0 引言

    基于布里渊背向散射的分布式光纤传感技术具有感知光纤承受温度和应变的能力，以及测量准确性高的优势，因此该技术被广泛应用于各传感领域[1-11]。

由于光纤温度和应变与布里渊频移成线性关系，因此通常采用布里渊频移来同时解调温度和应变。以神经网络[12-13]为代表的方法虽然能快速计算布里渊频移，但抗干扰能力还有待提高。于是，研究人员一般采用基于模型谱的最小二乘拟合算法来高精度计算布里渊频移。文献[14]研究表明，布里渊谱符合Voigt模型，但该模型较为复杂，对拟合算法提出了更高的要求。由于伪Voigt模型[15]与Voigt模型相近，且模型更简单，软件实现较为容易，计算实时性更高，因此基于伪Voigt模型的谱拟合算法应用较广泛[16-17]。除伪Voigt模型外，许多应用中也采用基于Lorentzian模型的谱拟合算法计算布里渊频移[18-21]。然而，针对不同形状和信噪比的布里渊谱的计算，没有文献系统地对基于上述2种模型的谱拟合算法的准确性进行比较。因此，本文对基于Lorentzian模型与伪Voigt模型的谱拟合算法的布里渊频移计算准确性和计算量进行比较。

3 结束语

    本文采用实测和仿真布里渊谱比较了基于Lorentzian模型与伪Voigt模型的谱拟合算法的准确性和计算速度。仿真结果表明：基于Lorentzian模型与伪Voigt模型的谱拟合算法计算准确性相近，但前者计算量更小，在实际应用中建议选择前者。