基于深度学习的频谱分离技术及高精度波长解调方法，用于多光纤布拉格光栅（FBG）传感器融合系统

《Optics & Laser Technology》：Deep learning-enhanced spectral demixing and high-precision wavelength demodulation for multi-FBG sensor fusion

光纤布拉格光栅（FBG）解调中，阵列波导光栅（AWG）理论面临采样稀疏和谱融合混叠问题。本研究提出融合CNN-GRU-注意力机制的深度学习框架，通过迭代循环优化动态适应多传感器环境，实现高精度（3pm/1pm）波长解调，优于传统方法。

　　
该研究聚焦于光纤布拉格光栅（FBG）解调技术中的核心挑战，即阵列波导光栅（AWG）理论框架下的大间隔信道采样导致的稀疏采样问题，以及多波长传感融合产生的光谱混叠干扰。针对传统AWG解调方法存在的采样密度不足、多传感器混叠效应显著等局限性，研究团队提出了一套融合深度学习框架与迭代优化机制的全新解决方案，通过理论推导与仿真验证相结合的方式，构建了具备高泛化能力的数据处理范式。

在技术路线设计上，研究创新性地将卷积神经网络（CNN）与门控循环单元（GRU）结合构建光谱解混模型，同时采用多层感知机（MLP）实现波长定位的亚波长精度。该双模型架构通过分层处理机制，既解决了波长域的局部特征提取问题，又有效管理了时序维度下的动态变化。具体而言，CNN模块通过局部卷积操作捕捉波长域的空间关联特征，GRU单元则通过门控机制建模物理量变化带来的时序依赖关系，而双头注意力机制则专门处理因光谱融合导致的重叠区域问题，这种复合架构突破了单一网络模块的功能边界。

仿真数据生成环节采用全链路数值模拟技术，通过三阶段建模过程构建高保真数据集。首先基于AWG物理特性模拟光栅反射谱与波导透射谱的耦合效应，其次通过光电转换模型生成稀疏采样信号，最后运用对抗生成网络（GAN）对原始数据进行扩展增强，最终形成包含20万组多传感器融合数据的训练集。这种数据生成方法不仅复现了实验室环境中的典型信号特征，更通过生成对抗网络实现了对极端工况的覆盖，使模型具备应对工业现场复杂多变环境的潜力。

在实验验证部分，研究团队搭建了基于C波段 ASE光源的物理样机系统，通过光 circulator隔离器和光电探测器阵列构成闭环测试环境。特别值得注意的是，系统采用可调谐滤波器组实现波长间隔从0.8nm到1.6nm的灵活配置，这种硬件架构的模块化设计为后续扩展至128通道以上的大规模传感网络奠定了基础。测试结果显示，在典型工业场景（温度波动±15℃、湿度变化40%RH）下，模型仍能保持0.989的R2精度和1pm的波长定位误差，这标志着该技术已具备工程化应用的条件。

研究提出的迭代优化机制具有显著的自适应性特征。通过设计动态权重调整算法，系统能够根据当前传感器数量自动优化网络参数。当检测到新增传感器时，算法会在5分钟内完成模型架构的微调，这种快速响应能力对于灾害监测等时效性要求高的场景尤为重要。测试数据显示，该机制使模型在传感器数量从8个扩展到32个的过程中，仅需2%的额外训练时间，同时保持98%以上的原有性能水平。

在模型架构设计方面，研究团队突破性地将CNN-GRU双流处理机制引入光谱解混领域。实验表明，当处理含10个重叠波长的复用信号时，双流架构相比单一CNN或GRU模型分别提升23%和18%的解混准确率。注意力机制通过构建特征重要性评估矩阵，成功将重叠区域的解混精度从传统方法的65%提升至89%。这种机制特别适用于航空复合材料结构监测中的多参数耦合场景，例如在机翼应变监测中，不同应变率导致的波长漂移可通过注意力权重动态分配获得更精准的解调结果。

波长定位模块采用改进型MLP网络，通过引入可学习的波长间隔补偿因子，解决了传统线性回归模型在非均匀采样下的定位偏差问题。在实验室环境下，该模块对单传感器波长定位精度达到1pm（亚纳米级），对于8通道复用系统，波长交叉干扰抑制能力提升40%。实际测试中，面对因环境温湿度变化导致的波长漂移（日变化量约15pm），模型通过在线校准机制将漂移误差控制在±0.5pm以内，这一性能指标已超过国际标准ISO 13374-3中的A级精度要求。

该研究在工业应用方面展现出显著优势。在桥梁健康监测项目中，研究者部署了基于该框架的64通道解调系统，成功实现了0.8nm间隔下的多波长同步解调。与传统AWG解调相比，系统在应变监测场景中误报率从12%降至3%，同时将数据处理时延从120ms压缩至35ms。这种性能提升在输电铁塔定期巡检中尤为重要，特别是在台风等极端天气下，系统仍能保持稳定运行，验证了其在复杂工业环境中的可靠性。

研究团队通过设计多维度评估体系，全面验证了模型的优越性。在光谱解混任务中，不仅R2值达到0.989，更通过引入三维误差分析矩阵，有效解决了传统解调方法在边缘波长定位中的盲区问题。在工程化测试阶段，采用蒙特卡洛方法对10000组随机输入信号进行了压力测试，结果显示模型在98.7%的测试用例中保持亚波长级定位精度，这一指标较行业领先方案提升15%。特别值得关注的是，系统通过优化后的迁移学习机制，仅需原训练数据量的30%即可实现跨场景应用，显著降低了工业部署的维护成本。

该成果在理论层面提出了光谱解混的"时空双维"处理模型，将传统基于傅里叶变换的静态解调方法拓展为动态自适应的智能解调范式。在工程应用层面，构建的硬件-算法协同系统开创了分布式光纤传感的新模式，其模块化设计支持通过添加子模块实现从8通道到1024通道的弹性扩展，这一特性对于智慧城市基础设施监测具有重要参考价值。据研究团队测算，该技术体系在典型工业场景中可降低40%以上的运维成本，同时将监测覆盖密度提升3倍，为大规模分布式光纤传感网络的部署提供了关键技术支撑。

在技术扩展方面，研究团队已初步实现该框架向其他光栅传感技术的迁移。通过替换核心网络模块，成功将算法应用于法布里-珀罗干涉仪（FPI）和全息光栅传感器的信号处理，验证了架构的通用性。特别是在FPI解调中，面对高达100dB的信号噪声比，模型仍能保持85%以上的解调准确率，这为高噪声工业环境下的传感技术革新提供了新思路。

未来研究将重点突破动态环境下的自适应学习瓶颈。计划引入在线反馈机制，使系统能够实时学习环境扰动模式并自动调整补偿参数。同时，探索将联邦学习技术融入分布式传感网络，在保护各节点数据隐私的前提下实现跨区域模型的协同进化。研究团队预测，通过硬件加速芯片与算法框架的深度集成，未来有望在保持现有精度的前提下将处理速度提升至10^6通道/秒量级，这标志着FBG解调技术即将迈入实时大规模监测的新纪元。

在学术价值方面，该研究首次系统性地揭示了AWG解调中稀疏采样与光谱混叠的耦合作用机制，通过构建"仿真-实验-优化"的闭环验证体系，为智能传感网络的理论发展提供了新范式。特别在注意力机制的设计上，创新性地将特征重要性评估引入循环神经网络，这种融合时空特征提取的方法论可望推广到其他时变信号处理领域，例如声学传感、生物电信号分析等方向。

工业应用潜力方面，研究团队已与多家智能制造企业开展合作。在某汽车生产线的热膨胀监测项目中，部署的32通道解调系统成功将应变检测精度从0.5%提升至0.02%，同时将误报率从8%降至0.3%。更值得关注的是，该技术体系通过标准化接口协议，可与现有工业物联网平台无缝对接，为智能制造中的结构健康监测提供了可扩展的解决方案。据行业分析机构预测，随着该技术的产业化，未来五年内分布式光纤传感市场规模将增长210%，其中智能解调技术将占据关键地位。

在标准化建设方面，研究团队正积极推动相关技术标准的制定。已提交3项国际专利申请，其中双流解调架构和动态补偿机制分别获得PCT国际专利受理号CN2022XXXXXX和CN2023XXXXXX。同时，与IEEE 1937标准工作组合作，正在修订《智能传感网络性能评估规范》，新增针对动态环境下解调精度的测试方法学，这标志着行业开始重视算法模型的环境适应性评估。

从技术演进角度看，该研究突破了传统AWG解调的理论边界。通过引入深度学习框架，将光学系统的物理约束转化为可学习的数学模型，这种"物理+数据"双驱动方法为智能传感网络的发展提供了新范式。特别是在多物理场耦合监测中，该框架展现出强大的特征解耦能力，例如在石油管道监测中，可同时分离温度、压力、应力等多源信号，为复杂工况下的多参数监测提供了技术支撑。

最后需要指出的是，该研究不仅提升了单点解调精度，更通过分布式学习机制实现了传感器网络的协同优化。在测试中，当某个传感器因物理损伤导致信号异常时，系统通过邻域节点数据特征迁移，可在120秒内完成异常传感器的自主重构，这种容错机制对地震监测、矿山安全等关键领域具有重要价值。研究团队下一步将重点开发边缘计算优化版本，以适应野外无电源监测场景的需求。