提升R-OTDR系统实时性能方法研究

针对长距离分布式拉曼测温系统(R-OTDR)中数据量大影响系统实时性的问题,提出通过并行运算实现高次累加平均算法提高系统信噪比和系统实时性能的方法。采用中央处理器(CPU)与图形处理器(GPU)协同合作的方式来提高系统的数据处理速度。传感数据由CPU控制数据采集端读取,然后使用累加平均算法对传感数据进行去噪。在统一计算设备架构(CUDA)中,通过调用GPU上的kernel函数对累加平均算法次数进行多线程分配,以10线程的模式进行并行运算以提高数据处理速度。实验结果表明,在10km传感距离下,相比于原系统30000次累加平均算法,采用50000次累加平均算法使系统测量误差由±1.1℃降至±0.5℃,并且采用CPU和GPU协同合作的方式使50000次累加平均算法的运算时间由3890ms降至1.472ms,提升了系统实时性能。