光脉冲码调制对布里渊光时域分析传感的影响和分析

发布时间：2017-10-10 23:28

  本文关键词：光脉冲码调制对布里渊光时域分析传感的影响和分析

  更多相关文章： 布里渊光时域分析 光脉冲编码 差分脉冲对 混合脉宽编码 数字图像处理

【摘要】：布里渊光时域分析(Brillouin Optical Time Domain Analysis,BOTDA)是一种分布式传感技术,可以测量光纤上每一点的温度和应力,因此在桥梁、大坝、油气管道和铁路的健康监测上具有显著优势。为了提高BOTDA在长距离监测中的信噪比,研究者们提出了很多方法,本文主要研究其中的编码技术。通过对受激布里渊放大过程的研究,从理论上分析了编码技术对BOTDA的影响,并通过仿真和实验深入研究了编码对信噪比的改善作用。为进一步提高空间分辨率和系统信噪比,研究了一种新的混合脉宽编码方案,并在理论上和实验上得到了验证。首先介绍了BOTDA的传感原理,研究了受激布里渊散射的发生原理,并在MATLAB中建立BOTDA仿真模型。介绍了一种提高空间分辨率的最常用方法,即差分脉冲对技术(Differential Pulse-width Pair,DPP),并且在理论上进行了推导,最后在仿真和实验中进行了验证。其次,介绍了基于BOTDA的常用三种编码技术Simplex、Hadamard和Golay,对三种编码技术进行了理论推导和仿真验证,同时对比分析了这三种编码方式的性能,并通过实验验证了Golay编码效果。接着,为了进一步提高BOTDA系统性能,在采用差分脉冲对(DPP)技术基础上提出与双极性编码结合的混合脉宽编码方法,通过仿真发现其信噪比相比原始方法提高4倍。还搭建BOTDA系统平台对提出的混合脉宽编码方法进行实验验证。实验结果表明,混合脉宽编码方法能有效提升BOTDA系统的信噪比。最后,利用数字图像处理方法对BOTDA实验结果进一步优化,并比较了两种常用的数字图像算法,即高斯算法和非局部平均算法,验证了数字图像算法对信噪比的提升。
【关键词】：布里渊光时域分析 光脉冲编码 差分脉冲对 混合脉宽编码 数字图像处理
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN911.3
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第1章 绪论10-14
• 1.1 研究背景与目的10-11
• 1.2 国内外研究现状11-12
• 1.3 主要工作与结构安排12-14
• 1.3.1 本课题主要工作12
• 1.3.2 论文结构安排12-14
• 第2章 光纤中基于布里渊效应传感的原理14-23
• 2.1 光纤中的布里渊散射14-17
• 2.1.1 布里渊散射原理14-15
• 2.1.2 布里渊增益谱15-17
• 2.2 基于布里渊散射的分布式传感技术17-18
• 2.2.1 布里渊光时域反射技术17-18
• 2.2.2 布里渊光时域分析技术18
• 2.3 布里渊受激散射效应建模与仿真18-21
• 2.3.1 长距离稳态模型18-20
• 2.3.2 瞬态模型20-21
• 2.4 针对BOTDA的空间分辨率提高方法21
• 2.5 本章小结21-23
• 第3章 应用于传感系统的编码技术23-35
• 3.1 传感系统编码原理23
• 3.2 基于线性编码的光脉冲编解码技术23-28
• 3.2.1 基于BOTDA的线性编码方法24-25
• 3.2.2 Simplex编码和Hadamard编码25-26
• 3.2.3 仿真结果和分析26-28
• 3.3 基于相关互补编码的光脉冲编解码技术28-32
• 3.3.1 基于BOTDA的相关互补码编解码方法28-29
• 3.3.2 Golay编码及仿真29-31
• 3.3.3 Golay编码实验与分析31-32
• 3.4 脉冲调制讨论32-33
• 3.4.1 脉冲强度对BOTDA的影响32
• 3.4.2 脉冲宽度对BOTDA的影响32-33
• 3.5 本章小结33-35
• 第4章 基于DPP的双极性混合编码原理及仿真35-44
• 4.1 DPP与编码的结合应用35-36
• 4.2 结合DPP的双极性混合编码36-37
• 4.3 混合脉宽Golay编码37-40
• 4.3.1 混合脉宽Golay编码的信噪比分析37-39
• 4.3.2 混合脉宽Golay编码仿真与讨论39-40
• 4.4 混合脉宽Hadamard编码40-43
• 4.4.1 混合脉宽Hadamard编码信噪比分析40-42
• 4.4.2 混合脉宽Hadamard编码仿真与讨论42-43
• 4.5 本章小结43-44
• 第5章 基于DPP的双极性混合编码实验与分析44-52
• 5.1 实验系统44-45
• 5.2 实验结果和分析45-48
• 5.3 基于数字图像处理的结果优化48-51
• 5.3.1 高斯平滑算法48-49
• 5.3.2 非局部平均算法49-51
• 5.4 本章小结51-52
• 结论与展望52-53
• 致谢53-54
• 参考文献54-58
• 攻读硕士学位期间发表的论文58

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本文编号：1009231