微结构光纤分布式声波传感数据处理算法研究与应用

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微结构光纤分布式声波传感系统(Micro-structured Optical Fiber Distributed Acoustic Sensing,MF-DAS),相比于传统基于瑞利散射的光纤传感系统具有更高信噪比,更长距离和更多传感节点的特性,真正实现了基于光纤的长距离分布式传感。MF-DAS在大尺度高灵敏声波信息获取及重大基础设施内部损伤探测与外部侵害安全监测等领域具有十分广阔的应用前景。本文围绕微结构光纤分布式声波传感的数据分析和处理展开,针对数据预处理和模式识别算法这两个关键问题,提出了针对性的算法和模型并将研究成果转变为实际应用。主要的创新成果有:(1)提出声波恢复算法,从原始相位数据中较好提取出声波数据。相较于常用的滤波和小波变换手段,不仅提取声波信号之后保证了其频谱完整性,而且还没有给声波信号引入额外的噪声。(2)分析各种环境下噪声的处理办法,对比了各种噪声处理方法的优劣。创新性的将自然语言处理中的算法沿用到微结构声波传感的数据分析之中。(3)提出了定位精确度提升算法,将定位精确度由原来的2m提升至10~20cm量级(4)通过模式识别算法对测试集声波信号进行分类,达到90%的准确率(5)以微结构光纤分布式声波传感技术为基础,搭建完整传感系统,在边防和高铁站安防项目上进行了实地运用并取得了较好成果。
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