BOTDR信号噪声抑制与频移提取技术研究与实现

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基于布里渊光时域反射仪(BOTDR)的分布式光纤传感系统,具有空间分辨率和测量精度高的优点,同时系统结构简单易实现。本文主要研究了BOTDR在实际应用中数据处理方面的问题,在不降低空间分辨率和信号处理速度的前提下提高系统的准确度。本文具体研究内容如下:(1)研究了均值滤波,中值滤波,高斯滤波,小波变换去噪等传统算法在BOTDR信号处理中的效果,通过仿真和实验对比了不同卷积核大小对滤波性能的影响,从而确定了不影响空间分辨率的最佳卷积核;对于小波变换去噪,通过实验分析了分解层数对去噪效果的影响,由此得到了最佳小波参数。(2)研究了卷积神经网络在BOTDR的信号处理中的应用,通过实验验证了神经网络的去噪效果。最后综合对比了上述所有算法在计算效率和滤波效果方面的表现,结论是中值滤波在作用效果以及计算时间上具有明显优势,更适合BOTDR信号实时去噪。(3)本文研究了BOTDR中布里渊频移的提取方法,首先介绍了二次拟合和洛伦兹拟合,并针对实际BOTDR信号的特点,对洛伦兹拟合的初值参数进行了改进,并引入了加窗处理。仿真和实验结果表明改进后的洛伦兹拟合算法在运算时间和布里渊频移提取效果上均优于改进前的算法。最后比较了两种拟合算法的特点,结果表明在保证处理效率的前提下,采用洛伦兹拟合具有更高的测量精度。(4)根据以上研究结果,使用C++语言的Qt框架编写了基于windows操作系统的BOTDR系统数据处理上位机软件,并实现处理结果可视化显示。在数据未滤波的情况下,BFS提取使用二次拟合,改进后的算法BFS提取精度最大提升可达9MHz,在信噪比较大的位置平均精度提升2MHz,在信噪比较小的位置平均精度提升4MHz。并且数据处理时间理想,达到了预期目标。
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