1 电子科技大学光纤传感与通信教育部重点实验室，四川 成都 611731
2 光纤传感研究中心之江实验室，浙江 杭州 310000
简要回顾了从基于传统机器学习的普通感知型分布式光纤声波传感器（DAS）到基于深度学习的全智能化DAS的转变历程，深入分析了基于多维信息提取的DAS监督学习及半监督、无监督和跨场景迁移等深度学习方法的研究现状，概括了不同识别模型的构建思路、特点，及其识别性能、处理时间等评价指标，也论述了DAS从单源检测到多源混叠检测、从单任务到多任务处理等智能感知能力提升面临的新挑战，最后对全智能化DAS的信号处理发展方向及新趋势进行了展望。
光纤物联网 相敏光时域反射 分布式光纤声波传感器 智能感知 信号处理
1 国网河南省电力公司 信息通信公司, 河南 郑州 450052
2 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所 应用光学国家重点实验室, 吉林 长春 130033
为了提高聚合物/液晶(HPDLC)光栅的衍射效率并改善光栅的表面形貌, 研究了表面垂直取向处理对HPDLC光栅的影响。首先, 研究了表面垂直处理对液晶分子的取向作用, 发现垂直取向层对液晶的锚定作用随着盒厚的增加而逐渐减弱, 取向层的作用范围大概在3 μm ~5 μm之间; 其次, 对相分离程度进行了实验表征, 结果表明, 随着液晶盒厚度的增加, 相分离开始的时间越来越快, 并且分离程度也越来越彻底。最后, 讨论了表面垂直取向对HPDLC光栅衍射效率的影响, 随着盒厚的增加, 相分离出来的液晶微滴形成连续的区域, 光栅的衍射效率逐渐升高, 当盒厚增加到一定程度, 其衍射效率和无取向处理的光栅接近。当盒厚过大时, 垂直取向处理对HPDLC光栅散射损失并没有太大的改善, 只有当盒厚适中(12 μm)时, 光栅的衍射效率最高, 散射损失最小。
表面垂直取向 衍射效率 散射损失 surface vertical alignment HPDLC HPDLC diffraction efficiency scattering loss
