基于数字阵列信号处理的分布式光纤2D/3D定位传感技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61905262
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0503.传输与交换光子器件
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

With the rapid development of high-speed railway in China, the requirement for train positioning is continually upgraded, to meet the high-density and high-speed operation. Phase-sensitive optical time-domain reflectometer (Φ-OTDR) is characterized by great significance of scientific research and practical applications for train positioning. The one-dimension (1D) position of disturbance sources, as the relative distance of the fiber, can be obtained by conventional Φ-OTDR technology, but their 2D/3D spatial position is unobtainable, which causes the train positioning dead zone and the misjudgment of cars near tracks. The development prospect of Φ-OTDR is thus limited. In this research, the digital array signal processing method will be introduced into Φ-OTDR for realizing distributed fiber 2D/3D localization, directly using the spatial correlation of Φ-OTDR distributed detecting signals. This method can avoid the decoupling problem between original signal status and its variation during transmission and coupling. In this research, several key problems will be studied in detail, such as, distributed compact array model, the digital array signal processing paradigm for Φ-OTDR, etc. The intrinsic correlation between the spatial correlation of distributed signals and the disturbance source spatial position, will be revealed. This research is expected to improve its performance for Φ-OTDR in train positioning and perimeter security fields, to explore the application potential in the fields of seismic monitoring and ocean underwater acoustic detection, and to provide new academic basis and technological support for the next generation advanced optical fiber sensing technology.
我国高速铁路飞速发展,高密度、高速度运营对列车定位的要求不断提升。相敏光时域反射计(Φ-OTDR)在列车定位中具有重要的科学意义和重要价值。传统Φ-OTDR仅能对扰动源进行光纤轴向一维探测定位,而不能获知扰动源的2D/3D位置,列车定位存在盲区,且易受轨旁车辆影响导致误判,限制了Φ-OTDR的发展。本项目拟将数字阵列信号处理技术引入到Φ-OTDR中,直接利用Φ-OTDR连续感知信息的空间相关性实现分布式光纤2D/3D定位传感,可以有效避免扰动源信号初始状态与传输耦合变化的解耦难题。项目拟针对分布式密集阵列模型构建、适用于Φ-OTDR的数字阵列信号处理范式等关键问题进行详细研究和探索,揭示分布式信息空间相关性与多样性扰动源空间位置的内在关联,有望提升Φ-OTDR在列车定位、周界安防等领域的性能,开拓在地震监测、海洋水声探测等领域的应用潜力,并为下一代先进光纤传感提供新的学术基础和技术支撑。

结项摘要

Φ-OTDR利用后向瑞利散射可以获得光纤沿线各类振动事件的定量化信息,得到了公共安全、地球物理、海洋水声等多领域的广泛关注和实际应用,然而其定位能力尚局限在光纤轴向一维坐标,难以获知目标事件与光纤的相对位置,给复杂场景下的事件识别与感知带来了极大困扰。.本项目按计划如期开展基于数字阵列信号处理的分布式光纤2D/3D定位传感技术研究,着重研究了直光纤与螺旋缠绕结构的分布式密集阵列模型构建、信息空间相关性与扰动源空间位置的内在关联机制、适用于Φ-OTDR的数字阵列信号处理范式等科学问题,突破了分布式空间多维定位技术、分布式定向侦听技术和实用性能提升技术等多项核心技术,形成了空气声波、地震波、海洋水声等多维定位探测能力,研制了多样式Φ-OTDR装备样机,在云南昭通地质灾害监测、四川三星堆文物防盗掘监测、浙江某水库水声探测等方面开展了外场验证与示范应用,为下一代先进光纤传感提供新的学术基础和技术支撑。.在本项目联合资助下,研究团队国内外核心期刊发表学术论文 12篇,其中 SCI 收录论文 10篇,申请发明专利4项,其中已授权2项。代表性成果得到Laser Focus World国际专业媒体的报道。

项目成果

期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(4)
Recent Progress in Distributed Fiber Acoustic Sensing with Φ-OTDR.
Φ-OTDR 分布式光纤声学传感的最新进展
  • DOI:
    10.3390/s20226594
  • 发表时间:
    2020-11-18
  • 期刊:
    Sensors (Basel, Switzerland)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Wang Z;Lu B;Ye Q;Cai H
  • 通讯作者:
    Cai H
High SNR φ-OTDR Based on Frequency and Wavelength Diversity With Differential Vector Aggregation Method
基于频率和波长分集差分矢量聚合方法的高信噪比 phi-OTDR
  • DOI:
    10.1109/jphot.2020.3036488
  • 发表时间:
    2020-12-01
  • 期刊:
    IEEE PHOTONICS JOURNAL
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Gu, Jinfeng;Lu, Bin;Cai, Haiwen
  • 通讯作者:
    Cai, Haiwen
Ultra-Low-Noise MIMO Distributed Acoustic Sensor Using Few-Mode Optical Fibers
使用少模光纤的超低噪声 MIMO 分布式声学传感器
  • DOI:
    10.1109/jlt.2022.3144191
  • 发表时间:
    2022-05
  • 期刊:
    Journal of Lightwave Technology
  • 影响因子:
    4.7
  • 作者:
    Bin Lu;Jinfeng Gu;Zhaoyong Wang;Lei Ye;Yifan Liu;Junqi Yang;Bingyan Wu;Qing Ye;Ronghui Qu;Haiwen Cai
  • 通讯作者:
    Haiwen Cai
Distributed fiber mountain seismic monitoring andsteady-state analysis under nature earthquakes
自然地震下分布式光纤山地地震监测与稳态分析
  • DOI:
    10.1364/ao.475755
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
    Applied Optics
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    Junqi Yang;Zhaoyong Wang;jian Zhou;xiuqing Song;Yifan Liu;Bingyan Wu;Luwei Shuai;Kang Ying;Lei Ye;Luqing Zhang;qing ye;Haiwen Cai
  • 通讯作者:
    Haiwen Cai
Distributed optical fiber hydrophone based on Φ-OTDR and its field test
基于Phi-OTDR的分布式光纤水听器及其现场测试
  • DOI:
    10.1364/oe.414598
  • 发表时间:
    2021-02-01
  • 期刊:
    OPTICS EXPRESS
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Lu, Bin;Wu, Bingyan;Cai, Haiwen
  • 通讯作者:
    Cai, Haiwen

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其他文献

基于双脉冲探测的亚米级空间分辨率布里渊时域反射技术
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    中国激光
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    盛志轩;潘政清;蔡海文;曹玉龙;王照勇;庞拂飞
  • 通讯作者:
    庞拂飞
相位敏感光时域反射仪研究和应用进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    中国激光
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    叶青;潘政清;王照勇;卢斌;魏芳;瞿荣辉;蔡海文;赵浩;方祖捷
  • 通讯作者:
    方祖捷
Ultra-stable fiber laser based on intracavity dual mode self-reference mechanism
基于腔内双模自参考机构的超稳定光纤激光器
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Journal of Lightwave Technology
  • 影响因子:
    4.7
  • 作者:
    应康;陈迪俊;皮浩洋;王照勇;李璇;孙延光;魏芳;杨飞;程楠;叶青;蔡海文
  • 通讯作者:
    蔡海文
基于内调制啁啾脉冲的高信噪比低成本直接探测型φ-OTDR系统
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    中国激光
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李鲁川;卢斌;王校;梁嘉靖;郑汉荣;王照勇;叶青;方祖捷;庞拂飞;蔡海文
  • 通讯作者:
    蔡海文
用于光纤围栏入侵告警的频谱分析快速模式识别
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    中国激光
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王照勇;潘政清;叶青;蔡海文;瞿荣辉;方祖捷
  • 通讯作者:
    方祖捷

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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