光纤振动信号检测：二维二级CA-CFAR与OS-CFAR算法

"光纤振动信号的二维二级检测算法在长距离光纤振动信号检测中的应用，通过相位敏感光时域反射技术（PS-OTDR）遇到的问题与解决方案，包括使用单元平均恒虚警（CA-CFAR）和有序统计恒虚警（OS-CFAR）二级检测算法来降低虚警率，以及利用蒙特卡罗方法确定检测门限系数的策略，最终通过仿真和现场实验验证算法的性能和有效性。" 光纤振动信号的检测是光纤传感领域的一个重要研究方向，尤其是在安全监控、结构健康监测和地震预警等方面具有广泛的应用。传统的检测方法可能会受到大量振动杂波和噪声的影响，导致检测结果的虚警率较高，即误报率增加。相位敏感光时域反射技术（PS-OTDR）虽然能探测到长距离光纤的微小振动，但其返回的信号往往伴随着这些噪声和杂波，从而影响信号的准确解析。 针对这一问题，研究者提出了二维二级检测算法，该算法结合了单元平均恒虚警（CA-CFAR）和有序统计恒虚警（OS-CFAR）两种检测策略。CA-CFAR算法通过对相邻的单元进行平均处理，可以有效地抑制环境噪声；而OS-CFAR则通过分析信号的统计特性，确定合适的检测阈值，以提高多目标检测能力。二级检测的设计使得系统能够在保持虚警率稳定的同时，提升运算效率和应对复杂环境下的目标检测性能。 蒙特卡罗方法在此过程中扮演了关键角色，它是一种基于随机抽样的数值模拟技术，用于确定二级检测的门限系数。通过大量的随机模拟试验，可以找到最佳的门限设置，以确保检测的准确性和鲁棒性。 实验部分包括蒙特卡罗仿真和现场实验，这一步骤是为了验证所提出的二维二级检测算法的实际效果。仿真结果和实地测试的数据对比，进一步证明了该算法在抑制噪声、降低虚警率以及提高振动信号检测精度方面的可行性和实用性。 这篇研究论文详细探讨了在光纤振动信号检测中如何运用二维二级检测算法，以及如何通过蒙特卡罗方法优化检测性能，为实际应用提供了理论基础和技术支持。该算法对于提高光纤传感器系统的可靠性，特别是在复杂环境下的振动监测，具有重要的理论和实践价值。