基于光纤式的声传感器由于其体积小、重量轻、结构紧凑、抗电磁干扰等特点，而在近年来受到了广泛的研究。在光纤声传感器的信号解调技术研究中，比较常用的解调技术包括斜边滤波、相位解调等等。传统的信号解调技术通常需要对传感光源进行精确的波长反馈控制，或在传感结构中增加额外的调制器，且外部环境的不稳定扰动也会使传感器发生信号衰落甚至失真。

在武汉光电国家实验室鲁平教授指导下，博士生傅鑫提出了一种基于扫描纹波谱自拟合差分算法的光纤声传感器新型解调方法。采用宽带光输入作为传感器光源，接收端通过波长扫描的方式获取传感光谱信息。当传感器受到声信号扰动时，传感光谱受到动态调制。通过波长扫描获取传感光谱时，不同波长处的光强在不同时刻获取而对应不同的光谱函数，扫描一周后形成带有纹波波形的光谱。通过对纹波光谱进行自拟合，并与自拟合曲线进行差分运算，根据光谱波长的实时扫描特性实现将声信号从光频域至时域的线性转化获取时域声信号。由于解调方法基于对光谱的实时扫描与自拟合差分处理，因此外部环境的随机扰动可以被隔绝，提高传感器工作稳定性。

2017年2月16日，这一工作〝Spectrum interrogation of fiber acoustic sensor based on self-fitting and differential method〞发表在Opt. Express Vol.25, No.4, 4429-4437 (2017)。研究工作得到了国家自然科学基金（61275083, 61290315）的资助。