对于峰值和纤维的传感信号的动态范围增强 布拉格格光谱
Optics letters
|November 1, 2023
概括
这项研究通过使用峰值和光谱和人工神经网络 (ANN) 来增强纤维布拉格格网 (FBG) 传感器系统,以提高接收器动态范围和精度,降低与波长扫描激光器 (WSL) 相关的成本.
科学领域:
- 光电学是指光电子产品.
- 光纤传感传感器是指光纤传感器.
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 带有时间延迟询问器和波长扫描激光器 (WSL) 的纤维布拉格格 (FBG) 传感器提供高分辨率,但由于昂贵的WSL而昂贵.
- 在多个FBG链上共享单个WSL是具有成本效益的,但需要传感处理单元 (SPU) 和WSL之间的精确同步.
- 以前使用双极性信号的自同步方案可能受到动态范围的限制,由于放大器响应和模拟到数字转换器 (ADC) 噪音,影响系统的速度和准确性.
研究的目的:
- 为了提高FBG传感器系统的动态范围和精度,使用共享的WSL.
- 为了解决同步FBG传感系统中双极性信号的局限性.
- 调查使用峰值和FBG频谱和人工神经网络 (ANN) 进行增强的信号处理.
主要方法:
- 实现峰值和的FBG频谱,以增加接收器的等效动态范围.
- 采用基于人工神经网络 (ANN) 的方法来提高和FBG频谱中峰值检测的准确性.
- 将ANN方法与传统的过和最大读取 (FMR) 方法进行比较.
主要成果:
- 在接收器动态范围中实现了大约88%的改进.
- 与FMR方法相比,不准确性减少了大约一半.
- 证明了ANN在克服和光谱引起的峰值位置不确定性的有效性.
结论:
- 峰值和的FBG频谱与基于ANN的处理相结合,在共享的WSLFBG传感系统中显著提高了接收器动态范围和准确性.
- 这种方法为高性能光纤传感提供了具有成本效益的解决方案,通过改善信号处理而无需昂贵的硬件升级.
- 开发的方法提供了一种强大而准确的方式来同步和处理来自多个FBG传感器的信号,克服了以前的局限性.
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