위상 민감 광시계 반사계는 넓은 감시 범위와 높은 감도를 갖추어 주변 보안 등 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 최근 연구자들은 광학 시스템을 개선하여 센싱 거리를 연장하고 공간 해상도를 향상시켰습니다. 하지만 처리해야 할 데이터 양이 크게 증가했으며 환경 소음과 다양한 교란 유형이 분산 교란 감지 시스템의 실제 적용에 도전을 안겨주고 있습니다. 본 논문은 시스템 신호 대 잡음비, 교란 인식률 등 성능 지표를 향상시키기 위한 신호 처리 방법들을 요약하였으며, 노이즈 감소 알고리즘, 특징 추출 알고리즘, 머신 러닝 및 딥 러닝 알고리즘을 포함하여 각 알고리즘의 장단점을 최대한 비교하고, 이 분야 신호 처리 방법의 미래 발전 방향을 전망하였습니다.

위상 민감 광시계 반사계; 신호 처리; 노이즈 감소 알고리즘; 특징 추출; 머신 러닝