基于φ-OTDR的光纤分布式干扰传感器远端干扰SNR提升询问策略

本文探讨了一种针对基于φ-光时域反射仪（φ-OTDR）的光纤分布式干扰传感器的新型询问方法，目的是提高远端干扰信号与噪声比（SNR）。传统的光纤分布式传感技术在处理长距离传输中的信号衰减和背景噪声问题上面临挑战，尤其是在信号强度减弱的远端区域。 首先，作者提出利用小波去噪算法，结合模拟退火优化的自适应阈值，对来自菲涅尔背散射的原始信号进行处理。小波分析的优势在于其多尺度分析能力，能够有效地捕捉不同频率成分的信号，而自适应阈值有助于区分信号和噪声，从而实现更精确的信号恢复。这种方法通过降噪，显著提升了信号的质量，使得远端干扰信号得以清晰呈现。 接着，二维边缘检测技术被应用于处理经过去噪后的瑞利背散射迹线的灰度图像。边缘检测是一种图像处理技术，它通过计算图像像素值的梯度来识别信号的变化边界，这对于同时定位多个分布在长距离光纤上的干扰源至关重要。通过这种方式，传感器能够在不牺牲前端信噪比的同时，提高对远端干扰的检测和定位精度。 在实地测试中，该方法在一条25.05公里长的光纤上成功检测并定位了三种不同的干扰事件。实验结果显示，这种方法有效地减少了由于瑞利背散射光的衰减导致的前端和远端之间信号强度的不平衡。这表明，通过优化询问策略和信号处理流程，分布式干扰传感器能够更好地应对远端干扰，提升整体性能，对于远程监控和故障定位具有实际应用价值。 这篇研究论文提出了一个创新的询问方法，结合了小波去噪、边缘检测和分布式光纤传感技术，旨在解决光纤通信系统中的远端干扰问题，为提高分布式干扰传感器在复杂环境中的鲁棒性和可靠性提供了新的解决方案。