20世纪后几十年,以光纤通信为代表的信息技术的发展极大地推动了人类想信息社会迈进的步伐。与此同时光纤传感技术伴随着光导纤维以及光纤通信技术的发展而迅速发展起来,光纤传感技术是一种以光为载体,光纤为介质,感知和传输外界信号的新型传感技术。非本征法布里珀罗(EFPI)光纤传感器是目前历史最长、技术最为成熟、应用最为普遍的一种光纤传感器。随着光纤传感器的应用发展,其轴向和横向应变特性的研究也逐步成为热点,一些传统算法产生的误差较大,精确地较低,已无法满足目前光纤传感精度要求。本文设计的基于遗传算法的优化方法就是针对普通算法解调误差较大的缺点而设计的,主要是对参数的编码进行操作而非对参数本身,使用多点搜索,效率很高,直接以目标函数为搜索信息,并且使用概率搜索技术,得到的是最优化解或者近优化解。本文介绍了一种基于遗传算法思想的EFPI光纤传感器复用解调算法,首先对EFPI光纤传感技术的发展过程做简要阐述,并对具体应用实例进行介绍；然后对EFPI光纤传感技术的原理说明,对EFPI的解调、复用技术以及本文采用的复用解调算法的原理进行了详细的叙述；再简要介绍了遗传算法基本概念、结构、特点,详细说明了遗传算法的设计与实现以及本文中遗传算法在EFPI光纤传感器复用解调技术中的实际运用方法；构建了整体的硬件框架,突出阐述了系统硬件结构核心DSP芯片及其外围电路,包括电源管理电路、时钟电路、复位电路、A/D模块、JTAG、异步串口通讯电路等；通过CCS开发工具对DSP进行软件设计,将遗传算法各步骤算法思想转换为C语言程序,再对串口中断程序进行编写与调试,完成整个系统框架。最后通过MATLAB仿真得到的遗传算法最优解与实际DSP系统运算结果进行了对比和误差分析,证明了本系统的可行性以及算法优越性,对本系统的不足与实际运行中的问题进行了总结。