光频域反射(OFDR)技术源于调频连续波(FMCW)雷达技术,与光时域反射(OTDR)相比,其主要优点在于具有更高的空间分辨率和探测灵敏度,因此被广泛用于专用光纤通信网光纤链路故障监测、高精度光纤传感和激光三维成像等领域。OFDR是一种频率分析的测量技术,采用频率线性调制的扫频激光为光源,光源的输出被分成两部分,一部分作为参考光信号,另一部分作为探测光信号。从待检测光纤(FUT)返回的回波信号在接收端与参考信号进行相干光混频。拍频信号频率对应于待测光纤中回波的位置,利用快速傅里叶变换(FFT)获得拍频信号的频谱,从而获得待测光纤上的散射或反射分布情况。但是由于FFT固有不足,如:输入点数目必须限定为2的整数次幂;在数据接收全部完成前不能进行计算;只能通过增大采样点数来提高频率精度等,增加了运算的代价和对硬件的要求。在多数实际应用中,用户只希望在某些特定的频带内提高精度,而非整个频带。例如,在供电网络的电磁谐波分析中,通常只有很少的几个频率成分需要加以研究,并且这些分量稀疏地分布在很宽的频带内。又如,在FMCW雷达中常常只需获得目标附近的高分辨频谱,以精确测量目标的位置,而不需要提高整个频带的分辨率。针对这一实际应用需要,有很多新型算法被提出以弥补传统FFT的不足,其中,代表性的是线性调频变换(CZT),它是一种经典的选带频谱细化算法,能够在预先给定的任意频带范围内进行较高分辨率的频谱分析。但是,这种算法在处理大量数据时的运算量与复杂度要远超过FFT,其实现代价较高,处理速度较慢。为了降低CZT算法的内存开销,并使其能够处理大点数数据。1990年,T.T.Wang提出分段式线性调频变换(SCZT)的算法。然而,该算法要求细化范围必须是提前预知的。此外,SCZT算法需要的参数较多,如不做好规划,很容易造成计算效率急剧下降,甚至超过直接使用CZT的计算量。本文首先介绍了分布式传感与测量技术,并对光频域反射及其频谱分析技术予以较为详细的介绍。讨论了常见的傅里叶变换、窗函数等频谱分析方法。进一步研究了若干提高OFDR频率分辨率的方法及其仿真和分析。最后,本文提出了可以在大频率范围内进行精确频率分析的FFT-SCZT组合算法。FFT-SCZT组合算法可用较少频率点反映频谱的局部细微特征,其基本思路是:第一步,通过对原始采样数据做一次粗略的FFT分析估计出需要细化分析的频率范围;第二步,对SCZT算法进行参数优化;第三步,在数据采样的同时进行分段,并将每一分段数据送至独立的分析运算单元。第四步,使用多核多线程技术对在每个运算单元内进行参数优化的SCZT算法,最后,累加完成细化范围内高精度频谱分析。在处理大量时序数据的频谱分析时,FFT-SCZT组合算法显著提高了计算效率。SCZT的分段特性使本方法便于实现频谱分析的实时处理和并行计算,以提高效率、缩短运算时间。为了验证FFT-SCZT组合算法的有效性,本文将它应用于OFDR测量系统中,完成了待测光纤中5个级联光纤光栅(FBG)的测量分析。实验结果证明,采用本论文提出的FFT-SCZT算法,仅需2秒,即可完成所有FBG的检测,空间分辨率达到了2 mm,处理速度较CZT提高了大约4倍,较FFT提高了~30%。FFT-SCZT组合算法的主要优势体现在:第一,本方法可以对正在接收的数据进行实时频谱分析;第二,在进行频谱细化分析前,对SCZT算法参数进行了最优化筛选,使算法处于最优计算状态;第三,分段计算使大量数据能够被一段一段地依次处理,而不是一次性完成计算,这样就减小了内存的占用,为频谱并行化高速运算提供了可行的技术途径。FFT-SCZT算法是一种有潜力在较大频率带宽范围内进行精细频率检测,以及对大量数据进行实时地频谱分析的算法。