【摘 要】
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相位敏感光时域反射仪（Phase-sensitive Optical Time Domain Reflectometer,Φ-OTDR）分布式光纤传感系统由于具有分布式传感距离长、灵敏度高、抗电磁干扰能力强以及结构简单等优势,被广泛应用于油气管道泄漏勘测和重要场所安防预警等领域。在实际的应用环境中,噪声影响以及散射光信号强度随距离衰减等问题导致Φ-OTDR分布式光纤传感系统的扰动信号信噪比降低,从
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相位敏感光时域反射仪（Phase-sensitive Optical Time Domain Reflectometer,Φ-OTDR）分布式光纤传感系统由于具有分布式传感距离长、灵敏度高、抗电磁干扰能力强以及结构简单等优势,被广泛应用于油气管道泄漏勘测和重要场所安防预警等领域。在实际的应用环境中,噪声影响以及散射光信号强度随距离衰减等问题导致Φ-OTDR分布式光纤传感系统的扰动信号信噪比降低,从而使定位准确率下降。尤其是远端扰动信号较弱,信噪比很低,使远端扰动信号精确定位面临着严峻的挑战。本文针对这些问题,提出了一种基于自适应奇异值分解降噪与改进的K-means聚类相结合的定位方案,通过自适应奇异值分解降噪方法,提高了扰动信号的信噪比,进而应用一种改进的K-means聚类方法,实现了多点扰动准确定位。论文完成的主要研究工作如下:（1）介绍了Φ-OTDR技术的基本理论以及该技术是如何探测扰动的,分析了Φ-OTDR系统中可能存在的噪声来源,为噪声的抑制方案的制定提供了理论参考。（2）搭建了机场周界安防模拟实验,以Φ-OTDR系统作为安防预警系统,在实验中设置了四种不同的扰动信号,包括浇水、敲击、攀爬和碾压,并且分别进行了单点远端扰动实验和多点扰动实验。根据实验数据,分别研究了经验模态分解降噪、一维小波降噪、二维小波降噪以及奇异值分解降噪方法对扰动信号的降噪效果。另外,通过仿真对比实验检验上述降噪方法去除高斯白噪声的效果,数值结果表明,与其他三种方法相比,奇异值分解降噪方法具有最好的降噪效果,能够将信噪比由2.98d B提升至8.08d B,并且耗时最短,仅为0.012s。（3）研究了粒子群优化算法的原理,将粒子群算法与奇异值分解降噪方法结合,设计出了一种自适应奇异值分解降噪方法。该方法能够有效地提高扰动信号的信噪比,对于四种不同类型的扰动信号,在单点远端扰动实验中,信噪比结果分别为9.55d B、9.78d B、12.29d B、10.44d B;在多点扰动实验中,最高信噪比分别为11.38d B、13.94d B、10.80d B、12.19d B,最低信噪比分别为5.36d B、6.95d B、4.78d B、6.17d B。该方法耗时能够限制在3s以内,实时性较好。（4）提出了一种改进的聚类方法,相比于传统的K-means聚类方法,该聚类方法是在有序的数据集合中进行聚类,因此极大地降低了迭代次数,提高了实时性。实验结果表明该方法能够有效地定位扰动,在单点远端扰动实验中,定位准确率均在95%以上;在多点扰动实验中,定位准确率均在90%以上,平均定位准确率可以达到96.57%。该方法的提出对于Φ-OTDR系统的广泛应用具有重要的推动意义。
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