筱晓上海光子的低成本DVS系统解决方案

系统所需器件

RIO激光器(5kHz): http://www.microphotons.cn/?a=cpinfo&id=1230

可调光衰减器: http://www.microphotons.cn/?a=cpinfo&id=854

SOA光放大器: http://www.microphotons.cn/?a=cpinfo&id=1680

光环形器: http://www.microphotons.cn/?a=cpinfo&id=259

20km单模光纤(传感器件)

索雷博光电探测器(内置放大模块)

14pin激光二极管驱动

信号发生器(调制SOA做光开关)

示波器(数据采集装置)

计算机(数据处理装置)

由于DVS对光源线宽的要求非常高,目前我们只有在RIO激光器中才能看到比较良好的传感效果,dense light(50kHz)或DFB nl(100kHz)激光器均无法观测到传感振动信号。

由于SOA种子光过大后脉冲性能不是很好，所以RIO输出后需要添加一个衰减器控制输入种子光功率在1mW（0dBm）左右，也可以可以稍微大一点，视SOA器件参数而定。

我们的SOA调制频率能达到40MHz，脉宽可达10ns，用于DVS是完全足够的。10ns理论上对应的传感精度是1m。

环形器可以换成50：50耦合器，只是功率会下降一点。

PD探测器选用索雷博的放大可调探测器（PDA10CS2），将内置的放大倍数调节至30dB档，可以看到明显的分布式散射信号了。

zui后对探测器的电压信号进行实时采集。AFG信号发生器同时分出一路触发信号给采集设备，实现同步采集。我们采用的是rigol示波器加matlab的方式进行采集。

2022/08/26

我们的DVS系统对比验证一个是RIO的，二个是LD-PD，25km光纤长度

RIO和LD-PD窄线宽激光器在DVS中的效果比对视频

RIO效果视频

LD-PD效果视频

2022/07/13

2022/02/15

添加了时间域单点振动判断的降噪DVS采集算法（matlab）

 clear  clc  delete(instrfind)%清空连接端口  len = 100000; ave = 20;%单次判定 时间域采样次数 tt=0.001; yu = 2; bil=1.1; offset=200;  send = ':wav:data? CHANnel1';%发送指令读取通道1数据 E = visa('ni','USB0::0x1AB1::0x0588::DS1ET184552667::INSTR'); E.InputBufferSize = len; fopen(E); for j = 1:ave%两次采样正好隔ave次平均后相减，     fprintf(E,send);     pause(tt) [data,len]=fread(E,len); wavepre(:,j) = offset-data(12:len-1); end subplot(2,1,1) p1=plot(wavepre(:,ave)); axis([0 len 0 220]) meanwav = bil*mean(wavepre,2)+yu; for j = 1:(ave - 1)  errorpre(:,j) =  F( ( wavepre(:,j) - meanwav).* ( wavepre(:,j+1) - meanwav)); end error = sum(errorpre,2); subplot(2,1,2) p2=plot(error); axis([0 len 0 ave]) %for i = 1:100000  %采集次数 i=1; while true %     fprintf(E,':run'); % fprintf(E,':stop');    % yu = mod(i-1,ave);%余数    fprintf(E,send);    [data,len]=fread(E,len);    wave = offset-data(12:len-1);    set(p1,'YData',wave);  error1 = F((wave -meanwav).*( wavepre(:,ave) - meanwav));%求差后归一化  errorpre = [ errorpre error1];  error = sum(errorpre,2); %  error = (wave - wavepre(:,yu+1));    set(p2,'YData',error);       title(i)       drawnow      i=1+i;    pause(tt) errorpre(:,1) = []; wavepre(:,1) =[]; %迭代数据 wavepre=[wavepre wave]; meanwav = bil*mean(wavepre,2)+yu; end fclose(E); function y = F(x) x(x>0) =0; x(x<0)=1; y = x; end