本文關鍵詞：光脈沖碼調制對布里淵光時域分析傳感的影響和分析

  更多相關文章： 布里淵光時域分析 光脈沖編碼 差分脈沖對 混合脈寬編碼 數(shù)字圖像處理

【摘要】：布里淵光時域分析(Brillouin Optical Time Domain Analysis,BOTDA)是一種分布式傳感技術,可以測量光纖上每一點的溫度和應力,因此在橋梁、大壩、油氣管道和鐵路的健康監(jiān)測上具有顯著優(yōu)勢。為了提高BOTDA在長距離監(jiān)測中的信噪比,研究者們提出了很多方法,本文主要研究其中的編碼技術。通過對受激布里淵放大過程的研究,從理論上分析了編碼技術對BOTDA的影響,并通過仿真和實驗深入研究了編碼對信噪比的改善作用。為進一步提高空間分辨率和系統(tǒng)信噪比,研究了一種新的混合脈寬編碼方案,并在理論上和實驗上得到了驗證。首先介紹了BOTDA的傳感原理,研究了受激布里淵散射的發(fā)生原理,并在MATLAB中建立BOTDA仿真模型。介紹了一種提高空間分辨率的最常用方法,即差分脈沖對技術(Differential Pulse-width Pair,DPP),并且在理論上進行了推導,最后在仿真和實驗中進行了驗證。其次,介紹了基于BOTDA的常用三種編碼技術Simplex、Hadamard和Golay,對三種編碼技術進行了理論推導和仿真驗證,同時對比分析了這三種編碼方式的性能,并通過實驗驗證了Golay編碼效果。接著,為了進一步提高BOTDA系統(tǒng)性能,在采用差分脈沖對(DPP)技術基礎上提出與雙極性編碼結合的混合脈寬編碼方法,通過仿真發(fā)現(xiàn)其信噪比相比原始方法提高4倍。還搭建BOTDA系統(tǒng)平臺對提出的混合脈寬編碼方法進行實驗驗證。實驗結果表明,混合脈寬編碼方法能有效提升BOTDA系統(tǒng)的信噪比。最后,利用數(shù)字圖像處理方法對BOTDA實驗結果進一步優(yōu)化,并比較了兩種常用的數(shù)字圖像算法,即高斯算法和非局部平均算法,驗證了數(shù)字圖像算法對信噪比的提升。
【關鍵詞】：布里淵光時域分析 光脈沖編碼 差分脈沖對 混合脈寬編碼 數(shù)字圖像處理
【學位授予單位】：西南交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN911.3
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第1章 緒論10-14
• 1.1 研究背景與目的10-11
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 主要工作與結構安排12-14
• 1.3.1 本課題主要工作12
• 1.3.2 論文結構安排12-14
• 第2章 光纖中基于布里淵效應傳感的原理14-23
• 2.1 光纖中的布里淵散射14-17
• 2.1.1 布里淵散射原理14-15
• 2.1.2 布里淵增益譜15-17
• 2.2 基于布里淵散射的分布式傳感技術17-18
• 2.2.1 布里淵光時域反射技術17-18
• 2.2.2 布里淵光時域分析技術18
• 2.3 布里淵受激散射效應建模與仿真18-21
• 2.3.1 長距離穩(wěn)態(tài)模型18-20
• 2.3.2 瞬態(tài)模型20-21
• 2.4 針對BOTDA的空間分辨率提高方法21
• 2.5 本章小結21-23
• 第3章 應用于傳感系統(tǒng)的編碼技術23-35
• 3.1 傳感系統(tǒng)編碼原理23
• 3.2 基于線性編碼的光脈沖編解碼技術23-28
• 3.2.1 基于BOTDA的線性編碼方法24-25
• 3.2.2 Simplex編碼和Hadamard編碼25-26
• 3.2.3 仿真結果和分析26-28
• 3.3 基于相關互補編碼的光脈沖編解碼技術28-32
• 3.3.1 基于BOTDA的相關互補碼編解碼方法28-29
• 3.3.2 Golay編碼及仿真29-31
• 3.3.3 Golay編碼實驗與分析31-32
• 3.4 脈沖調制討論32-33
• 3.4.1 脈沖強度對BOTDA的影響32
• 3.4.2 脈沖寬度對BOTDA的影響32-33
• 3.5 本章小結33-35
• 第4章 基于DPP的雙極性混合編碼原理及仿真35-44
• 4.1 DPP與編碼的結合應用35-36
• 4.2 結合DPP的雙極性混合編碼36-37
• 4.3 混合脈寬Golay編碼37-40
• 4.3.1 混合脈寬Golay編碼的信噪比分析37-39
• 4.3.2 混合脈寬Golay編碼仿真與討論39-40
• 4.4 混合脈寬Hadamard編碼40-43
• 4.4.1 混合脈寬Hadamard編碼信噪比分析40-42
• 4.4.2 混合脈寬Hadamard編碼仿真與討論42-43
• 4.5 本章小結43-44
• 第5章 基于DPP的雙極性混合編碼實驗與分析44-52
• 5.1 實驗系統(tǒng)44-45
• 5.2 實驗結果和分析45-48
• 5.3 基于數(shù)字圖像處理的結果優(yōu)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 本章小結51-52
• 結論與展望52-53
• 致謝53-54
• 參考文獻54-58
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文58

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本文編號：1009231