目前光纤光栅解调系统主要有：(1)基于单片机的光纤光栅解调系统[1]，原理是用A/D实现对光电转换信号的检测和采集，用D/A实现对F-P的驱动电压，利用单片机实现算法的运行，但运行速度慢，无法满足速度和精度要求；(2)基于DSP+CPLD的光纤光栅解调系统[2]，该系统结合了DSP较好的信号处理能力和CPLD扩充I/O口来实现对外围设备的控制等功能，但其接口类型单一，功能性不强。目前，国外高精度、高分辨率的光纤光栅传感解调器已经研发成功，但价格昂贵，在工程应用中受到了限制。在国内，这方面的研究成果及实际应用都不是很完善，尤其缺乏高性能的分布式光纤光栅传感解调系统。

    综上所述，研究开发出一套高精度、能够准确进行多点同时测量的低成本、高性能的FBG传感解调系统十分必要。本文结合嵌入式技术[3-4]，提出一种基于ARM的光纤光栅传感解调系统，以可靠性高、片上资源丰富的嵌入式微处理器ARM作为系统的核心部件，以从数据采集到分析处理到最终的显示过程完全独立运行的输入/输出设备为外围设备。此外还提供丰富的接口类型，能够满足串口、USB通信的需要，使其在性能和功能应用方面更加完善，为解调系统实用化和产品化奠定了基础。
1 FBG传感机理及系统组成
    FBG是一种在光纤纤芯内介质折射率呈周期性调制的光纤无源器件[5]。当外界被测物理量作用在FBG上时，FBG反射回一个窄带光波，其布拉格波长λB满足：
    λB=2neff∧                           (1)
其中，neff为光纤纤芯的有效折射率；∧为光栅周期。
    外界温度或应变的变化会影响光纤光栅的折射率调制周期和纤芯折射率，从而引起反射波长的变化，解调系统通过检测这种偏移实现对外部环境的传感，这是光纤光栅的基本工作原理。在FBG传感检测系统中，通常采用可调谐F-P滤波器来实现FBG反射光谱的解调，之后通过光电转换将光谱信号转换成电压信号并经过数据采集、数据处理最终实现FBG反射谱中心波长的检测[6-8]。FBG传感系统如图1所示。

    由光电检测所得到的FBG反射谱信号首先通过ARM系统的A/D转换模块完成数据采集后进入滤波模块，通过数字滤波程序对信号进行滤波以提高信号的信噪比；然后通过波峰检测程序对波形进行峰值的粗略定位并在峰值点附近选取若干点进行拟合，从而得到拟合曲线的最大值，即中心波长的位置；最后将得到的峰值波长及其他相关的数据通过ARM系统的串口传递给计算机上的上位机软件进行显示。
    目前，中心波长的偏移量的测量精度应优于0.01 nm的量级[9]，这样才能准确地检测到温度和应变等外界环境的变化。因此，在整个解调系统的实现中，滤波和寻峰等信号处理过程仍然是关键。传统的信号处理方法虽然能实时准确地处理信号，但所需电路规模较大。而使用软件系统相对简单，可以实现系统集成并且有利于降低每个系统节点的成本。因此，本文选择ARM嵌入式系统以及软件编程来实现滤波和寻峰算法。
2.1 滤波算法及其实现
    滤波的主要目的是尽可能地去除反射谱中的各种噪声信号，FBG反射谱滤波处理经典方法有滑动平均滤波、中值滤波、中值平均滤波等，在ARM中嵌入滤波算法，能够实时高效地对信号进行处理，无需人工干预即可自主运行，并且可以对软件进行重复设计，以实现功能扩展。
    各滤波算法的性能可以通过下式来评价[10]：
  

    对上述3种算法滤波前后的细节进行对比，其中滑动平均滤波N=12，中值滤波N=11，中值平均滤波N=11时滤波效果最明显。通过对三者进行对比分析可得，滑动平均滤波SNR′=16.44，MSE′=3.634；中值滤波SNR′=16.065，MSE′=3.793；中值平均滤波SNR′=16.383，MSE′=3.656。
    滑动平均滤波能较好地抑制周期性干扰，平滑度高，适合于高频振荡系统，但对偶然出现的脉冲干扰抑制效果较差；中值滤波能有效克服因偶然因素引起的波动干扰，对因温度、液位变化的被测参数有良好的滤波效果；中值平均滤波融合了两种滤波算法的优点，消除了由脉冲干扰引起的采样值偏差。
    综合考虑，本系统选用中值平均滤波法对数据进行处理，光谱数据为(x1，x2，…，xn)，采样窗口长度为N=11，其软件实现的流程图如图6所示。

2.2 寻峰算法及其实现
    寻峰过程主要包括波峰检测和拟合处理。光谱数据经滤波后，噪声数据大部分被去除，但数据量大的问题依然存在。为了提高数据处理和系统运行速度，需要通过阈值设定对一些数据进行剔除，并通过谱峰粗定位确定每个中心波长的粗略区域。拟合处理的目的是求取反射谱准确的中心波长位置，这里采用高斯拟合法，其原理是对信号进行拟合处理，通过减小误差达到寻峰的最佳位置。
    波峰检测主要由阈值设定、谱峰粗定位两部分构成。这里取阈值为光谱的半功率点，对小于该阈值的点进行剔除，同时对满足阈值条件的点进行存储，从而对数据进行优化。峰值粗定位主要是在每个分峰中通过比较确定峰值的粗略位置，在峰值两侧各取合适的数据，从而确定各点对应的坐标，为之后的拟合处理做好准备。
  
3 系统测试及结果
    系统选用三星公司的16/32位精简指令集微处理器S3C2440A作为系统的硬件核心，以ARM920T为内核，主频最高可达400 MHz，采用0.13 μm的CMOS标准宏单元和存储单元，同时系统选用了μC/OS-II为嵌入式实时操作系统。在μC/OS-II操作系统上，将编写调试好的各信号处理程序下载到系统中，完成系统解调功能。经ARM解调系统解调的信号通过串口输入到PC，并通过LabVIEW编写的上位机软件显示系统运行结果，界面如图7所示。界面主要分为数据采集区和信号解调区两部分。数据采集区主要显示采集的原始数据波形、滤波后的波形及滤波前后的数据波形对比；信号解调区主要实现信号寻峰拟合后的波形、中心波长解调及对比分析结果。

    在系统实现的基础上，完成了系统的相关测试工作。由于光纤光栅的中心波长随温度的变化而变化，为了测试工作的便捷性及准确性，根据光纤光栅反射谱信号的特征，本文利用虚拟仪器LabVIEW软件和数据采集卡来产生模拟的光栅反射谱测试信号。
    实验测试中，在波长1 524～1 540 nm范围内产生了中心波长为1 526.078 nm、1 530.526 nm、1 534.921 nm、1 537.066 nm的4个峰的反射谱信号，并在反射谱中加入固有干涉噪声和适当的高斯白噪声。反射谱信号如图8所示。

    解调系统运行结果分析如下：
    (1)噪声：采集的原始波形中含有很多噪声，除FBG仿真信号加入的干涉噪声和高斯白噪声外，还有电路连接中产生的噪声。从滤波前后的波形对比可以看出，噪声的影响得到了有效的抑制，说明滤波效果良好。
    (2)信号解调区：经过采集和滤波后的数据进入解调系统进行波峰检测、拟合算法等流程。为了验证系统的可靠性，通过多次运行来计算系统误差，并取4组数据与反射谱的4个中心波长1 526.078 nm、1 530.526 nm、1 534.921 nm、1 537.066 nm进行对比，如表1所示。可以看出，系统误差在±10 pm左右，达到了寻峰的预期仿真结果。

    本文采用了基于ARM的FBG信号解调系统，通过对整个系统的搭建以及软硬件的联合完成了整个系统的调试。实验结果表明，在保证系统解调精度和速度的前提下，基于ARM的FBG传感信号解调系统实现了对采集数据的实时处理，成功解调出FBG传感信号，与理论仿真分析结果相吻合，系统运行稳定，能够实现解调系统的小型化和实时性。但设计仍有不尽完善之处，下一步要优化算法的性能，并用ARM自带的LCD控制器来直观地动态显示解调数据波形图，为解调系统的实用化奠定基础。
参考文献
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