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光频域反射(OFDR)技术是一种基于调频连续波(FMCW)雷达原理,实现对光路精确探测的技术。本文介绍了光频域反射的工作原理和发展应用,着重分析了光频域反射拍频信号的频谱分析方法,包括FFT(Fast Fourier Transform)、FFTW(FFT in the West)以及SFT(Sparse Fourier Transform)。描述了上述算法的计算步骤,对算法的优势与不足作了进一步探讨。在处理大的数据量时,FFT与FFTW的运算量都比较大,提高系统的频率分辨率存在瓶颈。SFT可以较好地恢复频谱稀疏的信号,但SFT只恢复了信号中显著不为零的频率成分,对于显著为零的频率成分,其输出结果按零处理,这将丢失部分有用的测量信息。本文还着重讨论了FFT-SCZT(FFT-Segment Chirp-Z Transform)算法的计算过程,该算法提升了计算效率,但存在以下不足:使用半交叠滤波器,提高了谱峰检测准确度,但也增加了计算量;通过阈值比较定位谱峰的方法依赖于阈值设置的合理性,需要根据不同的测量环境调整阈值;当谱峰间距很小而发生交叠时,SCZT将无法细化分离。通过以上讨论,本文提出了基于遗传算法的光频域反射频谱分析算法FFT-IGA-ZFFT(FFT-Improved Genetic Algorithm-Zoom FFT)。首先作小点数的FFTW得到粗略频谱,再将频谱零交叠地等长分组,把每一分组看作是独立个体。以分组编号为基因,以组内信号模值之和为适应度,运用改进的遗传算法(IGA)智能地搜索谱峰,获得需要细化的频段,最后用ZFFT算法单独细化该频段。考虑到OFDR频谱中可能存在多个有效谱峰,本文提出变参数迭代的遗传算法,实现了多个有效谱峰的搜索。相比于FFT-SCZT算法,本文算法的优势主要表现为:不需要复杂的滤波运算,降低了计算量;采用遗传算法智能搜索谱峰,避免了人为调整阈值;采用ZFFT细化算法,避免了因谱峰交叠无法细化的问题,同时也降低了计算量。本文推导了FFT-IGA-ZFFT与FFT-SCZT算法的时间复杂度,理论分析表明FFT-IGA-ZFFT明显比FFT-SCZT效率更高。本文搭建了OFDR系统验证对比了算法的实际运行时间。实验结果表明,在同一运算平台下,处理10~7个OFDR采样数据,FFT耗时3.13s,FFT-SCZT耗时1.993s,FFT-IGA-ZFFT耗时0.525s,获得了同等的精度。表明,本算法在处理速度上具有突出的优势。