Page 23 - 网络电信2018年4月刊下

光 通 信

光纤温度传感系统中信号去噪方法

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张艳杰 ，梁鉴如 ，马强 ，杨明来 2,3
1．上海工程技术大学电子电气工程学院;
2．上海应用技术大学轨道交通学院;
3．中国科学院上海高等研究院
摘要:针对光纤温度传感系统采集的温
度信号噪声较大的问题，分析了温度采集过
程中干扰噪声信号的特点、滑动平均滤波和
小波变换两种方法对信号去噪的效果。针对
采集的温度信号，选择合适的小波去噪方
法，并确定了最优的小波基和分级层数，将
经过平移滑动滤波算法处理后的温度信号，
进一步进行小波去噪处理，并将均方根误差
(RMSE)、信噪比(SNR)及去噪信号的平滑度指
标R，作为判定去噪效果的依据。实验结果表
明:综合去噪算法能够有效去除有用信号中的
干扰噪声，在信号无失真的情况下信噪比可
以提升10～12dB。
关键词:温度信号;滑动平均滤波;小波去
噪;信噪比;平滑度指数

引言 f(x)=s(x)+n(x) (1)
在光纤技术快速发展的今天，相较于传统测温系统而言， 式中s(x)为所要提取的有用信号;n(x)为噪声信号的总和，
分布式测温传感器以其灵敏度高，抗干扰能力强，电绝缘特性 服从均值为零的高斯分布。如图1所示为在25℃环境下检测的长
好，可实现远距离的分布式测量的显著特点，被普遍应用于电 2000m的电缆温度信号。
缆测温系统中 ［1-3］ 。在分布式光纤测温系统中，主要根据拉曼 图1 实验采集的温度信号
散射产生的斯托克斯和反斯特克斯光强度解调温度信息，采集
到的信号非常微弱，又由于地铁电缆的放置环境复杂多变，其
周围温度、湿度等各种因素，以及在信号传输转化过程中系统
自身所引起的噪声，使得待检测的有用的温度信号几乎淹没于
高频率的噪声中。因此，数据处理是整个分布式测温系统的核
心，必须采用相应的去噪措施，最大程度地从干扰信号中提取
有用的温度信号。
本文在实验的基础上提出了将平均滑动滤波和小波去噪相 本文基于常用评定性能指标RMSE和SNR的基础上引入去噪后
结合的方式，对采集的温度信号进行去噪处理，并将均方根误 信号的R ，在实验仿真过程中，综合考虑3个指标选择出最佳
[4]
差(root mean squre error，RMSE)、信噪比(signal to noise 去噪方法，RMSE，SNR，R ［4，5］ ，分别计算如下
ratio，SNR)以及平滑度指标R作为去噪效果的判定条件。
(2)
一、噪声分析
由于温度、潮湿度等外界环境的变化会导致不可预测的热
噪声;在整个测温系统中，由于实际采集的温度信号比较微弱， (3)
因此，计算机接收的信号在放大的过程引入了较多噪声，热噪
声统计函数服从高斯分布，且经研究发现由于环境和系统引起
的随机噪声均值为零，所以该噪声即为高斯白噪声。将采集的 (4)
实际信号表示为

38 网络电信 二零一八年四月