音響振動に対する光ファイバーケーブルの感度の特性評価

Jun 06, 2023

Scientific Reports volume 13、記事番号: 7068 (2023) この記事を引用

756 アクセス

1 オルトメトリック

メトリクスの詳細

光ファイバーのインフラストラクチャは、都市内の長距離および短距離の両方で、あらゆる種類のデータの伝送に不可欠です。 光ファイバーは、建物内のデータ インフラストラクチャ、特に安全性の高い組織や政府施設にも好まれています。 この論文は、音響波に対する光ファイバーケーブルの感度の参考測定と分析に焦点を当てています。 測定は無響室で行い、20 Hz ～ 20 kHz の範囲で安定した音圧条件を確保しました。 さまざまなタイプの光ファイバーケーブルとさまざまな天井タイルについて、周波数応答、周波数ごとの信号対雑音比、および音声伝送指数が評価され、その後比較されます。 ケーブルを固定する手段の影響も研究されています。 この結果は、建物内の光ファイバーベースのインフラストラクチャが高感度のマイクとして利用できることを証明しています。

現在、光ファイバーはデータ伝送と非データ伝送の両方に使用されることが多くなってきています。 多くの研究グループは、いくつかの技術を使用してデータ盗聴からファイバーベースのインフラストラクチャを保護することに焦点を当てています1。 一部のデータ送信は暗号化されておらず、たとえ暗号化されていたとしても、近い将来、これらのデータが量子コンピューターによって復号化される可能性が高くなります。 したがって、今日の注目のトピックは量子暗号化とポスト量子暗号化です。 比較的未開発の領域は、音響、つまり可聴スペクトルの振動を感知する光ファイバーです。

光ファイバに作用する機械的振動や音響ノイズにより、ファイバコアの歪みや屈折率が変化します。 これらの変化はその後、いくつかの方法で検出され、電気信号に変換され、その後音響再生が行われます。 ビデオ通話の音声コンポーネント、室内にいる人々の間の会話、または電話などの情報は、デジタル形式に変換され暗号化される前であっても傍受される可能性があります。 したがって、主に建物内の光ファイバー インフラストラクチャが高感度のマイクとして使用される可能性があり、重大なセキュリティ リスクが生じます。 光ファイバー音響センシングのルーツは、最初の可聴音センシング実験が実現された 1970 年代に遡ります2、3、4。 音響センシングは、光ファイバーベースの情報システムおよびネットワークのセキュリティのため、最近非常に研究されている分野です5、6、7。 音響センシング技術は、使用される方法に基づいて分類できます。

ファイバーひずみの変化はレイリー後方散乱で検出できます。 分散音響センシング技術 (DAS) はこの効果を利用しており、コヒーレントなレーザー パルスが光ファイバー 8 に沿って送信されます。 ファイバー内の散乱スポットにより、ファイバーは分散干渉計として機能します。 反射光の強度は、レーザーパルスを送信した後の時間の関数として測定されます。 DAS は、光ケーブル近くのイベントによって引き起こされる振動音響外乱によって引き起こされるファイバ内のピコひずみレベルのシグネチャを検出します。 これらの摂動は、ファイバーの線引き時に形成されるサブ波長の不均一性に起因して、ファイバーコア内の散乱を分子スケールで変化させます。 さらなる研究は、位相感応型光時間領域反射率測定法 (\(\Phi\)-OTDR) テクノロジーに焦点を当てています9。

外部の機械的振動や音響ノイズによって引き起こされるファイバ コアの屈折率の変化は、光ファイバを通過する光波のドップラー シフトを引き起こします。 この現象は、柔軟で拡張可能な導波管におけるドップラー効果として説明できます10。 伝播する光波のドップラー誘起周波数または位相シフトは、時間領域の瞬間的な干渉位相が電気信号に変換される光干渉計方式で検出可能です11。 周波数シフトは、光学セットアップに必要な光学素子を備えた光ファイバーで形成されたファブリー・ペロー (FPI)、マッハ・ツェンダー (MZI)、またはマイケルソン (MI) 干渉計の配置で検出できます。

FPI は点光学マイクの配置によく使用されます。 さまざまな FPI ベースのマイクロホン設計が利用可能であり 12、13、14、15、16 、キャビティ長と使用される材料の依存性を比較できます。 このようなマイクは、たとえば 1:4 スプリッターを使用したマルチポイント センシングにも使用できます17。

マルチモード - シングルモード - マルチモード (MSM) 構造と直接測定検出を使用して音響振動を検出する、FPI の特別な使用法が可能です18。 センシング光ファイバーに組み込まれたファイバーブラッググレーティング (FBG) 微細構造 19 は、2 つ以上の FBG の間に光キャビティが形成される FPI のミラーとして使用できます。 FPI の配置は、マイクやハイドロフォンとしての使用にも適しています20,21。 FPI 配置に基づくいくつかの研究は、エチレン・プロピレンジエン・ターポリマー・フィルムとアルミニウム表面 17 およびセルローストリアセテート振動板 13 を使用した音声センシングに特化しています。 FPI との取り決めには、検出スキームの独自のバリエーションもあります。 これらには、レーザーフィードバック干渉計を使用した実験が含まれており、この実験では、センシングファイバーの屈折率の変化が検出レーザーの光周波数の変化につながります22。 音響センシングのための FPI ベースの技術の重要な欠点は、光ファイバー上の 1 つのみの点、または非常に少数の点での測定の可能性が限られていることです。 もう 1 つの欠点は、FBG 微細構造など、特別に変更されたファイバーが必要なことです。

音響センシングに MZI を使用する構成は、たとえば、やはり特殊なファイバーを必要とするマイクロファイバー MZI23 を使用したり、ガスタービンの音響モニタリングに従来のファイバーを使用したりすることが可能です 24。 MZI の感知アームのオープンキャビティとコリメータを音感知に使用することも可能です25。

MI の構成は、超音波を感知するハイドロフォンとしてよく使用されます 26 が、可聴周波数のセンサーとしても使用されます 27。 地震振動を感知する実装例も報告されており 28、また海洋構造物のモニタリングでの使用の可能性も報告されています 29。 MI30 のノイズ安定性の向上に関する研究が実施されていることも注目に値します。 建物内の光ファイバー インフラストラクチャのスター トポロジにより、MI 配置を構築する機会が得られます。 通常、中央光スイッチのある部屋から端末機器のある部屋まで 1 本の光ファイバーが伸びています。 したがって、ファイバーはそのルート全体に沿って音響信号を感知でき、MI 構成の測定アームとして接続できます。

この論文では、さまざまなタイプのコリドーによって導かれる光ファイバーを介して音響信号の検出を可能にする実験的な MI を設定しました。 私たちは、完全に無響の実験室で、定義された音響信号に対するこの配置の感度を測定することに焦点を当てました。 実験では、光ファイバーの位置や光ファイバーの種類などのいくつかの要因が、音声明瞭度のレベルに関する検出信号の品質に与える影響を調べました。 取得された信号の特性が分析され、個々の測定の周波数応答が比較され、信号対雑音比が調査されました。 私たちの仕事では、システムを通過した後の音声信号の予想される明瞭度を客観的に評価する一般的な方法である音声伝達指数 (STI) も測定および評価しています。

マイケルソン干渉計は、その使用の柔軟性により広く利用されています。 図 1 に示すように、ファイバ配置にはカプラが 1 つだけ含まれており、コヒーレント光がレーザ光源からセンシングおよびリファレンス アームに分配されます。出力光の強度は、50:50 を仮定して簡略化して計算できます。式31によると、スプリッターと減衰なし

ここで、\(I_{o}\) はスプリッターからの出力光の一定強度、\(L_s\) と \(n_s\) はそれぞれセンシング ファイバーの長さと屈折率、\(L_r\) と \ (n_r\) はそれぞれ基準ファイバーの長さと屈折率です。 最後に、\(\lambda\) は波長です。 これらのアームの端には、光をカプラに反射するミラーまたはファラデーミラーがあり、カプラは再びビームを結合し、光検出器が光を検出します。 MI はすべてのパワーを反射してカプラーに戻すため、レーザーへの損傷を防ぐアイソレータを使用することをお勧めします。 光がアームを 2 回通過するため、長さあたりの光位相シフトは 2 倍になります。 したがって、MI は MZI32 よりも感度が高くなります。

MI33の概略図。

たとえば、Li らによるレビューで述べられているように、機械振動および音響振動の検出には MI がよく使用されます 34。このレビューでは、特に、ファイバー干渉計における現在の復調方法について説明しています。 別の記事 35 では、MZI、MI、および \(\Phi\)-OTDR を組み合わせたノイズ除去について説明しています。 MI については、アームの数を拡張することも可能であり、これにより音源の定位が可能になります 36。

セルフヘテロダイン効果のため、MI と MZI の両方でレーザーの位相ノイズを考慮する必要があります 37,38。 レーザーの位相変動は、検出された干渉位相の付加的なノイズとして観察できます。 レーザーの位相ノイズを入力信号として、検出された干渉位相のノイズを出力信号として考慮すると、干渉計は図 2 に示すようにフィードフォワード ハイパスコムフィルターとして機能します。

MI で観察されたセルフヘテロダイン効果のシグナルフロー グラフ。 \(S_{\Phi \,in }(f)\) 入力におけるレーザー位相ノイズのパワー スペクトル密度、 \(S_{\Phi \,out }(f)\) 干渉位相のパワー スペクトル密度出力では、\(\tau\) 干渉計の 2 つのアーム間の飛行時間の合計の差です。

このようなシステムの伝達関数は次のように表すことができます。

s の代わりに \(\textrm{j}2\pi f\) を代入すると、伝達関数の大きさは次のように表すことができます。

図 3 を参照してください。出力干渉位相ノイズのパワー スペクトル密度は、次のように入力レーザー位相ノイズ パワー スペクトル密度に関係します。

検出された干渉位相で観測されたレーザー位相ノイズの伝達関数 \(\vert H_{\Phi }(f)\vert ^2\)。 周波数軸は \(1/\tau\) に正規化されています。

実際には、これは、センシングアームとリファレンスアームの長さの差 \(\Delta L\) が長くなり、必要な周波数範囲が広くなるほど、そのアプリケーションにはよりコヒーレントなレーザー光源が必要になることを意味します。 たとえば、\(\Delta L = 100\) m の MI は \(1/\tau = 1\) MHz を持ち、レーザー位相ノイズのパワーは 10 kHz で 24 dB 減衰します。 私たちの実験では、線幅 1 kHz の RIO ORION モジュールを使用します。これは、実際には、キロメートル範囲までの \(\Delta L\) による可聴周波数センシング アプリケーションに適しています。

主に音声用の音響センサーとしての光ファイバーとケーブルの特性評価は、おそらくセキュリティーなどの実際のインフラストラクチャーにおいて最も興味深いものです。 この事実にもかかわらず、私たちの実験は、最大限に制御された環境で音響振動を感知することから構成されています。 したがって、測定は無響室で行われます。 これにより、実際のケースで信号の品質に影響を与える要因から固有の要因を分離することができます。 私たちが知る限り、同様の実験は 1 件だけ実行されました。Zhang et al.39 は光ファイバーセンサーの校正について説明しています。 これには基本的な測定値のみが含まれており、人間の音声の測定値や基準マイクとの明瞭度の比較は含まれていません。

ファイバーへの音響振動の伝達を測定するために、図 4 に示すヘテロダイン マイケルソン干渉計 (MI) 構成をセットアップしました。干渉計のセンシング アームは、無響電波暗室の制御された環境を通るテスト対象の光ファイバーで形成されました。スピーカーシステムによって発生する音響振動にさらされる部屋。

使用されるヘテロダイン MI セットアップは、図 1 に示す古典的なホモダイン MI の拡張です。光検出器で DC 強度レベルとして干渉位相を検出する代わりに、干渉位相は、検出された無線周波数 (RF) の位相シフトとして観察されます。ビートノート。 ヘテロダイン MI セットアップでは、音響光学変調器 (AOM) を使用して、リファレンス アームとセンシング アームの間の光周波数を特定の量だけシフトします。 この場合、光は AOM を 2 回通過するため、2 \(\times\) 80 MHz になります。 MI の両方のアームから戻ってくる光波は光検出器で非線形に混合され、RF ビートノートが生成されます。 ビートノートの中心周波数は、MI アーム間の合計周波数シフトに等しくなります。つまり、この場合は 160 MHz です。 センシングアームが音響振動にさらされると、その光学長がわずかに変化します。 これらは、検出された RF ビートノートの位相変調として、言い換えれば、基準 160 MHz 局部発振器信号からの位相シフトとして観察できます。 ヘテロダイン検波技術では、検出された位相のみが関係するため、この方法は光信号の強度変動の影響を受けません。

ヘテロダインマイケルソン干渉計のセットアップの概略図。 AOM音響光学変調器、FMファラデーミラー、ISOL光アイソレータ、PD光検出器、LASER RIO ORION @ 1540 nm、SPKスピーカーボックス、90/10ファイバーカプラー。 RF 信号発生器と RF スペクトラム アナライザは、共通の 10MHz 基準に従属します。 分かりやすくするために、RF アンプとフィルターは省略してあります。 特定の測定では、FM2 を電波暗室に交互に配置しました。

信号処理の汎用性を高めるために、ビートノート信号の復調は、デジタル的に記録された RF 信号サンプルのセットに対してオフラインで実行されます。 図 4 に示すように、RF 信号は、ゼロ スパン領域でリアルタイム RF スペクトラム アナライザ (Signal Hound USB-SA44B) を使用して、ベースバンドのインループおよび直角位相 (I/Q) 信号成分にダウンコンバートされます。デジタル化されて保存されているもの。 I/Q 信号成分には、周波数 \(f_{{LO} }\) = 160 MHz のスペクトラム アナライザの局部発振器 (LO) に対する RF 信号の大きさと瞬間位相に関する完全な情報が含まれています。 ベースバンド信号のサンプリング レートは 486 kS/s で、可聴周波数帯域信号の約 20 倍のオーバーサンプリングを実現します。 式 (5a) と (5b) は、時間における瞬間位相サンプル \(\phi _n\) (基準 LO に対する) と、RF 信号および I/Q コンポーネント サンプルの振幅サンプル \(M_n\) との関係を示しています。 \(I_n\) と \(Q_n\):

ここで \({\text {atan2}}\) は 4 象限の逆正接を表します。

その変化が光路長の変化に直接比例する干渉位相 \(\Phi\) を取得するには、たとえば Matlab ドキュメント 40 で説明されているアルゴリズムによって RF 信号の瞬間位相 \(\phi\) をアンラップする必要があります。 これにより、可能な位相角値の間隔が \((\,-\pi ,\pi \rangle\) から \((-\infty ,\infty )\) までシームレスに拡張されます。結果として得られる \(\Phi\ のサンプル) は、原稿の次のセクションで説明する分析の主入力オーディオ信号として使用されます。

測定に使用された電波暗室の容積は 90 m\(^3\) で、臨界周波数は約 120 Hz です。 標準サイズ 60\(\times\) cm の 3\(\times\)3 天井パネルを運ぶための模擬天井構造がチャンバーの中央に設置されました。 2 バンド Event 20/20 ラウドスピーカー システムが音源として使用されました。 ラウドスピーカーシステムの基準軸は、試験対象のファイバーを中心点に保持する構造に対して垂直に向けられました。 ラウドスピーカーシステムの周波数応答と低周波数でのルームモードに起因する音圧の周波数依存性の補正は、ラウドスピーカーの基準軸の境界マイクロホンとして構造物に取り付けられた B&K タイプ 4190 測定マイクロホンを使用して行われました。図を参照してください。 12. 構造およびラウドスピーカー システムは、音響波以外の手段によるテスト対象のファイバーへの振動の伝達を最小限に抑えるために、機械的な減衰要素を使用して設置されました。図 5 を参照してください。測定には、Audio Precision APx525 音響アナライザーが使用されました。 1 つのチャネルは補償マイクによって駆動され、もう 1 つのチャネルは干渉計によって検出された音声信号によって駆動されます。 すべての測定は、アナライザーとジェネレーターを同期させた閉ループで行われました。

電波暗室内の設置写真。

指定された設定で、次の比較を目的としています。

パネルタイプの影響、

ケーブル/ファイバーの種類の影響、

天井パネルに対するケーブル/ファイバーの位置の影響、

FM2 ミラーの位置の影響。

さまざまな設定でセンシング機能を測定し、視覚的および数値的に評価するために、3 種類の測定を実行し、次の量が得られました。

掃引正弦励起信号を使用したシステムの周波数応答、

ステップ正弦励起信号を使用した周波数ごとの信号対雑音比 (SNRf)、

パブリック アドレス システムの音声伝送インデックス (STIPA)。

掃引サイン信号を使用した周波数応答の測定、および STIPA プロトコルを使用した音声明瞭度の推定は、信号処理およびシステム解析における一般的な技術です。以下の説明を参照してください。 メトリクスは、位相復調を使用して取得された I/Q 信号から取得されたオーディオ信号で測定されます。 信号は \(F_s = 48\) kHz にダウンサンプリングされます。

すべての (すでに離散的で有限長の) 信号を列ベクトルとして扱います。つまり、長さ N の信号 \(\textbf{x}\) は \(\textbf{x}= [x_1, x_2,\dots , x_N]^\トップ\)。 同様の方法で行列にインデックスを付けます。つまり、サイズ \(M\times N\) の行列 \(\textbf{A}\) には \(i=1,\dots の要素 \(a_{i,j}\) が含まれます。 ,M\) と \(j=1,\dots ,N\)。

線形時不変システム S の特性を特徴付ける最も一般的な手段の 1 つは、インパルス応答 \(\textbf{h}_S\) または周波数応答 \(\textbf{f}_S\) を使用することです。前者は、標準の公式 41 \(\textbf{f}_S = \mathscr {F}(\textbf{h}_S)\) によるフーリエ変換 \(\mathscr {F}\) によって計算されます。 周波数応答は通常、線形または指数関数的に掃引される正弦波信号 \(\textbf{a}\) を使用して推定されます。これは入力信号としてシステム S によって変換され、出力 \(\textbf{b} = S( \textbf{a})\)。 その後、応答は \(f_S = \frac{\mathscr {F}(\textbf{b})}{\mathscr {F}(\textbf{a})}\) として計算されます42,43,44。 取得したマイク信号 (\(\textbf{b}\) と表記) と、APx から取得した対応するインパルス応答 (\(h_{\textbf{b}}\)) を使用して応答を推定します。図 6 を参照してください。 (未知の) ソース信号 \(\textbf{a}\) を表すと、 \(h_{\textbf{b}} = \mathscr {F}^{-1}(\frac{\mathscr {F}) が保持されます。 (\textbf{b})}{\mathscr {F}(\textbf{a})})\)。 望ましい周波数応答は、

ここで、信号 \(\textbf{b}\) (マイクから) と \(\textbf{c}\) (ファイバーから復調) の両方、および応答 \(\textbf{h}_{\textbf{b) }}\) (APx によって提供される) が利用可能です。 式の除算と乗算は次のようになります。 (6) は要素ごとに実行されます。

周波数応答推定の概略図。

2 番目の入力テスト信号は 50 の後続の時間セグメントで構成され、各時間セグメントは規定の周波数 f の単一の純粋な正弦波によって占められます。 私たちの実験では、50 Hz から 20 kHz まで対数的に広がるターゲット周波数 f の 53 の値を使用しました。 ファイバーで取得した信号を分析するには、まず取得した信号を、上記で説明した入力信号に対応するセグメントに分割します。 次に、各セグメント \(\textbf{x}\) は、有用な信号 \(\hat{\textbf{x}}\) (指定された周波数 f の正弦波) とノイズ \(\textbf{n}\) に分解されます。 \(\textbf{x}= \hat{\textbf{x}} + \textbf{n}\) および \(\textbf{n}\) は最小二乗の意味で最小になります。 したがって、ソース周波数 f に対応する SNR を計算するのは簡単です。

より詳細には、信号 \(\hat{\textbf{x}}\) を検索します (パラメーター a、b を選択すると、このような合計により、固定周波数 f と任意の振幅と位相を持つ正弦波が生成されることに注意してください)

ここで、 \(m=1,\ldots ,M\) です。 実数 a、b はノイズ \(\textbf{x}- \hat{\textbf{x}}\) のエネルギーが最小になるように最適化されるパラメータです。 長さ M はシーケンス内の 1 つのステップの長さです。この場合、ステップ長が 1.6 秒に設定された場合の \(M = 1.6\cdot F_s = 76\,800\) のサンプルです。 説明されているタスクは線形回帰問題です。 サイズ \(M\times 2\) の計画行列 \(\textbf{X}\) を使用すると、 \(x_{m,1} = \cos (2\pi fm/F_s )\), \(x_{ m,2} = \sin (2\pi fm/F_s )\)、最適なパラメーターとノイズ除去された信号は次のように明示的に見つけることができます45。

次に、特定の周波数 f の SNRf を次のように簡単に計算できます。

ここで、SNRf 値はデシベルで表されます。

STIPA は、音声信号をシステムに通した後の音声明瞭度を客観的に評価するための確立された方法です46。 標準化されたテスト信号には、7 つの重複しない帯域で振幅変調されたピンク ノイズが含まれています。 帯域、周波数、変調深度は、結果として生じるノイズ信号が男性の音声と統計的に類似するように規定されています。 出力では、信号は振幅の損失と変調深さの観点から分析され、0 から 1 までの範囲の最終的な数値 (STI、音声伝送インデックス) が計算されます。 参考値は図7を参照してください。

STI スケールと対応する音声明瞭度。

まず、パネルの特定の選択肢の比較を示します。

パネルなし (なし)、

標準パネル（標準）、

AMF ECOMIN フィリグラン吸音パネル（音響）。

結果は、周波数応答の観点から図 8 に、ステップ分析の観点から図 8 に示されています。 図 9 および 10 では、パネルの上に吊り下げられた標準パッチ コード G.657.A1 (PC) が測定に使用されました。 周波数応答は、測定の性質上、特に高周波では非常にノイズが多いことに注意してください。 したがって、視覚化には 1/12 オクターブを使用した分数オクターブ スムージング 47 を使用しました。

さまざまなパネルタイプの平滑化された振幅周波数特性。 約 100 を超える周波数の場合 2 kHz では、チャネルの応答の減少がレーザーのセルフヘテロダイン位相ノイズによって徐々に圧倒されるため、この周波数範囲は比較で考慮すべきではありません。

予想どおり、図 8 では、パネルを使用しない場合の応答が、音響パネルまたは標準パネルを使用した場合よりも強いことがわかります。 2 つのパネル タイプの違いは、スペクトルの一部、特に非常に低い周波数でのみ表示されます。 ただし、周波数応答が非常にノイズが多く、約 100 を超える周波数では劣化することも観察されています。 1kHz。 この範囲では、応答は非常に強力ですが、信号の大部分がノイズで構成されているため、結果の信頼性が低くなります。 これにより、段階的な周波数測定の SNR 解析が開始されます。 図９は時間周波数領域で測定された信号を示し、図１０はＳＮＲｆ値を示す。

さまざまなパネルタイプでのステップ測定のスペクトログラム。 カラー スケールは 3 つのスペクトログラム全体で同じです。 周波数ビンは測定された周波数に対応する、つまり一般的に使用される短時間フーリエ変換のように等距離ではないことに注意してください。

さまざまなパネルタイプの SNRf。

SNRf に関するさまざまなセットアップの比較。

図 9 では、両方のパネル タイプが部分的にローパス フィルターとして機能していることがわかります。スペクトログラムの右上隅を参照してください。どちらの場合でも、信号の大きさ (時間スペクトルの対角線として表示されます) が減少しています (図 9)。 9c、d)。 さらに、システム全体で、入力信号周波数に応じてかなりのレベルのノイズが発生します。

最後に、図 10 の SNRf に注目します。値が全体的に非常に低いことに注意してください。 これは、有効な信号が単一の周波数のみで構成されているため、周波数領域で非常に狭い実験設定が原因で発生します。 一方、ノイズエネルギーは周波数範囲の残りの部分全体に対応します。 したがって、結果の絶対的な比較ではなく、相対的な比較のみに焦点を当てます。 図 10 は、パネルが存在しない場合、信号に関するノイズのレベルが低い (つまり、SNR が高い) ことを示しています。 ただし、パネルが存在する場合、特定のタイプへの依存性は予想どおりになります (音響パネルは伝達する信号が少なくなります) が、それほど重要ではないようです。

ケーブルの種類を比較するために、次の可能性をテストしました。

標準パッチ コード G.657.A1 (PC)—\(\oslash\)2.0 mm、黄色 PVC、分岐チューブ、ケブラー スレッド、

FTTX 12 ファイバー G.657.A1 (FTTX)—\(\oslash\)6.0 mm、PE アウタージャケット、ルース チューブ、ゲル、

KDP フラット ドロップ 2 ファイバー G.657.A1 (KDF) - 2.0 \(\times\) 3.0 mm、FR-LSZH アウター ジャケット、2\(\times\) 耐電圧部材 \(\oslash\)0.5 mm、

KDP 24 ファイバー G.657.A1 (KDP)—\(\oslash\)10.1 mm、FR-LSZH アウタージャケット、防水 E ガラス、防水糸、光ファイバー付きゲル充填ルースチューブ、

Excel LSOH 24 G.652D ファイバー OS2 (Excel)—\(\oslash\)8.5 mm、FR-LSZH 外側ジャケット、タイト チューブ、E ガラス強度メンバー。

解析では、パネルの上に垂れ下がるケーブルの位置を選択しました。この設定により、さまざまなケーブルの配置で起こり得る不正確さが排除されるからです。 上記の観察に基づいて、図 11a のステップ分析の結果に焦点を当てます。

予想通り、より厚いコーティングを施したケーブル (KDP、Excel) は、より薄いオプション (PC、FTTX、および KDF) と比較して、低い周波数で SNRf の低下を示していることがわかります。 一方、注目すべき観察は、2 kHz 付近の FTTX ケーブルの場合の SNRf の値が比較的高いことです。 他のケーブルと比較して FTTX ケーブルの感度が向上しているのは、おそらくケーブル ジャケットの材料組成が原因であると考えられます。 音響振動を繊維に伝達する硬質PEプラスチックです。

FUTの個別の設置方法の写真。

ケーブルの位置に関しては、いくつかのセットアップをテストしました。図 12 も参照してください。

参考のために、パネルが存在しない状態でグリッドの上に吊り下げられています（パネルなし）。

パネルの上にぶら下がっている（ぶら下がっている）、

パネル上のコイル（コイル）の中に横たわり、

周囲（円）を囲むようにパネルの上に横たわり、

パネル上のポリウレタンフォームの上に、周囲（フォーム）の周りに円を描くように配置します。

明らかに、フォーム層は、ローパス フィルターと同様に、システム全体の減衰要素として機能します。 これは周波数応答 (信号の実際の振幅を反映します。100 Hz と 1 kHz の間の図 13 を参照) の点でより顕著ですが、フォーム オプションを他のオプションと比較すると、図 11b でも観察されます。ケーブルを吊り下げた場合。 後者の場合、SNRf の値も減少します。これは、FUT が影響を受ける他のすべてのケースとは対照的に、パネルの振動が別の空気層を介して間接的に試験対象ファイバー (FUT) に伝達されるという事実によって引き起こされます。パネルの上に直接置いてあります。

FUT がフォーム層上にあるかどうかに応じて、振幅周波数特性が平滑化されます。

最後に、ミラー自体が光マイクとして機能するか、FUT 全体の効果の増幅器として機能するかを調査することを目的として、FM2 ミラーの位置の効果を評価します。 次のセットアップをテストします。セットアップの図については、図 14 を参照してください。

FMはレーザー光源（光源）の側面にあり、

パネルの上に横たわっているFUTの真ん中にあるFM（横たわっている）、

FUTの中央にあるFMがパネルに垂直に接着されています（垂直）、

FMはFUTの真ん中にプラスチック製のベル(ベル)があり、

FUT の中央にある FM は、再生されていないスピーカー (スピーカー) に貼り付けられています。

図11cのステップ分析の結果には明確なパターンは示されておらず、FUT全体の統合効果がミラー自体によって引き起こされる信号ストリームへの入力の可能性を上回ることを示唆しています。 ただし、100 ～ 200 Hz の範囲ではいくつかの違いが観察され、ソースとスピーカーのバリエーションの SNR が大幅に低下します。 対照的に、垂直オプションとベル オプションは、この範囲で非常に高い SNR 値に達します。 ステップ測定からのスペクトログラムを視覚的に比較する場合、垂直オプションはさらに注目を集めます (図 15 を参照)。明らかに観察できるステップと比較して、ノイズのレベルが、調査したすべてのオプションでほぼ同様であることに気づくかもしれません (周波数ビンは検査された周波数を中心とし、カラー スケールは同一です)。 ただし、垂直に配置されたミラーを含むオプションは、すべてのオプションの中で (主観的に) 高調波歪みの量が最も少ないことがわかります。 これは、目に見える高調波 (主対角線に平行な線) の数に注目することで観察できます。これは、ソースとスピーカーのオプションで最大で、垂直オプションで最小です。 SNR ベースの解析も STIPA (以下の説明を参照) も高調波歪みに起因すると考えられる重大な影響を明らかにしていないため、この現象は数値的に評価されていないことに注意してください。

FMの個性的な置き方の写真。 これらのセットアップでは FUT が途中で切断され、そこに FM が配置されます。

異なるミラー位置でのステップ測定のスペクトログラム。 カラー スケールはすべてのスペクトログラムで共有されます。

STIPA に関する音声伝送に関して、すべての設定の値を表 1 に示します。パネルの種類に関しては、パネルが存在し、直接音波を遮断すると、STI は大幅に低下します。 これは図 10 と対応しています。驚くべきことに、標準パネル タイプの方が音響パネル タイプよりも信号を遮断します。 ただし、STI 測定 46 の不確かさは 0.02 ～ 0.03 であり、パネル交換の際にファイバの位置や形状がわずかに変化する可能性があるため、厳密な判断には注意が必要です。

ケーブルの位置に関して言えば、STI が最も低いのは、ケーブルを吊り下げた場合と、ケーブルをフォーム ブロック上に置いた場合です。 このような場合、ケーブルはパネル自体からの機械的振動から遮断されます。 これらの振動は、オーディオソースからの音波によって生成され、STI 値を驚くほど大きく上昇させる上で重要な役割を果たします。 これら 2 つのケースの STI は、パネルを取り外した場合よりもさらに大きくなります。 ここでパネルは共鳴器の役割を果たします。

ケーブルの種類は音声の伝達において重要な要素であるようです。 これまでのところ最高の STI スコアは FTTX ケーブル (0.66) で達成されていますが、KDP ケーブルは振動に対する耐性がはるかに優れており、最低の STI は 0.23 に達しています。 ケーブルのランキングは、図 11 に示す周波数依存の SNRf 解析に対応しています。

ファラデー ミラーを使用したセットアップでは、その位置が結果の STI に影響しますが、この影響はケーブル タイプの影響ほど顕著ではありません。 ミラーをパネル上に置いた状態で、STI 0.65 の最高スコアが達成されました。 それでも、このような高い値は、おそらく、この特定の設定でのみ、前述したパネルの共振器効果が発生したという事実に起因すると考えられます。 図 14a を参照してください。他のセットアップとは対照的に、ファイバーがパネルにしっかりと接触していることがわかります。

この論文では、可聴スペクトルの音響振動に対する光ケーブルの感度を測定するための参照方法の設計に焦点を当てました。 いくつかの異なる光ファイバーケーブルの感度を評価することに加えて、天井パネルのタイプが伝送品質に及ぼす影響も評価されました。 測定には最も感度の高い光ファイバーセンサーシステムと標準的なオーディオマイクが使用され、そのおかげで音波の伝播に関する関連情報を得ることができました。 測定を基準として考慮するために、電波暗室を使用し、3 つの異なる信号処理方法を提案しました。 この結果は、建物内の光ケーブル インフラストラクチャが高感度マイクとして使用でき、人間の音声を拾うことができることを示しています。

今後の作業では、取得したオーディオ信号の後処理にさらに重点を置き、適切なアルゴリズムを使用して、取得したオーディオ信号の品質を向上させたいと考えています。 また、実際の状況、つまり主にデータ伝送に使用される既存の光インフラストラクチャがある部屋での測定にも焦点を当てたいと考えています。 実際の状況では、多数の異なる干渉源により測定品質の低下が予想されます。 しかし、無響室での基準測定から得られたデータのおかげで、適切な後処理を行うことで、一部の干渉を抑制し、オーディオの品質と明瞭度を向上させることができると考えています。

現在の研究中に使用および/または分析されたデータセットは、合理的な要求に応じて責任著者から入手できます。

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この論文で説明されている研究は、チェコ共和国内務省の助成金 VJ01010035 プロジェクト「光通信ネットワークのセキュリティ リスク」プログラム IMPAKT1 によって支援されました。 この研究は、プロジェクト CZ.02.1.01/0.0/0.0/16_026/0008460 (MEYS CR) によっても支援されました。著者らは、Matlab 用の STIPA 実装を提供してくれた P. Záviška に感謝したいと思います。

ブルノ工科大学電気通信学部、FEEC、Technicka 12、616 00、ブルノ、チェコ共和国

ペトル・デイダル, オンドレイ・モクリ, パベル・ラジミク, ペトル・マンスター, イリ・シンメル & トーマス・ホーヴァス

チェコ科学アカデミー科学機器研究所 (ISI)、Královopolská 147、612 64、ブルノ、チェコ共和国

マルティン・チジェク、レンカ・プラウドワ、オンドレイ・チップ

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著者全員がプロジェクトの設計に参加しました。 PD: 概念化、データキュレーション、調査、方法論、検証、視覚化、執筆 - 原案。 OM: 概念化、データキュレーション、調査、方法論、ソフトウェア、検証、視覚化、執筆 - 原案。 MC: 概念化、形式的分析、調査、方法論、ソフトウェア、検証、視覚化、執筆、レビューと編集。 PR: 概念化、データキュレーション、調査、方法論、監督、検証、視覚化、執筆 - 原案。 PM: 概念化、データキュレーション、調査、方法論、監督、検証、視覚化、執筆、レビューと編集。 JS: 方法論、ソフトウェア、検証、執筆 - 原案、執筆 - レビューおよび編集。 LP: 視覚化、方法論。 TH: 正式な分析、資金調達、リソース、監督、執筆 - レビューと編集。 OC: 概念化、調査、監督、執筆 - 原案、執筆 - レビュー、編集。 著者全員が論文を修正し、最終版の出版を承認しました。

ペトル・デイダルへの通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

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転載と許可

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受信日: 2022 年 12 月 19 日

受理日: 2023 年 4 月 24 日

公開日: 2023 年 5 月 1 日

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

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