On the measurement accuracy of coherent Rayleigh-based distributed sensors

瑞利散射 估计员 光学 相(物质) 互相关 信噪比(成像) 噪音(视频) 测量不确定度 物理 分布式声传感 计算机科学 光纤传感器 光纤 数学 统计 人工智能 图像(数学) 量子力学
作者
Malak Galal,Suneetha Sebastian,Zhisheng Yang,Li Zhang,Simon Zaslawski,Luc Thévenaz
出处
期刊:Optics Express [Optica Publishing Group]
卷期号:29 (26): 42538-42538 被引量:11
标识
DOI:10.1364/oe.442790
摘要

The phase change of back-scattered light due to external perturbations is retrieved in coherent Rayleigh-based distributed sensors by estimating the frequency shift (FS) between the traces of different measurements. The uncertainty associated with the estimator, due to the presence of system noises, can lead to an inaccurate evaluation of the FS. Additionally, in coherent Rayleigh-based sensors, the calculation of the signal-to-noise ratio (SNR) from the jagged back-scattered intensity trace using the statistical estimators can cause an erroneous determination of the absolute value of the SNR. In this work, a method to accurately evaluate the non-uniform SNR caused by the stochastic variation of the back-scattered light intensity along the fibre is presented and validated. Furthermore, an analytical expression to evaluate the uncertainty in the FS estimation using one of the standard estimators, namely cross-correlation, is presented. A direct-detection frequency-scanned phase-sensitive optical time-domain reflectometer (φ-OTDR) is employed for the experimental verification of the expression as a function of two crucial system parameters: the SNR and the spatial resolution. The performance of various distributed sensing system configurations utilising cross-correlation for determining the FS occurring due to the external perturbations can be properly predicted hereafter with the aid of the analytical expression presented in this study.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
吃饭了吗123完成签到,获得积分10
1秒前
叶笑笑完成签到,获得积分10
3秒前
福斯卡完成签到 ,获得积分10
4秒前
科研狗应助ontheway采纳,获得50
5秒前
任性的傲柏完成签到,获得积分10
13秒前
天天向上完成签到 ,获得积分10
15秒前
沉静从阳完成签到,获得积分10
17秒前
英俊小兔子完成签到,获得积分10
17秒前
YNR完成签到 ,获得积分10
21秒前
ramia完成签到 ,获得积分10
22秒前
杨嘉禧完成签到,获得积分10
24秒前
在水一方应助DuMeng采纳,获得10
24秒前
hanbo完成签到,获得积分10
24秒前
草莓9703完成签到,获得积分10
24秒前
xiaobai123456完成签到,获得积分10
29秒前
幸运星完成签到,获得积分10
30秒前
cpx完成签到 ,获得积分10
31秒前
一方完成签到,获得积分10
33秒前
40秒前
科研通AI6.2应助小丸子采纳,获得10
40秒前
紧张的钥匙完成签到 ,获得积分10
43秒前
renaissance完成签到 ,获得积分10
43秒前
why完成签到 ,获得积分10
45秒前
袁小二完成签到 ,获得积分10
45秒前
48秒前
海咲umi应助科研通管家采纳,获得10
48秒前
Orange应助科研通管家采纳,获得10
49秒前
CodeCraft应助科研通管家采纳,获得10
49秒前
CodeCraft应助科研通管家采纳,获得10
49秒前
852应助科研通管家采纳,获得30
49秒前
搜集达人应助科研通管家采纳,获得10
49秒前
海咲umi应助科研通管家采纳,获得10
49秒前
无极微光应助科研通管家采纳,获得20
49秒前
Hello应助科研通管家采纳,获得10
49秒前
mumian完成签到 ,获得积分10
51秒前
yuan1226完成签到 ,获得积分10
51秒前
52秒前
Z鑫鑫子完成签到,获得积分10
53秒前
悦耳的怀寒应助YangSY采纳,获得10
53秒前
无语的大山完成签到 ,获得积分10
56秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Cronologia da história de Macau 5000
Petrology and Plate Tectonics 800
Electrode Potentials 550
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Trees of tropical Asia : an illustrated guide to diversity 500
Materials Informatics Molecules, Crystals and Beyond A volume in Acta Materialia Book Series 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7044301
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8710769
关于积分的说明 18445678
捐赠科研通 6556964
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3117905
关于科研通互助平台的介绍 2202914
邀请新用户注册赠送积分活动 2093318