【摘 要】
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本文综述了国内外学者在布里渊光时域分析（BOTDA）系统技术和信噪比改善方面的研究概况。传统BOTDA系统受信噪比（SNR）的限制,不能满足大型工程高精度、长距离等要求,因此,信噪比是决定BOTDA系统性能的关键参数。如何进一步降低系统噪声对探测信号的影响、保证测量准确度的同时减少数据处理时间是目前BOTDA技术亟待解决的问题之一。采用非局部均值（NLM）算法对RBOTDA温度传感实验数据进行降噪
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本文综述了国内外学者在布里渊光时域分析（BOTDA）系统技术和信噪比改善方面的研究概况。传统BOTDA系统受信噪比（SNR）的限制,不能满足大型工程高精度、长距离等要求,因此,信噪比是决定BOTDA系统性能的关键参数。如何进一步降低系统噪声对探测信号的影响、保证测量准确度的同时减少数据处理时间是目前BOTDA技术亟待解决的问题之一。采用非局部均值（NLM）算法对RBOTDA温度传感实验数据进行降噪处理,并与不同累加平均次数的降噪效果进行对比,同时分析了NLM算法受原始传感图像信噪比影响的去噪行为,结果表明,NLM算法的降噪效果优于累加平均算法且数据处理时间短,并且只有当系统的信噪比在0d B以上时,NLM算法才能有效的恢复数据,避免布里渊增益谱（BGS）失真。仿真分析了三种噪声水平估计算法的有效性和适用性,提出将基于平坦块和局部统计的噪声水平估计算法应用于BOTDA系统的噪声水平估计,从而对NLM算法的关键参量噪声水平进行设置;结合粒子群算法（PSO）对基于噪声水平估计的NLM算法的参数进行自适应选取,并通过RBOTDA温度传感实验验证了所提算法的有效性。结果表明,基于平坦块和局部统计的噪声水平估计的NLM算法将系统的信噪比由1.3485d B提升至19.2576d B,信噪比提升效果明显;采用积分图像原理对算法进行加速,加速后的NLM算法处理时间缩短至原来的30%;最后对降噪后的数据进行洛伦兹拟合（LCF）,拟合结果与实验条件基本吻合,证实了本文所提算法能在保证拟合准确度的情况下,减少平均次数,提高系统信噪比。
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