全光纤电流互感器的噪声来源及分析

光纤电流互感器的性能受温度和噪声的共同影响，其中温度部分可以通过四态方波调制的增益误差补偿技术，在很大程度上能够有效地抑制;而噪声是光纤电流互感器所特有的，光纤电流互感器的噪声水平直接决定信号检测过程中信噪比(SNR)的大小，进而影响光纤电流互感器的最高极限测量，因此随机噪声成为影响光纤电流互感器小电流测量精度和性能的主要因素之一。光纤陀螺与光纤电流互感器具有相似的光路和电路系统。借鉴光纤陀螺的性能指标角随机游走系数(ARWC)来表示光纤电流互感器中的噪声水平。角随机游走系数是衡量光纤陀螺中的噪声大小，简称随机游走系数。如何降低光纤电流互感器的随机游走系数，改善光纤电流互感器的性能是 研究的重点内容。

根据反射型光纤电流互感器的信号检测过程可知:光纤电流互感器利用光学法拉第磁光效应将被测导体中的电流信息表示为光波的相位差，经干涉效应转化为光波的光强信号，然后光电探测器将光强信号转换为电信号，电信号进入光纤电流互感器的信号处理电路，最终通过电路的解调和调制技术转化为可识别的模拟或数字信号，在整个检测过程中，每个环节都将带来不希望产生的噪声信号。根据噪声源的不同，影响光纤电流互感器随机游走系数的主要噪声包括光源的相对强度噪声、光纤线圈的热相位噪声、光电探测器的电噪声和散粒噪声。

电噪声

电噪声主要来源于光电探测器中的暗电流以及探测器中的跨阻抗放大器负载电阻的热噪声(也被称为Johnson噪声)。在1300nm波长的光纤电流互感器中，InGaAs PIN光电探测器因具有较低的暗电流、高量子效率以及高探测率等优点，而得到普遍的应用。InGaAs PIN探测器中的暗电流主要包括扩散电流、复合电流、表面暗电流、欧姆电流以及隧道电流等。跨阻抗放大器将电流信号转化为电压信号的过程中不仅含有暗电流产生的电噪声，还有放大器负载电阻的热噪声。通常暗电流产生的噪声等效功率不会大于放大器负载电阻的热噪声，因此电噪声主要还是由探测器中的跨阻抗放大器噪声构成。

热相位噪声

热相位噪声是因光纤受到温度影响而发生折射率改变引起的相位噪声，该噪声的功率谱密度可以表示为 21 : 当光纤长度较短时，这种噪声对光纤电流互感器性能影响很小，一般可以不予考虑，但随着光纤长度的增加和温度的升高，热相位噪声就会超过光电探测器。

的散粒噪声，成为影响光纤电流互感器检测最小相移的主要因素。而一般的光线电流互感器的光纤长度不会超过1000米，并且当光纤电流互感器的方波调制频率等于光纤线圈的中心频率时，能够有效地抑制热相位噪声，因此该噪声项通常不予考虑。

散粒噪声

散粒噪声(Short Noise)是光电检测系统中普遍存在的一种噪声，它是由光源随机发射光子，在探测器端将光转化成电子过程中产生的一种具有泊松分布的随机噪声，因而又被称为泊松噪声。在结型光电探测器中，由载流子移动的无规律性使得电流围绕平均电流i的波动产生了探测器的散粒噪声，因此散粒噪声可

光源的相对强度噪声

光源的相对强度噪声代表着光源输出能量的振荡幅度，是由宽带光源光谱中所有不相关的频率分量之间的随机拍频引起的附加噪声，它反映了光源的幅度特性，和光电检测过程无关。

光纤电流互感器中的噪声是光纤电流互感器所特有的，大量实验表明在光纤电流互感器输出信号中噪声对光纤电流互感器的最小相位检测影响最大，严重影响了光纤电流互感器在小电流测量范围内的精度，因此对光纤电流互感器的输出信号进行滤波是改善光纤电流互感器性能的有效手段。目前主要的技术方案包含两类:一是噪声滤波技术;二是噪声消除技术。前者偏重的是软件实现，而后者更侧重于硬件设计。 研究的是噪声滤波技术，主要是从频域和时域的两个角度来分析光纤电流互感器输出信号的特点，并分别在频域和时域中 了噪声滤波技术:有限冲激响应(FIR)实时滤波系统和自适应噪声对消技术两种方法。

FIR数字滤波器设计方法

在检测弱信号时，一般采用锁定放大器来得到准确的信号，但其复杂的电路限制了在光纤电流互感器中的应用 。由此本节 了一种软件实现的方法，基于FIR数字滤波系统。由于FIR数字滤波器不含极点、没有反馈回路、稳定性好、精度高且具有线性相位，成为最常用的数字滤波方法之一。FIR数字滤波器的单位冲激响应是有限长的，设计问题的实质是确定能满足所要求的脉冲响应的常数问题，设计常用的方法有傅里叶级数展开法、窗函数法与频率采样法等其中窗函数为最常用的设计方法。

自适应噪声对消技术

自适应信号处理是一种利用最优线性滤波器将受噪声和干扰污染的信号进行估计、检测或恢复出原始信号的过程。无论是在平稳和非平稳的应用环境下，强大的信号跟踪能力使得自适应滤波器成为控制和信号领域的一种强大信号处理技术手段，并且自适应滤波己成功地应用各个领域。尽管不同的应用领域具有不同的特性，但都有一个共同的基本特征:通过输入向量和期望响应的估计误差来获得一组可调的滤波系数。根据应用目的的不同，可将自适应滤波器分为四类:辨识、逆模型、预测、干扰消除。各种应用之间的本质不同在于选取不同的期望响应信号。

自适应滤波原理

噪声对消属于自适应滤波在干扰消除中的应用。自适应滤波算法的运行一般包括两个基本过程: