针对迷你无人飞行器（mini-UAV）探测难度大的问题，仿真设计并制作了谐振频率接近mini-UAV噪声特征频率的硅基微机电系统（MEMS）轮形振膜，结合精密机械加工制作了光纤法布里-珀罗干涉式声传感器。测试结果表明，该光纤声传感器的谐振频率为7.279 kHz，与仿真结果基本一致，其在频率为7 kHz声波正入射的条件下的灵敏度为1.8 V/Pa，信噪比为71 dB，最小可探测声压为99 μPa/Hz^0.5。值得强调的是，该声传感器对声波的响应呈现“8”字形的方向依赖性，表明其具有识别声源方向的能力。进一步在户外测试了该光纤声传感器对mini-UAV的探测能力，结果表明，声传感器能够在65 m的范围内探测到mini-UAV噪声，其探测距离是商用驻极体声传感器的3倍左右。所研制的硅基MEMS轮形振膜光纤声传感器为解决实践中mini-UAV探测难的问题提供了一种简单有效的工具。

分布式光纤多维定位对于周界安防、地震速报、目标跟踪等应用有着十分重要的意义。地震源或空气中声源波长与光纤探测孔径为同一量级，光纤传感通道无法对波场进行密集采样，难以实现精准定位。为了消除光纤大探测孔径对目标源多维定位的影响，提出了一种基于相位校正的分布式光纤大探测孔径多维定位方法。首先建立了光纤传感通道对目标源的响应模型，分析了光纤阵列相位误差来源，根据目标源预估计位置对光纤阵列采样信号进行相位校正；然后对校正后的信号进行空间谱估计并采用多次迭代降低定位误差。现场初步实验结果表明，所提方法能够有效实现对目标源的二维定位，定位结果与实际测量位置的误差为1.1 m。该方法可用于既有光缆，提高了分布式光纤传感系统在实际应用中的定位能力。

With the rapid development of modern industries, the high-temperature piezoelectric sensors that can work in extreme environments are in great demand. In this work, langasite (La₃Ga₅SiO14, LGS), as a high-temperature piezoelectric crystal with stable electro-elastic performance, is used as core element, and air and porous Al₂O₃ are selected as backing layers respectively to prepare two kinds of high-temperature acoustic emission (AE) sensors. The detection sensitivities at 25–500^∘C are analyzed by the ball falling test and Hsu–Nielsen experiment. Under the condition of 25–500^∘C, the received amplitude signals by both sensors are maintained above 90dB stimulated by the ZrO₂ ceramic ball dropping. In the Hsu–Nielsen experiment, as the temperature rising from 25^∘C to 500^∘C, the signal amplitude of sensor with air backing layer decays from 447mV to 365mV, while the signal amplitude varies from 270mV to 203mV for the sensor with porous Al₂O₃ backing layer. Significantly, compared with the bandwidth of the air-backing sensor (37–183kHz), the sensor with porous Al₂O₃ backing layer broadens bandwidth to 28–273kHz. These results show that both these AE sensors have strong and stable response ability to AE signals at high-temperature of 500^∘C. Therefore, piezoelectric AE sensor based on LGS has great potential application in the field of high-temperature structural health monitoring.

水下邻域声场的高精度重建对研究分析邻域声场结构特点和提升水声传感性能有重要意义。在激光束宽度远小于声波波长的条件下，激光束穿过声场的偏转效应既携带了声场声压信息，也携带了梯度信息，这为直接引入Kirchhoff积分定理进行声场重建计算提供了数据传感基础。在此基础上，利用激光传感声场的稠密性，引入虚拟扩展声场孔径的计算方法，进一步接近了Kirchhoff积分定理对无穷大积分区间的理论要求。在水下邻域空间，对提出的声场重建思路和方法进行了验证。实验结果表明，与直接进行声全息的方法相比，所提声场重建方法的峰值信噪比提高了约5.5 dB，为高精度邻域声场传感器的开发提供了可行新思路。

报道了一种高性能大孔径分布式光纤水听拖曳阵列，其总长度为150 m，声学传感段长度为100 m，具有192个传感单元，采用单根光纤离散增敏制备而成，无需其他分离器件。传感基元通过驻波桶标定，在20~1000 Hz，平均声压灵敏度达到-127.44 dB（re rad/μPa）。阵列同时装配了自研的姿态感知模块，可实现拖曳过程的实时姿态获取。针对所研制的大规模分布式光纤水听拖曳阵列，开展了湖试综合测试，6 kn拖速下阵列声学段的倾角仅为7.8°，将192个传感单元数据波束合成后得到了16.87 dB的空间增益，传感器表现出了优异的综合性能。该高性能大规模分布式光纤水听拖曳阵列为光纤水听器发展提供了一条全新的技术路线，有力推动了基于DAS的“第三代声呐技术”的发展。

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。

分布式光纤传感器以光纤作为传输和传感融合的介质，具有高灵敏、全分布、大尺度、高分辨的独特优势，近年来受到多个应用领域研究人员的关注并逐步进入产业化。然而，现有普通单模光纤在传感信噪比与稳定性等方面仍存在局限性。以散射增强微结构特种光纤为传感载体，研究其分布式传感增效机理，介绍了其自动化、高效率刻写制备技术，并重点阐述了其分布式光纤传感技术研究进展与相关应用。进一步对散射增强微结构传感光纤的未来发展潜力及应用方向进行了展望。