本文报告了一项关于提升光纤传感系统性能的原创性研究。该研究由来自广东工业大学信息工程学院、哈尔滨工程大学物理与光电工程学院的朱庭义、林错付、杨军（通讯作者）、余张军、徐鹏柏、温坤华、王云才、秦玉文等学者共同完成，发表于2023年6月19日出版的学术期刊 Optics Express 第31卷第13期，文章标题为“Improve accuracy and measurement range of sensing in km-level OFDR using spectral splicing method”。
学术背景 本研究属于光纤传感技术领域，具体聚焦于基于光频域反射计（Optical Frequency Domain Reflectometry, OFDR）的分布式应变传感技术。OFDR技术因其高空间分辨率、无测量盲区、单端探测等优点，在结构健康监测、三维形状传感等领域展现出巨大潜力。然而，在实际应用中，尤其是在大型桥梁变形监测、大型建筑结构监测等需要公里级测量长度、微应变（µε）级灵敏度以及数千微应变级测量范围的场景中，现有OFDR系统面临一个关键矛盾：为了实现高灵敏度（µε级）和大量程（数千µε级）测量，需要大的激光扫频范围（数十纳米级别），但长距离、大扫频范围下的相位噪声会急剧累积，导致解调性能恶化甚至失败；而能够实现公里级测量的现有方案，其扫频范围通常被限制在GHz级别，这又严重制约了空间分辨率和应变测量范围。因此，如何同时实现公里级测量长度、厘米级空间分辨率、高灵敏度与大范围应变测量，是OFDR领域亟待解决的核心挑战。本研究旨在提出并验证一种能够克服这一矛盾的新方法，以同时提升长距离OFDR传感的精度和测量范围。
详细工作流程 本研究提出了一种名为“光谱拼接方法”（Spectral Splicing Method, SSM）的新型信号处理方案。整个研究工作流程清晰，可分为理论分析、方法构建、实验验证和数据处理四个主要环节。
1. 问题分析与方法原理构建： 研究首先深入分析了限制OFDR性能的核心问题——长距离、大扫频范围下累积的相位噪声。文中公式推导表明，相位噪声会随扫频范围的增大而累积，当超过现有相位噪声抑制算法的处理阈值时，会导致应变解调精度下降甚至失效。传统方法采用集中式数据处理，一次性处理整个大扫频范围的信号，难以有效应对这种强累积噪声。基于此，SSM的核心思想是将集中式处理改为分段式处理。具体流程如下： * 信号分割： 将一次大范围扫频（例如20 nm）获得的时域瑞利散射信号，按照时间（对应波长）等间隔切割成多个小段（例如每2 nm为一段）。每个小段信号本身是一个完整的小范围扫频过程，其内部的累积相位噪声显著降低，可以被现有的相位噪声补偿算法（如PPNE-deskew滤波算法）有效处理。 * 相位噪声抑制： 对分割后的每一段信号，独立进行相位噪声估计与补偿，消除各段内的噪声。 * 空间位置校正： 这是实现精确光谱拼接的关键步骤。由于激光扫频速度在实际中存在偏差，将各段时域信号转换到空间域时，会产生严重的位置错位（实验显示未校正前末端峰位置偏差达29.4536米）。研究通过辅助干涉仪信号计算出各段信号的实际扫频速度与设定速度的比值，作为校正系数，对每段信号进行空间位置校正。校正后，位置偏差被降低到毫米级（实验数据为1.0毫米），确保了不同光谱段信号在空间位置上的对齐。 * 光谱拼接与应变解调： 对每段校正后的信号进行快速傅里叶变换（FFT）转换到空间域，按照设定的空间分辨率（如1厘米）的滑动窗口截取对应位置的信号，再通过逆傅里叶变换转换回光谱域。最后，按照切割顺序将各段光谱精确拼接起来，恢复出完整的大范围光谱信息。利用拼接后的参考光谱和应变后测量光谱进行互相关运算，即可计算出应变分布。
2. 实验设置与验证： 为了验证SSM的有效性，研究团队搭建了一套标准的OFDR应变传感实验系统。系统核心包括可调谐激光器（扫频范围1540-1560 nm，共20 nm）、主干涉仪、辅助干涉仪（用于相位噪声估计）、平衡光电探测器以及数据采集卡。被测光纤长度为1170米，应变施加装置固定在光纤末端。实验对象即为这1170米长的传感光纤，通过在其末端施加不同大小的应变来测试系统性能。 实验过程包含多个验证步骤： * 信号分割与校正验证： 首先将20 nm扫频信号按2 nm间隔切割成10段，并展示分割后的时域信号。随后，展示了空间位置校正前后各段信号在空间域的对齐情况，并通过计算标准差量化了校正效果（偏差从29.4536米降至1.0毫米）。 * 光谱一致性验证： 为了评估SSM恢复光谱的准确性，研究选取了五个4 nm宽的光谱带（如1540-1544 nm），分别比较了使用SSM拼接得到的光谱与直接在该波段进行完整扫频得到的光谱之间的吻合度。通过计算相关系数进行量化，结果显示，未经位置校正时，拼接光谱与完整光谱的相关系数仅为0.02-0.06；经过空间位置校正后，相关系数大幅提升至0.91-0.95，证明SSM能够高保真地恢复原始光谱信息。 * 应变解调一致性验证： 在1548-1552 nm波段，对比了SSM拼接光谱与传统方法得到的完整光谱在施加200 µε应变时的解调结果。两者解调出的应变分布高度一致，最大误差不超过0.5 µε，进一步证实了SSM方法的有效性。
3. 性能提升测试： 这是实验的核心部分，旨在量化SSM对系统性能的改善。 * 应变灵敏度提升： 在1170米光纤末端施加200 µε应变，分别使用传统方法处理2 nm扫频光谱和使用SSM处理20 nm拼接光谱进行解调。通过计算解调应变值的三倍标准差（3σ）作为灵敏度指标。结果显示，在1厘米空间分辨率下，传统2 nm光谱的应变灵敏度为±7.8 µε，而SSM 20 nm拼接光谱的灵敏度提升至±3.2 µε，灵敏度提高了约2.4倍。此外，通过连续五次测量计算应变区域的误差棒，表明SSM显著降低了应变解调的不确定性和波动范围，提高了测量的可重复性。 * 应变测量范围扩展： 首先在200 µε至1000 µε范围内进行测试。使用传统2 nm光谱解调时，随着应变增大，解调误差率递增，在1000 µε时已无法有效恢复应变信息。而使用SSM 20 nm拼接光谱，在整个范围内都能成功解调，误差得到抑制。随后，进一步将应变提升至2000 µε到10000 µε（这已远超2 nm光谱的理论测量极限）。实验结果表明，SSM成功实现了高达10000 µε的应变解调，并且测量应变与施加应变之间呈现良好的线性关系（斜率0.98，R²=0.99），证明了其超大范围应变测量能力。 * 处理时间对比： 研究还对比了SSM与传统互相关解调方法的处理时间。在相同硬件和数据量下，传统方法耗时461.5秒，而SSM方法由于分段并行处理降低了单段处理资源消耗，总耗时减少至336.1秒，数据处理效率有所提升。
主要结果 1. 信号处理有效性结果： 空间位置校正将各光谱段的空间域位置偏差从10米量级降低到毫米量级（实验数据：29.4536米 -> 1.0毫米）。光谱一致性相关系数从校正前的0.02-0.06提升到校正后的0.91-0.95，应变解调对比误差小于0.5 µε。这些结果直接证明了SSM流程中“分割-校正-拼接”各环节的有效性，是后续性能提升的基础。 2. 系统性能提升结果： 这是本研究最核心的成果。在1170米传感距离、1厘米空间分辨率的条件下，使用20 nm拼接光谱，将应变灵敏度从±7.8 µε提升至±3.2 µε。同时，将应变测量范围从传统小扫频范围下的有限值（约1000 µε内已失效）大幅扩展至10000 µε。这两个结果之间存在内在逻辑：灵敏度提升源于分段处理有效抑制了大扫频范围下的累积相位噪声，从而降低了最小可检测波长偏移；测量范围扩展则源于光谱拼接恢复了大范围光谱信息，从而增大了最大可检测波长偏移。两者共同实现了“高精度”与“大量程”的兼顾。 3. 综合性能里程碑结果： 最终，本研究在单次实验中同时实现了公里级测量长度（1170米）、厘米级空间分辨率（1厘米）、微应变级灵敏度（±3.2 µε）和万微应变级测量范围（10000 µε）。这解决了引言中所述的传统OFDR技术面临的矛盾。
结论与价值 本研究成功提出并实验验证了一种用于OFDR传感系统的光谱拼接方法。该方法通过创新的信号分割与空间位置校正技术，有效解决了长距离、大扫频范围下相位噪声累积的难题，从而同时显著提升了分布式应变传感的测量灵敏度和测量范围。其科学价值在于为突破OFDR技术中长期存在的“测量长度、空间分辨率、灵敏度、测量范围”难以同时优化的瓶颈提供了一种全新的、有效的信号处理思路和解决方案。在应用价值上，该方法使得OFDR技术能够更好地满足大型基础设施（如桥梁、大坝、建筑）健康监测、地质运动监测等需要长距离、高精度、大动态范围应变测量的实际工程需求，为推进相关领域的物联网感知技术发展提供了有力的技术支持。
研究亮点 1. 创新性的方法设计： 提出的“光谱拼接方法”本质上是将“集中式大数据处理”转化为“分段式并行处理再融合”的思路，巧妙地规避了直接处理大范围累积噪声的困难，方法构思新颖。 2. 关键的技术突破： “空间位置校正”环节是确保分段光谱能够精确拼接、恢复完整信息的关键，该步骤有效解决了由扫频速度偏差引入的系统性误差，是方法成功实施的核心技术点之一。 3. 综合性能的显著提升： 研究并非单一地优化某个指标，而是同时、显著地提升了多个关键性能指标（灵敏度提升2.4倍，测量范围扩展一个数量级以上），并在公里级长度上实现了高空间分辨率，达到了当前领域的先进水平。 4. 完整的验证链条： 研究从理论分析、方法推导，到详细的实验验证（包括信号处理中间步骤验证、光谱一致性验证、灵敏度对比、量程扩展验证等），构成了一个完整、严谨的验证体系，结论可靠。
其他有价值内容 文中还简要提及了该方法的处理效率优势。由于分段处理降低了对单次数据处理资源的需求，SSM的总处理时间相比传统方法有所减少，这在面向实时或准实时监测应用时是一个额外的优点。此外，研究在实现万微应变测量时，结合使用了已有的位置偏移校正算法以应对大应变引起的额外位置偏差，体现了新方法与现有技术良好的兼容性和可集成性。