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摘要
为了提高布里渊光时域分析系统(BOTDA)在长距离监测应用中的实时性，提出了一种基于压缩感知的布里渊光时域系统实时性增强方法。该方法包含稀疏表示、随机采样和信号重构三个部分。首先采用K-均值奇异值分解算法获得布里渊增益谱的稀疏表示，然后通过高斯随机采样和正交匹配追踪算法进行布里渊增益谱重构。为了验证所提方法的性能，仿真生成了不同信噪比水平的布里渊增益谱，搭建了45 km的布里渊光时域系统进行温度传感实验。仿真和实验结果表明：在累加平均次数为100时，所提算法将信噪比提升了6.37 dB,优于累加平均次数3 000时的10.13 dB,对应测量时间减少了1/30;采用8 MHz步长数据重构布里渊增益谱，该方法的重构结果与4 MHz步长数据的相关系数为0.999 2,对应扫频时间减少了一半。所提算法在保证测量精度的同时提升了测量实时性。
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