A Modification of the Backward Correlation Method for the Brillouin Frequency Shift Accurate Extraction

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

An improved method for extracting the Brillouin frequency shift in postprocessing of a given Brillouin gain spectrum is presented. Modification of the method made it possible to expand the boundaries of its applicability to the region of noisy spectra with a signal-to-noise ratio (SNR) below 0 dB. The modified method can be successfully used in distributed fiber-optic sensors operating on the Brillouin scattering principle, especially in long-distance sensing lines.

About the authors

F. L. Barkov

Perm Federal Research Center, Ural Branch, Russian Academy of Sciences

Email: fbarkov@pstu.ru
614990, Perm, Russia

Yu. A. Konstantinov

Пермский федеральный исследовательский центр УрО РАН

Author for correspondence.
Email: fbarkov@pstu.ru
614990, Perm, Russia

References

  1. Bao X., Webb D.J., Jackson D.A. // Opt. Lett. 1993. V. 18. P. 1561. https://doi.org/10.1364/OL.18.001561
  2. Soto M.A., Thévenaz L. // Opt. Express. 2013. V. 21. P. 31347. https://doi.org/10.1364/OE.21.031347
  3. Feng C., Preussler S., Kadum J., Schneider T. // Sensors. 2019. V. 19. P. 2878. https://doi.org/10.3390/s19132878
  4. Li C., Lu Y., Zhang X., Wang F. // Electron. Lett. 2012. V. 48. № 18. P. 1139. https://doi.org/10.1049/el.2012.1248
  5. Urricelqui J., Sagues M., Loayssa A. // Opt. Express. 2014. V. 22. № 15. P. 18195. https://doi.org/10.1364/OE.22.018195
  6. Zhou F., Gan J., Lv, H., Cui L. // IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. 2018. V. 189. P. 032026. https://doi.org/10.1088/1755-1315/189/3/032026
  7. Feng C., Lu X., Preussler S., Schneider T. // J. Light. Technol. 2019. V. 37. P. 5231. https://doi.org/10.1109/JLT.2019.2930919
  8. Li C., Li Y. // Proc. of the 2009 5th International Conference on Wireless Communications, Networking and Mobile Computing Beijing. China. 2009. P. 24. https://doi.org/10.1109/WICOM.2009.5303692
  9. Yan Z., Zhong S., Lin L., Cui Z. // Mathematics. 2021. V. 9. P. 2176. https://doi.org/10.3390/math9172176
  10. Amini K., Rostami F. // J. Comput. Appl. Math. 2015. V. 288. P. 341. https://doi.org/10.1016/j.cam.2015.04.040
  11. Horiguchi T., Masui Y., Zan M. // Sensors. 2019. V. 19. P. 1497. https://doi.org/10.3390/s19071497
  12. Farahani M.A., Castillo-Guerra E., Colpitts B.G. // Opt. Lett. 2011. V. 36. P. 4275. https://doi.org/10.1364/OL.36.004275
  13. Ruiz-Lombera R., Fuentes A., Rodriguez-Cobo L., Lopez-Higuera J.M., Mirapeix J. // J. Light. Technol. 2018. V. 36. P. 2114. https://doi.org/10.1109/JLT.2018.2805362
  14. Lalam N., Venketeswaran A., Lu P., Buric M.P. Probabilistic deep neural network based signal processing for Brillouin gain and phase spectrums of vector BOTDA system // Optical Interconnects XXI / Eds. H. Schröder, R.T. Chen, WA, USA, Bellingham: SPIE, 2021. V. 11692. P. 1169213. https://doi.org/10.1117/12.2578509
  15. Wu H., Wan Y., Tang M., Chen Y., Zhao C., Liao R., Chang Y., Fu S., Shu P.P., Li D. // J. Light. Technol. 2019. V. 37. P. 2648. https://doi.org/10.1109/JLT.2018.2876909
  16. Karapanagiotis C., Wosniok A., Hicke K., Krebber K. // Sensors. 2021. V. 21. P. 2724. https://doi.org/10.3390/s21082724
  17. Nordin N.D., Zan M.S.D., Abdullah F. // Photonics. 2020. V. 7. P. 79. https://doi.org/10.3390/photonics7040079
  18. Nordin N.D., Zan M.S.D., Abdullah F. // Opt. Fiber Technol. 2020. V. 58. P. 102298. https://doi.org/10.1016/j.yofte.2020.102298
  19. Barkov F.L., Konstantinov Y.A., Krivosheev A.I. // Fibers. 2020. V. 8. P. 60. https://doi.org/10.3390/fib8090060
  20. Nordin N.D., Abdullah F., Zan M.S.D., Bakar A.A., Krivosheev A.I., Barkov F.L., Konstantinov Y.A. // Sensors. 2022. V. 22. P. 2677. https://doi.org/10.3390/s22072677
  21. Konstantinov Yu.A., Kryukov I.I., Pervadchuk V.P., Toroshin A.Yu. // Quantum Electronics. 2009. V. 39 № 11. P. 1068. https://doi.org/10.1070/QE2009v039n11ABEH014171

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2.

Download (336KB)
Indexing metadata
3.

Download (465KB)
Indexing metadata
4.

Download (388KB)
Indexing metadata
5.

Download (123KB)
Indexing metadata
6.

Download (124KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2023 Ф.Л. Барков, Ю.А. Константинов

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».