布拉格光纤光栅反射和色散谱特性的研究

采用模式耦合理论同了描述光纤光栅特性的理论模型,分析了布拉格光纤光栅的反射和色散谱特性,并利用数值模拟方法了光机的结构参数优化设计的方案所得结果可作为这类布拉格光纤光栅结构参数设计的参考依据。     

微结构芯光子晶体光纤色散特性的研究

在双包层近零色散平坦光子晶体光纤中引入微结构后,利用多极法对新的光子晶体光纤结构进行了数值模拟.其中在包层结构参数不变的前提下,研究了纤芯中微结构的结构参数变化对色散特性的影响.研究结果表明:通过优化纤芯结构参数,在不改变色散平坦度和色散平坦带宽的情况下,实现了色散曲线的整体下移,进而达到正常色散.     

光子晶体光纤色散调控方法的研究

文章采用全矢量有效折射法深入分析了光子晶体光纤结构参数及比例系数对波导色散、总色散的作用,总结了光子晶体光纤色散特性的调整方法,探索出特定色散特性光子晶体光纤的设计方法,并且设计了在800 nm处具有近零平坦色散的光子晶体光纤,该光纤对于研究飞秒激光的传输特性和应用具有一定的价值.     

宽带色散平坦光子晶体光纤的优化设计与特性分析

设计了一种第一层为椭圆空气孔缺陷的宽带色散平坦光子晶体光纤,借助全矢量有限元法对这种结构的光子晶体光纤的色散特性、模场面积、双折射和限制损耗特性进行了数值模拟.结果表明改进的光子晶体光纤的色散曲线可以在很宽的波长范围内保持色散平坦并具有较低的色散值,其模场面积较未改进光子晶体光纤的模场面积要大,光纤的限制损耗变小且双折射也相当小.主要分析了这种光纤的结构参数的优化后,光纤的色散特性、有效模面积、双折射以及限制损耗特性的变化规律,最终设计了在1 200～1 800 nm波长范围内超平坦色散的光子晶体光纤.     

大负色散低限制损耗光子晶体光纤的特性研究

设计了一种双层芯双包层结构的大负色散低限制损耗光子晶体光纤,运用多极法对其色散特性和限制损耗进行了数值模拟.主要分析了这种光子晶体光纤的结构参数发生改变时,光纤的色散特性的变化情况,找到了其色散随结构参数变化的规律.最终通过选择适当的结构参数,设计了在1 550 nm波长附近处色散值为-12 000 ps/(km·nm)的大负色散低限制损耗光子晶体光纤.     

光子晶体光纤的原理及其应用的研究

光子晶体光纤具有与传统光纤完全不同的几何结构、导光机制、模式特性、色散以及双折射性质。本文简述了光子晶体光纤的一些重要特性及其应用。     

基于光子晶体光纤的色散补偿和色散平坦技术

本文介绍了在各种结构参数下光子晶体光纤的色散特性，总结了实现光子晶体色散补偿光纤和光子晶体色散平坦光纤的各种设计方法。利用光子晶体光纤结构设计的灵活性，可以设计出具有各种色散曲线的光子晶体光纤，而这些光纤大略可以分成两类：空气孔直径大小一致的普通光子晶体光纤和空气孔直径大小变化的光子晶体光纤。从数值仿真的结果来看，如果选择适当的空气孔分布结构，空气孔直径大小变化的光子晶体光纤可以具有非常优异的色散补偿和色散平坦特性。这些数值仿真为实际的光子晶体的制作提供了参考。     

光子晶体光纤的原理及其应用的研究

光子晶体光纤具有与传统光纤完全不同的几何结构、导光机制、模式特性、色散以及双折射性质。本文简述了光子晶体光纤的一些重要特性及其应用。     

单模光纤声光滤波器带宽特性的研究

研究了基于匹配包层 (MC)、色散位移 (DS)和色散补偿 (DC)单模光纤的声光滤波器的带宽特性。研究结果表明利用具有比较强的波导色散的光纤可以实现窄带声光滤波器。为了描述光纤的色散特性与滤波器带宽的关系 ,定义了一个新的表征光纤色散特性的参数 N并提出了通过测量光纤声光滤波器峰值波长调谐度来测量色散参数N的新方法。采用商用DC光纤在实验上实现了带宽为 0 5 5nm的半高全宽 (FWHM)全光纤声光滤波器。     

八角晶格光子晶体光纤的色散特性分析

应用多极法对八角晶格光子晶体光纤(O-PCF)的色散特性进行了数值模拟,并与空气填充率相同的六角晶格光子晶体光纤(H-PCF)进行了对比,发现O-PCF比H-PCF更易用于色散补偿;研究了O-PCF包层空气孔直径、孔间距和孔层数对色散特性的影响,得到了色散随各个结构参数变化的规律;最终选择了适当的结构参数,设计了在1.3～1.6 μm波段内具有超平坦零色散特性的O-PCF.文章的计算和分析可以为设计适当色散特性的光子晶体光纤提供理论依据.     

Dispersion characteristics of an optical fiber having linear chirprefractive index profile

We analyze the dispersion characteristics of an optical fiber having linear chirp type refractive index profile. The chirp type profile is general in nature and by controlling the profile parameters, one can obtain a wide range of profiles from simple step index to complex multiple cladded type. The problem is treated as an optimization problem in the profile parameter space. It is shown that a variety of dispersion characteristics can be realized with proper optimization of the profile parameters. Linear finite element method (LFEM) is employed for computing the modal fields and propagation constants. Tolerance analysis of the fiber dispersion characteristics and bending loss calculation are also carried out     

人工神经网络处理光纤阵列传感信号的原理,结构及其仿真结果

人工神经网络技术作为机敏材料与结构的关键技术之一，在国外已受到人们的关注。本文探索将人工神经网络技术应用于光纤阵列传感信号处理中的原理、结构及应用于材料与结构损伤估计的方法。给出了适应于此，已用程序实现的两种神经网络模型的仿真处理结果。     

神经元网络在行波管设计中的应用

该文介绍了使用MATLAB神经元网络模拟已有的经验数据的方法,并将其应用于行波管的设计中。与传统的根据经验值二次插值的结果相比较,用神经元网络的方法拟合的结果更加接近实验模拟的色散特性。     

基于非零色散位移光纤的4×10 Gb/s CWDM系统优化

利用光通信系统设计平台,研究了一种基于直接调制激光器和非零色散位移光纤(NZDSF)的高速粗波分复用(CWDM)系统的优化方案.通过软件的参数优化和扫描计算等独有功能,着重分析了光纤色散对高速直接调制信号的影响,比较并证实了NZDSF的CWDM升级方案的可行性.研究发现,负色散系数的光纤与光脉冲啁啾相互作用能更好地改善传输质量.     

基于GIS技术的光纤网络资源管理系统的研究与设计

文章从广西电子政务外网光纤网络资源的特点和资源管理中存在的问题出发,阐述利用GIS技术,建设图形化、可视化、智能化的光纤网络资源管理系统.系统基于电信网的概念模型,以电信网络管理为核心,通过工程管理、资产管理、空间及属性的动态管理,实现光纤网络资源全生命周期管理.此外,系统还提供多层面的网络性能分析与优化手段,便于光纤网络规划、设计和维护,提高光纤光路资源管理的效率.     

基于GA的BP神经网络在多目标优化中的应用

针对传统多目标优化的求解方法通常存在目标权值主观性大,优化目标仅为各目标加权和以及在求解过程中各目标优化的不可操作性等问题,文中提出了一种新颖的多目标优化算法,其将改进后的遗传算法与BP神经网络融合,提出了基于遗传算法的BP神经网络融合算法。该算法将遗传算法与BP神经网络算法相结合,充分发挥遗传算法的全局搜索能力优势和BP算法的局部搜索能力特点,使得多目标优化问题得以求解,加快收敛速度,从而提高了收敛精度。     

超短光脉冲通过分布式光纤放大器的传输特性

为了探讨超短光脉冲在分布式光纤放大器中的传输放大特性及影响因素,建立了光脉冲在光纤放大器中的基本传输方程,以掺镱光纤放大器为例,采用分步傅里叶变换法对放大器中光脉冲的演变进行了模拟,讨论了初始啁啾和增益色散的影响。结果表明,当光脉冲在分布式光纤放大器中传输时,光纤的色散、非线性效应均会影响脉冲的形状和频谱,光脉冲初始啁啾也会对脉冲的传输状态产生影响;对于宽频谱光脉冲,增益色散相当于一种损耗机制,应该考虑其影响。相关结果对光纤放大器的系统设计和优化具有一定的参考价值。     

CATV信号对AM—VSB光纤传输设备的要求

AM-VSB光纤网络要保证高质量的图像传输,必须达到规定的噪声和失真要求。本文主要讨论了光纤的色散、光发射机、光放大器、光接收机的性能优化和在光纤网络中的使用要求,以及在CATV传输网络设计中应注意的问题。     

改进粒子群优化RBF神经网络在短期电力负荷预测上的研究

电力负荷预测的准确性对整个电力系统的安全和经济效能起着很大的作用,为提高短期电力负荷预测的准确性,提出一种改进的粒子群优化RBF神经网络的模型。针对PSO算法其迭代后期极易深陷部分最优,收敛准确度低,容易发散等问题,提出了PSO算法自身的特性结合Levy飞行机制算法的特点进行融合,在保障算法的寻优准确度的同时也保障了寻优的速度,从而实现全局最优。利用改进的粒子群算法优化RBF神经网络,再将训练好的RBF神经网络应用到电力负荷的预测中。将此模型应用到黑龙江省某地区短期电力负荷预测中,结果表明此种方法有效提高了预测精度。