🔬 Zaawansowane techniki przetwarzania sygnałów w światłowodowych sieciach czujnikowych (ZPSSC)

📋 Opis projektu

W niniejszym repozytorium znajduje się implementacja symulatora do światłowodowych systemów czujnikowych bazujących na multipleksacji kodowej wraz z elementami optymalizacji reflektancji siatek.

Uwaga: Repozytorium jest ciągle aktualizowane. Część funkcji jest testowa i w obecnej formie nie posiada szczegółowych opisów lub konwencja składniowa jest przemieszana.

🎯 Tematyka projektu

Główne założenia projektu:

1. Analiza kodów możliwych do zastosowania w systemach czujnikowych
2. Opracowanie symulatora do sieci czujnikowych
3. Optymalizacja doboru siatek Bragga do systemu
4. Opracowanie elektronicznych układów wykorzystywanych w analizowanych systemach czujnikowych

Schemat koncepcyjny systemu:

                  ┌─────────────────┐
                  │                 │
┌───────────┐     │   Światłowód    │    ┌───────────┐    ┌───────────────┐
│ Generator │     │  z czujnikami   │    │ Fotodetek-│    │ Zaawansowane  │
│  kodów    ├────►│   (FBG1...n)    ├───►│    tor    ├───►│ przetwarzanie │
│ optycznych│     │                 │    │           │    │   sygnałów    │
└───────────┘     │                 │    └───────────┘    └───────────────┘
                  └─────────────────┘

📁 Struktura repozytorium

.
├── src/                   # Kody źródłowe
│   ├── codes/             # Funkcje do generowania sekwencji kodowych
│   ├── fbg/               # Funkcje związane z symulacją siatek Bragga
│   ├── opt_source/        # Funkcje związane z symulacją lasera VCSEL
│   ├── plots/             # Funkcje do wyświetlania wyników
│   ├── signals/           # Funkcje związane z przetwarzaniem sygnałów
│   └── system/            # Funkcje dotyczące symulacji systemu czujnikowego
├── scripts/               # Skrypty w MATLAB
└── tests/                 # Testowe funkcje i/lub skrypty

🚀 Jak uruchomić kody

Wymagania

• MATLAB 2022b lub nowszy
• Signal Processing Toolbox
• Communications Toolbox

Uruchomienie

% Add all directories to path
AddAllSubfolders;

% Run a basic simulation
run('scripts/WP2_CodeAnalysis.m');

📊 Etapy projektu

Projekt podzielono na następujące etapy:

WP1: Analiza i przegląd literatury ✅

Zakończone działania:

• Przeprowadzono dogłębną analizę rodzin kodowych: Kasamiego, PRBS, Randi, Golda, OOC, Sidelnikova, pary Golaya i sekwencji chaotycznych
• Stworzono zestaw skryptów do testowania różnych scenariuszy symulacyjnych
• Określono wstępne parametry pracy systemu kodowego (minimalne pasmo odbiornika: 20 MHz)
• Wstępne analizy wykazały lepszą detekowalność sekwencji Kasamiego w porównaniu do pozostałych sekwencji

Wnioski:

• Filtracja dolnoprzepustowa powoduje zmianę PSNR
• Konieczne jest korzystanie z wolniejszych kodów przy detektorze o stosunkowo małym paśmie
• Parametry pasma odbiornika są ściśle zależne od: odległości między czujnikami, wymaganej szybkości ściągania danych i długości stosowanych kodów

WP2: Stworzenie symulatora systemu czujnikowego wraz z makietą pomiarową 🔄

W trakcie realizacji:

• Utworzono podstawowy symulator systemu czujnikowego
• Zaimplementowano model sieci z możliwością definiowania punktów pomiarowych
• Przygotowano środowisko do analizy metod detekcji czujników z wykorzystaniem korelacji
• Trwają prace nad implementacją metod redukcji szumów i poprawy SNR

Planowane działania:

• Wykonanie stanowiska laboratoryjnego do pomiaru sieci czujnikowych z możliwością zmiany temperatury wybranego czujnika światłowodowego
• Implementacja zaawansowanych metod detekcji, w tym SIC
• Analiza metod redukcji szumów, takich jak: TVD (Total Variation Denoising), adaptacyjne filtrowanie, filtracja pasmowo-przepustowa i filtr Savitzkiego-Golaya

WP3: Optymalizacja projektowania systemów czujnikowych 📝

Planowane działania:

• Określenie kluczowych parametrów systemu podlegających optymalizacji
• Wybór kryteriów optymalizacyjnych i funkcji celu
• Analiza i wybór algorytmów optymalizacyjnych
• Przeprowadzenie symulacji porównawczych "przed" i "po" optymalizacji
• Stworzenie dedykowanego modelu optymalizacyjnego dla systemów z multipleksacją kodową

WP4: Wykonanie testów laboratoryjnych 📝

Planowane działania:

• Zaprojektowanie układu wzmacniacza do fotodetektora o wysokim wzmocnieniu i niskich szumach własnych
• Przygotowanie stanowiska pomiarowego
• Wykonanie i walidacja modelu optymalizacyjnego
• Testy praktyczne z wykorzystaniem siatek Bragga o zoptymalizowanych parametrach

📜 License

Sprawdź plik LICENSE.

🤝 Współpraca i kontakt

Jesteśmy otwarci na współpracę z jednostkami naukowymi i podmiotami przemysłowymi zainteresowanymi zastosowaniem światłowodowych sieci czujnikowych.

Jeśli jesteś zainteresowany/-a:

• implementacją systemu czujnikowego w swojej aplikacji
• współpracą badawczą w dziedzinie fotoniki i systemów czujnikowych
• wymianą doświadczeń w zakresie przetwarzania sygnałów

Skontaktuj się z nami poprzez:

• Email: juliusz.bojarczuk@pw.edu.pl
• GitHub: Otwórz Issue lub Pull Request w tym repozytorium

🙏 Acknowledgments

Projekt finansowany z programu "Perły Nauki" Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego (nr umowy: PN/01/0321/2022).

📚 Bibliografia

[1] H.-E. Joe, H. Yun, S.-H. Jo, M. B. G. Jun, and B.-K. Min, "A review on optical fiber sensors for environmental monitoring," Int. J. Precis. Eng. Manuf. Technol., vol. 5, pp. 173–191, 2018.

[2] Y. Rao, "Recent progress in applications of in-fibre Bragg grating sensors," Opt. Lasers Eng., vol. 31, pp. 297–324, 1999.

[3] J. Leng and W. Ecke, "Opportunities of fiber optic sensors and their applications," Opt. Lasers Eng., vol. 47, p. 1017, 2009.

[4] F. Taffoni, D. Formica, P. Saccomandi, G. Pino, and E. Schena, "Optical Fiber-Based MR-Compatible Sensors for Medical Applications: An Overview," Sensors, vol. 13, pp. 14105–14120, 2013.

[5] S. Silvestri and E. Schena, "Optical-Fiber Measurement Systems for Medical Applications," in Optoelectronics - Devices and Applications, InTech, 2011.

[6] A. D. Kersey et al., "Fiber grating sensors," J. Lightwave Technol., vol. 15, pp. 1442–1463, 1997.

[7] J. Chen, B. Liu, and H. Zhang, "Review of fiber Bragg grating sensor technology," Front. Optoelectron. China, vol. 4, pp. 204–212, 2011.

[8] K. P. Koo, A. B. Tveten, and S. T. Vohra, "DWDM of fiber Bragg grating sensors without sensor spectral dynamic range limitation using CDMA," in OFC/IOOC 1999 - Optical Fiber Communication Conference, vol. 4, pp. 168–170, 1999.

[9] H. Jiang et al., "Wavelength detection of model-sharing fiber Bragg grating sensor networks using long short-term memory neural network," Opt. Express, vol. 27, p. 20583, 2019.

[10] C. Z. Shi, C. C. Chan, W. Jin, Y. B. Liao, Y. Zhou, and M. S. Demokan, "Improving the performance of a FBG sensor network using a genetic algorithm," Sensors Actuators A Phys., vol. 107, pp. 57–61, 2003.

[11] H. Jiang, J. Chen, and T. Liu, "Multi-objective design of an FBG sensor network using an improved Strength Pareto Evolutionary Algorithm," Sensors Actuators A Phys., vol. 220, pp. 230–236, 2014.

[12] A. Triana, D. Pastor, and M. Varón, "A Code Division Design Strategy for Multiplexing Fiber Bragg Grating Sensing Networks," Sensors, vol. 17, p. 2508, 2017.

[13] M. Gotten, S. Lochmann, A. Ahrens, E. Lindner, and J. Van Roosbroeck, "2000 Serial FBG Sensors Interrogated with a Hybrid CDM-WDM Scheme," J. Lightwave Technol., vol. 38, pp. 2493–2503, 2020.

[14] B. Crockett, L. Romero Cortés, R. Maram, and J. Azaña, "Optical signal denoising through temporal passive amplification," Optica, vol. 9, p. 130, 2022.

[15] D. Tosi, "Review and analysis of peak tracking techniques for fiber bragg grating sensors," Sensors, vol. 17, art. no. 2368, 2017.

[16] Z. Zhou et al., "Optical fiber Bragg grating sensor assembly for 3D strain monitoring and its case study in highway pavement," Mech. Syst. Signal Process., vol. 28, pp. 36–49, 2012.

[17] A. Barrias, J. Casas, and S. Villalba, "A Review of Distributed Optical Fiber Sensors for Civil Engineering Applications," Sensors, vol. 16, p. 748, 2016.

[18] D. A. Krohn, T. W. MacDougall, and A. Mendez, Fiber Optic Sensors: Fundamentals and Applications. Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers (SPIE), 2014.