[发明专利]一种基于FBG的波长特征识别方法

权利要求书

1.一种基于FBG的波长特征识别方法，其特征在于：包括如下步骤，

步骤1、首先把5个FBG温度传感器放入高低温循环箱模拟模型中的光栅传感阵列，然后ASE宽带光源经滤波、放大后，输出光通过环形器进入到FBG传感器阵列，最后将FBG反射的光谱信号传输至解调仪AQ6370B读取上述光谱信号的中心波长，作为理论波长值；

步骤2、对FBG光栅传感阵列的反射光谱信号进行去噪处理；

步骤3、基于Hilbert变换对反射光谱信号进行分割；

步骤4、将基于Hilbert变换分割产生的FBG亚光谱信号用近似高斯函数表示为：

光谱拟合误差函数为：

其中，X＝(A,λ_b,Δλ_b,B)^T和(x_i,y_i)为采样点；根据最小二乘法，

当S达到最小值时可以计算出FBG反射谱信号的中心波长λ_b；

步骤5、通过LM算法可得：

由于LM算法在每次迭代的过程中，都会用到海森矩阵G_k，但不能保证其是可逆的，因此采用Jacobian矩阵J(X)来替代；因此选择LM算法，通过迭代可以确定X＝(A，λ_b，Δλ_b，B)^T的最优解；

雅可比矩阵J(X)为：

J_i,4＝1 (10)；

为了防止添加雅克比矩阵后与实际海森矩阵的差异过大，引入了λ变量，因此，(4)可重新表示为：

X_k+1＝X_k-(J(r(X_k))^TJ(r(X_k))+λI)^-1+J(r(X_n))^Tr(X_n) (11)；

步骤6、通过HTG算法得出实际测量波长值，与理论值比较，记录误差值。

2.根据权利要求1所述的基于FBG的波长特征识别方法，其特征在于：在步骤3中，对反射光谱进行分割后，实值函数x(t)的Hilbert变换则可以表示为：

3.根据权利要求1所述的基于FBG的波长特征识别方法，其特征在于：在步骤4和步骤5中，使用的Gaussian-LM算法，加入自适应调节阻尼因子λ，实现收敛，λ的值将根据优化状态随时调整。

4.根据权利要求3所述的基于FBG的波长特征识别方法，其特征在于：选取光功率最高的采样点的横坐标作为初始值，初始向量估计为X＝(A,λ_b,Δλ_b,B)^T，设定λ为0.01，确定为终止条件，计算初始误差平方和。