0 引言
       光纤传感技术因其灵敏度高、抗电磁干扰和适用于长距离检测等特点，被广泛运用于军事设施、机场、电站和石油管道等基础设施的干扰监测中。在国内外，许多科研机构对该技术进行了深入研究，并初步实现了针对外部扰动的识别与报警工作。
　　 2013年，安阳等人[1]提出了一种改进的平均-差值算法对光纤中的振动点进行定位，其核心思想是使用基于间隔参数的移动平均算法滤除了原始散射曲线中的随机噪声，然后通过对平均曲线进行累加差值算法提取光强变化对应的位置信息，但该算法只针对时域信号进行处理，识别精度通常较低。2014年，郑印等人[2]提出了一种时间域单点振动和空间域相邻点振动相结合的判定方法，并通过自适应阈值处理实现了针对扰动点的精确定位。2016年，梁生等人[3]提出了空间域差分的定位方法，分别设定时域和空间域差分判断阈值，通过在空间域对探测光强进行差分，与空间域阈值进行比较判断，实现了定位的功能，有效地解决漏报的问题。2017年，董百合等人[4]针对高频分量提出小波高频分量定位算法，该算法需要对每个扰动点的信号进行分解，虽然在实际应用中能够实现定位的功能，且精度较高，但是运算量太大，难以实现实时识别外部扰动。同年，施羿等人[5]提出了一种扰动区间分离方法，将扰动产生的震动波在频域内进行区分，实现了定位及识别功能。2018年，刘树君等人[6]在小波高频分量定位算法的基础上使用了一种改进的平均与差分算法，并将其与雷达目标检测领域的单元平均恒虚警（CA-CFAR）检测算法相结合，对光纤中的扰动点进行定位，具有较高的信噪比和实时性。2019年，吴亚男等人[7]提出了一种基于退火的小波阈值去噪算法，并结合二维边缘检测算法实现了对光纤多个扰动点的定位和远距离扰动的精确定位。2020年，HE Q等人[8]针对振动中的非高斯振动，提出了非高斯累计量算法（HOC）用于分析相位敏感光时域反射仪（Ф-OTDR）中的振动信号，该过程会引起光强度波动、热噪声和散粒噪声，其行为与高斯分布相同。
　　 目前的研究内容主要适用于实验室的理想条件中，且多为对光纤上的单个扰动点进行精确识别。为此，针对实际应用中的复杂情况，本文提出单峰信号的误差累计值算法和多峰信号的分离算法。

4 结束语
       针对光纤传感器信号特点，本文采用单峰信号的误差累计值算法提取干扰位置，并提出了多信号干扰时的多峰信号分离算法。研究表明：所提算法可以通过高斯方程或洛伦兹方程将多个干扰分离并提取，并将误差定位的均方差降低了57%。若干扰信号的对称性较差时，则可以考虑采用其它函数形式进行分离。