基于光频域反射仪的分布式光纤传感及应用进展（特邀） 
下载： 835次创刊六十周年特邀
1 引言
光纤传感器由于具有耐腐蚀、抗电磁干扰、耐高温等电子传感器不具备的独特优势而被国内外研究人员广泛关注，其在环境监测［1］、工业结构健康监测［2-4］、航空航天［5-6］等领域发挥着重要作用。基于布里渊散射［7］、拉曼散射［8］，以及瑞利散射［9］的分布式光纤传感器可以通过获取光纤中光信号的强度、光频、相位的变化来进行应变、扭转、温度、振动等多种外界信息的分布式测量。其中，瑞利后向散射（RBS）是最容易被光电探测器探测到的光，应用最为广泛。基于光纤RBS的分布式光纤传感技术主要分为两类：第一类为光时域反射技术（OTDR），OTDR的传感距离能达到数十公里，但空间分辨率受限于光脉冲宽度，一般在米级；第二类为光频域反射技术（OFDR），其具有毫米甚至微米级的空间分辨率，其传感距离在百米量级。光频域反射仪于1981年由Eickhoff等［10］提出，主要用于散射和光纤损耗的空间分布测量。而后，Froggatt等［11］扩展出了光频域反射仪的分布式应变测量能力，使得光频域反射仪朝着多种物理量的分布式测量方向快速发展。然而，光频域反射仪在发展过程中遇到了许多挑战：一方面，光频域反射仪本身需要采用扫频光源，而扫频光源固有的扫频非线性给信号带来了极大的相位噪声，这会严重影响系统的空间分辨率、解调精度和传感距离；另一方面，相干探测时会存在明显的衰落噪声，加之光纤中固有的RBS信号微弱，最终导致系统的信号幅值波动强烈，进一步降低了系统信噪比。为解决相关问题，研究人员尝试了多种噪声抑制方法，期望提升光频域反射仪空间分辨率、解调精度和传感距离等方面的性能指标。目前，这些方法已取得了良好的效果，并使得光频域反射仪在多方面传感应用中扮演了重要角色。
本文从光频域反射仪的基本模型出发，推导基本理论公式，介绍波长解调和相位解调两种解调方法，并综述多种抑制扫频非线性噪声和相干衰落噪声以提升光频域反射仪信噪比的方法，以及光频域反射仪在三维形状、大应变、高温、折射率传感等方面的应用进展。
2 光频域反射仪基本原理
OFDR基本结构如
本振信号（local signal）和探测信号（probe signal）的线性扫频变化曲线分别如
式中：
式中：
进一步，本振信号光场可表示为
式中：
忽略直流项和常数项后，本振信号与探测信号的拍频信号可以表示为
从
因此，光频域反射仪中拍频信号的频率与FUT的延迟时间成正比，即与散射体的位置有关。通过算法将不同位置处的信号分离出来，即可获取FUT上RBS信号的分布信息，进而实现分布式传感。当外界应变或温度等参量作用于FUT某区域使其长度、折射率发生变化时，RBS相位受到调制，通过计算波长或相位变化量即可线性解调出外界应变或温度的变化。下面详细介绍光频域反射仪的两种传感解调方法。
图 2. 光频域反射仪拍频原理。（a）本振信号和探测信号的线性扫频；（b）各延时处对应的拍频信号
Fig. 2. The beat principle of optical frequency domain reflectometry. (a) Linear sweep frequency of local and probe signals; (b) corresponding beat signals at each delay
3 光频域反射仪传感解调方法
目前，OFDR传感解调的方法主要分为两种：波长解调法和相位解调法。波长解调法原理与光纤布拉格光栅类似［11］。当温度或应变作用于光栅时，其反射波长会发生红移或蓝移，通过光谱拟合和寻峰算法即可确定其波长漂移量。瑞利散射光谱虽然无规则形状，但具有独立且唯一的特征，通过互相关等算法即可获得其瑞利散射光谱的波长漂移量，进而实现分布式传感。相位解调法则通过计算沿FUT上的相位变化量来确定对应的温度或应变变化量。
3.1 波长解调法
瑞利散射光谱的波长漂移量可通过温度或应变前后参考和测量信号的互相关运算获得，即分别采集外界环境变化前后的两组拍频信号，一组作为参考信号，另一组作为测量信号。波长解调法运算流程如
1）对参考信号和测量信号进行快速傅里叶变换（FFT），将其从光频域转换到距离域后得到FUT的RBS散射强度分布。假设频域中频率分辨率为
式中：
2）利用宽度为
式中：
3）对步骤2）中插值补零后的数据进行傅里叶逆变换（IFFT）转换到光频域，从而得到两组RBS光谱。
4）对两组RBS光谱进行互相关运算，即可得到互相关峰的波长漂移。通过温度或应变灵敏度系数，即可得到对应的变化量，其中，单模光纤温度和应变灵敏度系数分别约为11.2 pm/℃和1.2 pm/με［15］。重复执行上述步骤，即可实现整根FUT上的传感解调。
需要注意的是，步骤2）中距离域插值法虽然有效提高了波长分辨率，但由于数据量的增加，多次互相关运算需花费大量时间。最近，深圳大学王义平团队［16］针对数据解调插值补零带来的数据冗余问题，在基于不同空间分辨率下光纤应变传感特性基础上提出了自适应补零算法，通过优化插值补零个数，减少了互相关运算数据冗余，提高了运算效率。在1.5 mm空间分辨率下，和传统补零算法相比，自适应补零算法在不影响应变传感性能的同时，其解调时间从139 s缩短至0.48 s，效率提升了300倍。
3.2 相位解调法
相位解调法运算过程更简便，对拍频信号执行FFT后，可直接得到与FUT延时距离相关的初始拍频相位，其相位表达式为
应变作用于光纤时，其长度会被拉伸或压缩，进而改变延时和光纤折射率，通过相位变化即可解调出应变变化。运算流程如
1）同样，采集两组拍频信号作为参考信号和测量信号，进行FFT变换后得到的参考和测量信号的初始拍频相位分别为
当光纤状态不发生改变而TLS初始光频存在波动时，参考相位和测量相位的差值如下：
式中：
2）初始光频稳定情况下，光纤受到拉伸或者压缩应变时，由光纤变形引起的相位差［18］为
式中：
这样，应变为
根据
4 光频域反射仪噪声抑制方法
上述OFDR基本原理和传感解调方法中的信号模型均是以忽略系统噪声为前提进行叙述和推导的。实际上，光频域反射仪性能受光源扫频非线性噪声、相干衰落噪声等多种噪声影响。其中：扫频非线性噪声会影响波长和相位解调方法；而相干衰落噪声对相位解调法的影响较为明显。针对该问题，许多研究学者开展了相应研究并提出了多种噪声抑制方法，以不断提高光频域反射仪空间分辨率和传感精度等关键性能指标。
4.1 扫频非线性噪声抑制方法
可调谐激光器通过内部温度调谐、电流调谐和压电元件调制等方式快速改变输出波长，以便在短时间内输出宽带扫频激光。然而，调谐过程的不均匀会使输出的激光频率无法完全线性变化，最终产生扫频非线性噪声，如
图 5. 扫频非线性噪声的影响。（a）非线性扫频曲线；（b）拍频信号的频率
Fig. 5. The influence of sweep nonlinear noise. (a) Nonlinear sweep curve; (b) frequency of beat signal
从拍频光强信号可知，
因此，如何抑制光源扫频非线性噪声是光频域反射仪发展中的重点研究内容之一。目前，研究人员提出了多种扫频非线性噪声抑制方法，分别适用于短距离（几米到百米）和长距离（几千米到上百千米）光频域反射仪，如
图 6. 扫频非线性噪声的抑制方法分类
Fig. 6. Classification of methods for suppressing noise of sweep nonlinearity
外部时钟采样法又称硬件采样法，是Takada［23］于1992年提出的一种光纤频率编码器方法。该方法在
重采样法与外部时钟采样法所需的硬件结构一样。不同的是，重采样法中辅助干涉仪信号不作为外部时钟输入，而是与主干涉仪信号一起被ADC同步采集，并用于后续的算法补偿，该方法无需满足辅助干涉仪延时光纤长度大于主干涉仪4倍这一要求。若不考虑外界因素的干扰，辅助干涉仪中扫频非线性噪声与主干涉仪是近似相等的。因此，Ahn等［27］于2005年利用希尔伯特变换从辅助干涉仪中直接获取扫频信息，并将其用于主干涉仪信号插值重采样，实现对扫频非线性噪声的抑制。2009年，Yuksel等［29］进一步简化该方法，将光频域反射仪空间分辨率提升30倍。Song等［32］采用三次样条插值重采样法，实现了300 m传感距离下扫频非线性噪声的补偿，并结合波长解调法实现了7 cm空间分辨率的温度和应变传感。2022年，深圳大学王义平团队［37］提出了一种瞬时光频率重采样法，通过辅助干涉仪的拍频信号计算出可调谐光源的非线性瞬时频率，将其重新排列为线性序列用于对主干涉仪信号进行插值，有效消除了光源非线性噪声，并利用标准单模光纤实现了传感距离为100 m、空间分辨率为2.5 mm的分布式高温传感（600 ℃）。不同于过零点重采样中存在的较大零点提取误差，且在辅助干涉仪小于主干涉仪延时长度的4倍时需要进一步采用倍频处理等问题，该研究中的瞬时频率重采样方法即使在辅助干涉仪小于主干涉仪延时长度时依然能实现噪声消除。
值得注意的是，重采样法和外部时钟采样法均需要额外添加辅助干涉仪，这不仅复杂化了系统硬件结构，而且增加了数据采集的负担。为此，Sagiv等［31］提出了一种不需要辅助干涉仪的替代方案，即在FUT内部设置先验已知空间位置的脉冲反射器（光栅），并用其响应实现相位偏差的补偿。此外，一种将辅助干涉仪与主干涉仪集成于同一通道的新型光频域反射仪被提出，利用该结构实现了数据采集时间和计算负荷的减少以及50 m的传感距离。但受辅助干涉仪信号的影响，该系统牺牲了FUT前端部分的长度［34］。2023年，深圳大学王义平团队［39］也提出了一种单干涉仪的简化光频域反射仪，如
图 8. 基于单干涉仪的简化光频域反射仪［39］
Fig. 8. Simplified optical frequency domain reflectometry based on single interferometer[39]
图 9. 基于单个干涉仪的光频域反射仪传感结果［39］。（a）测得的100 m距离域信号；（b）170 m范围内的互相关系数
Fig. 9. Sensing results of optical frequency domain reflectometry based on single interferometer[39]. (a) Measured 100 m distance domain signal; (b) cross correlation coefficient within 170 m range
为了满足大型结构更长距离分布式测量需求，近年来研究人员也在为实现长距离光频域反射仪不断探索新的途径。2008年，Koshikiya等［40］提出单边带调制激光扫频方法，结合级联相位噪声补偿方法［51］，实现了5 km传感距离下厘米级空间分辨率的测试［40］，如
但是，单边带调制方法获得的扫频光扫频范围有限。为了进一步提升外调制激光的扫频范围，Wei等［46］提出高阶边带调制注入锁定技术，通过锁定第5阶边带，实现了光扫频范围5倍的放大。随后，通过锁定高射频驱动功率调制器产生的第8阶边带，实现了具有24 GHz扫频范围的扫频光，获得了传感距离长达10 km的光频域反射仪［48］。2023年，深圳大学王义平团队［49］提出基于驱动电压预失真方法的注入锁定系统，过去的注入锁定方案中并未对锁定激光器的非线性调谐问题给出补偿措施，这将造成大带宽锁定时边带和锁定激光器之间产生超出锁定区域的波长差，导致锁定失效。该团队借助干涉仪测量出锁定激光器的波长调谐响应，结合预失真处理有效地将其调谐线性度提高，从而保证了注入锁定过程的稳定性，最终优化后的系统锁定第4阶边带获得了扫频范围和扫频速率分别为60 GHz和15 THz/s的超线性宽带扫频光。在不需要噪声后处理情况下，该系统在2 km的传感距离下实现了1.71 mm的高空间分辨率，分别如
图 11. 超线性扫频光［49］。（a）扫频光谱；（b）瞬时光频率
Fig. 11. Ultra-linear sweep light[49]. (a) Sweep frequency spectrum; (b) instantaneous optical frequency
综上所述，外部时钟采样法、重采样法、单边带调制法、级联相位噪声补偿法、高阶边带注入锁定法等多种噪声抑制方法已被提出并得到广泛应用，极大提升了光频域反射仪的传感距离、空间分辨率和传感精度。但不同扫频非线性噪声抑制方法均有其优缺点，可以根据实际应用场景选择不同方法，以达到“因地制宜”的效果。
4.2 相干衰落噪声抑制方法
近年来，相位型光频域反射仪因相位解调法的灵敏度高、运算时间短等优点也吸引了不少研究者。1984年，Healey［57］在外差干涉OTDR中发现相干衰落现象，该现象同样存在于光频域反射仪中，如
图 13. 相干衰落现象。（a）距离域信号；（b）局部放大视角
Fig. 13. Coherent fading phenomenon. (a) Distance domain signal; (b) enlarged view
为了抑制相干衰落噪声，研究人员首先对相对相位进行平滑处理，然后进行相位解缠，再使用长度为
虽然采用相位平均的方法能够改善相干衰落问题，但降低了系统空间分辨率。此外，该方法需要配合RBS信号强度远高于单模光纤的商用全光栅光纤才有较好抑制效果。
当应变作用于光纤时，测量信号中的散射体单元开始偏离其原有位置，这时将相同位置处的参考相位与测量相位相减得到的相位差就不再是散射体单元应变前后的相位变化，即会使距离域中的差分相位失去相干性，进而引起相位解调失败［59］。为此，研究人员使用相位校准法［59］结合SG-I型数字微分器［60］计算应变：
式中：
脉冲内分频结合旋转矢量求和法在基于时间门控的光频域反射仪［19］中有效抑制了相干衰落噪声，具体流程如
式中：
2022年，深圳大学王义平团队［65］利用飞秒激光微加工技术制备的弱散射点阵列来抑制相干衰落噪声，实现了空间分辨率为0.233 mm、传感精度为2.85 με、最大测量应变为1400 με的分布式应变传感。调制后的弱散射点阵列如
图 16. 飞秒激光制备弱散射点阵列［65］。（a）加工示意图；（b）弱散射点阵列的距离域信号
Fig. 16. Fabrication of weak scattering point array using femtosecond laser[65]. (a) Processing schematic diagram; (b) distance domain signal of weak scattering point array
图 17. 采用相位法解调的单模光纤段和刻有弱散射点阵列光纤段相位分布［65］
Fig. 17. Phase distribution of single-mode fiber segment and fiber segment with weak scattered point array demodulated by phase method[65]
5 光频域反射仪传感应用
光频域反射仪的高空间分辨率和高灵敏度使其不仅适用于光纤链路或光器件的状态监测，还适用于三维形状、大应变、高温和折射率等外界物理参量的检测。
5.1 三维形状传感应用
光纤三维形状传感技术利用光纤局部应变检测光纤的弯曲（曲率和方向）和扭转等关键信息，结合应变解调和形状重构算法，实时获取光纤形状和位置等三维空间信息。凭借体积小、质量轻、精度高、柔性传感等优点，光纤三维形状传感技术在精准介入诊疗［66］、软体机器人［67］和可穿戴设备［68］等领域引起了广泛关注。
目前，基于波分复用光栅阵列［69］、布里渊光时域分析仪［70］、相敏光时域反射仪［71］和光频域反射仪［72］的三维形状传感技术已被报道。基于光频域反射仪的三维形状传感技术凭借其空间分辨率高的优势脱颖而出。2006年，美国LUNA公司率先采用光频域反射仪解调多芯光纤中的全同弱反射光栅阵列，实现了测量精度为3.9%的三维形状传感，其中，光栅间隔和长度分别为1 cm和0.5 cm［73］。2012年，美国航空航天局（NASA）基于视曲率矢量法利用3个独立且对称排列纤芯的应变场，结合Frenet-Serret三维曲线重构框架，实现了测量精度为7.2%的三维形状传感，其误差主要来自光纤自身扭曲［74］。为减少光纤自身扭曲引入的误差，Yin等［75］发现偏芯螺旋结构是实现扭曲方向识别的关键，基于光频域反射仪在螺距为6 mm的螺旋多芯光纤中实现了扭曲灵敏度为1.9 pm/（rad/m）的扭曲传感。进一步，Yin等［76］采用波长漂移曲线纵向平移方法和横向周期变化分析方法实现弯曲、扭转同时测量，并基于光频域反射仪和螺旋多芯光纤在长度为0.62 m的光纤上实现了平均欧氏距离为9.6 mm的三维形状传感。在传感器方面，尹国路等［77］制备了一种基于镍铬形状记忆合金丝与三根光纤束封装的形状传感器以代替多芯光纤，之后设计了注胶封装装置来减小封装后的残余应力以减小形状重构误差［78］。此外，天津大学Chen等［79-80］基于Frenet-Serret框架建立了形状重构误差模型，研究了光纤长度、扭曲和曲率半径等对三维形状传感精度的影响，发现根据误差模型选择性选取解调参数可减小大曲率半径下的重构误差［79］。但是，上述方法均需基于呈中心对称的3个纤芯，否则无法获取其精确弯曲方向［81］。2021年，深圳大学王义平团队［82］提出基于矢量投影的两芯三维形状传感方法，仅利用多芯光纤中的两个外芯即可实现光纤三维形状重构，实现了七芯光纤中12种两芯组合的三维形状传感，最大末端位置精度为11.6 mm。进一步，将该方法与光纤多路并联传感技术相结合，实现了仅需一次扫频测量的光纤三维形状传感，大大提高了形状传感的同步性，形状重构相对误差最大为3.37%。
为了提高RBS信号信噪比，Beisenova等［83］使用掺杂氧化镁颗粒的瑞利散射增强光纤提升了应变测量精度，实现了微创机器人手术或眼科手术时产生的微小三维形变的重构。加拿大蒙特利尔理工学院采用紫外激光曝光增强了单模光纤瑞利散射强度，并将三根增益光纤形成光纤簇，结合波长解调法，实现了穿刺针末端平均测量精度的提升［72］。然而，紫外激光曝光法只适用于光敏光纤，并且需要剥除光纤涂覆层。飞秒激光微加工技术适用于几乎所有类型光纤，不需要光纤具有光敏性和载氢处理，可直接透过光纤涂覆层。深圳大学王义平团队［84］利用飞秒激光微加工技术在多芯光纤每个纤芯中制备弱散射点阵列，增强了瑞利散射强度，提高了光频域反射仪信号信噪比，利用相位解调法获得每个纤芯应变分布，并结合Bishop三维形状重构标架，解决了形状重构中的曲线不连续问题，在长度40 cm多芯光纤上实现了空间分辨率为200 µm、重构误差为1.25%的三维形状传感，如
图 18. 飞秒激光多芯并联制备三维形状传感弱散射点阵列［84］。（a）散射点的距离域信号；（b）三维形状重构结果
Fig. 18. Fabrication of weak scattering point array using femtosecond laser in multi-core parallel connection for 3D shape sensing[84]. (a) Distance domain signal of scattering points; (b) 3D shape reconstruction results
5.2 大应变传感应用
智能结构健康监测的微小变形通过常规光频域反射仪即可实现［85］，然而在疲劳试验等实际应用中，则需要大应变传感范围的光频域反射仪。当光纤被拉伸时，光纤随着光纤的物理长度变长而移动，测量光谱单元相对于参考光谱单元在空间上发生了错位，且错位量沿应变施加方向累计，如
图 20. 光谱空间位置失配示意图［16］。（a）无应变时的光谱位置；（b）大应变时的空间错位
Fig. 20. Schematic diagrams of spectral spatial position mismatch[16]. (a) Spectral position without strain; (b) spectral position at large strain
为了实现高空间分辨率下的大应变传感，Feng等［86］指出参考光谱与测量光谱重叠少于80%时会限制应变测量范围和降低互相关的信噪比。基于此，选取参考光谱的一部分，并将其与测量信号频谱进行匹配，实现了3 mm空间分辨率下3000 με的分布式应变传感。随后，采用距离补偿方法保持互相关相似度，实现了0.5 mm空间分辨率下，±15 με应变精度、±2500 με应变范围的分布式传感［87］。除上述信号后处理方式外，将参考信号和测量信号互相关结果集合视为二维图像或二维矩阵进行处理，即在传统后处理方法后增加图像处理技术，也可基于光频域反射仪实现高空间分辨率大应变传感［88］。2021年，Qu等［89］采用全变分算法和二维高斯滤波算法有效解决了传统处理方法难以实现的高空间分辨率识别问题，在52 m的传感光纤上实现了1.3 mm空间分辨率的测量。同年，深圳大学王义平团队［90］采用距离补偿法结合图像小波去噪算法，实现了2.56 mm空间分辨率下±20 με解调精度、2000 με测量范围的应变测量。进一步，Qu等［91］采用全变分算法和二维高斯滤波两种图像处理技术消除了由大应变引起的空间失配带来的互相关测量坏点问题，能较好识别应变梯度信息及应变范围，最终在4 mm空间分辨率下实现了7000 με的大应变测量。为了进一步拓展应变范围，采用距离补偿方法使参考信号的测量信号与对应空间分辨率下的中心点互相对应，提升参考信号和测量信号的相似度，实现了2 mm空间分辨率下10000 με的大应变测量［92］。此外，Zhao等［93］提出一种基于瑞利散射光谱相关性评价函数最优解计算的分布式应变解算方法，该方法克服了直接计算光谱偏移量所导致的空间测量特性存在差异的缺陷，在全测量长度上应变测量特性保持一致，实现了最大应变为7500 με的应变解调，并结合GPU并行计算技术实现了10倍加速运算。最近，党竑等［94］提出基于卡尔曼预测和局部寻优的传感单元随机位置偏差补偿方法来降低非线性扫频噪声补偿后的残余误差，实现了5 mm空间分辨率下最大应变约为10000 με的传感。
深圳大学王义平团队结合后处理光纤，如瑞利散射增强光纤、弱反射点阵列、弱反射光栅阵列，也实现了基于光频域反射仪的高空间分辨率大应变传感。2022年，Du等［95］自主搭建了紫外激光曝光增强光纤瑞利散射系统，研究了曝光参数对瑞利散射增益的影响，在100 s曝光时间内获得了瑞利散射增益为37 dB、长度为1 m的瑞利散射增强光纤，基于瑞利散射增强光纤实现了2 mm空间分辨率下2000 με的应变解调，其应变传感精度较标准单模光纤提升了4倍。进一步，递归距离补偿信号匹配算法被提出，即通过计算互相关频移对距离域测量光谱进行补偿实现参考光谱与测量光谱的重新匹配，结合不同空间分辨率下光纤应变传感特性提出的自适应补零算法，最终基于瑞利散射增强光纤实现了1.5 mm分辨率下9000 με的大应变传感［16］，如
图 21. 采用不同光纤得到的大应变传感结果。（a）散射增强光纤［16］；（b）弱反射点阵列光纤［65］
Fig. 21. Large strain sensing results obtained using different optical fibers. (a) Scattering enhanced fiber[16]; (b) weak reflection point array fiber[65]
5.3 高温传感应用
高温传感器在航空航天喷气发动机、钢铁工业，以及核电站等许多领域发挥着至关重要的作用，它可以帮助测量和监控高温环境下温度的变化，以及时反馈内部工作情况从而指导工作人员作出相应的控制和调整措施，达到保障工业器械运行安全和人民生命健康和财产安全的目的。这类领域的环境温度通常达到几百至上千摄氏度，且伴随着电磁辐射，因此传统的电学传感器无法满足测量环境的要求。近年来，多种光纤高温传感器已被研究和报道。2017年，Laarossi等［96］报道了基于拉曼散射的光时域反射分布式高温传感系统，该研究比较了标准多模和多模镀金两种类型光纤在高温传感方面的特性，通过校准技术有效校正了镀金光纤内光学损耗的动态变化，最终实现了600 ℃的分布式高温传感。2018年，Xu等［97］基于光纤布里渊散射并结合退火后的单模镀金光纤，实现了高达1000 ℃的高温传感。然而，基于拉曼散射和布里渊散射的高温传感器空间分辨率通常为米量级，为满足更高空间分辨率的高温传感需求，2016年，Rizzolo等［98］基于光频域反射仪详细探究了光纤在最高温度为300 ℃和最高辐射剂量为10 MGy环境下的温度响应，研究发现辐射量不影响光纤散射机制，而高温下温度系数会在第一次和第二次热处理之间产生约3%的波动，这种波动可以通过将光纤加热至其最高耐受温度的方式降至0.5%。2018年，Luo等［87］采用耐受温度更高的金涂覆层光纤，结合光频域反射仪解调，实现了0.5 mm空间分辨率下50~500 ℃温度范围和±0.9 ℃温度重复性的分布式高温传感。此外，Chen等［99］成功地将光频域反射仪应用于监测电弧放电以及氢火焰［100］产生的高温分布，并研究了光频域反射仪在超过2000 ℃下其信号相关系数的退化程度。
为提高光频域反射仪高温传感精度，2020年，Sweeney等［101-102］提出一种自适应参考的尺蠖算法，不同于传统静态参考法无法捕捉高温环境带来的信号变化，该算法根据光谱漂移质量动态地选择参考光谱，从而有效地提高了高温恶劣环境下温度传感质量。2018年，Bulot等［103-104］采用溶液掺杂技术在单模光纤内掺入氧化锆颗粒使其RBS信号强度提升了40.5 dB，经退火后结合光频域反射仪实现了更高精度的高温传感。2022年，深圳大学王义平团队使用分步阶梯参考方法，采用以相邻信号作为参考并进行光谱漂移累加的方式减小了宽温度范围变化下的相关误差，在10 nm扫频范围下，实现了2.5 mm空间分辨率、50~600 ℃的温度传感［37］，结果如
为了满足高温下长时间的测试需求，选取具有长期高温热稳定性的传感介质尤为重要。飞秒激光微加工技术除了具有上述提到的能增强信号强度的优点外，其调制出的光纤区域还具备耐受高温的特性，因此其在高温传感领域也有用武之地。2021年，深圳大学王义平团队［107］将飞秒激光逐点刻写的弱光纤光栅阵列作为传感介质结合光频域反射仪进行了高温传感应用，200个参数接近一致且相邻间距为10 mm的弱光栅阵列放置于高温炉内，结果长时间在1000 ℃环境下弱光栅阵列保持高度热重复性并很好地测得了炉内的温度分布，表现出出色的高温传感性能，结果如
图 23. 采用不同后处理光纤得到的高温传感结果。（a）弱光栅阵列光纤［107］；（b）弱微腔阵列光纤［108］
Fig. 23. High temperature sensing results obtained using different post-processing fibers[107]. (a) Weak grating array fiber; (b) weak micro-cavity array[108]
5.4 折射率传感应用
折射率测量广泛应用在化学、生物、医学传感领域。目前已报道了多种结构类型的光纤折射率传感器，如Fabry-Perot干涉仪［111］、Mach-Zehnder干涉仪［112］、光纤布拉格光栅［113］、长周期光纤光栅［114］等。但这些单点式折射率传感器难以用于溶液中不同化学物质的分配以及化工质量检验中溶液扩散或反应过程的实时监测。早在2009年，Wang等［115］发现通过测量如
随后，更多类型的光纤结构被用于光频域反射仪折射率传感应用研究。Ding等［118］提出一种基于锥形光纤的光频域反射仪分布式折射率传感器，由于外部介质会造成锥形区域内的RBS信号漂移，通过波长解调法计算光谱漂移量即可反映出折射率变化量，该研究最终实现了空间分辨率和传感区域分别为2.1 cm和4.25 mm的分布式折射率传感，相较于大弯曲光纤传感器结构，这种锥形光纤能实现更加连续紧密的测量。深圳大学王义平团队采用氢氟酸溶液对掺锗单模光纤进行腐蚀［119］，腐蚀后的光纤包层直径缩减至11.5 μm，总腐蚀长度为10 cm，如
总体而言，光频域反射仪能较好地实现折射率的分布式测量，但实际中也存在许多挑战。光频域反射仪实现折射率传感的关键是需要通过拉锥、腐蚀等手段制备出合适的传感介质，而这些制备过程较为困难，且重复性难以保证。
截至目前，在社会需求的推动下，光频域反射仪凭借独特的传感优势逐步走进市场。早在十几年前，美国LUNA公司就率先推出了商用的光频域反射仪OBR 4600，该产品在标准模式下具有30 m和70 m的测量范围，对应的极限空间分辨率分别达到10 µm和20 µm，而长量程模式下具有2000 m测量范围和1 mm的空间分辨率。最近，日本SANTEC公司也发布了基于光频域反射的光器件链路分析仪SPA-100，其具有5 µm的采样分辨率，但测量范围较短。国内方面，近年武汉昊衡科技对标LUNA产品也推出了OCI系列，在与OBR 4600具有相同分辨率下最大测量范围为100 m。此外，国内高校及部分科研院所也在为研制系统样机不断努力，并且在测量范围及精度方面取得了一定的优势。例如，广东工业大学杨军团队在光频域反射仪的测量长度、空间分辨率等综合指标上不断突破并尝试将其推向相关需求企业，深圳大学王义平团队也推出了相应的光频域反射仪样机，有望满足航空航天等领域测试需求。然而，光频域反射仪的产业化进程中，其内部的各组成仪器的研制及发展是关键因素，其中，大宽带（几十至上百纳米）、窄线宽（百千赫兹以内）的可调谐激光光源是最关键的部分，美国LUNA、KEYSIGHT、NEWPORT，日本SANTEC等均能自主研制并在不断升级，而国内相对空缺，这种对国外的依赖性将极大限制国内光频域反射仪的产业化进程。当然，对于光电探测器及采集卡等器件，国内方面已有许多能满足带宽及采集速率的产品。
6 总结与展望
本文全面系统地综述了近几十年基于光频域反射仪的分布式光纤传感的发展与现状，包括光频域反射仪基本原理、扫频非线性噪声和相干衰落噪声抑制方法，以及光频域反射仪的多种传感应用。在结构健康监测、医疗微创介入手术等需求的引领下，光频域反射仪的关键性能指标得到大幅度的提升。但目前光频域反射仪的相关研究大多数还集中在高校及科研院所当中，为进一步将光频域反射仪推向大规模的实际应用领域中，未来可从以下方面优化：进一步提升光频域反射仪的性能，如传感距离、空间分辨率和处理速度；由于光纤传感器同时对温度、应变等多种参量敏感，未来可从光缆安装和信号处理算法方面解决交叉敏感问题；由于光频域反射仪成本较高，未来可考虑发展基于硅光子的光频域反射仪以降低硬件成本。
[1] Li Y, Yuan Z Y, Chen L W A, et al. From air quality sensors to sensor networks: things we need to learn[J]. Sensors and Actuators B: Chemical, 2022, 351: 130958.
[2] Liu W K, Zhou W S, Li H. Bridge scour estimation using unconstrained distributed fiber optic sensors[J]. Journal of Civil Structural Health Monitoring, 2022, 12(4): 775-784.
[3] Tsuda H, Lee J R. Strain and damage monitoring of CFRP in impact loading using a fiber Bragg grating sensor system[J]. Composites Science and Technology, 2007, 67(7/8): 1353-1361.
[4] Wu Q, Wang R, Yu F M, et al. Application of an optical fiber sensor for nonlinear ultrasonic evaluation of fatigue crack[J]. IEEE Sensors Journal, 2019, 19(13): 4992-4999.
[5] Wada D C, Igawa H, Tamayama M, et al. Flight demonstration of aircraft wing monitoring using optical fiber distributed sensing system[J]. Smart Materials and Structures, 2019, 28(5): 055007.
[6] Wang J, Tang R X, Chen J J, et al. Study of straight-line-type Sagnac optical fiber acoustic sensing system[J]. Photonics, 2023, 10(1): 83.
[7] Beugnot J C, Tur M, Mafang S F, et al. Distributed Brillouin sensing with sub-meter spatial resolution: modeling and processing[J]. Optics Express, 2011, 19(8): 7381-7397.
[8] Wang M, Wu H, Tang M, et al. Few-mode fiber based Raman distributed temperature sensing[J]. Optics Express, 2017, 25(5): 4907-4916.
[9] Barnoski M K, Jensen S M. Fiber waveguides: a novel technique for investigating attenuation characteristics[J]. Applied Optics, 1976, 15(9): 2112-2115.
[10] Eickhoff W, Ulrich R. Optical frequency domain reflectometry in single-mode fiber[J]. Applied Physics Letters, 1981, 39(9): 693-695.
[11] Froggatt M, Moore J. High-spatial-resolution distributed strain measurement in optical fiber with Rayleigh scatter[J]. Applied Optics, 1998, 37(10): 1735-1740.
[12] Soller B J, Gifford D K, Wolfe M S, et al. High resolution optical frequency domain reflectometry for characterization of components and assemblies[J]. Optics Express, 2005, 13(2): 666-674.
[13] Igawa H, Murayama H, Kasai T, et al. Measurements of strain distributions with a long gauge FBG sensor using optical frequency domain reflectometry[J]. Proceedings of SPIE, 2005, 5855: 547-550.
[14] Cui J W, Zhao S Y, Yang D, et al. Investigation of the interpolation method to improve the distributed strain measurement accuracy in optical frequency domain reflectometry systems[J]. Applied Optics, 2018, 57(6): 1424-1431.
[15] KregerS T, GiffordD K, FroggattM E, et al. High resolution distributed strain or temperature measurements in single- and multi-mode fiber using swept-wavelength interferometry[C]∥Optical Fiber Sensors, October 23-27, Cancún, Mexico. Washington, DC: OSA, 2006: ThE42.
[17] Gui X, Li Z Y, Wang F, et al. Distributed sensing technology of high-spatial resolution based on dense ultra-short FBG array with large multiplexing capacity[J]. Optics Express, 2017, 25(23): 28112-28122.
[18] Butter C D, Hocker G B. Fiber optics strain gauge[J]. Applied Optics, 1978, 17(18): 2867-2869.
[19] Chen D, Liu Q W, He Z Y. High-fidelity distributed fiber-optic acoustic sensor with fading noise suppressed and sub-meter spatial resolution[J]. Optics Express, 2018, 26(13): 16138-16146.
[20] Chen D, Liu Q W, Fan X Y, et al. Distributed fiber-optic acoustic sensor with enhanced response bandwidth and high signal-to-noise ratio[J]. Journal of Lightwave Technology, 2017, 35(10): 2037-2043.
[21] Dong Y K, Chen X, Liu E H, et al. Quantitative measurement of dynamic nanostrain based on a phase-sensitive optical time domain reflectometer[J]. Applied Optics, 2016, 55(28): 7810-7815.
[22] Ayhan S, Scherr S, Bhutani A, et al. Impact of frequency ramp nonlinearity, phase noise, and SNR on FMCW radar accuracy[J]. IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, 2016, 64(10): 3290-3301.
[23] Takada K. High-resolution OFDR with incorporated fiber-optic frequency encoder[J]. IEEE Photonics Technology Letters, 1992, 4(9): 1069-1072.
[24] Iiyama K, Yasuda M, Takamiya S. Extended-range high-resolution FMCW reflectometry by means of electronically frequency-multiplied sampling signal generated from auxiliary interferometer[J]. IEICE Transactions on Electronics, 2006, 89(6): 823-829.
[25] Moore E D, McLeod R R. Correction of sampling errors due to laser tuning rate fluctuations in swept-wavelength interferometry[J]. Optics Express, 2008, 16(17): 13139-13149.
[26] Feng B W, Liu K, Liu T G, et al. Improving OFDR spatial resolution by reducing external clock sampling error[J]. Optics Communications, 2016, 363: 74-79.
[27] Ahn T J, Lee J Y, Kim D Y. Suppression of nonlinear frequency sweep in an optical frequency-domain reflectometer by use of Hilbert transformation[J]. Applied Optics, 2005, 44(35): 7630-7634.
[28] Ahn T J, Kim D Y. Analysis of nonlinear frequency sweep in high-speed tunable laser sources using a self-homodyne measurement and Hilbert transformation[J]. Applied Optics, 2007, 46(13): 2394-2400.
[29] Yuksel K, Wuilpart M, Mégret P. Analysis and suppression of nonlinear frequency modulation in an optical frequency-domain reflectometer[J]. Optics Express, 2009, 17(7): 5845-5851.
[30] Ding Z Y, Liu T G, Meng Z, et al. Note: improving spatial resolution of optical frequency-domain reflectometry against frequency tuning nonlinearity using non-uniform fast Fourier transform[J]. The Review of Scientific Instruments, 2012, 83(6): 066110.
[31] Sagiv O Y, Arbel D, Eyal A. Correcting for spatial-resolution degradation mechanisms in OFDR via inline auxiliary points[J]. Optics Express, 2012, 20(25): 27465-27472.
[32] Song J, Li W H, Lu P, et al. Long-range high spatial resolution distributed temperature and strain sensing based on optical frequency-domain reflectometry[J]. IEEE Photonics Journal, 2014, 6(3): 6801408.
[33] Xing J J, Zhang Y, Wang F, et al. A method based on time-scale factor for correcting the nonlinear frequency sweeping in an OFDR system[J]. IEEE Photonics Journal, 2019, 11(3): 7101808.
[34] Badar M, Lu P, Buric M, et al. Integrated auxiliary interferometer for self-correction of nonlinear tuning in optical frequency domain reflectometry[J]. Journal of Lightwave Technology, 2020, 38(21): 6097-6103.
[35] Guo Z, Han G C, Yan J Z, et al. Ultimate spatial resolution realisation in optical frequency domain reflectometry with equal frequency resampling[J]. Sensors, 2021, 21(14): 4632.
[36] Wang F, Sun Y, Chen Q, et al. Enhancing the effect of nonlinear frequency sweep correction in OFDR with improved reference frequency[J]. Journal of Lightwave Technology, 2022, 40(1): 269-276.
[37] Zhong H J, Fu C L, Li P F, et al. Distributed high-temperature sensing based on optical frequency domain reflectometry with a standard single-mode fiber[J]. Optics Letters, 2022, 47(4): 882-885.
[38] Yin G L, Jiang R, Zhu T. In-fiber auxiliary interferometer to compensate laser nonlinear tuning in simplified OFDR[J]. Journal of Lightwave Technology, 2022, 40(3): 837-843.
[39] Zhong H J, Fu C L, Wang L J, et al. High-spatial-resolution OFDR with single interferometer using self-compensation method[J]. Optics and Lasers in Engineering, 2023, 161: 107341.
[40] Koshikiya Y, Fan X Y, Ito F. Long range and cm-level spatial resolution measurement using coherent optical frequency domain reflectometry with SSB-SC modulator and narrow linewidth fiber laser[J]. Journal of Lightwave Technology, 2008, 26(18): 3287-3294.
[41] Xiong J, Wang Z N, Jiang J L, et al. High sensitivity and large measurable range distributed acoustic sensing with Rayleigh-enhanced fiber[J]. Optics Letters, 2021, 46(11): 2569-2572.
[42] Gorju G, Jucha A, Jain A, et al. Active stabilization of a rapidly chirped laser by an optoelectronic digital servo-loop control[J]. Optics Letters, 2007, 32(5): 484-486.
[43] Qin J, Zhang L, Xie W L, et al. Ultra-long range optical frequency domain reflectometry using a coherence-enhanced highly linear frequency-swept fiber laser source[J]. Optics Express, 2019, 27(14): 19359-19368.
[44] Feng Y X, Xie W L, Meng Y X, et al. High-performance optical frequency-domain reflectometry based on high-order optical phase-locking-assisted chirp optimization[J]. Journal of Lightwave Technology, 2020, 38(22): 6227-6236.
[45] Xie W L, Meng Y X, Feng Y X, et al. Optical linear frequency sweep based on a mode-spacing swept comb and multi-loop phase-locking for FMCW interferometry[J]. Optics Express, 2021, 29(2): 604-614.
[46] Wei F, Lu B, Wang J, et al. Precision and broadband frequency swept laser source based on high-order modulation-sideband injection-locking[J]. Optics Express, 2015, 23(4): 4970-4980.
[47] Schneider G J, Murakowski J A, Schuetz C A, et al. Radiofrequency signal-generation system with over seven octaves of continuous tuning[J]. Nature Photonics, 2013, 7(2): 118-122.
[48] Wang B, Fan X Y, Wang S, et al. Millimeter-resolution long-range OFDR using ultra-linearly 100 GHz-swept optical source realized by injection-locking technique and cascaded FWM process[J]. Optics Express, 2017, 25(4): 3514-3524.
[49] Zhong H J, Fu C L, Li P F, et al. Ultra-linear broadband optical frequency sweep for a long-range and centimeter-spatial-resolution OFDR[J]. Optics Letters, 2023, 48(17): 4540-4543.
[50] Fan X Y, Koshikiya Y, Ito F. Phase-noise-compensated optical frequency domain reflectometry with measurement range beyond laser coherence length realized using concatenative reference method[J]. Optics Letters, 2007, 32(22): 3227-3229.
[51] Fan X Y, Koshikiya Y, Ito F. Phase-noise-compensated optical frequency-domain reflectometry[J]. IEEE Journal of Quantum Electronics, 2009, 45(6): 594-602.
[52] Ito F, Fan X Y, Koshikiya Y. Long-range coherent OFDR with light source phase noise compensation[J]. Journal of Lightwave Technology, 2012, 30(8): 1015-1024.
[53] Zhang Z P, Fan X Y, Wu M S, et al. Phase-noise-compensated OFDR realized using hardware-adaptive algorithm for real-time processing[J]. Journal of Lightwave Technology, 2019, 37(11): 2634-2640.
[54] Ding Z Y, Yao X S, Liu T G, et al. Compensation of laser frequency tuning nonlinearity of a long range OFDR using deskew filter[J]. Optics Express, 2013, 21(3): 3826-3834.
[55] Du Y, Liu T G, Ding Z Y, et al. Method for improving spatial resolution and amplitude by optimized deskew filter in long-range OFDR[J]. IEEE Photonics Journal, 2014, 6(5): 7902811.
[56] Zou C, Lin C F, Mou T L, et al. Beyond a 107 range-resolution-1 product in an OFDR based on a periodic phase noise estimation method[J]. Optics Letters, 2022, 47(20): 5373-5376.
[57] Healey P. Fading in heterodyne OTDR[J]. Electronics Letters, 1984, 20(1): 30-32.
[58] Wang C H, Liu K, Ding Z Y, et al. High sensitivity distributed static strain sensing based on differential relative phase in optical frequency domain reflectometry[J]. Journal of Lightwave Technology, 2020, 38(20): 5825-5836.
[59] Zhao S Y, Cui J W, Wu Z J, et al. Distributed fiber deformation measurement by high-accuracy phase detection in OFDR scheme[J]. Journal of Lightwave Technology, 2021, 39(12): 4101-4108.
[60] Luo J W, Bai J, He P, et al. Axial strain calculation using a low-pass digital differentiator in ultrasound elastography[J]. IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, 2004, 51(9): 1119-1127.
[61] Li H, Liu Q W, Chen D, et al. High-spatial-resolution fiber-optic distributed acoustic sensor based on Φ-OFDR with enhanced crosstalk suppression[J]. Optics Letters, 2020, 45(2): 563-566.
[62] Feng W, Wang M F, Jia H L, et al. High precision phase-OFDR scheme based on fading noise suppression[J]. Journal of Lightwave Technology, 2022, 40(3): 900-908.
[63] Aitkulov A, Marcon L, Chiuso A, et al. Machine learning estimation of the phase at the fading points of an OFDR-based distributed sensor[J]. Sensors, 2022, 23(1): 262.
[64] Feng Y X, Xie W L, Meng Y X, et al. Multicore fiber enabled fading suppression in φ-OFDR based high resolution quantitative DVS[J]. IEEE Photonics Technology Letters, 2022, 34(19): 1026-1029.
[65] Meng Y J, Fu C L, Chen L, et al. Submillimeter-spatial-resolution φ-OFDR strain sensor using femtosecond laser induced permanent scatters[J]. Optics Letters, 2022, 47(23): 6289-6292.
[66] Parent F, Gérard M, Monet F, et al. Intra-arterial image guidance with optical frequency domain reflectometry shape sensing[J]. IEEE Transactions on Medical Imaging, 2019, 38(2): 482-492.
[67] KatzschmannR K, ThieffryM, GouryO, et al. Dynamically closed-loop controlled soft robotic arm using a reduced order finite element model with state observer[C]∥2019 2nd IEEE International Conference on Soft Robotics (RoboSoft), April 14-18, 2019, Seoul, Korea (South). New York: IEEE Press, 2019: 717-724.
[68] Bai H, Li S, Barreiros J, et al. Stretchable distributed fiber-optic sensors[J]. Science, 2020, 370(6518): 848-852.
[69] Wolf A, Dostovalov A, Bronnikov K, et al. Arrays of fiber Bragg gratings selectively inscribed in different cores of 7-core spun optical fiber by IR femtosecond laser pulses[J]. Optics Express, 2019, 27(10): 13978-13990.
[70] Zhao Z Y, Soto M A, Tang M, et al. Distributed shape sensing using Brillouin scattering in multi-core fibers[J]. Optics Express, 2016, 24(22): 25211-25223.
[71] Szostkiewicz Ł, Soto M A, Yang Z S, et al. High-resolution distributed shape sensing using phase-sensitive optical time-domain reflectometry and multicore fibers[J]. Optics Express, 2019, 27(15): 20763-20773.
[72] Parent F, Loranger S, Mandal K K, et al. Enhancement of accuracy in shape sensing of surgical needles using optical frequency domain reflectometry in optical fibers[J]. Biomedical Optics Express, 2017, 8(4): 2210-2221.
[73] Duncan R G, Raum M T. Characterization of a fiber-optic shape and position sensor[J]. Proceedings of SPIE, 2006, 6167: 616704.
[74] Moore J P, Rogge M D. Shape sensing using multi-core fiber optic cable and parametric curve solutions[J]. Optics Express, 2012, 20(3): 2967-2973.
[75] Yin G L, Lu L, Zhou L, et al. Distributed directional torsion sensing based on an optical frequency domain reflectometer and a helical multicore fiber[J]. Optics Express, 2020, 28(11): 16140-16150.
[76] Yin G L, Xu Z, Ma J M, et al. Simultaneous measurement of bending and torsion in optical fiber shape sensor[J]. Journal of Lightwave Technology, 2023, 41(6): 1851-1857.
[77] 尹国路, 徐州, 蒋锐, 等. 基于光频域反射仪的光纤分布式三维形状传感技术[J]. 光学学报, 2022, 42(1): 0106002.
[78] 尹国路, 徐州, 朱涛. 光纤形状传感器封装过程中残余应力的分布式实时监测[J]. 光学学报, 2022, 42(16): 1606002.
[79] Chen Z, Wang C H, Ding Z Y, et al. Demonstration of large curvature radius shape sensing using optical frequency domain reflectometry in multi-core fibers[J]. IEEE Photonics Journal, 2021, 13(4): 6800809.
[80] Li S, Hua P D, Ding Z Y, et al. Reconstruction error model of distributed shape sensing based on the reentered frame in OFDR[J]. Optics Express, 2022, 30(24): 43255-43270.
[81] RoggeM D, MooreJ P. Shape sensing using a multi-core optical fiber having an arbitrary initial shape in the presence of extrinsic forces: US8746076[P]. 2014-06-10.
[82] Meng Y J, Fu C L, Du C, et al. Shape sensing using two outer cores of multicore fiber and optical frequency domain reflectometer[J]. Journal of Lightwave Technology, 2021, 39(20): 6624-6630.
[83] Beisenova A, Issatayeva A, Iordachita I, et al. Distributed fiber optics 3D shape sensing by means of high scattering NP-doped fibers simultaneous spatial multiplexing[J]. Optics Express, 2019, 27(16): 22074-22087.
[84] Fu C L, Meng Y J, Chen L, et al. High-spatial-resolution φ-OFDR shape sensor based on multicore optical fiber with femtosecond-laser-induced permanent scatter arrays[J]. Optics Letters, 2023, 48(12): 3219-3222.
[85] Zhong H J, Liu X Y, Fu C L, et al. Quasi-distributed temperature and strain sensors based on series-integrated fiber Bragg gratings[J]. Nanomaterials, 2022, 12(9): 1540.
[86] Feng K P, Cui J W, Jiang D, et al. Improvement of the strain measurable range of an OFDR based on local similar characteristics of a Rayleigh scattering spectrum[J]. Optics Letters, 2018, 43(14): 3293-3296.
[87] Luo M M, Liu J F, Tang C J, et al. 0.5 mm spatial resolution distributed fiber temperature and strain sensor with position-deviation compensation based on OFDR[J]. Optics Express, 2019, 27(24): 35823-35829.
[88] Zhao S Y, Cui J W, Wu Z J, et al. Accuracy improvement in OFDR-based distributed sensing system by image processing[J]. Optics and Lasers in Engineering, 2020, 124: 105824.
[89] Qu S, Qin Z G, Xu Y P, et al. High spatial resolution investigation of OFDR based on image denoising methods[J]. IEEE Sensors Journal, 2021, 21(17): 18871-18876.
[90] Li P F, Fu C L, Du B, et al. High-spatial-resolution strain sensor based on distance compensation and image wavelet denoising method in OFDR[J]. Journal of Lightwave Technology, 2021, 39(19): 6334-6339.
[91] Qu S, Qin Z G, Xu Y P, et al. Improvement of strain measurement range via image processing methods in OFDR system[J]. Journal of Lightwave Technology, 2021, 39(19): 6340-6347.
[92] Qu S, Wang Z Q, Qin Z G, et al. Internet of things infrastructure based on fast, high spatial resolution, and wide measurement range distributed optic-fiber sensors[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2022, 9(4): 2882-2889.
[93] Zhao S Y, Cui J W, Suo L J, et al. Performance investigation of OFDR sensing system with a wide strain measurement range[J]. Journal of Lightwave Technology, 2019, 37(15): 3721-3727.
[94] 党竑, 马彬, 高超, 等. 基于卡尔曼预测的光频域反射分布式光纤传感性能提升方法[J]. 光学学报, 2024, 44(1): 0106002.
[95] Du C, Fu C L, Li P F, et al. High-spatial-resolution strain sensor based on Rayleigh-scattering-enhanced SMF using direct UV exposure[J]. Journal of Lightwave Technology, 2023, 41(5): 1566-1570.
[96] Laarossi I, Ruiz-Lombera R, Quintela M A, et al. Ultrahigh temperature Raman-based distributed optical fiber sensor with gold-coated fiber[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics, 2017, 23(2): 296-301.
[97] Xu P B, Ba D X, He W M, et al. Distributed Brillouin optical fiber temperature and strain sensing at a high temperature up to 1000 ℃ by using an annealed gold-coated fiber[J]. Optics Express, 2018, 26(23): 29724-29734.
[98] Rizzolo S, Marin E, Morana A, et al. Investigation of coating impact on OFDR optical remote fiber-based sensors performances for their integration in high temperature and radiation environments[J]. Journal of Lightwave Technology, 2016, 34(19): 4460-4465.
[99] Chen C, Gao S, Chen L, et al. Distributed high temperature monitoring of SMF under electrical arc discharges based on OFDR[J]. Sensors, 2020, 20(22): 6407.
[100] Chen C, Chen L, Bao X Y. Distributed temperature profile in hydrogen flame measured by telecom fiber and its durability under flame by OFDR[J]. Optics Express, 2022, 30(11): 19390-19401.
[101] Sweeney D C, Schrell A M, Petrie C M. An adaptive reference scheme to extend the functional range of optical backscatter reflectometry in extreme environments[J]. IEEE Sensors Journal, 2021, 21(1): 498-509.
[102] Sweeney D C, Petrie C M. Expanding the range of the resolvable strain from distributed fiber optic sensors using a local adaptive reference approach[J]. Optics Letters, 2022, 47(2): 269-272.
[103] BulotP, CristiniO, BouetM, et al. OFDR distributed temperature sensing at 800℃ on a fiber with enhanced Rayleigh scattering profile by doping[C]∥Advanced Photonics 2018 (BGPP, IPR, NP, NOMA, Sensors, Networks, SPPCom, SOF), July 2-5, 2018, Zurich. Washington, DC: OSA, 2018: BM3A.2.
[104] Bulot P, Bernard R, Cieslikiewicz-Bouet M, et al. Performance study of a zirconia-doped fiber for distributed temperature sensing by OFDR at 800 ℃[J]. Sensors, 2021, 21(11): 3788.
[105] Fu C L, Li P F, Sui R L, et al. High-spatial-resolution OFDR distributed temperature sensor based on step-by-step and image wavelet denoising methods[J]. Sensors, 2022, 22(24): 9972.
[106] Zhang T, Ding Z Y, Liu K, et al. Distributed high-temperature sensing based on non-local Haar transform in OFDR[J]. Journal of Lightwave Technology, 2023, 41(16): 5485-5492.
[107] Xu B J, He J, Du B, et al. Femtosecond laser point-by-point inscription of an ultra-weak fiber Bragg grating array for distributed high-temperature sensing[J]. Optics Express, 2021, 29(20): 32615-32626.
[108] Du B, He J, Xu B J, et al. High-density weak in-fiber micro-cavity array for distributed high-temperature sensing with millimeter spatial resolution[J]. Journal of Lightwave Technology, 2022, 40(22): 7447-7455.
[109] Liu S, Ding L Y, Guo H Y, et al. Thermal stability of drawing-tower grating written in a single mode fiber[J]. Journal of Lightwave Technology, 2019, 37(13): 3073-3077.
[110] He J, Xu X Z, Du B, et al. Stabilized ultra-high-temperature sensors based on inert gas-sealed sapphire fiber Bragg gratings[J]. ACS Applied Materials & Interfaces, 2022, 14(10): 12359-12366.
[111] Pan R, Yang W L, Li L J, et al. All-fiber Fabry-Perot interferometer gas refractive index sensor based on hole-assisted one-core fiber and vernier effect[J]. IEEE Sensors Journal, 2021, 21(14): 15417-15424.
[112] Zhao Y, Li X G, Cai L, et al. Refractive index sensing based on photonic crystal fiber interferometer structure with up-tapered joints[J]. Sensors and Actuators B: Chemical, 2015, 221: 406-410.
[113] Holmes C, Ambran S, Cooper P A, et al. Bend monitoring and refractive index sensing using flat fibre and multicore Bragg gratings[J]. Measurement Science and Technology, 2020, 31(8): 085203.
[114] Qi L, Zhao C L, Yuan J Y, et al. Highly reflective long period fiber grating sensor and its application in refractive index sensing[J]. Sensors and Actuators B: Chemical, 2014, 193: 185-189.
[115] Wang P F, Semenova Y, Wu Q, et al. Macrobending single-mode fiber-based refractometer[J]. Applied Optics, 2009, 48(31): 6044-6049.
[116] Du Y, Jothibasu S, Zhuang Y Y, et al. Rayleigh backscattering based macrobending single mode fiber for distributed refractive index sensing[J]. Sensors and Actuators B: Chemical, 2017, 248: 346-350.
[117] Xu P B, Yu X F, Chen Z J, et al. Distributed refractive index sensing based on bending-induced multimodal interference and Rayleigh backscattering spectrum[J]. Optics Express, 2021, 29(14): 21530-21538.
[118] Ding Z Y, Sun K L, Liu K, et al. Distributed refractive index sensing based on tapered fibers in optical frequency domain reflectometry[J]. Optics Express, 2018, 26(10): 13042-13054.
[119] Fu C L, Sui R L, Peng Z W, et al. Distributed refractive index sensing based on etched Ge-doped SMF in optical frequency domain reflectometry[J]. Sensors, 2023, 23(9): 4361.
[120] Zhu Z D, Ba D X, Liu L, et al. Temperature-compensated distributed refractive index sensor based on an etched multi-core fiber in optical frequency domain reflectometry[J]. Optics Letters, 2021, 46(17): 4308-4311.
[121] Zhu Z D, Ba D X, Liu L, et al. Temperature-compensated multi-point refractive index sensing based on a cascaded Fabry-Perot cavity and FMCW interferometry[J]. Optics Express, 2021, 29(12): 19034-19048.
Article Outline
王义平, 钟华健, 单荣毅, 梁文发, 彭振威, 孟彦杰, 廖常锐, 付彩玲. 基于光频域反射仪的分布式光纤传感及应用进展（特邀）[J]. 激光与光电子学进展, 2024, 61(1): 0106002. Yiping Wang, Huajian Zhong, Rongyi Shan, Wenfa Liang, Zhenwei Peng, Yanjie Meng, Changrui Liao, Cailing Fu. Distributed Fiber Optic Sensing Based on Optical Frequency Domain Reflectometry and Its Application Progress (Invited)[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2024, 61(1): 0106002.
PDF全文
