光纤Fabry-Perot传感器的虚拟参考干涉与最小均方误差解调方法

"该文提出了一种结合虚拟参考干涉法（Virtual Reference Interferometry, VRI）和最小均方误差（Minimum Mean Square Error, MMSE）算法的光纤Fabry–Perot（F-P）传感器腔长解调方法。与传统的使用快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）进行腔长估计的解调方法不同，该方法首先利用VRI技术获取原始腔长，然后通过MMSE算法进一步优化和精确这个长度值。实验中，基于一种特殊的光纤F-P传感器进行了演示。" 在光纤传感领域，光纤Fabry-Perot传感器因其高灵敏度、抗电磁干扰和小型化等优点，被广泛应用于各种物理量的测量，如温度、压力、振动等。然而，如何准确、高效地解调这些传感器的信号一直是一个关键的技术挑战。传统的解调方法，例如FFT，虽然计算速度快，但在噪声环境下，其对小信号的解析能力有限，可能会影响测量精度。 本研究提出的新方法将VRI和MMSE算法结合起来，以提高解调的精度。虚拟参考干涉法是一种利用无损参考光路来增强干涉信号的分析技术，它可以提供一个相对稳定的参考信号，即使在实际应用中的环境波动下也能保持良好的稳定性。而MMSE算法则是一种统计估计理论中的优化方法，用于寻找使得预测误差平方和最小的估计值。在这种情况下，MMSE算法可以进一步优化VRI得到的原始腔长估计，从而减小由噪声引起的误差，提升解调精度。 实验结果表明，这种方法在处理光纤F-P传感器的信号时，能有效提高解调的稳定性和准确性，尤其对于微弱信号的检测有显著优势。这对于需要高精度测量的应用，如地质探测、环境监测以及生物医学等领域具有重要的实用价值。同时，这种结合VRI和MMSE的解调策略也为其他类型的光纤传感器提供了新的思路，可能推动整个光纤传感技术的发展。 这篇研究论文提出了一种创新的解调方案，将虚拟参考技术和统计优化算法相结合，提升了光纤F-P传感器的性能，为实际应用中的高精度测量提供了技术支持。这一方法的成功实施和验证，不仅展示了其在实际应用中的潜力，也为未来光纤传感技术的改进和发展提供了新的方向。