基于径向基函数神经网络的传感布里渊散射谱特征提取

作     者：刘银 付广伟 张燕君 毕卫红 

作者机构：燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 

出 版 物：《光学学报》 (Acta Optica Sinica)

年 卷 期：2012年第32卷第2期

页      面：62-68页

核心收录：

学科分类：080901[工学-物理电子学] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 0803[工学-光学工程] 

基　　金：国家973计划(2010CB327801) 河北省科技支撑计划(10213509D)资助课题 

主　　题：光纤光学 布里渊散射谱 径向基函数神经网络 拟合 分布式光纤传感器 

摘      要：基于布里渊效应的分布式光纤传感器以其可在沿光纤中同时获得被测量场时间和空间上的连续分布信息,成为当前国际的研究热点。根据光纤中布里渊散射谱的传输特点和高精度特征提取的要求,提出了利用莱文伯-马夸特(L-M)算法调节权值的径向基函数神经网络(RBFN)对布里渊散射谱进行特征提取。通过与反向传播(BP)神经网络、五次多项式曲线拟合法和三次样条插值法进行预测比较,在中心频率为11.213GHz,权重比为4∶1的仿真散射谱模型中,本方法相对误差最小,仅0.0015179%,温度相对误差仅为0.152℃,且拟合度较好。在不同脉宽和不同温度下的同一检测系统中,前者的综合评价指标优于其他三种拟合方法。数值分析和实验研究均表明径向基函数神经网络适用于对布里渊散射谱进行拟合,有效提高了预测精度。