基于深度学习揭示光纤瑞利散射的一般特征

介质中的散射具有独特的固有随机性。光纤瑞利散射是典型的散射效应之一。探索和理解光纤瑞利散射的特性对于光纤传感、随机光纤激光器等具有重要的研究价值。然而，在实际的噪声环境中，准确提取光纤瑞利散射是一个具有挑战性的问题。如果深度学习模型能够表达光纤瑞利散射的一般特征，并且仅通过数值模拟数据集进行训练，将具有重大的科学和实用价值。

电子科技大学课题组首次成功提取基于深度学习模型的光纤瑞利散射的一般特征。该研究利用纯数值模拟数据集训练自建深度学习模型，提取光纤瑞利散射的一般特征。然后通过广泛使用的分布式声学传感系统相敏光时域反射计(Φ-OTDR)进行实验验证。具体创新点及意义如下：

1.通过数值模拟数据集的训练，深度学习模型成功捕获了光纤瑞利散射的一般特征，并在实验中准确地恢复了基于窄带传感信号的宽带光纤瑞利散射。该模型具有很强的泛化能力，不会过度依赖特定实验条件下生成的数据。因此，可以利用数值模拟为Φ-OTDR系统构建大规模、多样化的训练数据集，并训练基于复杂模型的多功能人工智能。

2.利用深度学习模型获得的光纤瑞利散射，可以预先估计最佳的探测脉冲，进而优化传感信号的时域响应，实现Φ-OTDR系统的自适应波形调制。这为基于瑞利散射光学系统的其他研究方向开辟了新的思路，例如随机光纤激光器、波前校正的自适应光学等。

这项工作研究了利用深度学习模型提取光纤中瑞利散射的特征。这些发现为开发专门为分布式光纤传感设计的多功能人工智能奠定了基础，也为其他基于瑞利散射的光学系统提供了宝贵的见解。

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