卡尔曼滤波在分布式拉曼光纤温度传感系统去噪中的应用

作者：刘涛; 张文平; 陈慧芳; 冯桂兰; 刘月明

来源：红外与激光工程, 2014, 43(05): 1643-1647.

DOI：10.3969/j.issn.1007-2276.2014.05.052

• 高斯-马尔卡夫随机过程
• 卡尔曼滤波
• Raman光纤温度传感
• 贝叶斯最大后验概率
• 去噪

提出一种基于卡尔曼滤波的统计学方法,对光纤温度传感系统的状态进行实时估计并去除系统的噪声,提高光纤传感系统的准确度。光纤温度传感系统属于线性动态系统,被测温度是服从高斯-马尔科夫随机过程的离散时间状态变量,状态噪声是加性高斯白噪声。基于贝叶斯最大后验概率推论(MAP)和最小均方误差(MMSE)准则,新的测量值通过量测更新方程修正后验状态估计值。这种迭代的算法最终可以得到状态的最优估计值。该模型和算法应用在分布式拉曼光纤温度传感系统(DOFS)FGC-LR中,对其性能进行研究。用局部方差和信噪比评估该算法去噪的能力。常温点处温度的局部方差减小了83.56%,高温点处减小了84.09%。两探测点处的温度信噪比分别提高了18.45%和16.80%。算法在提高光纤传感系统的准确度,实现实时测量上取得了很好的效果。

• 出版日期2014
• 单位中国计量大学; 现代光学仪器国家重点实验室; 浙江大学