基于优化粒子群算法的光纤传感谱形复用技术.pdf

光纤传感技术是现代通信与监测领域中的关键技术之一，其中光纤布喇格光栅（FBG）传感器因其高灵敏度、抗电磁干扰等优点被广泛应用。然而，在大型FBG传感器网络中，由于光源带宽限制和大量FBG传感器的并行使用，常常会出现光谱重叠现象，这严重影响了系统的分辨率和信噪比，从而降低了数据的准确性和可靠性。 为解决这一问题，本文提出了基于优化粒子群算法的光纤传感谱形复用技术。粒子群优化算法（PSO）是一种模拟自然界中鸟群或鱼群集体行为的全局优化方法，它通过粒子间的相互作用寻找全局最优解。在此基础上，进一步引入量子粒子群优化（QPSO）算法，该算法利用量子力学的概念，如量子位和量子缠绕，提高了粒子的探索能力和搜索效率，简化了参数设置，使得优化过程更为高效。 实验和仿真分析表明，QPSO算法在多FBG传输系统中的应用能有效解决光谱重叠问题，提高了复用能力。与传统的粒子群算法相比，QPSO算法在保持简单参数设置的同时，显著提升了粒子寻找最优解的能力。通过对QPSO算法和自适应变异量子粒子群优化（AMQPSO）算法的对比研究，AMQPSO算法在解调精度和速度上表现更优。在多FBG复用系统中，AMQPSO算法的解调误差不超过3pm，这意味着对光谱微小变化的检测精度极高，可以达到亚纳米级别。此外，其温度测量精度可达0.3℃，这在环境监测、结构健康监测等领域具有重要意义，因为微小的温度变化可能对应着环境或结构状态的重要变化。同时，AMQPSO算法的解调时间不超过5秒，确保了系统的实时性。 优化粒子群算法，尤其是AMQPSO算法，为解决光纤传感中的光谱重叠问题提供了有效手段，提高了FBG传感器网络的复用效率和数据准确性。这种技术对于构建大规模、高密度的光纤传感网络具有重要价值，能够满足各种复杂环境和应用场景的需求。未来的研究可进一步探索如何优化算法参数，提升解调速度，以及如何将这种技术应用于更多类型的光纤传感器，以实现更加智能化和自动化的监测系统。