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基于空间自适应图像去噪方法（SAID）的布里渊光时域反射仪（BOTDR）信噪比增强研究

一、作者及发表信息
本研究的通讯作者为Baoquan Jin（太原理工大学先进传感器与智能控制系统教育部重点实验室），合作者包括Qinglin Wang、Qing Bai、Yuting Liu、Jingxian Wang和Yu Wang。论文《SNR Enhancement for BOTDR with Spatial-Adaptive Image Denoising Method》发表于2023年4月15日的《Journal of Lightwave Technology》（第41卷第8期）。

二、学术背景
1. 研究领域：分布式光纤传感技术中的布里渊光时域反射仪（BOTDR），属于光纤传感与信号处理交叉领域。
2. 研究动机：BOTDR因抗电磁干扰、单端接入等优势被广泛应用于大型结构健康监测，但其自发布里渊散射信号微弱，导致信噪比（SNR）低，传统多次平均法耗时且提升有限（如10000次平均仅提升9.98 dB，耗时174.52秒）。
3. 科学问题：如何在保持空间分辨率的前提下高效提升SNR？
4. 研究目标：提出一种空间自适应图像去噪方法（SAID），通过神经网络处理BGS-距离二维矩阵，实现快速、高保真的噪声抑制。

三、研究流程与方法
1. SAID方法设计
- 网络架构：构建空间自适应去噪网络（SADNet），包含多尺度提取路径（残差块+上下文块）和扩展路径（可变形卷积块），通过跳跃连接避免梯度消失。
- 创新模块：
- 上下文块：采用膨胀率1-4的扩张卷积，扩大感受野而不损失分辨率。
- 可变形卷积块：通过学习偏移量和权重系数，自适应匹配图像纹理，避免过平滑。
- 数据预处理：将非对称BGS矩阵切割为128×128像素块，通过滑动窗口和插值适配不同扫描点数。

1. 高相似性数据集生成

   • 步骤：
     
     1. 基于10000次平均的实验数据拟合洛伦兹曲线，提取谱宽（WBGS）、增益系数（G0）和中心频率（FB）。
        
     2. 分段计算理想FB曲线，消除实测非均匀性偏差。
        
     3. 生成合成BGS矩阵作为干净数据集，添加实测噪声（非理想高斯噪声）构建噪声-干净数据对。
        
   • 数据增强：通过平移、拉伸和翻转增加数据多样性，提升模型泛化能力。
     

2. 实验验证

   • 硬件平台：基于微波外差相干检测的BOTDR系统，使用25.1 km单模光纤，空间分辨率2 m（脉冲宽度20 ns）。
     
   • 测试对象：
     
     • 温度实验：50 m光纤在25°C–65°C区间变温。
       
     • 应变实验：4 m光纤施加1000 με拉伸。
       
   • 对比方法：传统10000次平均、二维小波、BM3D、DnCNN等。
     

3. 数据分析

   • 指标：SNR增强（公式：√(MSE_raw/MSE_denoise)）、空间分辨率（10%-90%边缘过渡）、RMSE、线性度（R²）。
     
   • 处理速度：GPU（NVIDIA RTX 2080 Ti）加速下，25.1 km光纤数据处理耗时2.48秒。
     

四、主要结果
1. 去噪性能：
- SAID的SNR提升达21.92 dB，显著优于传统方法（9.98 dB）及其他算法（BM3D: 7.76 dB）。
- 温度实验中，去噪后BGS曲线RMSE降至0.196 MHz（原始数据为30.475 MHz）。

1. 空间分辨率保持：

   • 2 m空间分辨率与脉冲宽度严格对应，应变实验验证了4 m扰动区域的准确识别（图14）。
     

2. 数据保真度：

   • 温度线性响应R²=0.99998（斜率1.08 MHz/°C），证明去噪未扭曲信号特征。
     

3. 效率优势：

   • SAID处理速度比10000次平均快70倍（2.48 s vs. 174.52 s）。
     

五、结论与价值
1. 科学价值：
- 提出首个结合可变形卷积与高相似性数据集的BOTDR去噪方法，解决了传统算法参数调整复杂、边缘模糊的问题。
- 证实二维矩阵处理可充分利用布里渊信号的时空相关性，优于一维方法。

1. 应用价值：
   
   • 为长距离、高精度分布式传感（如桥梁、电网监测）提供实时处理方案。
     
   • 数据集生成方法可推广至其他弱信号检测领域。
     

六、研究亮点
1. 方法创新：
- SADNet通过可变形卷积实现内容自适应去噪，避免CNN的刚性卷积缺陷。
- 高相似性数据集生成将PRE（误差减少比例）提升46.9%。

1. 工程意义：
   
   • 首次在25.1 km光纤上实现亚秒级处理，满足现场监测时效性需求。
     

七、其他发现
- 数据增强中拉伸操作会轻微降低精度，但对泛化能力至关重要，需权衡选择参数。
- 实测噪声的非高斯特性表明，传统仿真数据训练会显著降低模型性能（对比图17）。

该研究通过算法与硬件的协同优化，为分布式光纤传感的实时化与高精度化提供了新范式。