宽带光纤拉曼放大器的优化设计与分析

基于拉曼放大器的功率耦合方程 ,采用遗传算法和全局收敛的布雷登方法 ,提出一种优化设计不同形式反向抽运宽带光纤拉曼放大器的自动配置算法。该算法的特点是计算速度快 ,收敛性好 ,适应面广。通过对具有不同增益要求的分立式、单光纤分布式以及不同结构的色散管理式宽带拉曼放大器设计表明 :在 10THz的增益带宽内 ,放大器的增益平坦度均优于± 0 .6dB ,表明了该算法的可行性。通过对由标准单模光纤和色散补偿光纤构成的组合放大单元与色散管理光纤级链组成的放大单元的比较 ,表明色散管理式拉曼放大器具有潜在的应用价值。     

1410 nm波段分布式光纤拉曼增益放大器的研究

讨论了分布式光纤拉曼增益放大器的工作原理,采用1320nm固体激光器作为抽运源,获得了1410nm波段附近的光放大,在单模GI光纤长度为23km时,初步研究了拉曼放大器增益与光纤作用长度的关系,抽运脉冲峰值功率分别为50W、30W时,光纤的有效作用长度分别为15．5km和10.5km;研究了在不同的光纤有效作用长度时,拉曼放大器增益与抽运功率的关系;从光纤拉曼光谱图估算了光纤拉曼放大器的光谱宽度为50nm或250cm^-1。     

多波长抽运宽带光纤拉曼放大器的数值模拟与优化

采用平均功率分析算法对多波长抽运宽带光纤拉曼放大器进行了细致的数值模拟，并根据多抽运拉曼增益谱的特点和不同抽运波长对增益斜率的不同影响提出了一种新的有效的抽运优化算法，并利用这种方法对10波长抽运的光纤拉曼放大器进行了优化，获得了70nm带宽上增益谱波动低于0．5dB的结果。     

分布式光纤拉曼放大器在长距离光传输系统中的优化设计

同时考虑接收光信噪比(OSNR)及非线性失真影响，对分布式光纤拉曼放大器在长距离光传输系统中的最优抽运方式进行了研究.利用变分法原理获得了在不记双瑞利背散射(DRB)影响时的最优信号功率分布函数——均匀分布，但考虑双瑞利散射影响时则不存在解析的最优分布函数.在分别考虑长、短光纤跨距的情况下，比较了三种具有代表性的分布式光纤拉曼放大方式，即双向二阶拉曼抽运、双向一阶拉曼抽运和拉曼+掺铒光纤放大器混合放大方式的性能.指出通过优化一阶抽运波长以及一阶到二阶抽运功率比，对称结构的双向二阶抽运在绝大部分情况下可以在 关键词： 光纤拉曼放大器 双瑞利背散射 变分法 光纤非线性     

基于光纤拉曼放大的级联式全光纤1020nm光源

设计并制作了输出功率为196 mW的级联式全光纤1020 nm光源.该光源采用光纤拉曼放大器与掺镜光纤放大器级联的放大方案,实现了对低功率1020 nm种子光的放大.在光纤拉曼放大级,采用了3段不同长度的拉曼增益光纤进行了对比实验,比较了一定信号光功率和抽运光功率下拉曼增益光纤长度对光纤拉曼放大级输出功率的影响;测量了...     

基于人工蜂群算法的多抽运拉曼光纤放大器优化设计

针对多抽运拉曼光纤放大器的优化设计,将人工蜂群算法与平均功率法相结合,应用于拉曼光纤放大器反向抽运的优化配置。在满足给定的净增益条件下,以最小化拉曼增益波动为优化目标建立优化模型,运用平均功率法对拉曼散射方程进行求解,并采用人工蜂群算法获得抽运波长和抽运功率的最优配置。采用上述方法分别对C波段和C+L波段的拉曼光纤放大器进行设计,实验结果表明,在不同净增益设计条件下均能得到小于±0.4dB的增益波动。相比现有方法,人工蜂群算法与平均功率法的结合具有较强的设计性能,能够得到更为平坦的优化结果,具有一定的实用价值。     

双向抽运拉曼光纤放大器性能的研究

对双向抽运拉曼光纤放大器(RFA)的噪声特性、增益饱和及抽运功率转换效率进行了详细研究。结果表明,双向抽运拉曼光纤放大器的噪声特性介于前向抽运与后向抽运之间,但主要取决于前向抽运方式所导致的噪声特性;双向抽运方式的饱和功率低于单向抽运方式的饱和功率,同前向抽运与后向抽运提供的增益比例有关;双向抽运方式的抽运功率转换效率同信号光功率及前、后向抽运提供的增益有关,当信号光功率较低时,增加前向抽运的比例可取得较高的抽运功率转换效率,而信号光功率较高时,增加后向抽运的比例可取得较高的抽运功率转换效率。研究一种配置(情况3)的双向抽运拉曼光纤放大器,可以完全补偿100km传输线路的损耗(包括无源器件的损耗),最低光信噪比为30．21dB。     

基于双向拉曼放大的相位敏感光时域反射仪

报道了一种基于双向拉曼放大延长相位敏感光时域反射仪分布式光纤传感系统传感距离的方法.利用双向拉曼抽运对信号光进行拉曼放大, 补偿了光纤传输损耗.实验表明, 该方法提高了整个传感光纤上信号光的分布均匀性, 实现了74 km的超长传感距离和20 m的空间分辨率, 同时, 试验了不同信号光入纤功率和抽运功率对基于双向拉曼放大的相位敏感光时域反射仪系统的影响. 关键词： 相位敏感光时域反射仪 分布式光纤传感 拉曼放大     

拉曼光纤放大器增益谱特性研究

分析了影响拉曼光纤放大器增益谱的几个因素。在四抽运激光器抽运时，模拟了多抽运激光器抽运时的拉曼增益谱特性。实验中，采用增益平坦滤波器和功率分配两种方法实现增益谱平坦，指出了功率分配方法的优势。     

基于高非线性光纤的增益谱平坦拉曼光纤放大器研究

针对光纤通信中密集波分复用系统各信道的在线平坦光放大这一光通信问题,提出利用级联高非线性光纤来设计增益平坦的拉曼光纤放大器。对高非线性光纤(As S光纤)拉曼增益谱前后沿进行线性拟合处理,利用不同波长泵浦抽运同种光纤,实现前放大后增益补偿,并考虑信号光损耗不同,在输出端得到了一个近似固定的功率输出值,并分析了影响拉曼光纤放大器输出特性的因素。模拟结果表明:平均增益为20.45 dB,增益平坦度为0.15 dB。     

Optimization of pump parameters for gain flattened Raman fiber amplifiers based on artificial fish school algorithm

In this work, a novel metaheuristic named artificial fish school algorithm is introduced into the optimization of pump parameters for the design of gain flattened Raman fiber amplifiers for the first time. Artificial fish school algorithm emulates three simple social behaviors of a fish in a school, namely, preying, swarming and following, to optimize a target function. In this algorithm the pump wavelengths and power levels are mapped respectively to the state of a fish in a school, and the gain of a Raman fiber amplifier is mapped to the concentration of a food source for the fish school to search. Application of this algorithm to the design of a C-band gain flattened Raman fiber amplifier leads to an optimized amplifier that produces a flat gain spectrum with 0.63 dB in band ripple for given conditions. This result demonstrates that the artificial fish school algorithm is efficient for the optimization of pump parameters of gain flattened Raman fiber amplifiers.     

Hearing-aid automatic gain control adapting to two sound sources in the environment, using three time constants

A hearing aid AGC algorithm is presented that uses a richer representation of the sound environment than previous algorithms. The proposed algorithm is designed to (1) adapt slowly (in approximately 10 s) between different listening environments, e.g., when the user leaves a single talker lecture for a multi-babble coffee-break; (2) switch rapidly (about 100 ms) between different dominant sound sources within one listening situation, such as the change from the user's own voice to a distant speaker's voice in a quiet conference room; (3) instantly reduce gain for strong transient sounds and then quickly return to the previous gain setting; and (4) not change the gain in silent pauses but instead keep the gain setting of the previous sound source. An acoustic evaluation showed that the algorithm worked as intended. The algorithm was evaluated together with a reference algorithm in a pilot field test. When evaluated by nine users in a set of speech recognition tests, the algorithm showed similar results to the reference algorithm.     

OFDM水声通信系统中基于中继选择的资源分配算法

针对水声通信中继系统中系统容量和中继选择问题,本文提出了一种基于中继选择的资源分配算法。首先将每条中继链路的信道增益等效为虚拟直传链路的信道增益,然后在等功率分配的前提下,根据信道信息最佳原则,提出了一种中继选择及资源分配的多用户迭代算法,以实现对每个用户的传输链路进行选择和子载波分配,最后通过线性迭代注水算法进行功率分配。仿真结果表明,所提算法在保证目标速率的前提下,提升了系统容量。     

Optimal Configuration of Multiple Pump Powers and Wavelengths for Balanced Pre- and Post-pumped Raman Fiber Amplifiers

A novel configuration algorithm for bi-directionally pumped Raman amplifier is developed by adopting simulated annealing algorithm. Automatic design of optical fiber Raman amplifier using 10 laser diode pumps with different wavelengths and powers is demonstrated for 64 channels DWDM systems. The resulted gain ripple is less than 2.6 dB in amplification bandwidth of more than 50 nm for a transmission span of more than 300 km. The algorithm can be practically applied to desired signal channel number and gain profile.     

Optimal Configuration of Multiple Pump Powers and Wavelengths for Balanced Pre- and Post-pumped Raman Fiber Amplifiers

A novel configuration algorithm for bi-directionally pumped Raman amplifier is developed by adopting simulated annealing algorithm. Automatic design of optical fiber Raman amplifier using 10 laser diode pumps with different wavelengths and powers is demonstrated for 64 channels DWDM systems. The resulted gain ripple is less than 2.6 dB in amplification bandwidth of more than 50 nm for a transmission span of more than 300 km. The algorithm can be practically applied to desired signal channel number and gain profile.     

基于信息增益率的WNB水下机器人故障分类

提高故障诊断能力对于确保水下机器人系统的稳定运行具有重要意义,故障分类是目前水下机器人故障诊断所面临的一个重要问题。针对水下机器人推进器系统数据特征,提出一种基于信息增益率的加权朴素贝叶斯故障分类算法。首先,计算故障训练样本的先验概率,将各属性的信息增益率作为权值;其次,构建基于增益率加权的朴素贝叶斯分类模型;然后,对检测的故障数据利用分类模型获取具有最大后验概率的故障模式,实现故障分类。与朴素贝叶斯算法和决策树算法相比,仿真实验结果表明基于信息增益率加权的朴素贝叶斯算法的分类成功率更高,能够有效地实现水下机器人的故障分类。     

自适应光学系统随机并行梯度下降控制算法仿真与分析

随机并行梯度下降算法能不依赖波前传感器直接对系统性能进行优化。以32单元变形镜为校正器,采用随机并行梯度下降算法建立了自适应光学系统仿真模型。通过分析该系统对静态波前畸变的校正能力,验证了随机并行梯度下降算法的收敛性;讨论了算法增益系数、随机扰动幅度与收敛速度的关系,并指出通过算法增益系数的自适应调整可以改进算法的收敛速度。     

波束域高分辨方位估计的方法、统计性能及水池实验结果

本文针对水声设备的实际应用，研究了波束域高分辨方位估计的MUSIC方法。首先分析了波束形成方法获得处理增益的原理，揭示了波束域高分辨方法具有较低分辨门限的机理；给出了波束域高分辨MUSIC算法，通过计算机仿真，比较了波束域和阵元域高分辨MUSIC法的统计性能，显示了波束域高分辨方法的优越性；进行了消声水池实验，结果表明波束域高分辨MUSIC法分辨力高，对阵列误差具有较大的宽容性。     

自适应光学系统随机并行梯度下降控制算法实验研究

随机并行梯度下降算法是一种极具应用潜力的自适应光学系统控制算法,具有不依赖波前传感器直接对系统性能指标进行优化的特点。基于32单元变形镜、CCD成像器件等建立自适应光学系统随机并行梯度下降控制算法实验平台。考察算法增益系数和扰动幅度对校正效果和收敛速度的影响,验证随机并行梯度下降算法的基本原理。实验结果表明参量选取合适的情况下,随机并行梯度下降控制算法对静态或慢变化的畸变波前具有较好的校正能力。根据实验结果分析了影响随机并行梯度下降算法校正速度的主要因素。