针对基于喇曼散射的分布式光纤测温系统(DTS)中存在温度信号后向散射光微弱、易淹没在系统噪声下以及系统整体成本高、体积大的问题, 提出一种使用STM32F407模块的嵌入式的DTS。分别在系统中采用累加平均算法、小波阈值降噪算法以及多项式插值算法来降低噪声的影响、提升系统的信噪比和消除光的色散效应。实验结果表明: 系统的整体温度解调波动范围从3.3~5.9 ℃降到0.3~0.8 ℃；在长约5 km的多模光纤中, 温度分别为29 ℃、45 ℃、60 ℃和80 ℃的环境下, 系统的解调温度波动范围在±1 ℃以内, 并且系统的数据处理时间在60 ms左右。

针对自发布里渊散射信号微弱、系统信噪比低、导致系统传输距离短的问题,提出了一种基于提升小波阈值联合累加平均降噪的方案,增大了系统的测量距离。理论分析了自发布里渊散射信号特征,选择了合适的小波基、分解层数、阈值规则和阈值函数。搭建了实验平台,对所提方案的有效性进行了验证,并与仅累加平均降噪的结果和累加平均联合传统小波阈值降噪的结果进行了对比。结果表明,相比仅累加平均降噪法,本文提出的累加平均联合提升小波阈值降噪法将传感距离由16.62 km提升到了39.45 km,而处理时间仅增加了2.22 s,基本满足测量的实时性要求;与累加平均联合传统小波阈值降噪方法相比,本文算法将传感距离提升了0.63 km,且处理时间减少了0.69 s。因此,本文提出的方案更适用于长距离BOTDR系统。

针对传统小波函数处理激光陀螺仪输出信号存在的问题,提出一种含参数的阈值函数、自适应确定最优的分解层数和最优阈值相结合的小波阈值降噪方法。首先提出新的自适应阈值函数,然后基于最大能量熵原则计算小波比例能量熵以自适应确定小波最优的分解层数,并使用SURE(Stein Unbiased Risk Estimator)无偏估计原则与牛顿迭代法的结合方法自适应确定信号随时间变化的最优阈值,最后利用实测数据和Allan方差分析进行实验验证。实验结果表明,无论是静态激光陀螺仪信号还是动态激光捷联惯组信号,改进的自适应小波降噪方法的降噪效果优于传统的小波降噪方法以及标准卡尔曼滤波方法,且该方法处理后的信号精度更高、均方误差更小和噪声系数更小,有效抑制噪声对激光陀螺仪输出信号的干扰。

针对光电探测器传统降噪处理中软、硬阈值函数存在的缺点,提出了一种含参数的阈值函数和逐层变化的阈值相结合的小波阈值降噪算法.该算法可以调整参数使生成的阈值函数于软、硬阈值函数之间,且在临界阈值处平滑过渡,保留部分有用信号.应用过程中阈值可随着分解层数的改变而改变,对各个分解层有自适应特征,减少小波系数阈值处理中的固定偏差,从而在保留原有信号的同时减除不必要噪声.仿真及实测结果表明,采用该小波阈值降噪算法处理的信号信噪比较高、均方误差较小,有效地抑制噪声对光电探测器输出信号的干扰.

介绍了小波变换的基本理论以及利用小波变换进行信号处理的方法和步骤.选择db8小波对紫外光信号进行小波阈值降噪处理.实验结果表明采用小波阈值降噪法能够有效地抑制信号中的噪声,信噪比提高了8.519 2 dB.