外差解调法下光强扰动对干涉光纤传感器的影响及优势比较

本文主要探讨了光强扰动对干涉型光纤传感器外差解调方法的影响，这是一种关键的技术在光纤光学和光纤传感领域。文章首先介绍了干涉型光纤传感器的基本原理，它依赖于光的干涉现象来测量物理量，如温度、压力等，而外差解调是其中的一种信号处理策略，通过利用两个光信号之间的相位差来提取有用的信息。 外差解调方法主要包括两种：外差微分交叉相乘(DCM)和外差反正切(Arctangent)。DCM方法通过对两个信号进行微分处理，可以减小非线性效应，提高抗干扰能力。而Arctangent方法则通过求解两个信号的相位差，进一步抑制噪声。理论上，这两种方法都能有效地对抗光强扰动，因为它们依赖于信号的相位差而不是光强度。 然而，当光强扰动幅度较大时，由于低通滤波器的性能限制，即使采用外差解调，也无法完全消除噪声。尤其是对于DCM方法，其对噪声的抑制可能受到滤波器截止频率和带宽的影响。相比之下，外差-Arctangent方法的优点在于，它无需关注相位调制深度C值的漂移问题，这使得它在处理光强扰动时具有一定的优势。 作者通过理论分析和数值模拟相结合的方式，深入研究了这些解调方法的性能。理论分析的结果证实了外差解调方法的有效性，并揭示了其在特定条件下的局限性。接着，他们搭建了一个外差实验系统，通过实际操作和实验数据分析，验证了理论预测的准确性。实验结果显示，无论是DCM还是Arctangent解调算法，都能有效地抑制包括光强扰动在内的系统噪声。 总结来说，这篇论文强调了光强扰动对干涉型光纤传感器外差解调的挑战以及如何通过优化设计和选择合适的解调方法来提高系统的稳定性和精度。这对于理解和优化光纤传感器在实际应用中的性能具有重要的参考价值，尤其是在光通信和精密测量等领域。