Комбинированный нейросетевой метод определения максимума бриллюэновского спектра в распределенных волоконно-оптических датчиках

Распределенные оптоволоконные датчики становятся все более распространенным решением в вопросах контроля и диагностики протяженных линий передачи информации, промышленных приспособлений, строений и аппаратов. Одно из направлений – бриллюэновская рефлектометрия, позволяющая диагностировать волоконную линию на предмет изменения температуры окружающей среды или механической деформации, становится все более популярна среди инженеров и исследователей. Однако современные стандарты предъявляют к системам диагностики все более строгие требования в плане точности определения диагностируемых параметров. Для бриллюэновской рефлектометрии, где значение параметров окружающей среды определяется положением максимума спектра усиления Мандельштама - Бриллюэна, становится во главе задача более точного определения этого максимума.

Рассмотрены современные компьютерно-вычислительные методы детектирования максимума спектра усиления Мандельштама – Бриллюэна в оптическом волокне. Авторы отмечают, что несовершенства формы оптического спектра, такие как соотношение сигнал/шум, а также возможные цифровые дефекты, возникающие в процессе оцифровки, могут значительно ухудшить точность системы. Авторами рассмотрены три подхода к детектированию максимума спектра: классический метод аппроксимации лоренцевой функцией, метод кросс-корреляции с идеальной функцией Лоренца, а также разработанный авторами ранее метод обратной корреляции.

Для объединения результатов работы трех методов была разработана нейросетевая модель, которая принимает на вход данные каждого метода, совместно с параметрами зашумления и искажения спектра. Модель представлена в виде четырехслойного персептрона с двумя скрытыми слоями. В результате работы модели авторами достигнуто увеличение точности определения положения максимума спектра на 10% на модельных данных.