An optical fiber magnetic field sensor based on the single-mode-multimode-single-mode (SMS) structure and magnetic fluid (MF) is proposed and demonstrated. By using a piece of no-core fiber as the multimode waveguide in the SMS structure and MF sealed in a capillary tube as the magnetic sensitive media, which totally immersing the no-core fiber, an all-fiber magnetic sensor was fabricated. Interrogation of the magnetic field strength can be achieved either by measuring the dip wavelength shift of the transmission spectrum or by detecting the transmission loss at a specific wavelength. A demonstration sensor with sensitivities up to 905 pm/mT and 0.748 dB/mT was fabricated and investigated. A theoretical model for the design of the proposed device was developed and numerical simulations were performed.

Abstract Mid‐infrared (Mid‐IR) integrated optics has tremendous applications in spectroscopic sensing, imaging, and ranging. Compared with visible light and near‐IR wavelengths, the study of mid‐IR photonic integrated devices is limited due to the need for more suitable materials and designs for constructing high‐performance on‐chip optoelectronic devices. Integrating emerging 2D materials with novel waveguide devices opens an avenue to boost the development of high‐performance optoelectronic waveguide devices operating in the mid‐IR wavelength range. This review summarizes the previous progress, current status, and future trends in exploring mid‐IR optoelectronic waveguide devices with 2D materials. Specifically, the authors focus on the research efforts of developing passive photonic devices, modulators, photodetectors, and light sources. Then, the challenges and prospects in this area are discussed. The paper provides a valuable reference for researchers in infrared physics, optoelectronics, integrated optics, material science, sensing, and spectroscopy.

Abstract In producing high-performance optical biosensors, the selected coupling agent and its fixation mode play an essential role as one of the decisive conditions for antibody incubation. In this work, we designed optical fiber biosensors by electrochemical polymerization to enable low detection limit (LOD) immunoassay. Based on the optical fiber lossy mode resonance (OF-LMR) achieved by In 2 O 3 -SnO 2 -90/10 wt% (ITO), we have simultaneously implemented the electropolymerized dopamine (ePDA) film on the ITO-coated fiber via the electrochemical method, utilizing the excellent electrical conductivity of ITO. After that, the immunoglobulin G (IgG) antibody layer was immobilized on the entire sensing region with the assistance of the ePDA film. The results of immunoassay were analyzed by recording the shift of the LMR resonance wavelength to verify the sensor performance. The LOD was evaluated as the lowest concentration of human IgG detected by the OF-LMR sensor, which was confirmed to be 4.20 ng·mL −1 . Furthermore, the sensor achieved selective detection for specific antigens and exhibited a good recovery capability in chicken serum samples. The developed scheme provides a feasible opportunity to enhance the intersection of electrochemistry and optics subjects and also offers a new promising solution to achieve the immunoassay.

Due to increasingly large computational resources, modern neural networks are severely constrained due to their processing speed and energy consumption. Optical neural networks (ONNs), which use photonic structures to process signals at the physical level as an alternative to the computation in the electronic domain provided by traditional neural networks, are an attractive approach to implementing ultra-high-speed, low-energy parallel computation. Nevertheless, current training processes for electronic domain neural networks are optimized from gradient-based training methods, such as backpropagation, not compatible with ONNs with gradient-free features. In this work, a stochastic function-based gradient-free training method, i.e., stochastic function direct feedback alignment (SF-DFA) is demonstrated and evaluated. SF-DFA trains a gradient-free system using stochastic matrices and functions to replace the weights and gradients of the nodes in neural networks. Thus, it is feasible to train ONNs without a prior knowledge of the photonic system and its gradients. In addition, implementing such training process on optical hardware is also known to be possible. A series of studies have been carried out for a spectral slicing neural network (SS-NN) architecture trained by SF-DFA. The SS-NN system uses bandpass filters embedded in optical fiber micro rings to enable slicing of the optical signal spectrum. Our results demonstrate that the training of ONN using SF-DFA can converge efficiently, with higher processing speed and lower energy consumption compared to back-propagation.

Distribute acoustic sensors (DAS) based on linear frequency modulation (LFM) has advantages flexible sensitivity adjusting and less affection from interference fading. The time delay estimation (TDE) is commonly used in interferogram movement caused by frequency shift compensation to acquire quantitative strain. While, jump demodulation error may occur when large dynamic strain is applied to detection fiber, limits the dynamic range of sensing system. In this paper, we established a frequency band characteristic model of LFM-DAS optical signal envelope, the relationship between phase change and interferogram envelope shift in different bands is investigated. The simulation and experiment result shown that envelope of high frequency band has lower energy and SNR. Low-pass Filters (LPF) related can used to stabilize the envelope shape and increased correlation coefficient. In addition, part of the jump error is eliminated, which enhances the strain demodulation accuracy. 41.2 km, 100Hz, 53.81nε sinusoidal disturbance DAS has been realized based on LFM pulse. The root-mean-square error (RMS) is 3.191, Power spectral density (PSD) is 60.14 rad²/Hz.

Lithium-ion batteries (LIBs) experience intense electrochemical reactions during high-rate charge/discharge cycles, resulting in significant differences in state characteristics between the inside and outside of the battery. However, most monitoring techniques are severely limited in safety and accuracy due to the intense redox reactions inside LIBs. Thus, we propose a highly stable fibre-optic microcavity sensor based on the Fabry-Perot (F-P) interference principle, which is capable of real-time, in-situ monitoring of the state characteristics inside the LIBs. The degree of electrochemical reactions inside the battery is reflected by extracting the internal gas pressure state characteristics of LIBs at different charging and discharging rates. This experimental result demonstrates that the voltage is closely related to the gas pressure inside the battery and that the cyclic gas pressure increases greatly with the charge/discharge rate increase. This fibre-optic sensing approach provides a promising tool for monitoring in-situ battery state characteristics and safety.