提升R-OTDR系统实时性能方法研究

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提升R-OTDR系统实时性能方法研究

光传感 | 更新时间：2025-09-01

- 提升R-OTDR系统实时性能方法研究
- Research on improving real-time performance of R-OTDR system
- 光学技术 2019年45卷第6期页码：701-706
- 作者机构：
  
  1. 1:太原理工大学新型传感器与智能控制教育部与山西省重点实验室
  2. 2:煤与煤层气共采国家重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  山西省重点研发计划社会发展项目(201703D321034);山西省重点研发计划项目(201803D121071);山西省煤层气联合研究基金资助项目(2016012011、2015012005);国家自然科学基金(61805167)
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2019.06.010
  中图分类号：
- 纸质出版：2019
- 稿件说明：
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程碧钊, 王东, 王宇, 等. 提升R-OTDR系统实时性能方法研究[J]. 光学技术, 2019,45(6):701-706.

Research on improving real-time performance of R-OTDR system[J]. 2019, 45(6): 701-706.
程碧钊, 王东, 王宇, 等. 提升R-OTDR系统实时性能方法研究[J]. 光学技术, 2019,45(6):701-706. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2019.06.010.

Research on improving real-time performance of R-OTDR system[J]. 2019, 45(6): 701-706. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2019.06.010.

针对长距离分布式拉曼测温系统(R-OTDR)中数据量大影响系统实时性的问题

提出通过并行运算实现高次累加平均算法提高系统信噪比和系统实时性能的方法。采用中央处理器(CPU)与图形处理器(GPU)协同合作的方式来提高系统的数据处理速度。传感数据由CPU控制数据采集端读取

然后使用累加平均算法对传感数据进行去噪。在统一计算设备架构(CUDA)中

通过调用GPU上的kernel函数对累加平均算法次数进行多线程分配

以10线程的模式进行并行运算以提高数据处理速度。实验结果表明

在10km传感距离下

相比于原系统30000次累加平均算法

采用50000次累加平均算法使系统测量误差由±1.1℃降至±0.5℃

并且采用CPU和GPU协同合作的方式使50000次累加平均算法的运算时间由3890ms降至1.472ms

提升了系统实时性能。

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