简要回顾了从基于传统机器学习的普通感知型分布式光纤声波传感器（DAS）到基于深度学习的全智能化DAS的转变历程，深入分析了基于多维信息提取的DAS监督学习及半监督、无监督和跨场景迁移等深度学习方法的研究现状，概括了不同识别模型的构建思路、特点，及其识别性能、处理时间等评价指标，也论述了DAS从单源检测到多源混叠检测、从单任务到多任务处理等智能感知能力提升面临的新挑战，最后对全智能化DAS的信号处理发展方向及新趋势进行了展望。

光脉冲编码（OPC）近年来在光纤声波传感领域备受关注，特别是将其与相位敏感光时域反射仪（Φ-OTDR）相结合的技术。通过对注入光纤中的探测脉冲进行编码，可在不增加脉冲峰值功率的情况下大幅提高传感信号的信噪比，同时避免了非线性效应的影响；在接收端解码后可获得单脉冲响应，系统空间分辨率由单个脉冲而不是整个探测脉冲序列的长度决定，从而在获得高信噪比传感信号的同时保持了空间分辨率。本文首先回顾了OPC在光纤声波传感领域中的发展历程；然后，重点介绍了本课题组基于OPC的分布式和准分布式声波传感研究进展，特别是在传感带宽提升方面的成效；最后，对基于OPC的光纤声波传感技术未来发展方向进行了探讨。

在页岩气开采过程中，基于相位敏感光时域反射计（Φ-OTDR）的分布式光纤声波传感（DAS）系统是对水力压裂作业中产生的微震波进行监测的常用方案。为了提高Φ-OTDR系统测量振动信号的信噪比，提出了一种基于变分模态分解（VMD）和互信息（MI）的振动信号去噪方法，对数字正交（I/Q）解调得到的相位信号进行进一步处理，VMD层数K通过去趋势波动分析（DFA）计算的标度指数确定，相位信号的失真和噪声通过剔除MI法确定的非相关模态进行抑制。并搭建了相干探测Φ-OTDR系统验证VMD-MI方法的去噪效果，分别对500 Hz单频振动信号和500、1000、1500 Hz多频振动信号使用VMD、小波降噪（Wavelet）、经验模态分解（EMD）、自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）进行处理。实验结果表明，所提方法对振动信号信噪比提升最为明显，在Φ-OTDR系统中具有良好的实用性。

基于相位敏感光时域反射技术的分布式声波传感（DAS）系统可实现大范围分布式的声波探测，近年来，在油气勘探、地质成像、管道安全、周界安防等应用领域受到研究关注。本文论述了光纤DAS技术的传感原理，分析了单模光纤的衰落机理和性能瓶颈。针对此问题，分别介绍了多种散射增强光纤的增效机理与声波传感性能。进一步，围绕微结构散射增强光纤DAS系统，综述了其近年来的技术与应用进展，并展望了其未来可能的发展方向。

In this paper, a novel birefringence measurement method through the Rayleigh backscattered lightwave within single-mode fiber is proposed, using a single chirped-pulse with arbitrary state of polarization. Numerical analysis is carried out in detail, then pulse-compression phase-sensitive optical time domain reflectometry (PC-Φ-OTDR) with polarization-diverse coherent detection is employed to verify this method. A 2 km spun single-mode fiber is tested with 8.6 cm spatial resolution, and the average birefringence of the fiber under test is measured as 0.234 rad/m, which is consistent with previous literatures about single-mode fiber. Moreover, the relationship between the measured birefringence and the spatial resolution is also studied for the first time, and the results show that spatial resolution is crucial for fiber birefringence measurement.

采用了一种基于全变分(TV)算法的信号处理方法,用于相敏光学时域反射(φ-OTDR)系统中消除时域噪声和提高信噪比(SNR)。通过将瑞利散射曲线转换成二维灰度图像,获取了瑞利散射曲线的强度和位置信息。TV算法通过梯度下降方法可以有效地平滑时域噪声并提取有用信息。实验结果表明,在长度为3.5 km的传感光纤上,采用TV算法可以有效地实现300 Hz振动信号的分布式测量,振动位置的SNR可以达到10.13 dB。在此基础上,进一步验证了TV算法对宽带振动信号的检测能力,成功实现了频率范围为300 Hz~1 kHz的宽带扰动信号识别。表明了TV算法在φ-OTDR系统中可以有效地提取振动信息。