基于IFSBL的KSVD算法提升BOTDR系统性能
摘要
布里渊光时域反射（BOTDR）系统在复杂环境条件下的温变/应变监测需求日益广泛。BOTDR系统的解调结果常受到噪声的干扰影响，布里渊频移检测的精度会有所降低。提出一种基于无逆稀疏贝叶斯（IFSBL）的K奇异值分解（KSVD）字典学习算法，利用其稀疏表示和字典学习快速处理的特性，对BOTDR系统的频谱信号进行去噪处理。通过使用工程传感光缆进行温变检测实验，数据分析处理结果表明，IFSBL-KSVD算法有效提升了BOTDR系统的信噪比（SNR），且布里渊频移（BFS）的检测准确性也得到提高，频率检测精度较之前提升2.16 MHz，算法额外运行时间仅增加26.38 s。算法表现出一定的去噪效果和计算效率，运行结果进一步改善了所使用的低成本BOTDR系统性能，为其在实际工程中规模化可靠应用提供了支持。
引用本文（GB/T 7714）
马丁忆 Ma Dingyi, 陈玉明 Chen Yuming, 郑永红 Zheng Yonghong, 等. 基于IFSBL的KSVD算法提升BOTDR系统性能[J]. Chinese Journal of Lasers, 2025.
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