基于人工神经网络的瑞利散射频谱解调方法

• 作者: 王一凡 刘庆文 何祖源
• 来源期刊: 光学学报
• 关键词: 光纤光学 分布式光纤传感 瑞利散射 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（13）
• 所属期刊栏目: 光纤传感技术及应用专题|Feature Issue on Optical Fiber Sensing Technology and Applications
• 页码范围: 98-103
• 页数: 6页
• 分类号: TN247
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/AOS202141.1306012

摘要

基于瑞利散射频谱的分布式光纤传感系统具有线性度好、可同时检测动态和静态信号的优点,但基于互相关运算的常规解调技术存在计算量非常大的问题.提出一种使用人工神经网络(ANN)算法代替互相关运算来提高瑞利散射频谱解调速度的方案.在该方案中,通过训练ANN模型,建立从瑞利散射曲线形状与对应的探测激光频率之间的映射关系,根据输入的待解调瑞利散射曲线,输出光纤所受到的温度或应变信息.在验证实验中,利用基于啁啾脉冲和匹配滤波器的时间门控光频域反射仪架构,获取不同探测激光频率下待测位置处的瑞利散射曲线数据,证明了基于ANN算法的数据处理方法可以正确地解调出光纤所受的应变;与基于互相关的解调方法相比,所提方法的信噪比有所降低,而计算速度提升了两个数量级以上,实现了动态信号的快速检测.