利用改进粒子群优化算法解调光传感重叠光谱信号

利用光纤布拉格光栅(FBG)构建大型传感网络时,在相同带宽的条件下,为了增加传感器的数量,会尽可能多地写入光纤光栅,因此将导致部分光谱发生重叠,使FBG中心波长识别困难,解调精度降低。为此,提出一种改进粒子群优化(PSO)算法,以提高中心波长的识别精度。结合光谱形状复用技术构建重叠光谱模型,搭建温度实验系统来获取重叠光谱信号,并对PSO算法中的权重因子和学习因子进行了改进,利用所提算法对重叠光谱模型参数进行优化,并将其与6种优化算法进行对比。仿真与实验结果表明,所提算法与对比算法相比,具有收敛速度快、运行时间短、波长识别精度高的特点,且波长解调误差均小于1 pm,验证了算法的有效性和可行性。