本文關(guān)鍵詞：基于布里淵效應(yīng)的分布式傳感信號(hào)處理關(guān)鍵算法的研究

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【摘要】：分布式光纖傳感技術(shù)能夠測得被測量隨時(shí)間變化的狀態(tài)和空間上的分布狀況,學(xué)術(shù)價(jià)值和應(yīng)用前景巨大�；诓祭餃Y散射效應(yīng)的分布式光纖傳感因其長傳感距離、高準(zhǔn)確度測量等特性而成為傳感檢測的主流方向。本文展開探索了布里淵分布式光纖傳感在檢測準(zhǔn)確度、傳感距離方面存在的問題。具體分析如下:首先,介紹了分布式光纖傳感技術(shù)的分類及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,闡述了布里淵散射的產(chǎn)生原理,重點(diǎn)研究了布里淵頻移、光功率與溫度、應(yīng)變的傳感關(guān)系及其傳感檢測技術(shù),探索了BOTDR傳感系統(tǒng)的性能指標(biāo)以及該技術(shù)現(xiàn)階段的主要問題。其次,針對(duì)布里淵移頻特征高準(zhǔn)確度檢測的要求,本文提出了一種新的布里淵散射譜擬合方法CNS方法,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步改進(jìn),提出了一種能夠識(shí)別多頻移特征的FOAAM-GRNN算法,仿真分析表明所提算法能夠有效提高系統(tǒng)的檢測準(zhǔn)確度。再次,針對(duì)入侵傳感信號(hào)高精度信息提取與識(shí)別的問題,本文首先提出了一種EMD-AWPP去噪算法,并在此基礎(chǔ)上采用高階譜分析有效提取了傳感信號(hào)的信息特征,并通過基于粒子群優(yōu)化的支持向量機(jī)方法準(zhǔn)確識(shí)別出了信號(hào)類型。仿真分析表明該技術(shù)能夠高精確的對(duì)入侵傳感信號(hào)進(jìn)行信息提取與識(shí)別。最后,為了提高傳感信號(hào)強(qiáng)度與傳感距離,本文提出了G-S編碼技術(shù),并將其和疊加平均結(jié)合使用,該方法不僅保證了空間分辨率,用有效長的編碼長度提高了系統(tǒng)的傳感距離,而且可以在增強(qiáng)脈沖響應(yīng)強(qiáng)度的同時(shí)降低疊加平均的次數(shù)。
【關(guān)鍵詞】：分布式光纖傳感 布里淵散射 擬合算法 信息識(shí)別 Simplex編碼
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O437.2;TP212
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 課題來源、背景及研究意義10
• 1.2 分布式光纖傳感的分類10-12
• 1.3 基于Brillouin散射的光纖傳感研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3.1 基于BOTDA的分布式光纖傳感12-13
• 1.3.2 基于BOTDR的分布式光纖傳感13-14
• 1.3.3 基于BOFDA的分布式光纖傳感14
• 1.4 論文的結(jié)構(gòu)及主要內(nèi)容14-16
• 第2章 BOTDR分布式光纖傳感系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)16-34
• 2.1 光纖中的Brillouin散射16-19
• 2.1.1 自發(fā)Brillouin散射產(chǎn)生原理17-18
• 2.1.2 受激Brillouin散射產(chǎn)生原理18
• 2.1.3 布里淵散射頻譜18-19
• 2.2 Brillouin散射與溫度、應(yīng)變的傳感原理19-23
• 2.2.1 Brillouin散射頻移與溫度、應(yīng)變的關(guān)系20-21
• 2.2.2 Brillouin散射功率與溫度、應(yīng)變的關(guān)系21
• 2.2.3 Brillouin散射強(qiáng)度與溫度、應(yīng)變的關(guān)系21-23
• 2.3 Brillouin散射信號(hào)的檢測技術(shù)23-26
• 2.3.1 自發(fā)Brillouin散射的直接檢測23-25
• 2.3.2 自發(fā)Brillouin散射的相干檢測25-26
• 2.4 BOTDR分布式系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析26-29
• 2.4.1 基于微波外差探測的BOTDR技術(shù)27
• 2.4.2 基于聲光移頻探測的BOTDR技術(shù)27-28
• 2.4.3 基于電光移頻探測的BOTDR技術(shù)28-29
• 2.5 BOTDR傳感系統(tǒng)性能分析29-33
• 2.5.1 系統(tǒng)動(dòng)態(tài)范圍的分析29
• 2.5.2 系統(tǒng)空間分辨率的分析29-30
• 2.5.3 系統(tǒng)信噪比的分析30-31
• 2.5.4 應(yīng)變與溫度分辨率的分析31-32
• 2.5.5 系統(tǒng)性能的提高方法32-33
• 2.6 本章小結(jié)33-34
• 第3章 BOTDR散射譜特征提取算法研究34-54
• 3.1 Brillouin散射譜模型34-35
• 3.2 CNS算法在傳感散射譜特征提取中的應(yīng)用35-38
• 3.2.1 布谷鳥算法35-36
• 3.2.2 牛頓算法36-37
• 3.2.3 CNS優(yōu)化算法37-38
• 3.3 FOAAM-GRNN算法在傳感散射譜特征提取中的應(yīng)用38-41
• 3.3.1 自適應(yīng)變異果蠅算法38-39
• 3.3.2 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法39-40
• 3.3.3 FOAAM-GRNN算法40-41
• 3.4 實(shí)驗(yàn)與仿真分析41-52
• 3.4.1 BOTDR系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)方案41-42
• 3.4.2 BOTDR系統(tǒng)關(guān)鍵模塊42-44
• 3.4.3 CNS算法實(shí)驗(yàn)分析44-47
• 3.4.4 FOAAM-GRNN算法仿真分析47-49
• 3.4.5 TTDF融合算法及仿真分析49-52
• 3.5 本章小結(jié)52-54
• 第4章 BOTDR傳感信號(hào)識(shí)別算法研究54-66
• 4.1 信號(hào)EMD-AWPP去噪分析54-57
• 4.2 信號(hào)HOSA特征提取57-60
• 4.3 信號(hào)SVM信息分類60-61
• 4.4 仿真分析61-65
• 4.5 本章小結(jié)65-66
• 第5章 BOTDR信號(hào)編碼算法研究66-82
• 5.1 編碼技術(shù)基本原理66-67
• 5.2 G-S編碼基本原理67-72
• 5.2.1 Simplex碼基本應(yīng)用67-70
• 5.2.2 Golay碼基本應(yīng)用70-72
• 5.2.3 G-S碼基本應(yīng)用72
• 5.3 系統(tǒng)性能的提高72-75
• 5.3.1 系統(tǒng)信噪比73-74
• 5.3.2 系統(tǒng)動(dòng)態(tài)范圍74
• 5.3.3 系統(tǒng)空間分辨率74-75
• 5.4 G-S編碼仿真分析75-81
• 5.4.1 系統(tǒng)建模分析75-76
• 5.4.2 模擬仿真分析76-81
• 5.5 本章小結(jié)81-82
• 結(jié)論82-83
• 參考文獻(xiàn)83-89
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果89-90
• 致謝90

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