针对调频连续波（FMCW）干涉光纤压力传感器存在的温度-压力交叉敏感问题，提出了一种实时温度漂移补偿方法。将参考传感器和压力传感器粘接放置在同一温度场中，根据两个传感器的腔长变化量与温度间的关系，分析温度漂移补偿原理，并利用温度漂移补偿方法实时校正压力传感器的温度漂移。实验结果表明，该方法在升温过程中的压力测量误差从9.21%减小到0.32%，降温过程中的压力测量误差从3.33%减小到-0.24%，降温60 min内压力传感器的压力漂移小于0.1 kPa，有效提高了FMCW干涉光纤压力传感器的测量精度。

针对调频连续波干涉测量系统中半导体激光光源存在波长漂移的问题，提出了一种基于干涉腔的调频连续波激光波长稳定性测量方法。首先推导了波长漂移量的测量理论，确定了位移-波长漂移量的变化系数，然后设计了拍频信号波长漂移量的解调算法，最后搭建了调频连续波干涉腔测量系统并进行了实验验证。结果表明，波长漂移量的测量分辨率为0.016 pm，波长漂移解算速度达50/s(测量时间为0.02 s)，相比光学拍频法和干涉比较法，测量速度有较大的提高。激光器持续工作1 h，测量标准差为0.049 pm，平均中心波长稳定性在0.19×10^-6内。该方法在光纤传感和精密干涉测量领域有较好的应用价值。

针对传统压缩感知(CS)进行复杂的迭代运算，重构时间长且质量差等问题，结合深度学习方法，提出一种自适应非线性测量卷积神经网络(NMECNN)的压缩感知重构算法。本算法将图像整体宽高进行压缩，作为测量网络替代传统的随机测量矩阵进行图像重建，同时利用多个扩张卷积层和上采样PixelShuffle方法获取图像不同尺度细节信息。通过与其他文献进行实验对比，本算法在不同采样率下，平均峰值信噪比(PSNR)分别高于MSRNets算法1 dB, 0.7 dB, 0.82 dB, 1.61 dB；结构相似性(SSIM)值分别高0.03, 0.04, 0.24, 0.10个单位，重构时间在CPU上比MSRNet算法快0.175 5 s, 0.399 8 s, 0.41 s, 0.396 s。最后通过大数据集与噪声实验，验证了本算法图像重构质量明显提高，重构时间大幅缩短，具有很强的抵抗噪声攻击能力。

针对传统鉴相算法对拍频信号处理速度较慢的问题，提出一种基于数字信号处理（DSP）技术的调频连续波光纤位移传感器快速信号处理方法。以DSP技术为核心，通过直接内存访问（DMA）实现数据的快速传输，利用多固定点峰值预测鉴相算法对拍频信号进行快速解算并进行方向优化。实验结果表明：在600 mm的动态测量范围内，位移测量的标准差小于5 nm，线性拟合系数在0.99997以上，对被测目标的适应速度达到15 mm/s，该方法能够实现较高的测量精度和更快的动态测量速度。

针对高精度调频连续波光纤压力传感器对温度和压力交叉敏感的问题，从理论和实验分析该压力传感器的温度特性，并通过优化设计压力传感器的结构，以及采用最小二乘法对温度进行实时补偿。经过理论计算可知，当温度从25 ℃到65 ℃变化时，温度对Fabry-Perot （F-P）腔腔长的形变量为1000 μm。通过优化设计F-P腔，可以使温度对F-P腔的影响降至50 μm。通过实验测试结构优化后的F-P腔腔长的形变量与温度的关系，并采用最小二乘法对温度进行实时补偿。温度补偿后，F-P腔腔长的形变量从50 μm降至4.5 μm，有效降低对温度敏感，提高调频连续波光纤压力传感测量的可靠性和实用性。