基于Lissajous图形的光纤分布式扰动传感器定位方法

研究了一种基于Lissajous图形的光纤分布式扰动传感器定位方法。光纤分布式扰动传感器基于Mach-Zehnder干涉仪,通过两路输出信号的时延得到扰动定位。在两路输出信号的Lissajous图形中构造拟合椭圆,基于实验数据的仿真研究表明:通过椭圆半短轴长可以得到时延,实现定位。对该方法进行了仿真和实验研究,在无需噪声抑制的条件下定位精度较高:在信噪比为-6~7 dB范围,最大定位误差为207 m;多次测量中,最大误差为94 m。研究结论可以为光纤分布式扰动传感器定位方法提供新的技术参考。     

M-Z干涉仪型光纤分布式扰动传感系统模式识别方法

针对M-Z干涉仪型光纤分布式扰动传感系统输出信号短时频率随外界扰动变化的特征,提出了基于短时频率-时间特性的模式识别算法。采用提取短时过电平率来描述传感信号的短时平均频率-时间特性,并将提取出来的时频特性分段后建立相应的特征元素模型,通过动态规划算法（DTW）筛选出最优特征元素模型,将信号所有最优模型的参数作为信号特征输入到人工神经网络（ANN）进行学习和判决,降低了ANN的训练难度以及对时间的敏感性,提高了系统的环境适应能力。实验结果表明:该方法可以有效区分瞬时作用、长时作用、径向作用和不规则作用等多种不同扰动事件,平均识别速度在0.26 s之内,平均识别准确度在97%以上。     

基于李萨如图的光纤分布式传感系统定位方法

提出了一种基于传感信号李萨如图的定位方法,对扰动进行定位。根据李萨如图的拟合椭圆,研究了拟合椭圆参数和时延之间的线性关系。利用实验室建立的2km的Mach-Zehnder(MZ)干涉仪型光纤分布式扰动传感系统,在2 Mb/s的采样速率下,应用李萨如图定位方法实现了100m的定位精度,多次测量的平均定位误差为50m,小于互相关法的定位误差。该方法简单,无需信号的先验知识,具有更好的稳定性。