基于卡尔曼滤波和迭代学习的分布式光纤温度预测方法

摘要

本发明公开了一种基于卡尔曼滤波和迭代学习的分布式光纤温度预测方法，激光器发出光脉冲，光脉冲通过波分复用器进入传感光纤，当温度变化时，光纤中的后向拉曼散射信号会跟着变化，之后经过波分复用器分离为斯托克斯光和反斯托克斯光，然后经过光电探测器转换为电信号，被采集卡采集到，将采集到的每个点的数据通过卡尔曼滤波进行处理，将所有采样点汇集到一起，可以得到一条温度随距离实时变化的曲线，对曲线进行迭代学习算法处理，进而可以得到下一时刻温度曲线，从而实现对温度的实时监测和预测。本发明能够使分布式光纤测温系统测得的温度值更接近真实值，并且能够实现对下一时刻的温度预测。

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