微波外调制BOTDA光纤传感系统

通过微波电光调制和光纤光栅滤波产生连续泵浦光信号,声光调制产生脉冲信号,设计了一个基于布里渊光时域分析（BOTDA）技术的单端光纤传感系统。该系统通过扫描微波频率实现布里渊谱的测量,进而获得传感光纤上温度和应变的数据。对系统空间分辨率、测量时间等性能进行了分析,并对布里渊信号进行了仿真。     

基于机器学习的布里渊光时域分析传感系统温度提取研究进展

布里渊光时域分析(BOTDA)在分布式光纤传感系统中展现出独特的优势并得到了广泛的关注,对BOTDA传感系统的温度分布信息进行快速且精确的提取至关重要.随着机器学习算法的快速发展,其在BOTDA传感系统的温度分布信息的提取中展现出巨大潜力.首先,阐述了BOTDA传感系统温度测量的原理.接着,介绍了几种基于机器学习的算法...     

基于经验模态分解的单端BOTDA系统降噪方法研究

针对单端布里渊光时域分析(BOTDA)系统存在噪声大、信噪比较低等不足,提出一种基于经验模态分解的降噪方法。理论分析经验模态分解的降噪原理和少模光纤单端布里渊光时域分析传感原理,通过搭建的单端结构布里渊光时域分析温度传感系统,对经验模态分解的降噪效果进行对比分析。实验和仿真结果表明,经验模态分解算法对温度传感系统具有良好的降噪效果,降噪后信噪比提升了约3.06 dB,温度测量精度提升了约0.98℃。     

基于少模光纤的单端BOTDA温度传感研究

提出了一种基于少模光纤的分布式温度传感系统,理论分析了少模光纤的布里渊散射谱和温度传感特性,将光纤末端产生的菲涅尔反射光作为探测光,搭建单端结构的布里渊光时域分析(BOTDA)系统,实现阶跃折射率两模光纤的温度传感测量。实验结果表明,阶跃两模光纤的布里渊频移与温度呈良好的线性关系,并在1km长光纤上实现了4.5m的空间分辨率、6.29℃的温度测量精度。     

基于压缩感知的空域信号DOA估计

研究了基于压缩感知的空域信号DOA估计问题。针对空域信号DOA算法采样数据量大,在低信噪比情况下估计结果较差的问题,文中提出一种基于奇异值分解的多矢量欠定系统聚焦求解算法(SVD-MFOCUSS)。该算法在一定程度上克服了稀疏重构算法在低信噪比情况下的缺陷,具有较低的运算复杂度。实验仿真验证了该算法性能优于传统的DOA估计算法,且能够对相干信号进行有效的DOA估计。     

自适应小波包的光纤传感器信号压缩感知

在由分布式光纤传感器构成光纤周界报警系统中 ,针对大规模、高分辨率的光纤振动信号在采样、传输、存储和重 构过程中会受到网络带宽、存储容量等限制问题,提出基于自适应小波包的光纤传感器信号 压缩感知方法。首先,采用小波 包对光纤振动信号进行多层稀疏变换,通过求取小波包系数的数学期望来选取初始置零阈值 ;然后,对光纤振动信号进行重 构并求取重构信号精度,再根据信号的重构精度采用迭代计算方法求取小波包系数的最佳置 零阈值,使光纤振动信号在满足 重构精度的前提下具有最高稀疏度,实现信号的自适应压缩感知;最后,根据光纤振动信号 的特征,采用K-SVD算法训练 得到过完备字典,结合正交匹配跟踪方法完成光纤振动信号的高精度重构。大量实验证明, 与传统压缩算法相比较,新方法的各方面性能均得到较大程度 提高。     

BOTDA系统偏振效应研究动态

文章对布里渊光时域分析(BOTDA)分布式光纤传感系统中的偏振效应机理及受激布里渊散射的矢量模型分析进行了阐述。对目前国内外的研究现状,从受激布里渊散射效应中偏振相关布里渊增益谱分析、控制偏振态以及抑制偏振衰落技术等方面进行了详细介绍。布里渊光纤传感系统矢量建模分析和偏振态控制技术具有很好的研究前景,对未来研究中利用偏振态的敏感特性进行分布式传感光纤的温度、应变和振动信息测量及抑制偏振衰落来提高光纤传感系统空间分辨率都具有参考价值。     

基于BOTDA的OPGW应变性能研究

为研究长期运行光纤复合架空地线(OPGW)的应变性能,使用高精度的分布式光纤传感监测设备布里渊光时域分析仪(BOTDA)对新缆和不同覆冰环境下的旧缆进行应变监测,对比分析了OPGW光缆内光纤的布里渊频率在长期外界环境作用下的变化.试验结果表明,运行时间和覆冰等级是影响OPGW光缆内光纤应变性能的主要因素.     

基于BOTDA的分布式光纤高温传感研究（特邀）

基于布里渊光时域分析（Brillouin optical time-domain analysis, BOTDA）测量技术分别研究了单模光纤、光子晶体光纤和镀金光纤在1100 ℃、1200 ℃和1000 ℃的高温传感特性,通过对石英光纤的布里渊频移（Brillouin frequency shift, BFS）跳跃现象和涂覆层燃烧现象进行研究,指出石英光纤均需要退火才能够达到热稳定状态。退火后,三种光纤的布里渊频移随温度呈非线性变化。其中,单模光纤和光子晶体光纤高温状态下涂覆层气化,二氧化硅发生晶化导致其机械强度大幅下降,因此仅能作为一次性高温传感器;镀金光纤由于金涂层具有较高的熔点和良好的气密性,高温退火后仍然能够保持良好的机械强度,因此可以作为一种重复使用的高温传感器。该研究有望为高温传感应用（如涡轮发动机内部温度监测）提供一种技术参考。     

基于压缩感知的交互支持双水印算法

 针对一般水印算法功能单一,而双水印算法中两种水印互相干扰的问题,提出了一种交互支持双水印算法.首先将鲁棒水印嵌入图像中,然后从鲁棒水印的密钥中抽取出一部分形成观测矩阵,使用该观测矩阵对图像进行分块压缩感知(Compressive Sensing,CS),观测值即为半脆弱水印,将半脆弱水印作为零水印注册保存.零水印的使用减少了双水印对原始图像视觉效果的影响,可以有效避免两种水印之间的干扰.压缩感知理论的引入实现了两种水印之间的交互支持,一方面,鲁棒水印为半脆弱水印的生成提供观测矩阵及保密支持,另一方面半脆弱水印可以增强鲁棒水印的性能并验证其密钥的真实性.     

基于感知域测量值的自适应压缩采样方法

现有的自适应采样方法需要在采集端获得原始信号,这在实际的蒸发波导相关气象要素压缩感知过程中不易实现。针对这一问题,提出了一种以测量值数据特征为依据的采样率自适应设定方法。该方法以能量表征各信号块的重要性,以观测值能量近似估计原信号块能量,根据感知域中测量值的能量变化自适应地为各块设定采样数目。理论分析和实验表明,该方法的重构性能优于传统自适应方法,相同采样率下可获得更高的重构信噪比。     

基于压缩感知的信号检测方法

提出了一种基于压缩感知思想的信号检测方法。该方法首先将信道估计转化为非完全信号重构,实现了信道估计的动态可调整,降低了信道估计的复杂度;然后利用信道估计的结果对压缩采样后的信号进行压缩Rake合并,使得Rake合并的实现复杂度更低;最后对压缩相关且合并后的数据进行判断。理论分析和仿真结果表明了该方法的有效性和可靠性。     

基于压缩感知的遥感图像融合方法

压缩感知理论,以远低于奈奎斯特采样定理要求的速率对图像进行采样,可利用图像的部分信息重构原始图像,有效地减轻图像处理的计算复杂度,降低对硬件的要求。文中提出了一种基于压缩感知的遥感图像融合方法。在压缩域对多光谱和全光谱遥感图像进行了融合实验,并与传统的融合方法进行了比较,实验结果表明,文中方法在遥感图像融合上有着良好的性能。     

基于BOTDA传感技术的空间分辨率研究

空间分辨率是BOTDA传感系统的一个重要参数,其主要取决于泵浦脉冲光的宽度。为了提高BOTDA系统的空间分辨率,在不改变泵浦脉冲光宽度的情况下,采用螺旋式盘绕传感光纤的方法,分析了布里渊散射传感原理,理论上分析采用螺旋式盘绕光纤对提高实际测量空间分辨率的影响。实验中泵浦脉冲光宽度为10 ns,BOTDA系统采样间隔为0.4 m。采用1 m长螺旋式盘绕传感光纤监测0.5 m管线轴向温度分布,监测空间分辨率为0.5 m。分析结果表明,采用螺旋式盘绕光纤更有利于提高监测管线温度场的空间分辨率。     

压缩感知观测矩阵的优化算法

为克服基于压缩感知的图像重构算法存在的不足,文中对观测矩阵设计方法进行了改进,并根据稀疏信号的特点对观测矩阵加权,令奇异值分解得到的对角阵对角线上的元素全部为1。通过仿真实验表明,将改进后的矩阵作为压缩感知算法的观测矩阵,在大压缩比时PSNR值约提高(1~2 dB),在小压缩比较时PSNR值提高了(8~9 dB)。     

基于随机解调器压缩采样的宽带频谱检测方法

宽带频谱检测的目的是完成对宽频段内信号的检测。在Nyquist采样理论下,为瞬时覆盖这么宽的带宽会对模数转换器（ADC,analog—to-digital）的采样率提出过高要求。研究了基于随机解调器压缩采样的宽带频谱检测方法。该方法能够以低于Nyquist采样率的速率完成对宽频段的采样,降低了ADC的负担。仿真结果表明,在频谱满足稀疏性的条件下,所研究的方法能够较准确检测宽频段内的各个信号。     

基于压缩感知的分步合作频谱感知方法

在研究自相关矩阵检测理论的基础上,提出一种采用压缩感知的分步合作频谱感知方法.通过压缩感知将海量采样数据量减小,提取能够有效代表原信号的采样点;通过随机选择参与运算的认知用户及其数量进行合作检测,并反馈有益信息,减少了传统合作检测所有认知用户参与检测带来的运算复杂度.仿真表明该方法提高了频谱检测率,缩短了频谱检测时长,...     

BOTDA传感系统的布里渊频移提取方法研究进展

随着布里渊光时域分析(BOTDA)传感技术在许多大型基础工程设施安全监测中的广泛应用,对测量精度和实时性的要求日益提高.采用传统的最小二乘曲线拟合方式对布里渊散射谱进行布里渊频移提取,其测量结果的精度依赖于参数初始值的选取和噪声的影响,并且拟合算法的参数迭代求解过程增加了数据处理的时间,降低了工程实时性.文章综述了多种非线性参数优化估计的曲线拟合算法和基于神经网络的布里渊散射谱特征提取的混合优化算法,介绍了无需经过曲线拟合的互相关法(XCM)、深度学习法(DL)和亚像素级精度的重心提取算法(CDA),这些算法能适应更大的扫频步长,实时性更好.