Caractérisation de la sensibilité des câbles à fibres optiques aux vibrations acoustiques

Rapports scientifiques volume 13, Numéro d'article : 7068 (2023) Citer cet article

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L'infrastructure de fibre optique est essentielle dans la transmission de données de toutes sortes, à la fois pour les longues distances et les courtes distances dans les villes. Les fibres optiques sont également préférées pour les infrastructures de données à l'intérieur des bâtiments, en particulier dans les organisations hautement sécurisées et les installations gouvernementales. Cet article porte sur une mesure de référence et une analyse de la sensibilité des câbles à fibres optiques aux ondes acoustiques. La mesure a été effectuée dans une chambre anéchoïque pour assurer des conditions stables de pression acoustique dans la plage de 20 Hz à 20 kHz. La réponse en fréquence, le rapport signal sur bruit par fréquence et l'indice de transmission de la parole sont évalués pour différents types de câbles à fibres optiques et différentes dalles de plafond, suivis de leur comparaison. L'influence du mode de fixation du câble est également étudiée. Les résultats prouvent que l'infrastructure basée sur la fibre optique dans les bâtiments peut être exploitée comme un microphone sensible.

De nos jours, les fibres optiques sont de plus en plus souvent utilisées pour la transmission de données et de non-données. De nombreux groupes de recherche se concentrent sur la protection des infrastructures basées sur la fibre contre l'écoute clandestine des données qui peut être réalisée par plusieurs techniques1. Certaines transmissions de données ne sont pas cryptées et même si elles le sont, il existe un risque élevé que dans un avenir proche, ces données soient décryptables par des ordinateurs quantiques. Par conséquent, les sujets brûlants aujourd'hui sont le cryptage quantique et le cryptage post-quantique. Un domaine relativement inexploré est la détection par fibre optique des vibrations dans le spectre acoustique, donc audible.

Les vibrations mécaniques et le bruit acoustique agissant sur la fibre optique provoquent des modifications de la déformation et de l'indice de réfraction du cœur de la fibre. Ces changements peuvent ensuite être détectés par plusieurs méthodes et convertis en un signal électrique suivi d'une reproduction acoustique. Des informations telles que la composante audio d'un appel vidéo, une conversation entre des personnes dans une pièce ou un appel téléphonique peuvent être interceptées avant même d'être converties sous forme numérique et cryptées. Ainsi, les infrastructures de fibre optique, principalement à l'intérieur des bâtiments, peuvent être utilisées comme microphones sensibles, posant un risque de sécurité important. Les racines de la détection acoustique par fibre optique remontent aux années 1970, lorsque les premières expériences de détection sonore audible ont été réalisées2,3,4. La détection acoustique a récemment été un domaine très étudié5,6,7 en raison de la sécurité des systèmes et réseaux d'information basés sur la fibre optique. Les techniques de détection acoustique peuvent être divisées en fonction des méthodes utilisées.

Les changements de contrainte de fibre peuvent être détectés dans la rétrodiffusion de Rayleigh. La technique de détection acoustique distribuée (DAS) utilise cet effet, où une impulsion laser cohérente est transmise le long d'une fibre optique8. Les points de diffusion dans la fibre font que la fibre agit comme un interféromètre distribué. L'intensité de la lumière réfléchie est mesurée en fonction du temps après la transmission de l'impulsion laser. Le DAS détecte les signatures de pico-déformation dans la fibre induites par les perturbations vibroacoustiques causées par un événement à proximité du câble optique. Ces perturbations modifient la diffusion dans le coeur de la fibre à l'échelle moléculaire, provenant des hétérogénéités sub-longueurs d'onde formées lors de l'étirage de la fibre. D'autres recherches sont axées sur la technologie de réflectométrie optique dans le domaine temporel (\(\Phi\)-OTDR)9.

Les modifications de l'indice de réfraction du cœur de la fibre provoquées par les vibrations mécaniques externes et le bruit acoustique entraînent des décalages Doppler des ondes lumineuses traversant une fibre optique. Ce phénomène peut être expliqué comme un effet Doppler dans un guide d'ondes flexible et extensible10. La fréquence ou le déphasage induit par Doppler d'une onde lumineuse se propageant est détectable dans les schémas d'interféromètres optiques où la phase d'interférence instantanée dans le domaine temporel est convertie en signal électrique11. Le décalage de fréquence est détectable dans un agencement interféromètres Fabry – Perot (FPI), Mach – Zehnder (MZI) ou Michelson (MI) formés par des fibres optiques avec les éléments optiques nécessaires inclus dans la configuration optique.

Le FPI est très souvent utilisé pour l'agencement de microphones optiques ponctuels. Une variété de modèles de microphones basés sur FPI sont disponibles12,13,14,15,16 et les dépendances de la longueur de la cavité et des matériaux utilisés peuvent être comparées. Ces microphones peuvent également être utilisés pour la détection multipoint, par exemple en utilisant un séparateur 1:417.

Une utilisation spéciale du FPI est possible18 où la structure multimode-monomode-multimode (MSM) et la détection de mesure directe sont utilisées pour détecter les vibrations acoustiques. Les microstructures de réseau de Bragg à fibre (FBG)19 incorporées dans la fibre optique de détection peuvent être utilisées comme miroirs pour le FPI où une cavité optique est formée entre deux ou plusieurs FBG. L'agencement FPI convient également à l'utilisation en tant que microphones et hydrophones20,21. Plusieurs travaux basés sur l'arrangement FPI ont été consacrés à la détection de la voix avec un film de terpolymère éthylène propylène diène et la surface en aluminium17 et basés sur un diaphragme en triacétate de cellulose13. Il existe également des variantes uniques des schémas de détection dans l'arrangement avec le FPI. Ils comprennent une expérience utilisant un interféromètre à rétroaction laser, où les changements de l'indice de réfraction de la fibre de détection conduisent à des changements de fréquence optique du laser de détection22. Un inconvénient important des techniques basées sur le FPI pour la détection acoustique est la possibilité limitée de mesurer en un seul ou très peu de points sur la fibre optique. L'autre inconvénient est le besoin d'une fibre spécialement modifiée, par exemple avec des microstructures FBG.

Des montages utilisant le MZI pour la détection acoustique sont utilisés par exemple, il est possible d'utiliser la microfibre MZI23 qui nécessite là encore une fibre spéciale, ou d'utiliser des fibres conventionnelles pour le contrôle acoustique des turbines à gaz24. Il est également possible d'utiliser la cavité ouverte et les collimateurs dans le bras de détection du MZI pour la détection sonore25.

Les agencements du MI sont souvent utilisés comme hydrophones détectant les ultrasons26 mais aussi comme capteurs pour les fréquences audibles27. Des implémentations dans la détection des vibrations sismiques ont également été signalées28 ainsi qu'une utilisation possible dans la surveillance des structures marines29. Il convient également de noter que des recherches sont menées sur l'amélioration de la stabilité au bruit du MI30. La topologie en étoile de l'infrastructure de fibre optique à l'intérieur des bâtiments offre la possibilité de construire l'arrangement MI. Une seule fibre optique va généralement de la pièce avec le commutateur optique central à la pièce avec un équipement terminal. La fibre peut ainsi détecter des signaux acoustiques tout au long de son parcours et peut être connectée en tant que bras de mesure d'un arrangement MI.

Dans cet article, nous avons mis en place un MI expérimental qui permet la détection de signaux acoustiques à travers une fibre optique guidée par différents types de couloirs. Nous nous sommes concentrés sur la mesure de la sensibilité de cet arrangement à des signaux acoustiques définis dans un laboratoire entièrement anéchoïque. Les expériences ont examiné l'influence de plusieurs facteurs tels que la position de la fibre optique et les types de fibres optiques sur la qualité du signal détecté concernant un niveau d'intelligibilité de la parole. Les propriétés des signaux acquis ont été analysées, les réponses en fréquence des mesures individuelles ont été comparées et les rapports signal/bruit ont été étudiés. Dans notre travail, nous mesurons et évaluons également l'indice de transmission de la parole (STI), qui est le moyen dominant d'évaluer objectivement l'intelligibilité attendue des signaux vocaux après avoir traversé un système.

L'interféromètre de Michelson est largement utilisé pour sa souplesse d'utilisation. Un agencement de fibres ne contient qu'un seul coupleur à travers lequel la lumière cohérente est distribuée de la source laser au bras de détection et de référence, comme le montre la Fig. 1. L'intensité lumineuse de sortie peut être calculée, dans une version simplifiée, en supposant un séparateur 50:50 et aucune atténuation, selon la formule31

où \(I_{o}\) est l'intensité constante de la lumière de sortie du séparateur, \(L_s\) et \(n_s\) sont respectivement la longueur et l'indice de réfraction de la fibre de détection, \(L_r\) et \(n_r\) sont respectivement la longueur et l'indice de réfraction de la fibre de référence. Enfin, \(\lambda\) est la longueur d'onde. Au bout de ces bras, se trouvent des miroirs ou miroirs de Faraday renvoyant la lumière vers le coupleur, qui à nouveau fusionne les faisceaux, et le photodétecteur détecte la lumière. Étant donné que le MI réfléchit toute la puissance vers le coupleur, il est conseillé d'utiliser un isolateur qui évite d'endommager le laser. Comme la lumière traverse les bras deux fois, le déphasage optique par longueur est doublé. Ainsi, le MI est plus sensible que le MZI32.

Schéma de principe du MI33.

Pour la détection des vibrations mécaniques et acoustiques, le MI est souvent utilisé, comme indiqué, par exemple, dans la revue de Li et al.34 Entre autres questions, la revue discute des méthodes actuelles de démodulation dans les interféromètres à fibre. Un autre article35 traite de la suppression du bruit en utilisant MZI, MI et \(\Phi\)-OTDR combinés. Pour le MI, il est également possible d'augmenter le nombre de bras, ce qui permet de localiser la source sonore36.

En raison de l'effet auto-hétérodyne, le bruit de phase du laser doit être pris en compte à la fois dans MI et MZI37,38. Les fluctuations de phase du laser peuvent être observées comme un bruit additif dans la phase d'interférence détectée. En considérant le bruit de phase du laser comme signal d'entrée et le bruit dans la phase d'interférence détectée comme signal de sortie, l'interféromètre agit comme un filtre en peigne passe-haut à anticipation, comme illustré à la Fig. 2.

Graphique de flux de signaux de l'effet auto-hétérodyne observé dans le MI. \(S_{\Phi \,in }(f)\) la densité spectrale de puissance du bruit de phase laser à l'entrée, \(S_{\Phi \,out }(f)\) la densité spectrale de puissance de la phase d'interférence à la sortie, \(\tau\) la différence totale de temps de vol entre les deux bras de l'interféromètre.

La fonction de transfert d'un tel système peut être exprimée comme

Après avoir remplacé \(\textrm{j}2\pi f\) à la place de s, l'amplitude de la fonction de transfert peut être exprimée :

voir Fig. 3. La densité spectrale de puissance du bruit de phase d'interférence de sortie se rapporte alors à la densité spectrale de puissance du bruit de phase du laser d'entrée comme suit :

Fonction de transfert \(\vert H_{\Phi }(f)\vert ^2\) pour le bruit de phase laser observé dans la phase d'interférence détectée. L'axe des fréquences est normalisé à \(1/\tau\).

Concrètement, cela signifie que plus la différence de longueur \(\Delta L\) entre les bras de détection et de référence est grande et plus la plage de fréquences souhaitée est large, plus la source laser cohérente est nécessaire pour l'application. Par exemple, un MI avec \(\Delta L = 100\) m a \(1/\tau = 1\) MHz et la puissance du bruit de phase laser est atténuée de 24 dB à 10 kHz. Dans nos expériences, nous utilisons un module RIO ORION avec une largeur de raie de 1 kHz, qui est en pratique bien adapté aux applications de détection de fréquence audible avec \(\Delta L\) jusqu'à la plage du kilomètre.

Une caractérisation des fibres et câbles optiques comme capteurs acoustiques principalement pour la parole est probablement du plus grand intérêt dans les infrastructures réelles, par exemple pour des raisons de sécurité. Malgré cela, notre expérience consiste à capter des vibrations acoustiques dans un environnement contrôlé au maximum. Nos mesures sont donc réalisées en salle anéchoïque. Cela nous permet de séparer les facteurs inhérents de ceux affectant la qualité du signal dans le cas réel. A notre connaissance, une seule expérience similaire a été réalisée, Zhang et al.39 décrivant l'étalonnage du capteur à fibre optique ; il ne contient que des mesures de base, ni des mesures de la parole humaine ni une comparaison de l'intelligibilité avec des microphones de référence.

Pour mesurer la transmission des vibrations acoustiques à la fibre, nous avons mis en place une configuration d'interféromètre Michelson hétérodyne (MI) illustrée à la Fig. 4. Le bras de détection de l'interféromètre était formé de la fibre optique testée traversant l'environnement contrôlé de la chambre anéchoïque où il est exposé aux vibrations acoustiques générées par un système de haut-parleurs.

La configuration MI hétérodyne utilisée est une extension d'un MI homodyne classique illustré à la Fig. 1. Au lieu de détecter la phase d'interférence comme un niveau d'intensité CC au niveau du photodétecteur, la phase d'interférence est observée comme un déphasage de la radiofréquence (RF) détectée note de battement. La configuration MI hétérodyne utilise un modulateur acousto-optique (AOM) pour décaler la fréquence optique entre le bras de référence et le bras de détection d'une quantité spécifique. Dans notre cas c'est 2 \(\times\) 80 MHz puisque la lumière passe deux fois l'AOM. Les ondes lumineuses revenant des deux bras du MI sont mélangées de manière non linéaire au niveau du photodétecteur, produisant une note de battement RF. La fréquence centrale de la note de battement est égale au décalage de fréquence total entre les bras MI, soit 160 MHz dans notre cas. L'exposition du bras de détection aux vibrations acoustiques entraîne de légères modifications de sa longueur optique. Ceux-ci peuvent être observés comme une modulation de phase de la note de battement RF détectée, ou en d'autres termes, comme son déphasage par rapport à un signal d'oscillateur local de référence à 160 MHz. Puisque dans la technique de détection hétérodyne, seule la phase détectée est pertinente, la méthode est insensible aux fluctuations d'intensité du signal optique.

Schéma de principe de la configuration de l'interféromètre hétérodyne de Michelson. Modulateur acousto-optique AOM, miroir de Farraday FM, isolateur optique ISOL, photodétecteur PD, LASER RIO ORION @ 1540 nm, enceinte SPK, coupleur fibre 90/10. Le générateur de signal RF et l'analyseur de spectre RF sont asservis à une référence commune de 10 MHz. Les amplificateurs RF et les filtres sont omis pour plus de clarté. Dans certaines mesures, FM2 a été placé alternativement dans la chambre anéchoïque.

Pour permettre une plus grande polyvalence dans le traitement du signal, la démodulation du signal de note de battement est effectuée hors ligne sur des ensembles d'échantillons de signal RF enregistrés numériquement. Comme illustré sur la Fig. 4, le signal RF est converti à l'aide d'un analyseur de spectre RF en temps réel (Signal Hound USB-SA44B) dans le régime à portée nulle en composants de signal en bande de base en boucle et en quadrature (I/Q), qui sont numérisés et stockés. Les composantes du signal I/Q contiennent les informations complètes sur l'amplitude du signal RF et la phase instantanée par rapport à l'oscillateur local (LO) de l'analyseur de spectre avec une fréquence \(f_{{LO} }\) = 160 MHz. Le taux d'échantillonnage du signal en bande de base est de 486 kéch./s, ce qui fournit un suréchantillonnage d'environ 20 fois des signaux audibles en bande de fréquence. Les équations (5a) et (5b) décrivent la relation entre les échantillons de phase instantanés \(\phi _n\) dans le temps (par rapport à l'OL de référence) et les échantillons d'amplitude \(M_n\) du signal RF et les échantillons de composante I/Q \(I_n\) et \(Q_n\) :

où \({\text {atan2}}\) désigne la tangente inverse à quatre quadrants.

Pour obtenir la phase d'interférence \(\Phi\) dont le changement est directement proportionnel au changement de longueur du chemin optique, nous devons dérouler la phase instantanée \(\phi\) du signal RF par l'algorithme décrit par exemple dans la documentation Matlab40. Cela étend l'intervalle des valeurs d'angle de phase possibles de manière transparente de \((\,-\pi ,\pi \rangle\) à \((-\infty ,\infty )\). Les échantillons résultants de \(\Phi\) sont utilisés comme signal audio d'entrée principal pour les analyses discutées dans les sections suivantes du manuscrit.

La chambre anéchoïque utilisée pour les mesures a un volume de 90 m\(^3\) et sa fréquence critique est d'environ 120 Hz. Une structure de plafond simulée pour supporter 3\(\times\)3 panneaux de plafond de taille standard 60\(\times\)60 cm a été installée au centre de la chambre. Un système de haut-parleurs à deux bandes Event 20/20 a été utilisé comme source sonore. L'axe de référence du système de haut-parleurs était orienté perpendiculairement à la structure portant la fibre à tester en son point central. La compensation de la dépendance de la pression acoustique à la fréquence due à la réponse en fréquence du système de haut-parleur et aux modes de salle aux basses fréquences a été effectuée à l'aide du microphone de mesure B & K Type 4190 monté sur la structure en tant que microphone de surface dans l'axe de référence du haut-parleur, voir Fig. , avec une voie pilotée par le microphone de compensation et l'autre par le signal audio détecté par l'interféromètre. Toutes les mesures ont été effectuées en boucle fermée avec un analyseur en synchronisation avec le générateur.

Photo de l'installation dans la chambre anéchoïque.

Dans la configuration donnée, nous visons les comparaisons suivantes :

l'effet du type de panneau,

l'effet du type de câble/fibre,

l'effet de la position câble/fibre par rapport aux panneaux de plafonds,

l'effet de la position du miroir FM2.

Pour mesurer et évaluer à la fois visuellement et numériquement les capacités de détection dans différentes configurations, nous avons effectué trois types de mesures, ce qui a donné les quantités suivantes :

réponse en fréquence du système à l'aide d'un signal d'excitation sinusoïdal balayé,

rapport signal sur bruit par fréquence (SNRf) utilisant un signal d'excitation sinusoïdal étagé,

l'indice de transmission de la parole pour les systèmes de sonorisation (STIPA).

La mesure des réponses en fréquence à l'aide du signal sinusoïdal balayé, ainsi que l'estimation de l'intelligibilité de la parole à l'aide du protocole STIPA sont des techniques courantes dans le traitement du signal et l'analyse du système, voir la description ci-dessous. Les métriques sont mesurées sur des signaux audio obtenus à partir des signaux I/Q acquis à l'aide d'une démodulation de phase. Les signaux sont sous-échantillonnés à \(F_s = 48\) kHz.

Nous traitons tous les signaux (déjà discrets, de longueur finie) comme des vecteurs colonnes, c'est-à-dire qu'un signal \(\textbf{x}\) de longueur N est noté \(\textbf{x}= [x_1, x_2,\dots ,x_N]^\top\). Nous indexons les matrices de la même manière, c'est-à-dire que la matrice \(\textbf{A}\) de taille \(M\times N\) contient des éléments \(a_{i,j}\) pour \(i=1,\dots ,M\) et \(j=1,\dots ,N\).

L'un des moyens les plus courants pour caractériser les propriétés d'un système linéaire invariant dans le temps S est d'utiliser sa réponse impulsionnelle \(\textbf{h}_S\) ou sa réponse fréquentielle \(\textbf{f}_S\), liée à la première par la transformée de Fourier \(\mathscr {F}\) par une formule standard41 \(\textbf{f}_S = \mathscr {F}(\textbf{h}_S)\). La réponse en fréquence est généralement estimée à l'aide d'un signal sinusoïdal à balayage linéaire ou exponentiel \(\textbf{a}\), qui, en tant que signal d'entrée, est transformé par le système S pour produire une sortie \(\textbf{b} = S(\textbf{a})\). La réponse est ensuite calculée42,43,44 sous la forme \(f_S = \frac{\mathscr {F}(\textbf{b})}{\mathscr {F}(\textbf{a})}\). Nous estimons la réponse à l'aide du signal de microphone acquis (noté \(\textbf{b}\)) et de la réponse impulsionnelle correspondante (\(h_{\textbf{b}}\)) obtenue à partir de l'APx, voir Fig. {F}(\textbf{b})}{\mathscr {F}(\textbf{a})})\). La réponse en fréquence souhaitée est

où les signaux \(\textbf{b}\) (du microphone) et \(\textbf{c}\) (démodulé de la fibre) et la réponse \(\textbf{h}_{\textbf{b}}\) (fournie par l'APx) sont disponibles. La division et la multiplication dans Eq. (6) sont exécutés élément par élément.

Schéma de l'estimation de la réponse en fréquence.

Le deuxième signal de test d'entrée se compose de 50 segments de temps consécutifs, chacun d'eux étant occupé par une seule sinusoïde pure d'une fréquence prescrite f. Dans nos expériences, nous avons utilisé 53 valeurs de la fréquence cible f étalées logarithmiquement de 50 Hz à 20 kHz. Pour analyser le signal acquis au niveau de la fibre, nous divisons d'abord le signal acquis en segments, correspondant au signal d'entrée comme décrit ci-dessus. Ensuite, chaque segment \(\textbf{x}\) est décomposé en signal utile \(\hat{\textbf{x}}\) (sinusoïde de fréquence donnée f) et bruit \(\textbf{n}\), tel que \(\textbf{x}= \hat{\textbf{x}} + \textbf{n}\) et \(\textbf{n}\) est minimal au sens des moindres carrés. Il est alors simple de calculer le SNR correspondant à la fréquence source f.

Plus en détail, on recherche le signal \(\hat{\textbf{x}}\) (notez qu'en choisissant les paramètres a, b, une telle somme génère une sinusoïde de fréquence fixe f et d'amplitude et de phase arbitraires)

où \(m=1,\ldots ,M\). Les nombres réels a, b sont des paramètres à optimiser pour que l'énergie du bruit \(\textbf{x}- \hat{\textbf{x}}\) soit minimisée. La longueur M est la longueur d'un seul pas dans la séquence, dans notre cas \(M = 1,6\cdot F_s = 76\,800\) échantillons pour une longueur de pas fixée à 1,6 s. La tâche décrite est un problème de régression linéaire. En utilisant la matrice de conception \(\textbf{X}\) de taille \(M\times 2\), \(x_{m,1} = \cos (2\pi fm/F_s )\), \(x_{m,2} = \sin (2\pi fm/F_s )\), les paramètres optimaux et le signal débruité peuvent être trouvés explicitement45 comme

Ensuite, nous pouvons facilement calculer SNRf pour la fréquence spécifique f comme

où la valeur SNRf est exprimée en décibels.

La STIPA est une méthode établie pour l'évaluation objective de l'intelligibilité de la parole après passage du signal vocal dans un système46. Le signal de test normalisé contient du bruit rose, modulé en amplitude dans sept bandes qui ne se chevauchent pas. Les bandes, les fréquences et les profondeurs de modulation sont prescrites de manière à ce que le signal de bruit résultant soit statistiquement similaire à la parole masculine. En sortie, le signal est analysé en termes de perte d'amplitude et de profondeur de modulation, et un nombre final (STI, Speech Transmission Index) dans l'intervalle de 0 à 1 est calculé. Voir Fig. 7 pour les valeurs de référence.

Échelle STI et l'intelligibilité de la parole correspondante.

Tout d'abord, nous présentons la comparaison pour des choix particuliers du panel :

pas de panneau (aucun),

panneau standard (standard),

Panneau acoustique AMF ECOMIN Filigran (acoustique).

Les résultats sont présentés en termes de réponse en fréquence sur la Fig. 8 et en termes d'analyse par étapes sur les Fig. 9 et 10, où le cordon de brassage standard G.657.A1 (PC) suspendu au-dessus du panneau a été utilisé pour la mesure. Notez que la réponse en fréquence est très bruyante en raison de la nature de la mesure, en particulier pour les hautes fréquences. Par conséquent, nous avons utilisé le lissage fractionnaire d'octave47 pour les visualisations, en utilisant 1/12e d'octave.

Caractéristiques de fréquence d'amplitude lissées pour différents types de panneaux. Pour les fréquences supérieures à env. 2 kHz, la réponse décroissante du canal est progressivement submergée par le bruit de phase auto-hétérodyne du laser et donc cette plage de fréquence ne doit pas être prise en compte dans la comparaison.

Comme prévu, nous observons sur la Fig. 8 que la réponse sans panneau est plus forte qu'avec le panneau acoustique ou standard. La différence entre les deux types de panneaux n'est visible que dans certaines parties du spectre, en particulier pour les très basses fréquences. Cependant, nous observons également que la réponse en fréquence est très bruyante et même dégradée pour les fréquences supérieures à ca. 1kHz. Dans cette plage, la réponse est très forte, cependant, le signal se compose principalement de bruit, ce qui rend le résultat peu fiable. Cela motive l'analyse SNR des mesures de fréquence échelonnées - Fig. La figure 9 montre les signaux mesurés dans le domaine temps-fréquence, tandis que la figure 10 présente les valeurs SNRf.

Spectrogrammes pour la mesure de pas avec différents types de panneaux. L'échelle de couleurs est la même sur les trois spectrogrammes. Notez que les cases de fréquence correspondent aux fréquences mesurées, c'est-à-dire qu'elles ne sont pas équidistantes comme dans la transformée de Fourier à court terme couramment utilisée.

SNRf pour différents types de panneaux.

Comparaison de différentes configurations en termes de SNRf.

Nous observons sur la Fig. 9 que les deux types de panneaux fonctionnent en partie comme un filtre passe-bas - voir le coin supérieur droit des spectrogrammes, où l'amplitude du signal (visible comme la diagonale du spectre temporel) diminue dans les deux cas (Fig. 9c, d). De plus, l'ensemble du système introduit un niveau de bruit important, qui dépend de la fréquence du signal d'entrée.

Enfin, nous nous concentrons sur le SNRf sur la Fig. 10. Notez que les valeurs sont globalement très faibles. Cela est dû à la configuration de l'expérience où le signal utile est extrêmement étroit dans le domaine fréquentiel, car il ne se compose que d'une seule fréquence. Par contre, l'énergie du bruit correspond à tout le reste de la gamme de fréquence. Ainsi, nous nous concentrons uniquement sur la comparaison relative et non absolue des résultats. La figure 10 montre que le niveau de bruit par rapport au signal est plus faible lorsqu'aucun panneau n'est présent (c'est-à-dire que le SNR est plus élevé). Cependant, lorsque les panneaux sont présents, la dépendance vis-à-vis du type particulier est comme prévu (le panneau acoustique transfère moins de signal), mais cela ne semble pas assez significatif.

Pour la comparaison de type de câble, nous avons testé les possibilités suivantes :

cordon de raccordement standard G.657.A1 (PC)—\(\oslash\)2,0 mm, PVC jaune, tube de furcation, fils de kevlar,

Fibres FTTX 12 G.657.A1 (FTTX)—\(\oslash\)6,0 mm, gaine extérieure en PE, tube lâche, gel,

KDP flat drop 2 fibres G.657.A1 (KDF)—2.0 \(\times\) 3.0 mm, gaine extérieure FR-LSZH, 2\(\times\) élément de rigidité diélectrique \(\oslash\)0.5 mm,

Fibres KDP 24 G.657.A1 (KDP)—\(\oslash\)10,1 mm, gaine extérieure FR-LSZH, verre E bloquant l'eau, fil bloquant l'eau, tube libre rempli de gel avec fibres optiques,

Fibres Excel LSOH 24 G.652D OS2 (Excel)—\(\oslash\)8,5 mm, gaine extérieure FR-LSZH, tube étanche, élément de renfort E Glass.

Pour l'analyse, nous avons choisi la position du câble suspendu au-dessus du panneau car ce réglage élimine les éventuelles imprécisions dans la disposition des différents câbles. Sur la base de l'observation ci-dessus, nous nous concentrons sur les résultats de l'analyse par étapes de la figure 11a.

Comme prévu, nous constatons que les câbles avec un revêtement plus épais (KDP, Excel) présentent une baisse de SNRf sur les basses fréquences, par rapport aux options plus fines (PC, FTTX et KDF). Par contre, le constat remarquable est la valeur relativement élevée du SNRf dans le cas du câble FTTX autour de 2 kHz. La sensibilité accrue du câble FTTX par rapport aux autres est probablement due à la composition du matériau de la gaine du câble. C'est un plastique PE dur qui transmet les vibrations acoustiques aux fibres.

Photos de manière individuelle de placer le FUT.

En ce qui concerne la position du câble, nous avons testé plusieurs configurations, voir également Fig. 12 :

suspendu au-dessus de la grille, sans panneaux présents, pour référence (pas de panneau),

suspendu au-dessus du panneau (suspendu),

couché en bobine sur le panneau (coil),

allongé sur le panneau en cercle autour du périmètre (cercle),

allongé sur une mousse de polyuréthane sur le panneau en cercle autour du périmètre (mousse).

De toute évidence, la couche de mousse sert d'élément d'amortissement dans l'ensemble du système, similaire à un filtre passe-bas. Bien que cela soit plus prononcé en termes de réponse en fréquence (qui reflète l'amplitude réelle du signal, voir Fig. 13 entre 100 Hz et 1 kHz), nous l'observons également sur la Fig. 11b en comparant l'option mousse avec les autres sauf pour le cas du câble suspendu. Dans ce dernier cas, les valeurs de SNRf sont également diminuées, ce qui est dû au fait que les vibrations du panneau sont transmises à la fibre sous test (FUT) indirectement via une autre couche d'air, contrairement à tous les autres cas où le FUT repose directement sur le panneau.

Caractéristiques de fréquence d'amplitude lissées selon que le FUT repose sur une couche de mousse ou non.

Enfin, nous évaluons l'effet de la position du miroir FM2, dans le but de déterminer si le miroir lui-même sert de microphone optique ou d'amplificateur pour l'effet de l'ensemble du FUT. Nous testons les configurations suivantes, voir Fig. 14 pour une illustration des configurations :

FM situé du côté de la source laser (source),

FM au milieu du FUT allongé sur le panneau (couché),

FM au milieu du FUT collé verticalement au panneau (vertical),

FM au milieu du FUT dans une cloche en plastique (cloche),

FM au milieu du FUT collé à un haut-parleur qui ne joue pas (haut-parleur).

Les résultats de l'analyse par étapes de la Fig. 11c ne révèlent aucun schéma clair, ce qui suggère que l'effet intégré de l'ensemble du FUT l'emporte sur les entrées possibles du flux de signaux causées par le miroir lui-même. Cependant, il existe une distinction observable dans la plage comprise entre 100 et 200 Hz, où le SNR pour les variantes source et haut-parleur chute de manière significative. En revanche, les options verticale et cloche atteignent des valeurs de SNR très élevées dans cette plage. L'option verticale attire encore plus l'attention lors de la comparaison visuelle des spectrogrammes de la mesure de pas, voir Fig. 15. On peut remarquer que les niveaux de bruit, par rapport aux pas clairement observables, sont pour la plupart similaires pour toutes les options étudiées (notez que les cases de fréquence sont centrées sur les fréquences examinées et les échelles de couleurs sont identiques). Cependant, l'option incluant un miroir positionné verticalement montre (subjectivement) la moindre quantité de distorsion harmonique parmi toutes les options. Ceci peut être observé en se concentrant sur le nombre d'harmoniques visibles (lignes parallèles à la diagonale principale), qui est le plus grand pour les options source et haut-parleur et le plus petit pour l'option verticale. Notez que ce phénomène n'est pas évalué numériquement puisque ni l'analyse basée sur le SNR ni la STIPA (voir la discussion ci-dessous) n'ont révélé d'effet significatif qui pourrait être attribué à la distorsion harmonique.

Photos de manière individuelle de placer FM. Le FUT est déconnecté au milieu dans ces configurations et le FM y est placé.

Spectrogrammes pour la mesure de pas avec différentes positions de miroir. L'échelle de couleurs est commune à tous les spectrogrammes.

Concernant la transmission de la parole en termes de STIPA, les valeurs pour toutes les configurations sont présentées dans le tableau 1. En termes de type de panneau, le STI diminue significativement lorsque des panneaux sont présents et bloquent les ondes acoustiques directes. Ceci est en correspondance avec la figure 10. Le type de panneau standard bloque étonnamment mieux le signal que le type de panneau acoustique. Cependant, il faut faire attention aux jugements stricts car l'incertitude de la mesure STI46 est de 0,02 à 0,03, et, lors de l'échange des panneaux, il peut arriver que la fibre change légèrement de position ou de forme.

En ce qui concerne la position du câble, le STI le plus bas est observé avec un câble suspendu et avec le câble posé sur des blocs de mousse. Dans ces cas, le câble est bloqué des vibrations mécaniques provenant du panneau lui-même. Ces vibrations sont générées par les ondes acoustiques de la source audio et jouent un rôle crucial dans une augmentation étonnamment élevée de la valeur STI. Le STI dans ces deux cas est encore plus important que lorsque les panneaux sont retirés. Le panneau joue ici le rôle de résonateur.

Le type de câble semble être un facteur impératif dans la transmission de la parole. Alors que le meilleur score STI a été de loin obtenu avec le câble FTTX (0,66), le câble KDP est beaucoup plus résistant aux vibrations, atteignant le STI le plus bas de 0,23. Le classement des câbles correspond à l'analyse SNRf en fonction de la fréquence présentée à la Fig. 11.

Dans la configuration avec un miroir de Faraday, sa position affecte le STI résultant, mais cet effet n'est pas aussi prononcé que l'effet du type de câble. Le meilleur score de STI 0,65 a été obtenu avec le miroir posé sur le panneau. Pourtant, une valeur aussi élevée devrait probablement être attribuée au fait que ce n'est que dans cette configuration particulière que l'effet de résonateur du panneau, comme décrit ci-dessus, s'est produit. Voir Fig. 14a où il est évident que la fibre est en contact ferme avec le panneau, contrairement aux autres configurations.

Dans cet article, nous nous sommes concentrés sur la conception d'une méthode de référence pour mesurer la sensibilité des câbles optiques aux vibrations acoustiques dans le spectre audible. Outre l'évaluation de la sensibilité de plusieurs câbles à fibres optiques différents, l'influence du type de panneau de plafond sur la qualité de transmission a également été évaluée. Les systèmes de capteurs à fibre optique les plus sensibles ainsi que des microphones audio standard ont été utilisés pour les mesures, grâce auxquels il a été possible d'obtenir des informations pertinentes sur la propagation des ondes acoustiques. Afin de considérer la mesure comme référence, une chambre/salle anéchoïque a été utilisée et trois méthodes différentes de traitement du signal ont été proposées. Les résultats montrent que les infrastructures de câbles optiques à l'intérieur des bâtiments peuvent être utilisées comme microphones sensibles et peuvent capter la parole humaine.

Dans les travaux futurs, nous aimerions nous concentrer davantage sur le post-traitement des signaux audio acquis et, avec l'utilisation d'algorithmes appropriés, obtenir une amélioration de la qualité des signaux audio obtenus. Nous aimerions également nous concentrer sur les mesures en conditions réelles, c'est-à-dire dans une salle avec une infrastructure optique existante principalement utilisée pour la transmission de données. Dans des conditions réelles, on peut s'attendre à une dégradation de la qualité de la mesure en raison d'un grand nombre de sources d'interférences différentes. Cependant, grâce aux données obtenues à partir de la mesure de référence dans la chambre anéchoïque, nous pensons qu'avec un post-traitement approprié, nous pourrons supprimer certaines des interférences et augmenter la qualité et l'intelligibilité de l'audio.

Les ensembles de données utilisés et/ou analysés au cours de l'étude en cours sont disponibles auprès de l'auteur correspondant sur demande raisonnable.

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La recherche décrite dans cet article a été soutenue par le ministère de l'Intérieur de la République tchèque, programme IMPAKT1, dans le cadre de la subvention VJ01010035, projet "Risques de sécurité des réseaux de communication photonique". La recherche a également été soutenue par le projet : CZ.02.1.01/0.0/0.0/16_026/0008460 (MEYS CR). Les auteurs tiennent à remercier P. Záviška pour avoir fourni l'implémentation STIPA pour Matlab.

Département des télécommunications, Université de technologie de Brno, FEEC, Technicka 12, 616 00, Brno, République tchèque

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

Institut des instruments scientifiques de l'Académie tchèque des sciences (ISI), Královopolská 147, 612 64, Brno, République tchèque

Martin Cizek, Lenka Pravdova & Ondrej Cip

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Tous les auteurs ont participé à la conception du projet. PD : conceptualisation, curation des données, enquête, méthodologie, validation, visualisation, rédaction - ébauche originale. OM : conceptualisation, curation des données, enquête, méthodologie, logiciel, validation, visualisation, rédaction - ébauche originale. MC : conceptualisation, analyse formelle, enquête, méthodologie, logiciel, validation, visualisation, rédaction—révision et édition. RP : conceptualisation, curation des données, enquête, méthodologie, supervision, validation, visualisation, rédaction - ébauche originale. PM : conceptualisation, curation des données, enquête, méthodologie, supervision, validation, visualisation, rédaction - révision et édition. JS : méthodologie, logiciel, validation, rédaction—ébauche originale, rédaction—révision et édition. LP : visualisation, méthodologie. TH : analyse formelle, acquisition de financement, ressources, supervision, rédaction-révision et édition. OC : conceptualisation, enquête, supervision, rédaction—ébauche originale, rédaction—révision et édition. Tous les auteurs ont révisé l'article et approuvé la version finale pour publication.

Correspondance avec Petr Dejdar.

Les auteurs ne déclarent aucun intérêt concurrent.

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Réimpressions et autorisations

Dejdar, P., Mokry, O., Cizek, M. et al. Caractérisation de la sensibilité des câbles à fibres optiques aux vibrations acoustiques. Sci Rep 13, 7068 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-34097-9

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Reçu : 19 décembre 2022

Accepté : 24 avril 2023

Publié: 01 mai 2023

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

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