全纤化相干合成实现高稳定性近单模万瓦激光输出

<正>近年来,基于空间光路的相干合成技术得到快速发展,2020年,德国耶拿大学报道了12通道脉冲激光相干合成,输出平均功率达到10.4 kW;同年,以色列Civan公司报道了32通道连续激光相干合成,合成总功率达到16 kW;2021年,中国国防科技大学基于19通道光纤激光器,实现了20 kW相干合成输出。全纤化相干合成是基于全纤化合束器和主动相位控制实现的全光纤结构激光合成方式,兼具紧凑轻量、抗环境扰动、无杂散光、光束质量好以及光谱纯度高等独特优势,对实现超高亮度激光光源具有重要的科学价值和工程应用意义。然而,     

用于空间BIB探测器的0.3 W@4.2 K大冷量轻量化低温系统

大阵列BIB探测器由于其高量子效率和低暗电流而成为广泛的研究对象,特别是在空间应用方向。如2021年发射的詹姆斯韦伯太空望远镜,它已经进行了许多重要的天文观测。一个稳定、高效、轻量化的液氦温区低温系统对BIB探测器的运行至关重要。氦节流制冷机可取代传统的大容积液氦杜瓦,能满足空间液氦温区的制冷要求。为了同时提高4.2 K的制冷量并减轻重量,提出了一种0.3 W@4.2 K的大冷量轻量化的4.2 K低温制冷系统。并且在现有0.1 W@4.1 K制冷量的低温系统上进行实验,验证了该系统的设计方法。在不同的冷却温度区采用不同的冷却方法,以实现冷却的高效性和轻便性。开发了一个新的集成斯特林制冷机,在80 K时提供高效的一级预冷,制冷量为15 W,重量仅为4.5 kg;二级预冷采用主动活塞调相的15 K脉管制冷机,制冷量为0.9 W。此多级低温制冷系统通过耦合氦气JT循环,可以在4.2 K时提供0.3 W的制冷量,输入功低于1.8 kW。此系统将为正在快速发展的红外天文观测所需的空间BIB探测器提供保障。     

光纤光栅高温应变测量及工作温区调控方法

光纤光栅由于自身材料限制,当测量500 ℃以上高温应变时,基底材料的热膨胀通常会导致光纤光栅断裂,因而在高温环境中光纤光栅的应用受限。为解决此问题,该文提出了一种为光纤光栅提供冗余光纤高温应变测量思路,探索了冗余光纤的控制方法及工艺。通过搭建测试高温应变实验平台,对冗余光纤控制方法进行了实验验证。实验结果表明,此方法封装的光纤光栅可实现500~1 000 ℃下应变测量,进行应变测量时表现出良好的线性特性,相关系数超过0.999,应变灵敏度为1.44 pm/με,与常温下光纤光栅性能相同。该方法操作简单,具有可重复性,极大地提高了光纤光栅的高温应变测量范围,具有良好的应用前景。     

基于FPGA的Multi-h CPM高速解调系统设计与实现

多指数连续相位调制(Multi-h Continuous Phase Modulation,Multi-h CPM)作为一种高效的调制方式,具有良好的频谱效率和抗干扰能力,在卫星通信领域有着广泛的应用价值。但是Multi-h CPM的解调算法计算复杂度较高,为了实现高速数据传输能力,需要较高的硬件资源开销。因此基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)平台的高并行度数据处理能力,设计了一种Multi-h CPM高速解调系统,采用了软输出维特比算法(Soft Output Viterbi Algorithm,SOVA)实现了Multi-h CPM信号解调,并通过早迟门和升降频门实现了时频同步功能。为了降低算法的计算复杂度,本系统引入了倾斜相位(Tilted Phase,TP)算法和频率脉冲响应截断(Frequency Pulse Truncation,FPT)算法减少了Viterbi过程的网格状态数,降低了系统的资源开销。通过仿真和实际测试,验证了所提出的解调系统的有效性,并表明该系统具有良好的解调性能和系统稳定性。     

锁相放大技术提取微弱信号的极限性能仿真与分析

锁相放大技术是一种基于频谱搬移原理,能够从干扰极大环境中提取出特定载波频率信号振幅的技术。该技术以提取信号的高信噪比、高精确度等优点被广泛应用于混杂于背景噪声中的微弱信号幅值的提取。文中利用Simulink仿真研究了锁相放大技术从较强的背景噪声中提取微弱信号的极限性能的特性,采用均值与偏离度判断信噪比的极限范围,并通过改变仿真模块参数,包括积分时间、信号与噪声的功率比与振幅比、噪声类型等,详细分析了提取微弱信号的信噪比极限范围。研究结果显示,对于含均匀高斯噪声的信号,提取微弱信号的信噪比极限为-52.04 dB;对于含白噪声的信号,提取的信噪比极限为-49.03 dB。该研究对使用锁相放大技术对微弱信号的实际测量有很好的理论参考意义,对分析基于锁相放大技术的测量系统的整体信噪比有一定的帮助。     

基于余弦-指数混沌映射的分块图像加密算法

为平衡混沌映射中结构与性能的关系,保证加密系统安全性,提出一种基于余弦-指数混沌映射的分块图像加密算法。首先,通过非线性指数项对引入了Tent种子映射的余弦映射进行调制,构造新型余弦-指数混沌映射,并利用SHA-256函数产生与明文相关的密钥,生成随机性较强的混沌序列,实现一次一密;然后,基于拉丁方和位级转换,通过两轮拉丁方索引和比特位拼接,分别设计双重拉丁方和扩展比特位算法,并结合二维约瑟夫序列,对块间预置乱后的明文进行块内置乱,实现不同分块的差异化置乱;最后,基于Zig-Zag变换,采用环状仿Zig-Zag变换设计交叉Zig-Zag变换方法,将中间密文与混沌序列进行双向非线性扩散,实现同时改变像素位置与大小,完成图像加密。实验结果表明,该算法密钥空间大,能有效抵御差分分析和统计分析等典型攻击,具有较好的加密效果。     

5G光载无线通信前传系统数字预失真线性化研究

第五代移动通信系统新空口(5G NR)的信号带宽、调制度和峰均比相比4G信号高很多。用于小蜂窝或微蜂窝基站组网的光载无线通信(Radio-over-Fiber, RoF)前传系统的非线性失真也更加严重。为了使5G NR信号线性传输,采用记忆多项式(Memory Polynomial, MP)和广义记忆多项式(Generalized Memory Polynomial, GMP)模型构建数字预失真器,矫正5G RoF前传系统的非线性。在实验中搭建了2 km光纤的RoF前传系统,并采用100 MHz带宽5G NR信号作为测试信号对其进行线性化测试。实验结果表明,采用MP和GMP数字预失真器进行线性化时,5G RoF前传系统的邻信道功率比(Adjacent Channel Power Ratio, ACPR)可分别改善13 dB和17 dB以上。这说明MP和GMP数字预失真器对5G RoF前传系统的非线性具有显著的抑制作用。因此基于MP和GMP两个模型的数字预失真器均可用于5G RoF前传系统的线性化,而且GMP预失真器比MP预失真器对该系统线性化的能力更强。     

基于三维凹包学习算法的海面小目标检测方法

对于特征类的海面小目标检测方法,现有3特征检测器通常采用凸包分类算法完成检测。在实际应用时发现,该分类算法生成的判决区域在某些情况下不能很好地反映海杂波样本集合在特征空间中的分布情况,进而对检测器性能造成一定程度的损失。相比之下,使用凹包算法生成的判决区域是由凸包内剖得到的,它能更加贴合海杂波样本的分布,因此该文将判决区域的形式由凸包转化为凹包,并在此基础之上提出一种基于3维凹包学习算法的海面小目标检测方法。同时,针对现有3维凹包算法存在的内剖效率低、无法实现恒虚警检测的缺点,该文通过优化内剖点选择方法、增加“外补”环节的方式对算法进行改进。最后,经实测CSIR数据及X波段试验雷达数据共同验证,在其他参数均相同时,该文方法的检测性能要优于已有的多特征检测方法,并且通过对凹包算法的复杂度分析证明了所提方法的应用潜力。     

基于自调整映射法则的矩形稀布阵列优化方法北大核心CSCD

针对多约束条件下的矩形稀布阵列优化问题,提出了一种基于自调整映射法则的矩形稀布阵列优化方法。该方法首先提出一种新的最优化问题用于确定阵元坐标矩阵维数以平衡放置阵元数的自由度和阵列孔径可调整空间,并引入用于稀疏阵元的阵元状态矩阵;其次,构建自调整映射法则,对矩形阵列不同方向进行相应的映射,并对阵列短轴方向进行自调整,使得阵元位置满足最小阵元间距,避免出现不可行解;然后,通过粒子群优化算法优化阵元位置得到最优阵元坐标;最后,考虑适应度函数为单波束指向和多波束指向,对算法进行仿真验证。仿真结果发现该算法可以满足多约束条件并有效降低阵列的峰值旁瓣电平,从而提高矩形稀布阵列的性能。     

基于视觉注意力模型的电表铭牌识别研究

为实现电力设备铭牌中文字信息的自动识别,提升设备管理的效率,提出一种面向场景文字（scene text）的文本内容识别方法。该方法依赖于从卷积特征中训练得到的基于长短时记忆网络（long short-term memory,LSTM）的视觉注意力模型。一组特征向量由与图像不同区域对应的卷积层提取,从而将图像空间信息编码到特征中。通过这一方式,模型可以选择关注图像的不同部分,并结合卷积特征与注意力权重识别文字。进一步地 ,引入语言模型并修改集束搜索（beam search）策略可以显著改善识别效果。在真实数据集上的结果验证了该方法的有效性。