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随着大数据、人工智能、物联网的应用和普及,分布式光纤传感技术受到了广泛关注。分布式光纤传感技术具有抗辐射、防潮湿、体积小、可实现温度应力测量等优势,目前,众多军事机构、企业开始采用分布式光纤传感器实现环境信息的精确监控或测量。其中,基于受激布里渊散射的光时域分析技术(Brillouin optical time domain analysis,BOTDA)凭借传感距离长、测量精度高的优点,被广泛应用于石油管道监控、建筑结构检测等应用场景中。然而,BOTDA传感系统也存在测量时间、传感距离及测量精度无法同时兼容的问题:传感距离长时,增加信号平均次数可以获得足够的精度,但是会延长系统的测量时间;使用降低扫频间隔等方法降低测量时间,会对测量精度造成影响。上述不同性能互相制约的问题,为该技术的推广带来极大阻碍,因此,研究提升BOTDA传感系统性能即测量精度、测量距离、测量时间的方法具有重要的意义。针对上述问题,本文研究了基于受激布里渊散射的BOTDA传感系统,设计并搭建了24.4km的BOTDA温度传感实验平台。针对BOTDA系统的布里渊增益谱,本文提出小波-高斯滤波算法对其进行降噪来提高系统的性能;针对布里渊频移(Brillouin frequency shift,BFS)的提取,本文分别提出使用AdaGrad(Adaptive gradient algorithm)算法以及稀疏约束互相关卷积法以实现快速、高精度的提取。论文的主要研究工作如下:(1)基于小波-高斯滤波的布里渊增益谱降噪方法研究针对BOTDA传感系统中的布里渊增益谱(Brillouin scattering spectrum,BGS),本文提出小波-高斯滤波算法对其进行降噪来提高BGS的信噪比。结果表明,该方法在提升BGS信噪比的同时将BGS的信号强度提高了约2mV,因此,该方法有利于提高BOTDA传感系统的信噪比与传感距离。(2)基于AdaGrad算法的布里渊频移提取方法研究本文提出采用AdaGrad算法对BGS进行布里渊频移提取,并从初始值赋值依赖性与运算速度研究该方法的性能。结果表明,与传统梯度下降方法相比,该方法对初始值的依赖程度更低,收敛速度更快;与LM(Levenberg-Marquard)算法相比,该方法的每组数据平均耗时节省了约0.023s。因此,基于AdaGrad算法的BFS提取方法能够快速、准确的提取出BFS。(3)基于稀疏约束互相关卷积算法的BFS提取方法研究本文提出基于互相关卷积的稀疏约束互相关卷积算法对BFS进行提取。该方法通过约束参考洛伦兹曲线的频率分布来提高BFS的提取精度。结果表明,在24.4km的BOTDA系统中,该方法较传统互相关卷积算法的BFS测量精度提升了约5MHz。因此,该方法有利于提高BOTDA传感系统的测量精度。