本文選題：散射 + 布里淵光時域分析��； 參考：《中國激光》2017年11期

【摘要】：針對目前布里淵光時域分析(BOTDA)分布式光纖傳感系統(tǒng)存在的實時性較差的問題,為了縮短測量時間,提出一種基于互相關(guān)卷積與高階矩質(zhì)心計算相結(jié)合的布里淵散射譜特征提取方法。首先將布里淵散射譜沿光纖的掃頻數(shù)據(jù)與理想Lorentz曲線作互相關(guān)卷積,然后利用卷積結(jié)果峰值附近的理想Lorentz線型特征進(jìn)行高階矩質(zhì)心提取,并將提取結(jié)果作為布里淵頻移(BFS)的估計值;其次,搭建1.5km的瑞利BOTDA溫度傳感系統(tǒng)對所提算法進(jìn)行可行性驗證。結(jié)果表明:不同于常用的Lorentz擬合(LCF),所提算法避免了復(fù)雜的迭代求解所造成的測量時間延長,具有良好的實時性與測量精度,選取恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)與階數(shù)可將誤差控制在小于1 MHz;當(dāng)進(jìn)行長距離高分辨率的動態(tài)測量而不得不加大掃頻間隔以減少測量時間時,所提算法的測量誤差遠(yuǎn)小于基于萊文伯-馬奈特(LM)算法的LCF的測量誤差。
[Abstract]:In order to shorten the measurement time, the distributed optical fiber sensing system of Brillouin optical time domain analysis (BOTDA) has poor real-time performance. A Brillouin scattering spectrum feature extraction method based on cross correlation convolution and high order moment centroid calculation is proposed. The Brillouin scattering spectrum is firstly correlated with the ideal Lorentz curve along the scanning frequency data of the optical fiber, and then the high order centroid of moment is extracted by using the ideal Lorentz linear feature near the peak value of the convolution result. The extracted results are used as the estimated values of Brillouin frequency shift (BFS). Secondly, the feasibility of the proposed algorithm is verified by the Rayleigh BOTDA temperature sensing system of 1.5km. The results show that the proposed algorithm avoids the delay of measurement time caused by complex iterative solution, and has good real-time performance and measurement accuracy, which is different from the conventional Lorentz fitting algorithm. The error can be controlled to less than 1 MHz by selecting the appropriate number and order of data. When dynamic measurement with long distance and high resolution is carried out, the sweep interval has to be increased to reduce the measurement time. The measurement error of the proposed algorithm is much smaller than that of LCF based on Levenbert-Manette algorithm.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61377088) 河北省自然科學(xué)基金(F2014502098)
【分類號】：TP212

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