Comparison of Time and Frequency Approaches to Simulation of Signals of Optical Rayleigh Reflectometers

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

The range of applications for distributed fiber-optic sensors is constantly expanding due to both the growing needs of industry and the development of the measurement capabilities of the sensors themselves. In connection with the need to develop methods for interpreting sensor signals, it is extremely important to form sets of test signals for distributed fiber-optic sensors obtained under known conditions and effects on the fiber. In the presence of reliable analytical models of signals from distributed fiber-optic sensors, it is extremely convenient to obtain test signals in the course of numerical experiments. The paper will consider the processes of formation of backscattering signals in Rayleigh reflectometric systems and describe physical and mathematical models that allow calculations of signals under different operating conditions. Two approaches for calculating the resulting backscatter signal are proposed: (1) based on the temporal representation of the probing signal and the impulse response of the sensitive fiber and (2) an alternative approach based on the spectral representation of the probing signal and the transfer function of the fiber. The presented results can be used both for direct simulation of the operation of reflectometric systems using Rayleigh scattering and for the analysis of existing limitations and the specifics of their operation.

About the authors

N. A. Ushakov

Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

Email: n.ushakoff@spbstu.ru
195251, St. Petersburg, Russia

L. B. Liokumovich

Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

Author for correspondence.
Email: n.ushakoff@spbstu.ru
195251, St. Petersburg, Russia

References

  1. Hartog A.H. An Introduction to Distributed Optical Fibre Sensors. CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781315119014
  2. Gorshkov B.G., Yüksel K., Fotiadi A.A., Wuilpart M., Korobko D.A., Zhirnov A.A., Stepanov K.V., Turov A.T., Konstantinov Y.A., Lobach I.A. // Sensors. 2022. V. 22. P. 1033. https://doi.org/10.3390/s22031033
  3. Juarez J.C., Maier E.W., Choi K.N., Taylor H.F. // J. Light Technol. 2005. V. 23. P. 2081. https://doi.org/10.1109/JLT.2005.849924
  4. Lellouch A., Biondi B.L. // Sensors. 2021. V. 21. P. 2897. https://doi.org/10.3390/s21092897
  5. Lindsey N.J., Martin E., Dreger D.S., Freifeld B., Cole S., James S.R., Biondi B., Ajo-Franklin J.B. // Geophys. Res. Lett. 2017. V. 44. P. 11. https://doi.org/10.1002/2017gl075722
  6. Titov A., Kazei V., AlDawood A., Alfataierge E., Bakulin A., Osypov K. // Sensors. 2022. V. 22. P. 1027. https://doi.org/10.3390/s22031027
  7. Brinkmeyer E. // Electron. Lett. 1977. V. 16. P. 329. https://doi.org/10.1049/el:19800235
  8. Brinkmeyer E. // J. Opt. Soc. Am. 1980. V. 70. P. 1010. https://doi.org/10.1364/JOSA.70.001010
  9. Hartog A.H., Gold M. // J. Light. Technol. 1984. V. 2. P. 76. https://doi.org/10.1109/JLT.1984.1073598
  10. Feigel B., Erps J.V., Khoder M., Beri S., Jeuris K., Goidsenhoven D.V., Watte J., Thienpont H. // J. Light. Technol. 2014. V. 32. P. 3008. https://doi.org/10.1109/JLT.2014.2330693
  11. Healey P. // Electron. Lett. 1985. V. 21. P. 226. https://doi.org/10.1049/EL:19850161
  12. Mermelstein M., Posey R., Johnson G.A., Vohra S.T. // Opt. Lett. 2001. V. 26. P. 58. https://doi.org/10.1364/OL.26.000058
  13. Liokumovich L.B., Ushakov N.A., Kotov O.I., Bisyarin M.A., Hartog A.H. // J. Light. Technol. 2015. V. 33. P. 3660. https://doi.org/10.1109/JLT.2015.2449085
  14. Zhou J., Pan Z., Ye Q., Cai H., Qu R., Fang Z. // J. Light. Technol. 2013. V. 31. P. 2947. https://doi.org/10.1109/JLT.2013.2275179
  15. Lu X., Thomas P. // J. Light. Technol. 2020. V. 38. P. 974. https://doi.org/10.1109/JLT.2019.2949624
  16. Liehr S., Münzenberger S., Krebber K. // Opt. Express. 2018. V. 26. P. 10573. https://doi.org/10.1364/oe.26.010573
  17. Tovar P., Lima B.C., von der Weid J.P. // J. Light. Tehnol. 2022. V. 40. P. 4765. https://doi.org/10.1109/JLT.2022.3164793
  18. Chen D., Liu Q., He Z. // Opt. Express. 2017. V. 25. P. 8315. https://doi.org/10.1364/oe.25.008315
  19. Pastor-Graells J., Martins H.F., Garcia-Ruiz A., Martin-Lopez S., Gonzalez-Herraez M. // Opt. Express. 2016. V. 24. P.13121. https://doi.org/10.1364/OE.24.013121
  20. Marcon L., Soto M.A., Soriano-Amat M., Costa L., Fernandez-Ruiz M.R., Martins H.F., Palmieri L., Gonzalez-Herraez M. // J. Light. Technol. 2020. V. 38. P. 4142. https://doi.org/10.1109/JLT.2020.2981741

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2.

Download (71KB)
Indexing metadata
3.

Download (280KB)
Indexing metadata
4.

Download (54KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2023 Н.А. Ушаков, Л.Б. Лиокумович

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».