布里渊散射谱拟合的混合优化算法

摘要：

基于布里渊光时域分析仪的全分布式光纤传感系统中,光纤沿途的探测信号含有噪声导致被测量的温度或应变信息难以识别,光谱拟合的精确度对传感信息的识别非常重要.在传感系统低信噪比的情况下,提出了一种提取高精度布里渊散射谱特征的拟合方法,利用小波去噪结合莱文伯-马奈特(LM)算法调节权值后向传输(BP)网络对布里渊散射谱进行特征提取.克服了传统BP神经网络易陷入局部极值的缺点,保证求解的精度.数值仿真表明,该方法适合不同权重比、不同线宽和低信噪比以及大测量范围的情况进行光谱拟合,并且在信噪比为10 dB的情况下得到拟合度均超过0.96.实验结果表明,该方法适用于多种泵浦功率情况下的布里渊散射谱的特征提取,优于传统BP神经网络算法且具有较高的拟合精度.

关键词：光纤光学、布里渊散射谱、小波分析、BP神经网络、莱文伯-马奈特算法、曲线拟合

所属期刊栏目：27

分类号：TN247(光电子技术、激光技术)

资助基金：吉林省科技发展计划项目20150204003GX;长春市科技计划项目14KG019

在线出版日期：2015-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：81-87