Récemment, une équipe de recherche de l'Institut d'optique et de mécanique fine de Shanghai de l'Académie chinoise des sciences (CAS) a proposé la suppression du repliement multi-sources pour la détection acoustique par fibre distribuée (DAS) avec une technologie d'amélioration directionnellement cohérente. Les résultats ont été publiés dans Lettres d'optique .

DAS a des avantages uniques, y compris une large couverture, haute résolution spatiale et temporelle, et une forte adaptabilité ambiante, il est donc largement appliqué dans de nombreux domaines.

Maintenant, DAS est toujours troublé par le problème de repliement de plusieurs sources adjacentes en raison de son mécanisme physique. D'un côté, les signaux cibles faibles peuvent être submergés par un bruit ambiant à large bande intense ; d'autre part, les signaux cibles multiples sont difficiles à détecter individuellement.

La résolution de l'aliasing multi-source est utile pour détecter individuellement les signaux multi-source, la capacité d'identification et la fiabilité du DAS seront améliorées, et le processus de candidature à grande échelle peut être encouragé.

Les chercheurs ont proposé un nouveau schéma de détection DAS basé sur l'amélioration de la cohérence directionnelle distribuée pour la suppression des interférences multi-sources.

Avec la caractéristique unique de détection spatiale en continu et l'idée de traitement du signal de matrice, la corrélation spatiale des données de détection multidimensionnelles a été explorée, l'amélioration de la cohérence directionnelle distribuée a été réalisée, les signaux provenant de directions spécifiques pourraient être améliorés ou supprimés, et l'alias multi-source pourrait être supprimé.

Dans les expériences, ils ont découvert que la méthode proposée peut extraire des signaux cibles faibles à partir d'un bruit ambiant à large bande intense. Les signaux de même fréquence provenant de différentes cibles adjacentes peuvent également être séparés les uns des autres avec la méthode d'écoute directionnelle.

Dans la méthode proposée, l'idée du traitement du signal en réseau a été utilisée avec succès dans le DAS, et une écoute directionnelle distribuée a été réalisée. De nombreux problèmes courants liés aux aliasing multi-sources, telles que la faible précision et la robustesse de la reconnaissance, peut être résolu, et la méthode proposée devrait promouvoir la mise en œuvre à grande échelle du DAS.