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| 远程光纤传感网中滤波降噪方法的优化 | |
| 引用本文： | 孙悟颉.远程光纤传感网中滤波降噪方法的优化[J].兵工自动化,2024,43(4). |
| 作者姓名： | 孙悟颉 |
| 作者单位： | 北方自动控制技术研究所陆军指控系统研发部 |
| 摘 要： | 为实现远程光纤传感网络在噪声干扰条件下的高精度检测传输，提出一种优化差分(optimized difference，
OD)的降噪方法。基于移动平均法构建新差分算法，并结合低通算法、中值算法预判边缘信息及预测信号数值；采
用双重判别弥补边缘信息误判的缺陷，优化准确定位边缘信息的能力；融合加权平均法与卡尔曼滤波器(Kalman
filter，KF)，优化信号预测的精度。实验验证结果表明：采用该方法进行数据预处理将使系统能够正常检测数据，
测量精度可达0.76%，提高检测系统的抗噪性能。与先进小波阈值降噪方法的对比实验结果表明：斜率优化方法在
≥10 dB 噪声干扰下，测量精度相对提高0.62 倍以上。 |
| 关 键 词： | 远程光纤传感网 优化差分方法 边缘信息双重判别 加权卡尔曼滤波融合算法 |
| 收稿时间： | 2023/12/5 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2024/1/12 0:00:00 |
Optimization of Filtering and Denoising Methods in Remote Fiber Optic Sensing Networks |
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| Abstract: | |
| Keywords: | remote fiber optic sensing network optimize differential methods double discrimination of edge information weighted Kalman filter fusion algorithm |
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