分布式光纤传感技术是一种使用光纤作为传感介质的传感技术,可以实时监测光纤路径上的干扰。由于其抗电磁干扰、灵敏度高、几何形状多变、成本低等特点,特别适合执行长距离,大规模的监测任务。目前在大型建筑的健康监测,石油管道的安全监控,国家边界安全等领域得到了广泛的应用。分布式光纤传感系统根据结构和传感原理的不同有着诸多的分类。其中,ψ-OTDR系统因其出色的分布式性能以及高频率响应范围等特点,成为了当下国内外分布式光纤传感领域研究的热门之一。本文以基于ψ-OTDR的分布式光纤振动传感系统为研究对象,针对系统中存在的噪声问题,在深入研究和分析ψ-OTDR原理和相关信号处理算法理论的基础上,提出了一系列可提升ψ-OTDR系统信噪比的信号处理方法。主要研究内容及成果如下:1、本文概述了分布式光纤传感技术的背景及意义,并简要概述各类分布式光纤传感系统的结构及优缺点。详细描述了ψ-OTDR系统的发展过程和现状,同时对OTDR和ψ-OTDR系统的工作原理展开了讨论与分析,为后续研究奠定了基础。2、本文提出基于曲波变换算法的ψ-OTDR系统信号处理方法,旨在降低系统时域噪声来提升探测性能。通过曲波变换将瑞利后向散射组成的灰度图像分解成一系列的曲波系数,根据蒙特卡洛阈值准则进行降噪处理。根据实际去噪结果对蒙特卡洛阈值方案进行优化,以确保系统信噪比得到进一步改善。相关实验证明,在4km的光纤长度下,50Hz和1kHz两种振动事件可以被定位,系统信噪比达到15.6dB和16dB。3、本文提出基于压缩感知算法的ψ-OTDR系统信号处理方法。首先对压缩感知的三个关键过程分别进行详细的阐述,选取了适合ψ-OTDR系统信号的稀疏、观测、还原方案。其次建立阈值准则确定信号的稀疏度,为后续信号还原提供参照。最后通过收缩阈值的方法,对两部分重构结果按照收缩系数相叠加,得到最终的去噪结果。相关实验证明,在3 km的传感光纤长度下,由PZT引起的外界振动可以被检测,当振动频率为100 Hz和1.5 kHz时,系统信噪比为29.14 dB和 25.84 dB。4、本文提出基于经验模态分解算法的ψ-OTDR系统信号处理方法。首先深入研究了 ψ-OTDR系统信号的特性,说明系统中是否存在振动将引起数据组成的不同。其次,根据IMF分量的频率特性,计算皮尔森相关系数以确定该位置的数据组成。最后采取不同方案分别处理不同组成的数据。相关实验证明,100Hz和1.2 kHz的振动位置可以被精确的找到,系统的信噪比提升至42.52 dB和39.58 dB。本文的创新点如下:1、不同于以往的信号处理方法,基于曲波变换算法的ψ-OTDR系统信号处理方法将瑞利后向散射曲线视作一副二维灰度图像。这充分考虑了曲线之间的相互关系,为ψ-OTDR系统的信号处理提供了一种新的思路和方向,丰富了ψ-OTDR系统的信号处理方法。2、基于压缩感知算法的ψ-OTDR系统信号处理方法可以有效的降低ψ-OTDR系统采集的数据量,实现采集和处理同步进行。这解决了长距离监测中ψ-OTDR系统产生的数据量过大的问题,为数据的存储和传输提供了一种有效的方案,这对于长距离分布式光纤传感系统的发展具有重要意义。3、提出的基于经验模态分解算法的ψ-OTDR系统信号处理方法,首次在信号处理过程中参考了瑞利后向散射信号的特点,作为处理过程中去除噪声的最重要的原则。这对系统信噪比的提升有着重大的意义,有利于提升ψ-OTDR系统在实际应用中的性能。