基于遗传算法的集成光子器件对准

设计了一种基于遗传算法的集成光子器件自动对准方法.该算法克服了对准搜索中的早熟现象,改善了简单遗传算法搜索后期收敛速度慢的缺陷.仿真实验表明,在平面光波导与单模光纤自动对准过程中,该改进的遗传算法平均检测207个空间点时达到了0.01 dB的对准功率损耗.     

基于变步长自适应滤波器在激光多普勒测量中的去噪研究

提出了一种自适应滤波算法应用于激光多普勒测量中的去噪方法，根据变步长自适应滤波算法的步长调整原则,分析了变步长最小均方算法的步长与误差关系曲线特点.研究表明,通过变步长自适应滤算法可有效地消除激光多普勒测量中由于声光调制、电光调制等引入的多频率噪音干扰.该算法简单、收敛性能强,仿真验证了该算法的优越性.     

激光多普勒测量自适应陷波器去噪研究

针对激光多普勒测量中声光调制、电光调制等引入的多频率噪音干扰,提出一种兼顾收敛性、鲁棒稳定性的自适应陷波器去噪方法.并在时域内研究自适应陷波器算法及其构造,最后给出了仿真实例.该算法不需具体的激光多普勒测试系统模型,方法简单,易于实现,试验结果表明了该方法的有效性.     

基于组合混沌遗传算法的认知无线电资源分配

提出了基于组合混沌遗传算法用于认知无线电资源分配,设计了相应的组合混沌序列发生器,并分别运用组合混沌遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法及简单遗传算法对认知无线电资源分配问题进行了仿真分析.结果表明,组合混沌遗传算法具有收敛速度快、搜索空间广、全局收敛等优点.相比其他三种算法,基于组合混沌遗传算法进行资源分配提高了认知无线电系统的传输速率,降低了系统的发射功率及误码率,同时加快了收敛速度. 关键词： 组合混沌 认知无线电 遗传算法 资源分配     

双激光束干涉条纹处理方法的研究

在分析了双激光束干涉条纹特点的基础上 ,提出了基于遗传算法的最小二乘非线性曲线拟合法 ,以实现对双激光束干涉条纹的高精度细分定位。该算法以高斯调制余弦平方函数为拟合模型 ,为克服目标函数在参数空间上存在多极 (小 )值现象 ,引入了具有全局优化能力的遗传算法以实现对目标函数寻优。仿真及实验研究表明 :该方法用于双光束干涉条纹处理具有很好的鲁棒性和自适应能力     

一种基于空间光程差调制的条纹位置测量方法

提出了一种基于空间光程差调制的条纹位置测量方法,用于恒星干涉仪条纹搜寻和条纹追踪.来自基线两端的两光束合束时,通过合束器在两光束之间引入一个倾角,用以实现静态的空间光程差调制.使用成像透镜将静态光程差调制得到的白光干涉条纹成像到CCD探测器上.白光条纹位置的偏移与两光束之间的光程差大小相关,使用获得的干涉条纹实时计算白光条纹位置,测量出两束光之间的光程差,用于延迟线的实时光程差补偿,从而可以稳定干涉条纹.数值模拟和实验结果表明,采用该方法获得的最大光程差测量误差为0.159μm,小于数值模拟和实验所用宽带光的平均波长0.555μm,测量精度满足条纹相干的要求.与时间调制方法相比,该方法原理和算法简单,且对于大气扰动更不敏感.     

基于量子遗传算法的认知无线电决策引擎研究

提出了基于量子遗传算法的认知无线电决策引擎，设计了待优化的多目标函数，利用量子遗传算法调整优化无线电参数，运用多载波系统对算法性能进行了仿真分析.实验结果表明该方法在收敛速度、收敛精度和算法稳定性上都明显优于经典遗传算法，在种群规模较小时仍然能获得很好性能，适合于实际实现.不同权重设置模式下仿真结果表明该方法能够在多个目标函数间进行权衡，参数调整结果与当前对目标函数的偏好一致.     

基于混合算法的光学合成孔径成像系统孔径优化

结合模拟退火算法和遗传算法的优点,在遗传算法中加入模拟退火算子,运用这种混合算法对子孔径结构进行了优化。以阵列的子调制传递函数覆盖点间距最大化及最小冗余度来设计目标函数,实现了单圆周孔径阵列和双圆周孔径阵列的优化排列。使用仿真程序对优化阵列的光学传递函数进行了分析,将优化结果与相同子孔径数目的单圆周结构进行仿真实验和比较。结果表明,采用这种混合算法是可以很好的解决光学合成孔径结构的优化问题,优化结果接近全局最优解,优化后的双圆周阵列接近Golay阵列,具有更大的实际空间截止频率。     

基于Matlab的遗传算法程序设计

遗传算法作为一种新的优化方法,广泛地用于计算科学、模式识别和智能故障诊断等方面,它适用于解决复杂的非线性和多维空间寻优问题,近年来也得到了较为广阔的应用。文章简单介绍了遗传算法的原理和特点,以及基本操作和求解步骤,再基于Matlab编写程序求解函数极值的优化问题。程序设计过程表明,用Matlab语言进行优化计算,具有编程语句简单,用法灵活,编程效率高等优点,经仿真验证,该算法是正确可行的。     

基于耦合调制矩形环谐振腔高速电光调制器

针对基于腔内折射率调制效应的微环电光调制器高Q值和调制带宽相互制约的问题,提出一种基于耦合调制方式的矩形环谐振腔电光调制器.器件由基于受抑全内反射原理的沟槽型光耦合器和基于全反射原理的90°弯曲波导构成.通过建立时域动态模型对器件进行仿真设计,可得其调制相位小于0.2π、静态调制深度大于0.96(归一化最大值为1.0)、调制带宽大于100GHz.该器件片占面积为10μm×15μm,高效紧凑,满足高度集成、低能耗和高速调制等要求,可向二维方向配置和扩展.该器件可应用于单片光子集成回路.     

Multi-user cognitive radio network resource allocation based on the adaptive niche immune genetic algorithm

Multi-user cognitive radio network resource allocation based on the adaptive niche immune genetic algorithm is proposed, and a fitness function is provided. Simulations are conducted using the adaptive niche immune genetic algorithm, the simulated annealing algorithm, the quantum genetic algorithm and the simple genetic algorithm, respectively. The results show that the adaptive niche immune genetic algorithm performs better than the other three algorithms in terms of the multi-user cognitive radio network resource allocation, and has quick convergence speed and strong global searching capability, which effectively reduces the system power consumption and bit error rate.     

基于混沌并行遗传算法的多目标无线传感器网络跨层资源分配

提出了一种基于混沌并行遗传算法的多目标无线传感器网络跨层资源分配方法,该方法运用混沌序列和并行遗传算法来动态调整传感器网络节点的探测目标及通信时隙等参数,对资源分配方式进行跨层整体优化.在多目标无线传感器网络环境下,将本文方法与传统的随机分配方法、动态规划方法、T-MAC协议及S-MAC协议等资源分配算法进行了仿真比较.仿真结果表明,本文提出的混沌并行遗传算法具有通信时延小,目标检测成功率高等优点,在降低了无线传感器网络功率消耗的同时提高了对目标检测的实时性. 关键词： 无线传感器网络 无线资源管理 Henon映射 并行遗传算法     

Cognitive radio resource allocation based on coupled chaotic genetic algorithm

A coupled chaotic genetic algorithm for cognitive radio resource allocation which is based on genetic algorithm and coupled Logistic map is proposed.A fitness function for cognitive radio resource allocation is provided.Simulations are conducted for cognitive radio resource allocation by using the coupled chaotic genetic algorithm,simple genetic algorithm and dynamic allocation algorithm respectively.The simulation results show that,compared with simple genetic and dynamic allocation algorithm,coupled chaotic genetic algorithm reduces the total transmission power and bit error rate in cognitive radio system,and has faster convergence speed.     

基于粒子模拟和并行遗传算法的高功率微波源优化设计

提出了基于粒子模拟和并行遗传算法的高功率微波源优化设计方法, 以全电磁粒子模拟软件UNIPIC模拟的高功率微波器件输出功率作为适应度函数, 采用浮点数编码的遗传算法对高功率微波源器件进行优化. 采用该算法, 对相对论返波管的布拉格反射器位置以及高度进行了浮点数编码,然后在巨型机上进行参数的全局优化, 获得了该返波管布拉格反射器的全局最优参数. 关键词： 并行遗传算法 相对论返波管 粒子模拟 高功率微波源     

3D imager using dual color-balanced lights

A novel method for grabbing 3D shape of an object is proposed. It uses a pair of color-coded light sources to create a 3D-coordinated illumination space. The intensities of two modulation colors are complementally balanced, which makes the sum of the intensities of the colors a constant. This method demonstrates the abilities of uniquely representing any point in the 3D-coordinated illumination space, reducing the measuring problems in blind area, and compensating the effect caused by changes of surface color and reflection. In addition, this method has the ability of acquiring the 3D shape information in parallel and the algorithm is fairly simple, so the 3D imaging speed is basically restricted by the frame rate of the color CCD camera.     

基于改进DPSO算法的并行测试任务优化调度研究

并行测试以减少测试时间和降低测试成本的强大优势,已成为当前自动测试系统发展的方向。针对并行自动测试过程中,测试任务调度复杂,难以优化的问题,以PSO算法为基础,通过对问题空间编码的重新定义,并运用交叉、变异算子给出了新的粒子位置的更新公式,提出了一种改进后的DPSO算法。依据并行测试完成时间极限定理,给出了并行测试任务调度的目标函数与约束条件。以某雷达电子装备并行测试系统中三块电路板并行测试为例,对改进的DPSO算法进行了仿真验证,得到了最优调度测试序列。结果表明：与遗传算法相比,改进后的DPSO算法迭代次数更少,寻优性能更好,适用于工程应用。     

基于条纹中心线的载波散斑条纹解调方法

针对传统傅里叶变换法在处理含有多突起的载波散斑条纹图时,由于存在频谱展宽会出现严重的解调相位失真,提出了一种基于条纹中心线的载波散斑条纹解调方法.根据载波调制时所采用平行调制方式和倾斜调制方式,分别从理论上对相关的中心线解调法进行数学推导,并进一步采用最小二乘三次曲面拟合法获得被测物面全场的离面位移信息.实验结果表明:利用上述中心线解调法和曲面拟合法能解调出复杂的载波条纹图,并获得具有亚像素定位准确度、连续光滑的全场离面位移信息.     

平行式向列液晶实现相移剪切电子散斑干涉术的研究

研究了向列型液晶的相位调制特性，采用平行式向列液昌作为相移器建立了相移剪切电子散斑干涉计量系统。该方法将相移技术引入到剪切电子散斑干涉术中，提高了检测精度，采用了相关条纹法求解相位，简化了计算；相移方法简单，可靠。用该系统进行应变场的测量实验，取得了满意的效果。     

Simple adaption of measurements for qudit estimation

We present a strategy for estimation of d-level quantum states and for the simple adaption of corresponding measurements. The adaption method is inspired by mutually unbiased measurements, but it is also applicable in cases for which no complete set of mutually unbiased bases is known. We present results of Monte Carlo simulations, that demonstrate the fidelity gain of the adaptive strategy compared to a non-adaptive estimation.