脉冲编码融合DnCNN提升BOTDA信噪比研究

作     者：李维勤 白清 昝伟 刘馨仪 王宇 刘昕 靳宝全 

作者机构：太原理工大学新型传感器与智能控制教育部与山西省重点实验室 太原理工大学电子信息与光学工程学院 

出 版 物：《中国激光》 (Chinese Journal of Lasers)

年 卷 期：2024年第17期

页      面：228-236页

核心收录：

学科分类：080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：山西省重点研发计划(202102130501021,202202130501004) 山西省基础研究计划资助项目(202303021221032) 中央引导地方科技发展资金项目(YDZJSX20231B004) 山西省科技创新人才团队专项(201805D131003) 

主　　题：布里渊光时域分析仪 脉冲编码 神经网络 信噪比 

摘      要：针对单脉冲调制的布里渊光时域分析仪（BOTDA）实现长距离传感时信噪比低的问题，提出采用脉冲编码融合去噪卷积神经网络（DnCNN）提高BOTDA信噪比的方案。通过分析Golay编码BOTDA信号强度提升原理和布里渊增益谱（BGS）的噪声特性，构建Golay编码融合DnCNN降噪的信噪比提升方案。实验证明，与单脉冲调制方式相比，在相同脉冲峰值功率情况下，融合方法可将系统传感距离由10.8 km提升至100.0 km，并在10.8 km处将信噪比提高18.92 dB，与仅用Golay编码调制相比，融合方法在100.0 km末端将信噪比提高9.17 dB。进一步验证在5 m空间分辨率且变温区均方根误差（RMSE）小于0.2 MHz的条件下，融合方法所需的累加平均次数与单脉冲调制相比由2000次降至100次，测量时间由1056 s缩短至194 s。研究表明，脉冲编码融合DnCNN方法可有效提高BOTDA系统的信噪比，实现传感距离延长和测量速度提升。