Recentemente, un gruppo di ricerca dell'Istituto di ottica e meccanica fine di Shanghai dell'Accademia cinese delle scienze (CAS) ha proposto la soppressione dell'aliasing multi-sorgente per il rilevamento acustico in fibra distribuita (DAS) con una tecnologia di potenziamento coerente con la direzione. I risultati sono stati pubblicati in Lettere di ottica .

DAS ha alcuni vantaggi unici, compresa un'ampia copertura, alta risoluzione spaziale e temporale, e forte adattabilità ambientale, quindi è ampiamente applicato in molti campi.

Attualmente, DAS è ancora turbato dal problema dell'aliasing da più fonti adiacenti a causa del suo meccanismo fisico. Da una parte, segnali target deboli possono essere sommersi da un intenso rumore ambientale a banda larga; d'altra parte, più segnali di destinazione sono difficili da rilevare individualmente.

La risoluzione dell'aliasing multi-sorgente è utile per rilevare individualmente segnali multi-sorgente, la capacità di identificazione e l'affidabilità di DAS saranno migliorate, e il processo di applicazione su larga scala può essere promosso.

I ricercatori hanno proposto un nuovo schema di rilevamento DAS basato sul miglioramento della coerenza direzionale distribuita per la soppressione delle interferenze multi-sorgente.

Con l'esclusiva caratteristica di rilevamento spaziale continuo e l'idea di elaborazione del segnale array, è stata esplorata la correlazione spaziale dei dati di rilevamento multidimensionali, è stato realizzato il miglioramento della coerenza direzionale distribuita, i segnali provenienti da direzioni specifiche potrebbero essere potenziati o soppressi, e l'aliasing multi-sorgente potrebbe essere soppresso.

Negli esperimenti, hanno scoperto che il metodo proposto può estrarre segnali target deboli da un intenso rumore ambientale a banda larga. I segnali della stessa frequenza provenienti da diversi target adiacenti possono anche essere separati tra loro con il metodo di ascolto direzionale.

Nel metodo proposto, l'idea di elaborazione del segnale dell'array è stata utilizzata con successo in DAS, ed è stato realizzato l'ascolto direzionale distribuito. Molti problemi comuni da aliasing multi-sorgente, come scarsa precisione e robustezza del riconoscimento, si può risolvere, e il metodo proposto dovrebbe promuovere l'implementazione su larga scala della DAS.