos no están cifradas e incluso si lo estuvieran, existe un alto riesgo de que en un futuro próximo estos datos sean descifrables mediante computadoras cuánticas. Por lo tanto, los temas candentes hoy en día son el cifrado cuántico y el cifrado poscuántico. Un área relativamente inexplorada es la detección por fibra óptica de vibraciones en el espectro acústico y, por 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. Posteriormente, estos cambios pueden detectarse mediante varios métodos y convertirse en una señal eléctrica seguida de una reproducción acústica. 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 convertirse a formato digital y cifrarse. Así, 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 por 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 las redes y sistemas de información basados en fibra óptica. Las técnicas de detección acústica se pueden dividir según los métodos utilizados.

Los cambios de deformación de la fibra se pueden detectar mediante retrodispersión de Rayleigh. La técnica de detección acústica distribuida (DAS) utiliza este efecto, donde se transmite un pulso láser coherente a lo largo de una fibra óptica8. Los puntos de dispersión en la fibra hacen que ésta 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 a nivel de picodeformación 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, originada por las heterogeneidades por debajo de la longitud de onda que se forman cuando se estira la fibra. La investigación adicional se centra en la tecnología de reflectometría óptica en el dominio del tiempo sensible a la fase (\(\Phi\)-OTDR)9.

Los cambios en el índice de refracción del núcleo de la fibra causados por vibraciones mecánicas externas y ruido acústico provocan cambios 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 o el desplazamiento de fase inducido por Doppler de una onda de luz que se propaga se puede detectar en esquemas de interferómetros ópticos donde la fase de interferencia instantánea en el dominio del tiempo se convierte en una 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 de óptica puntual. Hay disponibles 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. Estos micrófonos también se pueden utilizar para detección multipunto, por ejemplo, utilizando un divisor 1:417.

Es posible un uso especial del FPI18 donde se utilizan la estructura multimodo-monomodo-multimodo (MSM) y la detección de medición directa para detectar vibraciones acústicas. Las microestructuras de rejilla de fibra de Bragg (FBG)19 incorporadas en la fibra óptica de detección se pueden utilizar 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. Se han dedicado varios trabajos basados en la disposición FPI a la detección de voz con una película de terpolímero de etileno propileno dieno y una superficie de aluminio17 y basados en un diafragma de triacetato de celulosa13. También existen variantes únicas de los esquemas de detección en el acuerdo con el FPI. Incluyen un experimento que utiliza un interferómetro de retroalimentación láser, donde los cambios del 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 de la fibra óptica. La otra desventaja es la necesidad de una fibra especialmente modificada, por ejemplo con microestructuras FBG.

Por ejemplo, se utilizan disposiciones que utilizan el MZI para la detección acústica; es posible utilizar la microfibra MZI23, que a su vez requiere una fibra especial, o utilizar fibras convencionales para el control 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 ultrasonidos26 pero también como sensores de 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 están llevando 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 la disposición MI. Normalmente, una única 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 brazo de medición de una disposición MI.

En este artículo, configuramos un MI experimental que permite la detección de señales acústicas a través de una fibra óptica guiada por diferentes tipos de corredores. Nos centramos en medir la sensibilidad de esta disposición a señales acústicas definidas en un laboratorio totalmente 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 con respecto al 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 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, suponiendo una proporción de 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 hacia el acoplador, que nuevamente fusiona los haces y el fotodetector detecta la luz. Dado que el MI refleja toda la potencia hacia el acoplador, es recomendable utilizar un aislador que evite daños al láser. Cuando la luz pasa dos veces por los brazos, el cambio de fase óptica por longitud se duplica. Por tanto, el MI es más sensible que el MZI32.

Diagrama esquemático del MI33.

Para la detección de vibraciones mecánicas y acústicas, la MI se utiliza 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 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, es necesario tener en cuenta el ruido de fase del láser tanto en MI como en MZI37,38. Las fluctuaciones de fase del láser se pueden observar como ruido aditivo en la fase perturbadora detectada. Considerando el ruido de fase del láser como señal de entrada y el ruido en la fase de interferencia detectada como señal de salida, el interferómetro actúa como un filtro de peine de paso alto de alimentación directa, como se muestra en la Fig. 2.

Gráfico de flujo de señal del efecto autoheterodino observado en el IM. \(S_{\Phi \,in }(f)\) la densidad espectral de potencia del ruido de fase del láser en la entrada, \(S_{\Phi \,out }(f)\) la densidad espectral de potencia de la fase de interferencia en 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:

véase 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 del láser observado en la fase de interferencia detectada. El eje de frecuencia está normalizado a \(1/\tau\).

En la práctica, esto significa que cuanto mayor sea la diferencia de longitud \(\Delta L\) entre los brazos de detección y de referencia y cuanto más amplio sea el rango de frecuencia deseado, se requiere una fuente 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 utilizamos 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 ópticas y los cables como sensores acústicos principalmente para la voz es probablemente de gran interés en infraestructuras reales, por ejemplo por razones de seguridad. A pesar de este hecho, nuestro experimento consiste en detectar vibraciones acústicas en un entorno máximamente controlado. Por 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, sólo se llevó a cabo un experimento similar: Zhang et al.39 describieron la calibración del sensor de fibra óptica; contiene sólo mediciones básicas, ni mediciones del habla humana ni una comparación de la inteligibilidad con micrófonos de referencia.

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

La configuración de MI heterodina utilizada es una extensión de una MI homodina clásica 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 ritmo. La configuración MI heterodina utiliza un modulador acústico-óptico (AOM) para cambiar la frecuencia óptica entre el brazo de referencia y el brazo sensor 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, produciendo una nota de ritmo de RF. La frecuencia central de la nota de compás 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 se pueden observar como una modulación de fase de la nota de ritmo de RF detectada o, en otras palabras, como su cambio de fase con respecto a una señal de oscilador local de referencia de 160 MHz. Dado que en la técnica de detección heterodina sólo es relevante la fase detectada, 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 Farraday FM, aislador óptico ISOL, fotodetector PD, LASER RIO ORION @ 1540 nm, caja parlante SPK, acoplador de fibra 90/10. El generador de señales de RF y el analizador de espectro de RF están esclavos de una referencia común de 10MHz. Los amplificadores y filtros de RF se omiten para mayor claridad. En determinadas mediciones, alternativamente se colocó FM2 en la cámara anecoica.

Para permitir una mayor versatilidad en el procesamiento de señales, la demodulación de la señal de 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). los cuales son digitalizados y almacenados. Los componentes de la señal I/Q contienen la información completa sobre la magnitud de la señal de RF y la fase instantánea relativa al oscilador local (LO) del analizador de espectro con frecuencia \(f_{{LO} }\) = 160 MHz. La velocidad de muestreo de la señal de banda base es de 486 kS/s, lo que proporciona un sobremuestreo de aproximadamente 20 veces de las señales de banda de frecuencia audibles. 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 desde \((\,-\pi ,\pi \rangle\) hasta \((-\infty ,\infty )\). Las muestras resultantes de \(\Phi\ ) se utilizan como señal de audio de entrada principal para los análisis que se analizan en las siguientes secciones del manuscrito.

La cámara anecoica utilizada para las mediciones tiene un volumen de 90 m\(^3\) y su frecuencia crítica es de aproximadamente 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 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 en la frecuencia debido a la respuesta de frecuencia del sistema de altavoces y los modos de la sala en bajas frecuencias se realizó utilizando el micrófono de medición B & K Tipo 4190 montado en la estructura como micrófono de superficie en el eje de referencia del altavoz, ver Fig. 12. La estructura y el sistema de altavoces se instalaron utilizando elementos de amortiguación mecánicos 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 impulsado 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 el analizador sincronizado con el 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 visual y numéricamente las capacidades de detección en diferentes configuraciones, realizamos tres tipos de mediciones, lo que resultó en 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 del Habla para sistemas de megafonía (STIPA).

La medición de las respuestas de frecuencia utilizando la señal sinusoidal barrida, así como la estimación de la inteligibilidad del habla utilizando 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 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 de columna, es decir, una señal \(\textbf{x}\) de longitud N se denota \(\textbf{x}= [x_1, x_2,\dots, x_N]^\arriba\). Indexamos 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 \(j=1,\dots ,N\).

Uno de los medios más comunes para caracterizar las propiedades de un sistema lineal invariante en el tiempo S es usar su respuesta de impulso \(\textbf{h}_S\) o su respuesta de frecuencia \(\textbf{f}_S\), relacionada con la primero a través de la transformada de Fourier \(\mathscr {F}\) mediante 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 utilizando la señal del micrófono adquirida (denotada \(\textbf{b}\)) y la respuesta de impulso correspondiente (\(h_{\textbf{b}}\)) obtenida del APx, ver Fig. 6 . Al denotar la señal fuente (desconocida) \(\textbf{a}\), se cumple \(h_{\textbf{b}} = \mathscr {F}^{-1}(\frac{\mathscr {F} (\textbf{b})}{\mathscr {F}(\textbf{a})})\). 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 APx) están disponibles. La división y multiplicación en la ecuación. (6) se realizan por elementos.

Esquema de la estimación de la respuesta en frecuencia.

La segunda señal de prueba de entrada consta de 50 segmentos de tiempo posteriores, cada uno de los cuales está ocupado por una única 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 describe 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 frecuencia fuente 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 se minimice la energía del ruido \(\textbf{x}- \hat{\textbf{x}}\). 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 la SNRf para la frecuencia específica f como

donde el valor SNRf se expresa en decibeles.

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 manera que la señal de ruido resultante sea estadísticamente similar al habla masculina. A 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 para elecciones 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) colgado encima del 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, utilizamos suavizado de fracciones de octava47 para las visualizaciones, utilizando 1/12 de octava.

Características de frecuencia de magnitud suavizadas para diferentes tipos de paneles. Para frecuencias superiores a ca. 2 kHz, la respuesta decreciente del canal se ve gradualmente superada 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 sólo es visible en partes del espectro, especialmente en frecuencias muy bajas. Sin embargo, también observamos que la respuesta de frecuencia es muy ruidosa e incluso degradada para frecuencias superiores a ca. 1kHz. En ese rango, la respuesta es muy fuerte, sin embargo, la señal se compone principalmente de 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 SNRf.

Espectrogramas para la medición de pasos con diferentes tipos de paneles. La escala de colores es la misma en los tres espectrogramas. Tenga en cuenta que los contenedores de frecuencia corresponden a las frecuencias medidas, es decir, no son equidistantes como en la transformada de Fourier de tiempo corto comúnmente utilizada.

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 parcialmente como un filtro de paso bajo; vea 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 centramos en la SNRf en la Fig. 10. Tenga en cuenta que los valores son globalmente muy bajos. Esto se debe a 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 otra parte, la energía del ruido corresponde a todo el resto del rango de frecuencia. Por lo tanto, nos centramos sólo 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 ningún 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 comparar el tipo de cable, probamos las siguientes posibilidades:

Patch Cord estándar G.657.A1 (PC)—\(\oslash\)2.0 mm, PVC amarillo, tubo de furcación, hilos de kevlar,

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

KDP caída plana 2 fibras G.657.A1 (KDF)—2,0 \(\times\) 3,0 mm, cubierta exterior FR-LSZH, 2\(\times\) miembro de rigidez 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 suelto relleno de gel con fibras ópticas,

Fibras Excel LSOH 24 G.652D OS2 (Excel):\(\oslash\)8,5 mm, cubierta exterior FR-LSZH, tubo apretado, miembro resistente de vidrio E.

Para el análisis, elegimos la posición del cable colgado encima del panel ya que esta configuración elimina posibles imprecisiones en la disposición de diferentes cables. Con base en la observación anterior, nos centramos 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) exhiben una caída de SNRf en frecuencias más bajas, en comparación con las opciones más delgadas (PC, FTTX y KDF). Por otro lado, lo más destacable es el valor relativamente alto de SNRf en el caso del cable FTTX, de 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, consulte también la Fig. 12:

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

colgando sobre el panel (colgante),

acostado en una bobina en el panel (bobina),

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

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

Claramente, la capa de espuma sirve como 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 el caso del cable colgante. En este último caso, los valores de SNRf también disminuyen, 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 en los que la FUT se encuentra directamente sobre 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 micrófono óptico o como 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 medio del FUT en una campana de plástico (campana),

FM en medio del FUT pegado a un altavoz que no reproduce (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. Por el contrario, las opciones vertical y campana alcanzan valores muy altos de SNR en este rango. La opción vertical llama aún más la atención al comparar visualmente los espectrogramas de la medición de pasos, ver Fig. 15. Se puede notar que los niveles de ruido, en comparación con los pasos claramente observables, son en su mayoría similares para todas las opciones investigadas (tenga en cuenta que la los contenedores de frecuencia están centrados en las frecuencias examinadas y las escalas de color son idénticas). Sin embargo, la opción que incluye un espejo colocado 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 el STIPA (consulte la discusión a continuación) revelaron ningún efecto significativo que pudiera atribuirse a la distorsión armónica.

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

Espectrogramas para la medición de pasos con diferentes posiciones de espejo. La escala de colores 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 corresponde a la Fig. 10. Sorprendentemente, el tipo de panel estándar bloquea la señal mejor que el tipo de panel acústico. Sin embargo, hay que tener cuidado con los juicios estrictos, ya que la incertidumbre de la medición del STI46 es de 0,02 a 0,03 y, durante el intercambio de los paneles, podría suceder que la fibra cambiara ligeramente su posición o forma.

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

El tipo de cable parece ser un factor imperativo en la transmisión de voz. Mientras que la mejor puntuación STI se ha conseguido con diferencia 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 consiguió con el espejo colocado sobre el panel. Sin embargo, un valor tan alto probablemente debería atribuirse al hecho de que sólo en esta configuración particular se produjo 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 artículo, nos centramos 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 del techo en la calidad de la transmisión. Para las mediciones se utilizaron los sistemas de 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 las ondas acústicas. Para considerar la medición como referencia, se utilizó una cámara/sala anecoica y se propusieron tres métodos diferentes de procesamiento de señal. Los resultados muestran que las infraestructuras de cables ópticos dentro de los edificios pueden usarse como micrófonos sensibles y 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 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 una gran cantidad de fuentes diferentes de interferencias. 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 previa solicitud razonable.

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Descargar referencias

La investigación descrita en este artículo 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 contó con el apoyo del 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 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. Relaciones públicas: 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 financiación, recursos, supervisión, redacción: revisión y edición. OC: 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 cables de fibra óptica a vibraciones acústicas. Representante científico 13, 7068 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-34097-9

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Recibido: 19 de diciembre de 2022

Aceptado: 24 de abril de 2023

Publicado: 01 de mayo de 2023

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

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