0 引言
　　光纤布喇格光栅（FBG）传感器近年来发展迅速[1]，因其具有抗电磁干扰能力强、环境适应性好、灵敏度和性价比高的优势，得以在电力、航天和化工等领域广泛应用[2-4]。FBG传感器复用能力良好，组成传感网络后能够实现多点同时测量。常用的复用方法可分为波分、时分、空分、谱形复用及它们的混合形式，其中波分[5]、时分[6]复用要求各光谱不能发生重叠现象，所以传感器的复用数量受到限制。谱形复用的原理是通过识别光谱形状信息来对光谱进行解调，允许光谱重叠，在有限的光源带宽中增加了FBG传感器的复用数量。

　　文献[7-9]通过研究光谱形状信息，如峰值、峰高和面积等参数，利用智能算法进行自动寻峰，但容易受干扰信号影响，对提取光谱的要求较高。文献[10-12]采用了极限学习机（ELM）算法、禁忌搜索（TS）算法和差分进化（DE）算法，但仅对2个FBG复用系统进行实验仿真。文献[13]实现了多FBG并联复用系统重叠光谱的识别，但对于不同FBG数量的系统，需要不断改变解调算法的参数。本文采用了量子粒子群优化（QPSO）算法解调中心波长，并在QPSO算法基础上提出了自适应变异的量子粒子群优化（AMQPSO）算法。

5 结束语
　　本文提出了2种优化粒子群算法（QPSO和AMQPSO），其中AMQPSO算法对重叠光谱进行解调具有较高解调精度。通过实验获得实际重叠光谱形状，实际测量中光谱并非完全呈现理想高斯谱形，与高斯光谱数值仿真进行比较，进一步验证所提出算法的性能。在实验基础上进行QPSO与AMQPSO这2种算法的仿真，发现AMQPSO算法在进行重叠光谱解调时，能够对粒子采取自适应变异措施，避免陷入局部最优。使用AMQPSO算法可以对重叠光谱进行快速、精准解调，解调误差不超过3 pm，解调时间不超过5 s。温度测量精度达 0.3 ℃，优于传感器实际测量精度0.5 ℃。本文提出的优化解调算法对FBG传感复用技术具有参考价值，可以用于大容量FBG传感解调系统中。