特許 7605312 光ファイバセンサおよび変化検知方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-12-16

(45)【発行日】2024-12-24

(54)【発明の名称】光ファイバセンサおよび変化検知方法

(51)【国際特許分類】

   G01H 9/00 20060101AFI20241217BHJP

【ＦＩ】

G01H9/00 E

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2023529415

(86)(22)【出願日】2021-06-25

(86)【国際出願番号】 JP2021024168

(87)【国際公開番号】W WO2022269911

(87)【国際公開日】2022-12-29

【審査請求日】2023-12-06

(73)【特許権者】

【識別番号】000004237

【氏名又は名称】日本電気株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100103090

【弁理士】

【氏名又は名称】岩壁 冬樹

(74)【代理人】

【識別番号】100124501

【弁理士】

【氏名又は名称】塩川 誠人

(72)【発明者】

【氏名】河野 航

(72)【発明者】

【氏名】樋野 智之

【審査官】山口 剛

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２００８／０５０５５７（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０２１－０６７６８１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１２－０６８０８１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０４－３０７３２８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０００－１８２１５８（ＪＰ，Ａ）

【文献】中国特許出願公開第１０４９９０６２０（ＣＮ，Ａ）

【文献】中国特許出願公開第１０８６４５４９８（ＣＮ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｈ ９／００

Ｇ０１Ｖ ８／００ － ８／２６

Ｇ０１Ｄ ５／２６ － ５／４０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

光ファイバの敷設位置の近傍の音源を検知する光ファイバセンサであって、
前記光ファイバに設定される評価対象区間を、音源の存在を検知するときに第１の区間に設定し、音源の方位を推定するときにはそれぞれが該第１の区間よりも短い複数の第２の区間に設定する設定手段と、
前記光ファイバからの光の状態変化を抽出する抽出手段と、
前記評価対象区間における前記光の状態変化の時系列データに基づいて前記光ファイバの敷設位置の近傍の音源を検知する検知手段と
を備える光ファイバセンサ。

【請求項2】

前記光の状態変化は、前記光ファイバからの後方散乱光の位相差である
請求項１記載の光ファイバセンサ。

【請求項3】

前記設定手段は、前記評価対象区間の位相差の時系列データの振幅の時間平均が所定値を超えたと判定したときに、前記評価対象区間を、前記第１の区間と前記第２の区間との間で切り替える
請求項２記載の光ファイバセンサ。

【請求項4】

前記位相差の情報を含む信号に基づいて該信号の特徴を判定する特徴判定手段を備え、
前記設定手段は、前記判定された特徴があらかじめ定められている所定の音響特徴に合致していると前記特徴判定手段が判定したときに、前記評価対象区間を、前記第１の区間と前記第２の区間との間で切り替える
請求項２または請求項３記載の光ファイバセンサ。

【請求項5】

前記評価対象区間を、それぞれが前記第２の区間よりも短い複数の短区間に設定する第２の設定手段と、
前記複数の短区間のそれぞれの位相差の時系列データの振幅の時間平均の最大値を呈する短区間を特定する特定手段と
を備える請求項２から請求項４のうちのいずれか１項に記載の光ファイバセンサ。

【請求項6】

前記設定手段は、前記第２の区間を、前記第１の区間の長さの半分よりも短い長さに設定する
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の光ファイバセンサ。

【請求項7】

音響信号に対して共振する円筒形の共振媒体に巻き付けられた前記光ファイバの全長または一部で、１つの光ファイバマイクロフォンが形成されている
請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の光ファイバセンサ。

【請求項8】

光ファイバの敷設位置の近傍の音源を検知する変化検知方法であって、
前記光ファイバに設定される評価対象区間を、音源の存在を検知するときに第１の区間に設定し、音源の方位を推定するときにはそれぞれが該第１の区間よりも短い複数の第２の区間に設定し、
前記光ファイバからの光の状態変化を抽出し、
前記評価対象区間における前記光の状態変化の時系列データに基づいて前記光ファイバの敷設位置の近傍の音源を検知する
変化検知方法。

【請求項9】

前記光の状態変化は、前記光ファイバからの後方散乱光の位相差である
請求項８記載の変化検知方法。

【請求項10】

コンピュータに、
光ファイバに設定される評価対象区間を、音源の存在を検知するときに第１の区間に設定し、音源の方位を推定するときにはそれぞれが該第１の区間よりも短い複数の第２の区間に設定する処理と、
前記光ファイバからの光の状態変化を抽出する処理と、
前記評価対象区間における前記光の状態変化の時系列データに基づいて前記光ファイバの敷設位置の近傍の音源を検知する処理とを実行させる
ための変化検知プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、光ファイバセンサおよび光ファイバセンサを用いた変化検知方法に関する。

【背景技術】

【0002】

空港や軍事基地などの大規模な重要施設に対する不審者や不審物の侵入を監視するための広域監視システムがある。広域監視システムの監視対象の一例としてドローンが挙げられる。ドローンを監視するために、マイクロフォンなどの音響センサを利用する方法がある（例えば、特許文献１参照）。ドローンは、飛行状態特有の音響信号を発生させながら飛行する。したがって、ドローンが発生する音響信号を捉えることによって、ドローンの存在や方位などを検出できる。なお、特許文献１には、音響センサによって得られた飛行物体の音響信号とあらかじめ取得されている音声データとのマッチングの結果に基づいて、ドローンを識別することが記載されている。

【0003】

また、複数のマイクロフォンを用いて音源の方位を推定する推定装置がある（例えば、特許文献２参照）。例えば、マイクロフォンアレイ（複数のマイクロフォンの集合）が、ある地点に設置される。推定装置は、各マイクロフォンの相対位置情報と、各マイクロフォンの出力から測定される音響遅延時間の関係性とを用いて、マイクロフォンアレイからドローンへの方位を推定する。

【0004】

しかし、大規模な施設を監視する場合には、多数のマイクロフォンアレイを設置する必要がある。したがって、広域監視システムを構築するために大きなコストが生ずる。

【0005】

広域監視システムを構築する場合、長距離にわたって連続的に監視を行うことができる光ファイバセンサを用いる光ファイバセンシングが、コストなどの観点から有用である。光ファイバセンシングは、光ファイバを利用して、音や振動などを測定する技術である。光ファイバセンシングでは、光ファイバ自体がセンサになる。本明細書では、光ファイバと検出器とを含むシステムを、光ファイバセンサという。また、光ファイバセンシングに基づく音響センサを、光ファイバマイクロフォンということがある。複数の光ファイバマイクロフォンの集合を、光ファイバマイクロフォンアレイということがある。

【0006】

光ファイバセンサのタイプの一つに、分布型の光ファイバセンサがある。分布型の光ファイバセンサとして、例えば、レーリー（Rayleigh）散乱による散乱光（レーリー散乱光）を利用する光ファイバセンサがある。レーリー散乱は、光ファイバコア中の微粒子（不純物）による光の散乱である。レーリー散乱光を利用する光ファイバセンサにおける検出装置は、レーリー散乱による後方散乱光を検波して得られる信号に基づいて、音や振動に起因する光ファイバの物理的変化を検知できる。

【0007】

光ファイバにおけるある区間が到来物の影響（例えば、到来する音や振動）を受けると、その区間において光ファイバに伸縮が生ずる。換言すれば、光ファイバの長手方向にひずむが生ずる。その結果、その区間で発生する後方散乱光の強度（または振幅）および位相が変化する。強度の変化または位相の変化を観測することによって、到来物の影響を検知できる。すなわち、光ファイバセンサを、音響センサや振動センサとして使用できる。

【0008】

後方散乱光の位相の変化を観測する場合、検出器は、区間の始点での後方散乱光の位相と終点での後方散乱光の位相との差（位相差）を評価するように構成されることがある。一般に、そのような評価対象区間は、ゲージ長と呼ばれる。以下、評価対象区間（ゲージ長）を、単に、区間ということがある。

【0009】

多数のマイクロフォンアレイを設置するのではなく光ファイバセンサを設置する場合には、大規模な施設を監視するための広域監視システムを低コストで構築できる。また、光ファイバセンサによって広域監視システムを構築する場合には、マイクロフォンアレイを使用する場合に比べて、環境変化に対する耐性が高くなるとともに、電磁ノイズの影響を受けにくいという利点もある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0010】

【文献】特開２０１７－７２５５７号公報

【文献】国際公開第２０１７／２１６９９９号

【文献】特開２０１２－６８０８１号公報

【非特許文献】

【0011】

【文献】R. O. Schmidt, "Multiple emitter location and signal parameter estimation", IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol. AP-34, NO. 3, pp.276-280, March 1986

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0012】

例えば、１つの光ファイバの全長をゲージ長として設定する場合、光ファイバで１つの光ファイバマイクロフォンが形成される。その場合、光ファイバマイクロフォンの集音に関する性能は、単一のマイクロフォンの性能である。単一のマイクロフォンでは、音響信号のレベルが低い場合に音源の位置を正確に検知することが難しいという課題がある。特に、背景ノイズと同等、またはそれよりも小さな振幅を持つ音響信号に対して、この課題は顕著に現れる。

【0013】

その結果、例えば、１つの光ファイバマイクロフォンを利用して不審者や不審物の侵入を監視するように構成された広域監視システムでは、広範囲での監視を行うことができるものの、監視の精度（例えば、不審者や不審物の侵入位置を特定すること）が高くないという課題がある。

【0014】

なお、非特許文献１には、ＭＵＳＩＣ（MUltiple SIgnal Classification）法を用いて方位を推定する方法が記載されている。

【0015】

本発明は、光ファイバセンシングを利用して周辺環境の変化を検知するときに、高い検知性能を有する光ファイバセンサおよび変化検知方法を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0016】

本発明による光ファイバセンサは、光ファイバに設定される評価対象区間を、音源の存在を検知するときに第１の区間に設定し、音源の方位を推定するときにはそれぞれが該第１の区間よりも短い複数の第２の区間に設定する設定手段と、光ファイバからの光の状態変化を抽出する抽出手段と、評価対象区間における光の状態変化の時系列データに基づいて光ファイバの敷設位置の近傍の音源を検知する検知手段とを含む。

【0017】

本発明による変化検知方法は、光ファイバに設定される評価対象区間を、音源の存在を検知するときに第１の区間に設定し、音源の方位を推定するときにはそれぞれが該第１の区間よりも短い複数の第２の区間に設定し、光ファイバからの光の状態変化を抽出し、評価対象区間における光の状態変化の時系列データに基づいて光ファイバの敷設位置の近傍の音源を検知する。

【0018】

本発明による変化検知プログラムは、コンピュータに、光ファイバに設定される評価対象区間を、音源の存在を検知するときに第１の区間に設定し、音源の方位を推定するときにはそれぞれが該第１の区間よりも短い複数の第２の区間に設定する処理と、光ファイバからの光の状態変化を抽出する処理と、評価対象区間における光の状態変化の時系列データに基づいて光ファイバの敷設位置の近傍の音源を検知する処理とを実行させる。

【発明の効果】

【0019】

本発明によれば、光ファイバセンシングを利用して周辺環境の変化を検知する場合の検知性能が向上する。

【図面の簡単な説明】

【0020】

【図1】光ファイバセンサの構成例を説明するための説明図である。

【図2】方位推定モードにおける評価対象区間を説明するための説明図である。

【図3】第１の実施形態の光ファイバセンサの構成例を示すブロック図である。

【図4】第１の実施形態における判定部の構成例を示すブロック図である。

【図5】音源方位推定部の構成例を示すブロック図である。

【図6】第１の実施形態の光ファイバセンサの動作を示すフローチャートである。

【図7】音響振幅データに基づいて不審物の音源が存在するか否かを検出する処理を説明するための説明図である。

【図8】第２の実施形態における判定部の構成例を示すブロック図である。

【図9】第２の実施形態の光ファイバセンサの動作を示すフローチャートである。

【図10】第３の実施形態における判定部の構成例を示すブロック図である。

【図11】第３の実施形態の光ファイバセンサの動作を示すフローチャートである。

【図12】ＣＰＵを有するコンピュータの一例を示すブロック図である。

【図13】光ファイバセンサの主要部を示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0021】

以下、本発明の実施形態を、図面を参照して説明する。

【0022】

以下の説明では、光ファイバセンサの周辺環境の変化の検知対象として主としてドローンの飛翔音や不審物の接近に基づく振動を例にする。しかし、以下に説明する実施形態は、ドローンの飛翔音以外の周辺環境の変化の検知にも適用可能である。他の周辺環境の変化の一例として、温度変化や、光ファイバの敷設位置の近傍の建造物などの状態変化が挙げられる。

【0023】

図１は、光ファイバセンサの構成例を説明するための説明図である。図１に示すように、光ファイバセンサは、光ファイバ１１と、検出器１２と、複数の光ファイバマイクロフォン１３を含む光ファイバマイクロフォンアレイ１４とを含む。図１には、４つの光ファイバマイクロフォン１３が例示されている。光ファイバマイクロフォン１３の数および設置位置は任意である。例えば、複数の光ファイバマイクロフォン１３は、１つの直線上に配列されてもよい。また、複数の光ファイバマイクロフォン１３が、１つの平面の任意の位置に設置されるようにしてもよい。また、複数の光ファイバマイクロフォン１３が、３次元空間における任意の位置に設置されるようにしてもよい。

【0024】

図１において、左側に検知モードでの使用形態が示されている。右側に方位推定モードでの使用形態が示されている。検知モードは、音源（本実施形態では、ドローン）１０からの音（例えば、ドローンの飛翔音）を検知するためのモードである。方位推定モードは、音源１０の位置を推定するためのモードである。したがって、方位推定モードにおいて、音源１０の方位が推定される。なお、方位推定モードにおける評価対象区間は、検知モードにおける評価対象区間よりも短い。

【0025】

図１に示すように、光ファイバ１１において、始端（例えば、図１における検知モードでの位置Ｙ）と終端（例えば、図１における検知モードでの位置Ｘ）との間に、複数の光ファイバマイクロフォン１３が形成される。光ファイバマイクロフォン１３は、音響信号に対して共振する円筒型の共振媒体１５に、たわみが生じないように光ファイバ１１がコイル状に巻き付けられることによって形成される。すなわち、なお、光ファイバマイクロフォン１３は、共振媒体１５と光ファイバ１１とで形成される。また、各々の光ファイバマイクロフォン１３は、共振媒体１５に巻き付けられた光ファイバ１１の全長で形成されてもよいが、共振媒体１５に巻き付けられた光ファイバ１１の一部で形成されてもよい。音響信号（具体的には、音圧）によって共振媒体１５に歪みが生じると、光ファイバ１１が、音響信号の大きさに応じて伸縮する。すると、光ファイバ１１を通過する光の経路長が変化する。その結果、レーリー散乱による後方散乱光の振幅および位相が変化する。検出器１２は、後方散乱光の位相の変化に基づいて、光ファイバセンサの周辺環境の変化を検出することができる。

【0026】

なお、円筒型の共振媒体１５による光ファイバマイクロフォン１３は、例えば、特許文献３に開示されている。

【0027】

図１において、Ｌは、検知モードにおける評価対象区間を示す。評価対象区間は、測定区間と表現されてもよい。図１に示す例では、検知モードでは、評価対象区間Ｌ（第１の区間）は、始端Ｙと終端Ｘとの間の光ファイバ１１の全長で定義される。

【0028】

図２は、方位推定モードにおける評価対象区間を説明するための説明図である。図２に示すように、方位推定モードでは、評価対象区間ｌ（第２の区間）は、共振媒体１５に光ファイバ１１が巻き付けられた部分の始点ｙと終点ｘとの間の光ファイバ１１の全長で定義される。始点ｙと終点ｘとの間を区間という。図２には、１つの光ファイバマイクロフォン１３が示されているが、光ファイバマイクロフォンアレイ１４に含まれる他の光ファイバマイクロフォン１３についても、同様に評価対象区間ｌが定義される。図１には、４つの評価対象区間ｌが例示されている。

【0029】

図１に示す例では、方位推定モードにおいて、光ファイバ１１における共振媒体１５に対応する部分が、各々の光ファイバマイクロフォン１３（図１に示す例では、４つの光ファイバマイクロフォン１３）として利用されている。すなわち、評価対象区間が、共振媒体１５に対応して設定されている。しかし、２つ以上の共振媒体１５にまたがって評価対象区間が設定されてもよく、ｌ≦Ｌ／２を満たせば、光ファイバマイクロフォンアレイ１４の内部に、光ファイバマイクロフォン１３とみなすことができる部分が２つ以上存在し、光ファイバマイクロフォンアレイ１４に方位推定能力があることが保証される。

【0030】

なお、実際には、評価対象区間は、検出器１２が測定点（例えば、始点ｙ）と、そこから測定区間の距離だけ離れた参照点（例えば、終点ｘ）とを設定することによって規定される。検出器１２が測定点および参照点を設定するということは、検出器１２が内蔵する光源から光が出射された時刻から、所定時間経過後に測定点および参照点から受光した後方散乱光の位相情報の差を算出し、各々の光ファイバマイクロフォン１３で取得した位相差信号を、各々光ファイバマイクロフォン１３が受音した際に取得した音響信号とみなすことを意味する。所定時間は、光源から光が出射されてから、測定点および参照点からの後方散乱光が戻ってくるまでの時間である。各々の光ファイバマイクロフォン１３が取得した音響信号の音響到達時間差に基づいてドローンの方位検知が行われる。

【0031】

検知モードにおいて、光ファイバセンサは、光ファイバマイクロフォンアレイ１４の周辺で生じた音を検知するように動作する。検知モードでは、光ファイバマイクロフォンアレイ１４は、実質的に、１つの無指向性マイクロフォンとして機能する。方位推定モードにおいて、光ファイバセンサにおける複数の光ファイバマイクロフォン１３のそれぞれが、マイクロフォンとして機能する。

【0032】

複数の光ファイバマイクロフォン１３のそれぞれが機能している場合に比べて、検知モードで動作している光ファイバセンサの音の検知性能は高い。例えば、光ファイバマイクロフォンアレイ１４に、ｎ個の光ファイバマイクロフォン１３があるとする。また、音響信号に含まれるノイズがガウス分布に従う白色雑音であるとする。同期加算の原理に基づけば、光ファイバマイクロフォンアレイ１４全体による信号対雑音比は、個々の光ファイバマイクロフォン１３による信号対雑音比の√ｎ倍になることが期待される。

【0033】

実施形態１．
（実施形態の構成）
図３は、第１の実施形態の光ファイバセンサの構成例を示すブロック図である。図１に示す例では、光ファイバセンサにおける検出器１２は、光源１２１、受光部１２２、検知モード信号データ収集部１２６、方位推定モード信号データ収集部１２７、記憶部１２８および判定部１２９を含む。

【0034】

光源１２１は、例えば、レーザ光を出射するレーザ光源である。光源１２１は、例えば判定部１２９の指示に従って、光ファイバ１１にパルス状のレーザ光（パルス光）を出射する。なお、パルス光のパルス幅によって、空間分解能が規定される。

【0035】

受光部１２２は、光ファイバ１１からのレーリー散乱による後方散乱光を受光する。なお、光ファイバ１１と光源１２１および受光部１２２との間には、光信号を分離するための光サーキュレータ（図１において、図示せず）などが設置されている。受光部１２２は、光電変換器１２３と、Ａ－Ｄ変換器１２４と、位相差信号抽出器１２５とを含む。

【0036】

光電変換器１２３は、光信号を電気信号に変換する例えばＰＤ（Photodiode）である。ＰＤで変換された電気信号は、強度の情報と位相の情報とを含む。本実施形態では、位相の情報が取り出される。Ａ－Ｄ変換器１２４は、アナログ信号である電気信号をデジタル電気信号に変換する。位相差信号抽出器１２５は、Ａ－Ｄ変換器１２４で得られる位相情報から、判定部１２９からの情報（検知モードであるか方位推定モードであるかを示す情報）に従って、評価対象区間（以下、区間という。）の位相差情報を取り出して位相差信号とする。すなわち、位相差信号抽出器１２５は、判定部１２９からの情報に従って、評価対象区間が、第１の区間であるのか第２の区間であるのかを認識する。位相差として、例えば、図２における区間の終点ｘでの位相差が使用される。区間の終点ｘでの位相差は、一例として、以下のように算出される。

【0037】

検知モードにおいて、区間の始点ｙでの後方散乱光の位相をＰ（ｙ）とし、終点ｘでの後方散乱光の位相をＰ（ｘ）とする。位相差は、ΔＰ＝Ｐ（ｘ）－Ｐ（ｙ）である。終点ｘからの後方散乱光の受光時刻は、レーザ光の出射時刻と光源１２１から終点ｘまでの距離とで定まる。始点ｙからの後方散乱光の受光時刻は、レーザ光の出射時刻と光源１２１から始点ｙまでの距離とで定まる。したがって、位相差信号抽出器１２５は、後方散乱光が受光された時刻に基づいて、受光された後方散乱光が、終点ｘからの後方散乱光であるのか始点ｙからの後方散乱光であるのかを判別できる。その結果、位相差信号抽出器１２５は、区間の位相差を算出できる。

【0038】

なお、方位推定モードでは、区間の始点（始端Ｙ）での後方散乱光の位相をＰ（Ｙ）とし、終点（終端Ｘ）での後方散乱光の位相をＰ（Ｘ）とする。位相差は、ΔＰ＝Ｐ（Ｘ）－Ｐ（Ｙ）である。

【0039】

位相差信号抽出器１２５は、位相差信号を検知モード信号データ収集部１２６および方位推定モード信号データ収集部１２７に供給する。以下、位相差信号抽出器１２５の出力を音響データという。検知モード信号データ収集部１２６は、検知モードにおいて音響データを時々刻々収集して記憶部１２８に格納する。時々刻々収集するということは、あらかじめ決められたサンプリング周期で音響データを取り込むことを意味する。方位推定モード信号データ収集部１２７は、方位推定モードにおいて音響データを時々刻々収集して記憶部１２８に格納する。

【0040】

判定部１２９は、検知モードにおいて、記憶部１２８に格納されている音響データ（検知モード信号データ収集部１２６によって時々刻々収集された区間の位相差の情報を含むデータ）を用いて、光ファイバマイクロフォンアレイ１４の周辺で異常音が生じたか否か判定する。方位推定モードでは、判定部１２９は、記憶部１２８に格納されている音響データ（方位推定モード信号データ収集部１２７によって時々刻々収集された区間の位相差の情報を含むデータ）を用いて、各々の光ファイバマイクロフォン１３毎の区間の位相差の時系列データを生成する。判定部１２９は、各々の区間の位相差の時系列データを用いて異常音の音源の方位を推定する。なお、本実施形態および他の実施形態では、不審物（本実施形態および他の実施形態では、ドローン（音源１０））が発生する音（本実施形態および他の実施形態では、ドローンの飛翔音）を異常音という。

【0041】

本実施形態では、検知モードにおいて異常音の音源の存在が検知されると、判定部１２９は、動作モードを、検知モードから方位推定モードに切り替える。なお、方位推定モードでは異常音の音源の方位が推定されるが、判定部１２９は、方位推定モードにおいて、異常音の音源は存在しないと再判定した場合には、動作モードを、方位推定モードから検知モードに戻す。

【0042】

図４は、判定部１２９の構成例を示すブロック図である。図４に示す例では、判定部１２９は、振幅算出部１３１、振幅比較部１３２、区間振幅算出部１４１、区間振幅比較部１４２、および音源方位推定部１４５を含む。

【0043】

振幅算出部１３１および振幅比較部１３２は、検知モードで動作する。区間振幅算出部１４１、区間振幅比較部１４２、音源方位推定部１４５は、方位推定モードで動作する。

【0044】

本実施形態では、振幅算出部１３１は、記憶部１２８に記憶されている音響データ（位相差信号、すなわち、検知モード信号データ収集部１２６によって時々刻々収集された区間の位相差を含むデータ）の振幅の時系列データを生成する。以下、区間の位相差の時系列データに関する振幅の時系列データを音響振幅データという。

【0045】

振幅比較部１３２は、音響振幅データにおいて、光ファイバマイクロフォンアレイ１４の周辺に音を発生する物が存在しないときの振幅の時系列データに対して特徴的な差異があることを検出した場合に、光ファイバマイクロフォンアレイ１４の周辺に、ドローンなどの不審物が存在すると判定する。判定部１２９は、不審物が存在すると判定した場合には、動作モードを方位推定モードに切り替える。以下、周辺に音を発生する物が存在しないときの振幅の時系列データを、通常時時系列データともいう。なお、通常時時系列データには、光ファイバマイクロフォンアレイ１４の周辺の雑音も含まれている。

【0046】

区間振幅算出部１４１は、記憶部１２８に記憶されている音響データ（方位推定モード信号データ収集部１２７によって時々刻々収集された区間の位相差の情報を含むデータ）から各々の区間の音響振幅データを生成する。判定部１２９は、区間振幅比較部１４２が、各区間の音響振幅データのいずれも、通常時時系列データに対して特徴的な差異がないと判定した場合には、動作モードを検知モードに切り替える。

【0047】

なお、本実施形態では、判定部１２９は、記憶部１２８に格納された音響データを用いて処理を実行するが、検知モード信号データ収集部１２６および方位推定モード信号データ収集部１２７の出力（音響データ）を直接入力して処理を実行するようにしてもよい。

【0048】

図５は、音源方位推定部１４５の構成例を示すブロック図である。図５に示す例では、音源方位推定部１４５は、相互相関算出部１５１、音源方位算出部１５２および音源方位決定部１５３を含む。

【0049】

相互相関算出部１５１は、光ファイバマイクロフォンアレイ１４における複数の光ファイバマイクロフォン１３のペア（複数の区間のペアでもある。）について、相互相関関数を算出する。音源方位算出部１５２は、相互相関関数を用いて異常音の音源の方位の候補を得る。音源方位決定部１５３は、方位の候補から、推定される方位を決定する。

【0050】

（実施形態の動作）
次に、図６のフローチャートを参照して第１の実施形態の光ファイバセンサの動作を説明する。

【0051】

光源１２１は、レーザ光を光ファイバ１１に出射する（ステップＳ１）。出射されるレーザ光は、パルス光である。レーザ光（パルス光）の出射間隔（周期）は、レーザ光が出射されてから終端Ｘでの後方散乱光が受光されるまでの時間よりも長いことが好ましい。なお、初期状態として、動作モードが検知モードに設定される。具体的には、判定部１２９が、検知モードで動作する。

【0052】

上述したように、光ファイバ１１におけるレーリー散乱による後方散乱光が、受光部１２２で受光される。光電変換器１２３、Ａ－Ｄ変換器１２４および検知モード信号データ収集部１２６を介して、音響データが記憶部１２８に格納される。

【0053】

判定部１２９において、振幅算出部１３１は、記憶部１２８に記憶されている音響データ（検知モード信号データ収集部１２６によって時々刻々収集された区間の位相差の情報を含むデータ）から音響振幅データを生成する（ステップＳ２）。ステップＳ２の処理で生成される音響振幅データは、光ファイバ１１の始端Ｙから終端Ｘに亘る区間に関する振幅の時系列データである。また、振幅算出部１３１は、音響振幅データから振幅時間平均Ａ（ｔ）を算出する（ステップＳ３）。振幅時間平均Ａ（ｔ）は、下記の（１）式のように算出される。

【0054】

【数1】

【0055】

（１）式において、Ｔは時間平均の算出対象の期間を示す。｜ｆ（ｓ）｜は音響振幅データを示す。なお、本実施形態では、振幅の時間平均が用いられるが、振幅の２乗平均を用いてもよい。

【0056】

図７は、音響振幅データに基づいて光ファイバマイクロフォンアレイ１４の周辺に不審物（ドローン（音源１０））が存在するか否かを検出する処理を説明するための説明図である。なお、図７では、信号は、Ａ－Ｄ変換される前のアナログ電気信号の形態で示されている。

【0057】

図７において、上段には、黒色で、音響データの一例が振動波形として示されている。また、淡色で、例えばスペクトルサブトラクション法でデノイズがなされた後の音響データの一例がデノイズ波形として示されている。図７の上段に示す例では、デノイズ波形が有限の値を取る部分で、ノイズ以外の要因による３つの高振幅区間が発生している（図７における長方形で囲まれた部分を参照）。

【0058】

図７において、下段には、黒色で、音響振幅データの一例が振幅波形として示されている。また、淡色で、振幅時間平均Ａ（ｔ）の一例が振幅平均として示されている。図７の下段に示す例では、振幅時間平均Ａ（ｔ）は、定常的なノイズによって定常的にほぼ一定の値であるものの、ノイズとは異なる３つの高振幅区間の発生に応じて急激な変化が生じている。

【0059】

したがって、振幅時間平均Ａ（ｔ）が所定のしきい値（図７の下段における白色の直線を参照）と比較されることによって、不審物すなわち音源１０が存在するか否かを検出することができる。なお、光ファイバマイクロフォンアレイ１４に不審物が接近するにつれて、不審物の音に起因する振幅時間平均Ａ（ｔ）の値が大きくなる。したがって、例えば、振幅時間平均Ａ（ｔ）の値と複数種類のしきい値との比較によって、不審物が接近しているか否かの判別を行うことも可能である。

【0060】

判定部１２９において、振幅比較部１３２は、振幅時間平均Ａ（ｔ）とあらかじめ定められている所定のしきい値とを比較する（ステップＳ４）。しきい値は、通常時時系列データに対して、不審物からの音を識別可能な値である。ステップＳ４の処理で、振幅比較部１３２が、振幅時間平均Ａ（ｔ）がしきい値以下であると判定した場合には、光ファイバマイクロフォンアレイ１４の周辺に不審物は存在しないと判定される。その場合には、光ファイバセンサは、あらためてステップＳ１からの処理を実行する。振幅比較部１３２が、振幅時間平均Ａ（ｔ）においてしきい値を超える部分が存在すると判定した場合には、光ファイバセンサは、ステップＳ１０以降の処理を行う。ステップＳ１０以降の処理は、方位推定モードでの処理である。すなわち、光ファイバセンサは、動作モードを方位推定モードに切り替える。このとき、判定部１２９は、位相差信号抽出器１２５に、方位推定モードであることを示す情報を与える。

【0061】

なお、ステップＳ４の処理で、振幅比較部１３２が振幅時間平均Ａ（ｔ）にしきい値を越える部分が１つ以上存在すると判定したときに、判定部１２９が動作モードを方位推定モードに切り替えるようにしてもよいが、振幅比較部１３２が振幅時間平均Ａ（ｔ）にしきい値を越える部分があらかじめ決められている複数以上存在すると判定したときに、判定部１２９が動作モードを方位推定モードに切り替えてもよい。

【0062】

ステップＳ１０において、光源１２１は、パルス光を光ファイバ１１に出射する。なお、パルス光の幅（パルス幅）は、例えば、パルス信号の立ち上がりからピークパワーの半値点と立ち下がりの半値点との間の時間間隔で規定される。

【0063】

上述したように、光ファイバ１１におけるレーリー散乱による後方散乱光が、受光部１２２で受光される。光電変換器１２３、Ａ－Ｄ変換器１２４および方位推定モード信号データ収集部１２７を介して、音響データが記憶部１２８に格納される。

【0064】

区間振幅算出部１４１は、音響データから、各々の光ファイバマイクロフォン１３に対応する区間の音響振幅データを生成する（ステップＳ１１）。また、振幅算出部１３１は、音響振幅データから振幅時間平均Ａ_ｓ（ｔ）を算出する（ステップＳ１２）。ｓは、１～ｎであるが、図１に示す例では、ｎ＝４である。振幅時間平均Ａ_ｓ（ｔ）の算出の仕方は、振幅時間平均Ａ（ｔ）の算出の仕方と同様である（（１）式参照）。ステップＳ１２の処理で生成される音響振幅データは、各々の光ファイバマイクロフォン１３の始点ｙから終点ｘに亘る区間に関する振幅の時系列データである。

【0065】

区間振幅比較部１４２は、振幅時間平均Ａ_ｓ（ｔ）の各々とあらかじめ定められている所定のしきい値とを比較する（ステップＳ１３）。しきい値は、通常時時系列データに対して、不審物からの音を識別可能な値である。ステップＳ１３の処理で、区間振幅比較部１４２が、全ての振幅時間平均Ａ_ｓ（ｔ）がしきい値以下であると判定した場合には、光ファイバマイクロフォンアレイ１４の周辺に不審物は存在しないと判定される。その場合には、光ファイバセンサは、あらためてステップＳ１からの処理を実行する。すなわち、光ファイバセンサは、動作モードを方位推定モードから検知モードに切り替える。このとき、判定部１２９は、位相差信号抽出器１２５に、検知モードであることを示す情報を与える。区間振幅比較部１４２が、１つ以上の振幅時間平均Ａ_ｓ（ｔ）においてしきい値を超える部分が存在すると判定した場合には、光ファイバセンサは、ステップＳ１４以降の処理を行う。

【0066】

ステップＳ１３の処理が実行されることによって、検知モードでの判定部１２９の判定結果（この場合には、不審物が存在するという判定結果）が偶発的に生じた要因で発生したような場合に、すなわち、実際には不審物は存在しない場合に、誤って不審物が存在すると判定されたりすることが防止される。

【0067】

ステップＳ１４～Ｓ１６の処理で、音源方位推定部１４５は、音源１０の方位を推定する処理を行う。本実施形態では、音源方位推定部１４５は、到来時間差（ＴＤＯＡ：Time
Difference Of Arrival）を用いて、音源１０（不審物）の方位を推定する。

【0068】

ＴＤＯＡは、以下の（２）式で表される。（２）式において、ｃは音速を示す。ｄは光ファイバマイクロフォン１３の間の距離を示す。θは音源１０の方位（例えば、光ファイバ１１からの仰角）を示す。

【0069】

ＴＤＯＡ＝ｄ・ｃｏｓθ／ｃ ・・・（２）

【0070】

したがって、方位は、下記の（３）式で求めることができる。

【0071】

θ＝ｃｏｓ^-1（ＴＤＯＡ・ｃ）／ｄ） ・・・（３）

【0072】

音源方位推定部１４５において、相互相関算出部１５１は、２つの区間（光ファイバマイクロフォン１３に相当）の音響データの相互相関関数を算出する（ステップＳ１４）。２つの区間をペアと表現すると、相互相関算出部１５１は、複数の区間から選択されうる全てのペアについて相互相関関数を算出する。図１に示す例では、４つの光ファイバマイクロフォン１３が形成されているので、ペアの数は６である。よって、相互相関算出部１５１は、６つの相互相関関数を算出する。

【0073】

相互相関関数は、時間τの関数として表現されるが、相互相関関数の値を最大にする時間τからＴＤＯＡを推定できる。音源方位算出部１５２は、各々のペアに関してＴＤＯＡを推定する。そして、音源方位算出部１５２は、各々のＴＤＯＡを用いて、各々のペアについて音源１０の方位を算出する（ステップＳ１５）。算出された各々の方位を音源の方位候補とする。

【0074】

音源方位決定部１５３は、複数の音源の方位候補のうちから、例えば最尤推定を行って、最も正しいと思われる音源方位を決定する（ステップＳ１６）。

【0075】

以上に説明したように、本実施形態では、判定部１２９は、評価対象区間を大きくすることによって実質的に１つの無指向性マイクロフォンを形成し、１つの無指向性マイクロフォンで音源１０が存在するか否か判定する。音源１０が存在すると判定されると、判定部１２９は、評価対象区間を小さくすることによって、すなわち、複数の光ファイバマイクロフォン１３によって、無指向性マイクロフォンに比べて高精度で音源１０の方位を推定することができる。すなわち、本実施形態では、周辺環境の変化を検知する場合の検知性能が向上する。

【0076】

なお、複数の光ファイバマイクロフォン１３を用いた音源方位推定の方法は上記の方法に限られない。例えば、ＴＤＯＡを推定するために、相互相関関数の代わりに白色化相互相関関数を用いてもよい。また、音源の方位を推定するめに、非特許文献１に記載されているような、ＴＤＯＡを使用せずに推定する方法を使用してもよい。

【0077】

実施形態２．
（実施形態の構成）
第２の実施形態の光ファイバセンサの全体的な構成は、第１の実施形態の構成と同様である。図８は、第２の実施形態における判定部１２９の構成例を示すブロック図である。図８に示す例では、判定部１２９は、区間振幅算出部１４１、音源方位推定部１４５、特徴抽出部２３１、特徴量判定部２３２、区間特徴抽出部２４１および区間特徴量判定部２４２を含む。

【0078】

特徴抽出部２３１および特徴量判定部２３２は、検知モードで動作する。区間振幅算出部１４１、音源方位推定部１４５、区間特徴抽出部２４１および区間特徴量判定部２４２は、方位推定モードで動作する。

【0079】

特徴抽出部２３１は、音響データから特徴を抽出する。具体的には、特徴抽出部２３１は、例えば、音響データから音響特徴量（以下、特徴量という。）を算出する。特徴量判定部２３２は、算出された特徴量が不審物（本実施形態では、ドローン）が発生する音に基づいているか否か判定する。区間特徴抽出部２４１は、音響データから各々の区間の特徴量を抽出する。区間特徴量判定部２４２は、算出された特徴量が不審物が発生する音に基づいているか否か判定する。

【0080】

区間振幅算出部１４１および音源方位推定部１４５は、第１の実施形態におけるそれらと同様に動作する。

【0081】

（実施形態の動作）
次に、図９のフローチャートを参照して第２の実施形態の光ファイバセンサの動作を説明する。

【0082】

第１の実施形態と同様に、光源１２１は、レーザ光を光ファイバ１１に出射する（ステップＳ１）。また、本実施形態でも、初期状態として、動作モードが検知モードに設定される。具体的には、判定部１２９が、検知モードで動作する。第１の実施形態と同様に、光ファイバ１１におけるレーリー散乱による後方散乱光が、受光部１２２で受光される。光電変換器１２３、Ａ－Ｄ変換器１２４および検知モード信号データ収集部１２６を介して、音響データが記憶部１２８に格納される。

【0083】

本実施形態では、判定部１２９は、音響データから抽出した特徴（すなわち、特徴量）に基づいて、光ファイバマイクロフォンアレイ１４の周辺に不審物すなわち音源１０が存在するか否か判定する。判定部１２９において、特徴抽出部２３１は、記憶部１２８に記憶されている音響データから特徴量Ｂ（ｔ）を算出する（ステップＳ２１）。特徴量の指標として種々の指標があるが、例えば、特徴音（通常時時系列データの振幅から乖離する音）の持続時間や音響データから導出される周波数が特徴量の指標として用いられる。

【0084】

周波数が用いられる場合、特徴抽出部２３１は、記憶部１２８に記憶されている音響データから音響振幅データを生成する。なお、音響振幅データは、光ファイバ１１の始端Ｙから終端Ｘに亘る区間に関する振幅の時系列データである。そして、特徴抽出部２３１は、音響データに例えばＦＦＴ（Fast Fourier transform）を施して周波数スペクトルを得る。特徴音の持続時間が用いられる場合、特徴抽出部２３１は、例えば音響データの包絡線を得る。なお、周波数スペクトルと特徴音の持続時間とが併用されてもよい。

【0085】

特徴量判定部２３２は、算出された特徴量Ｂ（ｔ）が、不審物（ドローン）の音響特徴に合致するか否か判定する（ステップＳ２２）。本実施形態では、あらかじめ実際に観測された不審物からの音響を学習データとして学習された分類器が作成される。分類器は、特徴量判定部２３２に組み込まれている。特徴量判定部２３２は、特徴量Ｂ（ｔ）を分類器に入力し、分類器から、特徴量Ｂ（ｔ）を呈した音響データが不審物が存在する場合の音響データであるか否か、すなわち、不審物が存在するか否かの判定結果を得る。

【0086】

不審物は存在しないと判定された場合には、光ファイバセンサは、あらためてステップＳ１からの処理を実行する。不審物が存在すると判定された場合には、光ファイバセンサは、ステップＳ１０とステップＳ２３以降の処理とを行う。ステップＳ１０とステップＳ２３以降の処理とは、方位推定モードでの処理である。すなわち、光ファイバセンサは、動作モードを方位推定モードに切り替える。このとき、判定部１２９は、位相差信号抽出器１２５に、方位推定モードであることを示す情報を与える。

【0087】

なお、特徴量判定部２３２は、算出された特徴量Ｂ（ｔ）と、あらかじめ実際に観測された不審物からの音響に基づくテンプレートとしての特徴量とを比較してもよい。その場合には、特徴量判定部２３２は、双方の特徴量の差が所定のしきい値未満である場合に、不審物が存在すると判定する。

【0088】

第１の実施形態と同様に、光源１２１は、レーザ光を光ファイバ１１に出射する。区間特徴抽出部２４１は、音響データ（方位推定モード信号データ収集部１２７によって時々刻々収集された区間の位相差の情報を含むデータ）から、各々の光ファイバマイクロフォン１３に対応する区間の音響振幅データを生成する（ステップＳ２３）。また、区間特徴抽出部２４１は、音響データから各区間のＢ_ｓ（ｔ）を算出する（ステップＳ２３）。ｓは、１～ｎであるが、図１に示された例では、ｎ＝４である。各区間の特徴量Ｂ_ｓ（ｔ）の算出の仕方は、特徴量Ｂ（ｔ）の算出の仕方と同様である。なお、ステップＳ２３の処理で生成される音響データは、各々の光ファイバマイクロフォン１３の始点ｙから終点ｘに亘る区間に関する位相差の時系列データである。

【0089】

区間特徴量判定部２４２は、算出された各区間の特徴量Ｂ_ｓ（ｔ）が、不審物（ドローン）の音響特徴に合致するか否か判定する（ステップＳ２４）。区間特徴量判定部２４２の判定の仕方は、特徴量判定部２３２の判定の仕方と同様である。

【0090】

区間特徴量判定部２４２が、全ての区間の特徴量Ｂ_ｓ（ｔ）が不審物の音響特徴に合致していないと判定した場合には、光ファイバマイクロフォンアレイ１４の周辺に不審物は存在しないと判定される。その場合には、光ファイバセンサは、あらためてステップＳ１からの処理を実行する。すなわち、光ファイバセンサは、動作モードを方位推定モードから検知モードに切り替える。このとき、判定部１２９は、位相差信号抽出器１２５に、検知モードであることを示す情報を与える。区間特徴量判定部２４２が、１つ以上の特徴量Ｂ_ｓ（ｔ）が不審物の音響特徴に合致すると判定した場合には、光ファイバセンサは、ステップＳ１４以降の処理を行う。

【0091】

ステップＳ２４の処理が実行されることによって、検知モードでの判定部１２９の判定結果（この場合には、不審物が存在するという判定結果）が偶発的に生じた要因で発生したような場合に、すなわち、実際には不審物は存在しない場合に、誤って不審物が存在すると判定されたりすることが防止される。

【0092】

ステップＳ１４～Ｓ１６の処理は、第１の実施形態における処理と同じである。

【0093】

以上に説明したように、本実施形態でも、第１の実施形態と同様に、判定部１２９は、評価対象区間を大きくすることによって実質的に１つの無指向性マイクロフォンが形成され、１つの無指向性マイクロフォンで音源１０が存在するか否か判定する。音源１０が存在すると判定されると、判定部１２９は、評価対象区間を小さくすることによって、すなわち、複数の光ファイバマイクロフォン１３によって、無指向性マイクロフォンに比べて高精度で音源１０の方位を推定することができる。すなわち、本実施形態では、周辺環境の変化を検知する場合の検知性能が向上する。

【0094】

実施形態３．
光ファイバセンサは、光ファイバマイクロフォンアレイ１４へのドローンなどの不審物の接近（光ファイバマイクロフォンアレイ１４の周辺に不審物が存在すること）に加えて、光ファイバセンサが設置された施設などへの不審者または不審物の侵入を検知することができる。第３の実施形態の光ファイバセンサは、不審者または不審物の侵入も検知できる光ファイバセンサである。以下、光ファイバセンサが、所定の施設に設置されている場合を例にする。

【0095】

光ファイバセンサは、不審者または不審物の施設への侵入に起因する振動を検知する。不審物の接近も、実際には音圧に基づく振動として検知される。以下、音圧に基づく振動を非接触振動といい、不審者または不審物の侵入に起因する振動を接触振動ということがある。一般に、接触振動に起因する音響信号は、非接触振動に起因する音響信号に比べて、局所的に大きな信号になる。そこで、光ファイバセンサは、観測される音響信号の強度（または、振幅）や音声信号における強度（または、振幅）が高い期間の持続期間に基づいて、接触振動に起因する音響信号が観測されたのか非接触振動に起因する音響信号が観測されたのかを判別できる。なお、接触振動に関するデータは実質的には振動データであるが、接触振動の検知に関して記憶部１２８に格納されている音響データを扱うので、振動データについても、音響データから区間の音響振幅データを生成するというように表現する。

【0096】

（実施形態の構成）
第３の実施形態の光ファイバセンサの全体的な構成は、第１の実施形態の構成と同様である。図１０は、第２の実施形態における判定部１２９の構成例を示すブロック図である。図１０に示す例では、判定部１２９は、振幅算出部１３１、振幅比較部１３２、区間振幅算出部１４１、区間振幅比較部１４２、音源方位推定部１４５、振動振幅算出部１６１、振動振幅比較部１６２および振動区間特定部１６３を含む。すなわち、本実施形態における判定部１２９には、第１の実施形態の構成に対して、振動振幅算出部１６１、振動振幅比較部１６２および振動区間特定部１６３が追加されている。

【0097】

振動振幅算出部１６１は、記憶部１２８に格納されている音響データから各区間の音響振幅データを生成する。振動振幅比較部１６２は、音響振幅データに基づいて、いずれかの区間において振動が生じたか否か判定する。振動区間特定部１６３は、振動振幅比較部１６２の判定結果を用いて、不審者または不審物が侵入した区間を特定する。

【0098】

第１の実施形態と同様に、特徴抽出部２３１および特徴量判定部２３２は、検知モードで動作する。区間振幅算出部１４１、音源方位推定部１４５、区間特徴抽出部２４１および区間特徴量判定部２４２は、方位推定モードで動作する。

【0099】

本実施形態では、振動振幅算出部１６１、振動振幅比較部１６２および振動区間特定部１６３は、検知モードに関連する特徴抽出部２３１および特徴量判定部２３２、または、方位推定モードに関連する区間特徴抽出部２４１および区間特徴量判定部２４２と並行して動作する。

【0100】

（実施形態の動作）
次に、図１１のフローチャートを参照して第３の実施形態の光ファイバセンサの動作を説明する。なお、図１１に示す処理は、振動振幅算出部１６１および振動振幅比較部１６２による処理である。図１１に示す処理と並行して、第１の実施形態における図６に示された処理が実行される。

【0101】

振動振幅算出部１６１は、記憶部１２８に格納されている音響データから、各々の光ファイバマイクロフォン１３に対応する区間の音響振幅データを生成する（ステップＳ３１）。また、振動振幅算出部１６１は、音響振幅データから振幅時間平均Ｃ_ｑ（ｔ）を算出する（ステップＳ３２）。ｑは、１～ｎであるが、図１に示す例では、ｎ＝４である。振幅時間平均Ｃ_ｑ（ｔ）の算出の仕方は、第１の実施形態における振幅算出部１３１による振幅時間平均Ａ（ｔ）の算出の仕方と同様である（（１）式参照）。ただし、ここでは、（１）式におけるＴを、区間の長さに相当する期間とする。なお、ステップＳ３１の処理で生成される音響振幅データは、各々の光ファイバマイクロフォン１３の始点ｙから終点ｘに亘る区間に関する位相差信号の振幅の時系列データである。

【0102】

振動振幅比較部１６２は、振幅時間平均Ｃｑ（ｔ）の各々とあらかじめ定められている振動振幅しきい値とを比較する（ステップＳ３３）。振動振幅しきい値は、通常時時系列データに対して、接触振動を識別可能な値である。振動振幅しきい値は、区間振幅比較部１４２が振幅時間平均Ａ_ｓ（ｔ）と比較するしきい値よりも大きな値に定められている。ステップＳ３３の処理で、振動振幅比較部１６２が、全ての振幅時間平均Ｃ_ｑ（ｔ）が振動振幅しきい値以下であると判定した場合には、施設への不審者または不審物の侵入はないと判定される。その場合には、処理を終了する。なお、例えば、次に光源１２１から光ファイバ１１にパルス光が出射されると、あらためてステップＳ３１以降の処理が実行される。

【0103】

振動振幅比較部１６２が、１つ以上の振幅時間平均Ｃ_ｑ（ｔ）において振動振幅しきい値を超える部分が存在すると判定した場合には、振動振幅算出部１６１は、ステップＳ３４の処理を実行する。

【0104】

ステップＳ３４において、光源１２１は、レーザ光を光ファイバ１１に出射する。光ファイバ１１におけるレーリー散乱による後方散乱光が、受光部１２２で受光される。光電変換器１２３、Ａ－Ｄ変換器１２４および第３の信号データ収集部（図示せず）を介して、音響データが記憶部１２８に格納される。なお、第３の信号データ収集部は、検知モード信号データ収集部１２６を第１の信号データ収集部に位置付け、方位推定モード信号データ収集部１２７を第２の信号データ収集部に位置付けた場合、それらとは異なる信号データ収集部である。次いで、振動振幅比較部１６２によるステップＳ３５の処理が実行される。

【0105】

振動振幅比較部１６２がステップＳ３５の処理を実行するときに、評価対象区間が短くされる。例えば、共振媒体１５がｉ個（ｉ：２以上の整数）設けられている場合、ステップＳ３１，Ｓ３２の処理が実行されるときには区間数が（ｉ／２）とされ、ステップＳ３５の処理が実行されるときには、区間数がｉとされる。なお、区間数が（ｉ／２）である場合には、２つの共振媒体１５にまたがって１つの区間（評価対象区間）が設定される。具体的には、判定部１２９が、位相差信号抽出器１２５に対して、区間の短縮を示す情報を与える。位相差信号抽出器１２５は、短縮された区間（短区間）のの位相差情報を取り出して位相差信号（音響データ）とする。

【0106】

また、各々の区間が短くされる場合、各区間の長さはできるだけ小さいことが好ましい。一例として、各区間の長さは、光ファイバ１１に出射される光のパルス幅を下回らない範囲で最小の値に設定される。

【0107】

振動振幅算出部１６１は、記憶部１２８に格納されている音響データから、各々の区間の音響振幅データを生成する（ステップＳ３５）。また、振動振幅算出部１６１は、音響振幅データから振幅時間平均Ｃ_ｒ（ｔ）を算出する（ステップＳ３６）。ｒは、１～ｍ（ｍ＞ｎ）である。ｍは、上記の例におけるｉに相当する。また、ｎは、上記の例における（ｉ／２）に相当する。振幅時間平均Ｃ_ｒ（ｔ）の算出の仕方は、第１の実施形態における振幅算出部１３１による振幅時間平均Ａ（ｔ）の算出の仕方と同様である（（１）式参照）。ただし、ここでは、（１）式におけるＴを、区間の長さに相当する期間とする。

【0108】

振動区間特定部１６３は、複数の振幅時間平均Ｃ_ｒ（ｔ）のうち、最大の振幅時間平均Ｃ_ｒ（ｔ）に対応する区間を、振動が発生した区間、すなわち、不審者または不審物が侵入した区間として特定する（ステップＳ３７）。

【0109】

本実施形態では、第１の実施形態の効果に加えて、光ファイバセンサが設置された施設等への不審者または不審物の侵入箇所を推定できるという効果を得ることができる。

【0110】

なお、本実施形態では、ステップＳ１、ステップＳ２１およびステップＳ２２の処理が実行されるときに、区間の設定の仕方を検知モードでの区間の設定の仕方と同様にしたが、方位推定モードでの区間の設定の仕方と同様にしてもよい。

【0111】

また、本実施形態では、第１の実施形態における判定部１２９に振動振幅算出部１６１、振動振幅比較部１６２および振動区間特定部１６３が追加されたが、第２の実施形態における判定部１２９に振動振幅算出部１６１、振動振幅比較部１６２および振動区間特定部１６３が追加されてもよい。すなわち、第２の実施形態の光ファイバセンサに、不審者または不審物の侵入箇所を推定する機能が追加されてもよい。

【0112】

また、本実施形態の光ファイバセンサは、図１１に示す処理と並行して、第１の実施形態における図６に示された処理が実行されるように構成されているが、図１１に示す処理と図６に示された処理とが、時間的にずれて実行されるように構成されていてもよい。

【0113】

また、本実施形態の光ファイバセンサは、振動データ（記憶部１２８に格納されている音響データ）から得られる振幅に基づいて、不審者または不審物の侵入箇所を推定したが、振動データから得られる特徴量（通常時時系列データの振幅から乖離する振動の持続時間や振動データから導出される周波数）に基づいて不審者または不審物の侵入箇所を推定してもよい。

【0114】

上記の各実施形態では、１本のファイバ（コア＋クラッド）を含む光ファイバ１１の使用または複数のファイバを含む光ファイバにおける１本のファイバの使用が想定された。しかし、上記の各実施形態の光ファイバセンサは、複数のファイバを含む光ファイバにおける複数のファイバを使用することもできる。また、例えば、複数のファイバを含む光ファイバが使用される場合に、光ファイバセンサは、任意の１本のファイバを検知モードで使用し、他の１本のファイバを方位推定モードで使用することもできる。

【0115】

また、検知モードと方位推定モードとを使い分ける上記の各実施形態の光ファイバセンサは、レーリー散乱による後方散乱光を用いるＯＴＤＲ（Optical Time Domain Reflectometer）に基づく光ファイバセンサである。しかし、上記の各実施形態を、後方散乱光を
用いたＯＦＤＲ（Optical Frequency Domain Reflectometry）方式の光ファイバセンサに適用することも可能である。

【0116】

また、上記の各実施形態を、例えば温度などを検知するためのラマン（Raman）散乱に
よる後方散乱光を用いるＲ－ＯＴＤＲに基づく光ファイバセンサに適用してもよい。また、上記の各実施形態を、後方散乱光の分極状態（ＳｏＰ：State of Polarization）の変
化を用いて振動などを検知するＰ－ＯＴＤＲに基づく光ファイバセンサに適用してもよい。

【0117】

換言すると、空間分解能よりもセンサ感度を優先する場合とセンサ感度よりも空間分解能を優先する場合とを使い分ける（上記の各実施形態では、第１の区間と複数の第２の区間とを使い分ける。）ことによって高い検知性能を発揮できる方式に対して、上記の各実施形態の考え方を有効に適用することができる。

【0118】

上記の各実施形態を、ハードウェアで構成することも可能であるが、コンピュータプログラムにより実現することも可能である。

【0119】

図１２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を有するコンピュータの一例を示すブ
ロック図である。コンピュータは、上記の各実施形態の光ファイバセンサにおける検出器１２に実装される。ＣＰＵ１０００は、記憶装置１００１に格納されたプログラム（ソフトウェア要素：コード）に従って処理を実行することによって、上記の実施形態における各機能を実現する。すなわち、第１～第３の実施形態における検知モード信号データ収集部１２６、方位推定モード信号データ収集部１２７および判定部１２９の機能を実現する。なお、ＣＰＵ１０００に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、または、ＣＰＵとＧＰＵとの組み合わせを使用することもできる。

【0120】

記憶装置１００１は、例えば、非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium ）である。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium ）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の具体例として、磁気記録媒体（例えば、ハードディスク）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory ）、ＣＤ－Ｒ（Compact Disc-Recordable ）、ＣＤ－Ｒ／Ｗ（Compact Disc-ReWritable ）、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM ）、フラッシュＲＯＭ）がある。また、記憶装置１００１として、データを書き換え可能な記憶媒体が用いられる場合には、記憶装置１００１は、記憶部１２８として使用可能である。

【0121】

また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium ）に格納されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体には、例えば、有線通信路または無線通信路を介して、すなわち、電気信号、光信号または電磁波を介して、プログラムが供給される。

【0122】

メモリ１００２は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）で実現され、ＣＰＵ１０００が処理を実行するときに一時的にデータを格納する記憶手段である。メモリ１００２に、記憶装置１００１または一時的なコンピュータ可読媒体が保持するプログラムが転送され、ＣＰＵ１０００がメモリ１００２内のプログラムに基づいて処理を実行するような形態も想定しうる。

【0123】

図１３は、光ファイバセンサの主要部を示すブロック図である。図１３に示す光ファイバセンサ１は、光ファイバに設定される評価対象区間を、第１の区間と、それぞれが該第１の区間よりも短い複数の第２の区間とのいずれかに設定する設定手段（設定部）２（実施形態では、位相差信号抽出器１２５および判定部１２９で実現される。特に、例えば、位相差信号抽出器１２５が、判定部１２９からの情報に従って評価対象区間の位相差信号を抽出することによって実現される。）と、光ファイバからの光の状態変化（例えば、後方散乱光の位相差）を抽出する抽出手段（抽出部）３（実施形態では、位相差信号抽出器１２５で実現される。）と、評価対象区間における光の状態変化の時系列データに基づいて周辺環境の変化を検知する検知手段（検知部）４（第１実施形態では、区間振幅比較部１４２および音源方位推定部１４５で実現される。第２実施形態では、区間特徴量判定部２４２および音源方位推定部１４５で実現される。）とを備えている。

【0124】

設定手段２は、評価対象区間の位相差の時系列データの振幅の時間平均が所定値を超えたと判定したときに、評価対象区間を、第１の区間と第２の区間との間で切り替えるように構成されていてもよい。

【0125】

光ファイバセンサ１は、位相差の情報を含む信号に基づいて該信号の特徴を判定する特徴判定手段（特徴判定部：実施形態では、特徴抽出部２３１および特徴量判定部２３２で実現される。）を備え、設定手段２は、特徴があらかじめ定められている不審物の音響特徴に合致していると判定されたときに、評価対象区間を、第１の区間と第２の区間との間で切り替えるように構成されていてもよい。

【0126】

光ファイバセンサ１は、評価対象区間を、それぞれが第２の区間よりも短い複数の短区間に設定する第２の設定手段（第２の設定部：第３の実施形態では、位相差信号抽出器１２５および判定部１２９で実現される。特に、例えば、位相差信号抽出器１２５が、判定部１２９からの情報に従って評価対象区間の位相差信号を抽出することによって実現される。）と、複数の短区間のそれぞれの位相差の時系列データの振幅の時間平均の最大値を呈する短区間を特定する特定手段（特定部：第３の実施形態では、振動区間特定部１６３で実現される。）とを備えていてもよい。

【0127】

上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、本発明は、以下の構成に限定されるわけではない。

【0128】

（付記１）光ファイバの周辺環境の変化を検知する光ファイバセンサであって、
前記光ファイバに設定される評価対象区間を、第１の区間と、それぞれが該第１の区間よりも短い複数の第２の区間とのいずれかに設定する設定手段と、
前記光ファイバからの光の状態変化を抽出する抽出手段と、
前記評価対象区間における前記光の状態変化の時系列データに基づいて前記周辺環境の変化を検知する検知手段と
を備える光ファイバセンサ。

【0129】

（付記２）前記光の状態変化は、前記光ファイバからの後方散乱光の位相差である
付記１の光ファイバセンサ。

【0130】

（付記３）前記設定手段は、前記評価対象区間の位相差の時系列データの振幅の時間平均が所定値を超えたと判定したときに、前記評価対象区間を、前記第１の区間と前記第２の区間との間で切り替える
付記２の光ファイバセンサ。

【0131】

（付記４）前記位相差の情報を含む信号に基づいて該信号の特徴を判定する特徴判定手段を備え、
前記設定手段は、前記判定された特徴があらかじめ定められている所定の音響特徴に合致していると前記特徴判定手段が判定したときに、前記評価対象区間を、前記第１の区間と前記第２の区間との間で切り替える
付記２または付記３の光ファイバセンサ。

【0132】

（付記５）前記評価対象区間を、それぞれが前記第２の区間よりも短い複数の短区間に設定する第２の設定手段と、
前記複数の短区間のそれぞれの位相差の時系列データの振幅の時間平均の最大値を呈する短区間を特定する特定手段と
を備える付記２から付記４のうちのいずれかの光ファイバセンサ。

【0133】

（付記６）前記設定手段は、前記第２の区間を、前記第１の区間の長さの半分よりも短い長さに設定する
付記１から付記５のうちのいずれかの光ファイバセンサ。

【0134】

（付記７）音響信号に対して共振する円筒形の共振媒体に巻き付けられた前記光ファイバの全長または一部で、１つの光ファイバマイクロフォンが形成されている
付記１から付記６のうちのいずれかの光ファイバセンサ。

【0135】

（付記８）光ファイバの周辺環境の変化を検知する変化検知方法であって、
前記光ファイバに設定される評価対象区間を、第１の区間と、それぞれが該第１の区間よりも短い複数の第２の区間とのいずれかに設定し、
前記光ファイバからの光の状態変化を抽出し、
前記評価対象区間における前記光の状態変化の時系列データに基づいて前記周辺環境の変化を検知する
変化検知方法。

【0136】

（付記９）前記光の状態変化は、前記光ファイバからの後方散乱光の位相差である
付記８の変化検知方法。

【0137】

（付記１０）評価対象区間の位相差の時系列データの振幅の時間平均が所定値を超えたと判定したときに、前記評価対象区間を、前記第１の区間と前記第２の区間との間で切り替える
付記９の変化検知方法。

【0138】

（付記１１）前記位相差の情報を含む信号に基づいて該信号の特徴を判定し、
前記判定された特徴があらかじめ定められている所定の音響特徴に合致していると判定したときに、前記評価対象区間を、前記第１の区間と前記第２の区間との間で切り替える
付記９または付記１０の変化検知方法。

【0139】

（付記１２）それぞれが前記第２の区間よりも短い複数の短区間に設定し、
前記複数の短区間のそれぞれの位相差の時系列データの振幅の時間平均の最大値を呈する短区間を特定する
付記８から付記１１のうちのいずれかの変化検知方法。

【0140】

（付記１３）変化検知プログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記変化検知プログラムは、コンピュータに、
前記光ファイバに設定される評価対象区間を、第１の区間と、それぞれが該第１の区間よりも短い複数の第２の区間とのいずれかに設定する処理と、
前記光ファイバからの光の状態変化を抽出する処理と、
前記評価対象区間における前記光の状態変化の時系列データに基づいて前記周辺環境の変化を検知する処理とを実行させる
記録媒体。

【0141】

（付記１４）前記光の状態変化は、前記光ファイバからの後方散乱光の位相差である
付記１３の記録媒体。

【0142】

（付記１５）コンピュータに、
光ファイバに設定される評価対象区間を、第１の区間と、それぞれが該第１の区間よりも短い複数の第２の区間とのいずれかに設定する処理と、
前記光ファイバからの光の状態変化を抽出する処理と、
前記評価対象区間における前記光の状態変化の時系列データに基づいて前記周辺環境の変化を検知する処理とを実行させる
ための変化検知プログラム。

【0143】

（付記１６）光の状態変化は、前記光ファイバからの後方散乱光の位相差である付記１５の変化検知プログラム。

【0144】

以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記の実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

【符号の説明】

【0145】

１ 光ファイバセンサ
２ 設定手段
３ 抽出手段
４ 検知手段
１０ 音源
１１ 光ファイバ
１２ 検出器
１３ 光ファイバマイクロフォン
１４ 光ファイバマイクロフォンアレイ
１５ 共振媒体
１２１ 光源
１２２ 受光部
１２３ 光電変換器
１２４ Ａ－Ｄ変換器
１２５ 位相差信号抽出器
１２６ 検知モード信号データ収集部
１２７ 方位推定モード信号データ収集部
１２８ 記憶部
１２９ 判定部
１３１ 振幅算出部
１３２ 振幅比較部
１４１ 区間振幅算出部
１４２ 区間振幅比較部
１４５ 音源方位推定部
１５１ 相互相関算出部
１５２ 音源方位算出部
１５３ 音源方位決定部
１６１ 振動振幅算出部
１６２ 振動振幅比較部
１６３ 振動区間特定部
２３１ 特徴抽出部
２３２ 特徴量判定部
２４１ 区間特徴抽出部
２４２ 区間特徴量判定部
１０００ ＣＰＵ
１００１ 記憶装置
１００２ メモリ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】