This paper is dedicated to the investigation of the metrological properties of phase-sensitive reflectometric measurement systems, with a particular focus on addressing the non-uniformity of responses along optical fibers. The authors highlight challenges associated with the stochastic distribution of Rayleigh reflectors in fiber optic systems and propose a methodology for assessing response non-uniformity using both cross-correlation algorithms and machine learning approaches, using chirped-reflectometry as an example. The experimental process involves simulating deformation impact by altering the light source’s wavelength and utilizing a chirped-reflectometer to estimate response non-uniformity. This paper also includes a comparison of results obtained from cross-correlation and neural network-based algorithms, revealing that the latter offers more than 34% improvement in accuracy when measuring phase differences. In conclusion, the study demonstrates how this methodology effectively evaluates response non-uniformity along different sections of optical fibers.

Предложен метод измерения длины одномодового оптического волокна, основанный на анализе спектральной плотности мощности дифференциального фазового шума в интерферометре Майкельсона, выполненном на прямых сколах оптоволокна в качестве отражателей. Алгоритм обработки сигналов включает демодуляцию на основе фазового разнесения в оптическом разветвителе 3 × 3, вычисление приближения спектральной плотности мощности методом Уэлша и оценку разницы длин плеч ИМ методом наименьших квадратов. Проведенное экспериментальное исследование подтвердило работоспособность метода, продемонстрировано разрешение измерения длины 26 мм.