虚实部关联噪声驱动的单模激光的动力学性质

基于虚、实部互关联的量子噪声及泵噪声驱动的单模激光模型的Fokker—Planck方程,运用平均弛豫近似方法研究了该激光模型的动力学性质。计算了光强关联函数以及相应的平均弛豫时间,讨论了量子噪声实虚部的互关联强度对光强关联函数以及弛豫时间的影响。结果表明,在阈值以上量子噪声实、虚部关联的存在总是使得光强涨落的弛豫变缓。     

单模激光系统的光强相对涨落和功率谱

用线性化近似方法计算了单模激光损失模型在输入偏置调幅波信号后的稳态平均光强相对涨落C(0)和输出功率S(ω),得到稳态平均光强相对涨落C(0)与载波信号振幅B、高频载波信号频率ω以及量子噪声强度Q的变化规律,发现在低频调制信号频率增大、高频载波信号频率减小、量子噪声实虚部关联越强和远离阈值时,激光系统的统计涨落较小。通过对系统功率谱S(ω)与a0/A、低频调制信号频率Ω、高频载波信号频率ω以及量子噪声实虚部间的关联系数λq的研究,也发现了一些特殊的现象。     

色关联噪声驱动的单模激光的强度涨落

采用线性化近似方法计算了关联噪声驱动的单模激光的强度涨落,发现激光强度涨落C(0)随衰减系数γ和泵噪声自关联时间τ1的变化曲线是单调减少的,随泵噪声强度Q的变化曲线中存在极小值,其大小和位置均受τ2和τ3的影响。     

信号调制噪声对单模激光光强关联函数的影响

采用受信号调制色泵噪声和实虚部关联量子噪声驱动的单模激光损失模型,用线性化近似方法研究反映单模激光统计性质的重要物理量光强关联函数C(t)随时间t的演化,发现当色泵噪声自关联时间τ变化时,C(t)随时间t的演化会出现单调衰减,单调上升,出现一个极大值,周期性振荡衰减等多种形式。当τ确定时,量子噪声实虚部间关联的加强会使C(t)的值减小;量子噪声强度Q的增大会使C(t)的值增大;泵噪声强度P的增大会延缓C(t)随时间t的衰减。     

加性信号调制下色关联噪声驱动的单模激光的光强关联时间

采用线性化近似,计算了加性信号调制下色关联噪声驱动的单模激光增益模型的光强关联时间T,发现当两噪声间关联程度λ为正时,T-D和T-I0曲线中出现极大值(即出现共振);当λ为负时,T-D曲线中出现极小值(即出现抑制),T-I0曲线出现两个极值(一个极小值一个极大值);当λ为零时,T随量子噪声强度D和定态光强I0的增加而单调增加.另外,无论λ取何值,T随周期信号振幅A和衰减系数γ的增大都单调减小.同时通过研究周期信号频率Ω和噪声互关联时间τ3对T-D、T-I0、T-A以及T-γ曲线的影响,发现Ω的取值对这四种曲线的影响不大,而τ3的取值对T-D、T-I0和T-A曲线的影响较大,对T-γ曲线的影响较小.     

信号对单模激光损失模型输出特性的影响

为了更好地优化激光通讯系统和激光信号输出稳定性,运用线性化近似方法,采用色泵噪声和实虚部间关联的量子噪声驱动的单模激光损失模型,计算了周期信号加性输入时激光系统的光强关联函数和输出信噪比,用物理量K来描述激光系统的优化选择,发现:K与激光系统的净增益系数存在双极大值;与自饱和系数存在单极大值;与泵噪声自关联时间呈现单调递增的现象,峰值即表示激光通讯系统出现最佳匹配状态。同时,分析了系统的输入信号对优化激光系统的性质的影响。     

实虚部关联的量子噪声和抽运噪声对单模激光光强关联函数的影响

采用抽运噪声和实虚部之间关联的量子噪声驱动的单模激光损失模型，运用线性化近似方法计算了反映激光动力学性质的光强关联函数C(t)和光强相对涨落C(0)，讨沦了光强关联函数随时间t的演化，分析了量子噪声实虚部间关联系数λq，抽运噪声强度P和量子噪声强度Q对光强关联函数C(t)随时间t演化过程的影响。发现C(t)随时间t的演化是单调衰减过程，但噪声强度的减小和量子噪声实虚部间关联的减弱会使演化曲线整体下移，说明噪声强度和量子噪声实虚部间的关联对C(t)随时间t的演化过程有较大的影响。当时间t增加时，C(t)与量子噪声实虚部间关联系数λq的关系曲线出现了一个极值和三个极值两种不同的情况。最后分析了线性化近似方法适用的条件。     

单模激光的噪声关联时间效应

利用线性近似方法推导了由关联噪声驱动的单模激光增益模型的光强关联函数、关联时间和功率谱,分析讨论了噪声互关联时间τm和自关联时间τs对激光上述性质的影响,发现在关联噪声驱动的单模激光系统中,τm和τs对激光统计性质起着完全不同的作用,并导致一些新奇的现象.     

偏置信号和噪声对单模激光随机共振的影响

为了研究激光系统的性质,采用色抽运噪声和实虚部关联的量子噪声驱动的单模激光损失模型,用线性化近似方法,对单模激光系统的输出光强信噪比进行了理论分析;并具体分析了调制信号振幅、低频调制信号频率、高频载波信号频率、量子噪声强度、抽运噪声强度以及量子噪声实部、虚部间的关联系数对系统随机共振的影响。结果表明,信噪比随激光系统净增益系数存在随机共振现象。此结果对优化激光动力学提供了理论依据。     

噪声交叉关联程度受时间周期调制下单模激光的光强关联时间

用线性化近似方法计算了噪声间关联程度λ受时间周期调制下单模激光系统的光强关联时间T,结果表明,无论λ=0,λ>0或λ<0,T随量子噪声强度D和抽运噪声强度Q的变化均呈单调增长且最终趋于饱和(T＝1),只是当λ<0时T随Q的变化曲线出现一极小值(存在抑制现象);当λ=0时,T不随时间周期调制频率Ωλ变化,当λ>0和λ<0,Ωλ取值小时T-Ωλ曲线出现高频振荡,随着Ωλ值增大振荡频率变低,振幅变小,最后趋于与λ=0的T值一致.     

一种激光打标中TrueType字体轮廓直线逼近优化算法

为了提高激光打标系统中矢量文字的打标效率,通过分析TrueType字体轮廓结构和Bezier曲线的性质,给出一种TrueType字体轮廓直线逼近优化算法,并进行了理论分析和实验验证。该方法首先根据de Casteljau递推算法对TrueType字体轮廓中的Bezier曲线进行定比分割,然后用首尾控制点连线代替曲线,最后对逼近线段进行插值处理生成打标数据,并对比了直线逼近轮廓与标准TrueType字体轮廓。结果表明,该算法在满足精度的条件下,计算过程简单、生成的节点数少,提高了矢量文字的打标效率。     

A high sensitive 66 dB linear dynamic range receiver for 3-D laser radar

This study presents a CMOS receiver chip realized in 0.18 μm standard CMOS technology and intended for high precision 3-D laser radar. The chip includes an adjustable gain transimpedance pre-amplifier, a post-amplifier and two timing comparators. An additional feedback is employed in the regulated cascode transimpedance amplifier to decrease the input impedance, and a variable gain transimpedance amplifier controlled by digital switches and analog multiplexer is utilized to realize four gain modes, extending the input dynamic range. The measurement shows that the highest transimpedance of the channel is 50 kΩ, the uncompensated walk error is 1.44 ns in a wide linear dynamic range of 66 dB (1:2000), and the input referred noise current is 2.3 pA/√Hz (rms), resulting in a very low detectable input current of 1 μ A with SNR=5.     

Cancellation of nonlinear distortion based on integration of FCM clustering algorithm and adaptive-two-stage linear approximation

A hybrid system of the fuzzy c-means （FCM） clustering algorithm and adaptive-two-stage linear approximation was presented for nonlinear distortion cancellation of radio frequency （RF） power amplifier （PA）. This mechanism can effectively eliminate noise, adaptively model PA＇s instantaneous change, and efficiently correct nonlinear distortion. This article puts forward the FCM clustering algorithm for clustering received signals to eliminate white noise, and then uses the adaptive-two-stage linear approximation to fit the inverse function of the amplitude＇s and phase＇s nonlinear mapping during the training phase. Parameters of the linear function and similarity function are trained using the gradient-descent and minimum mean-square error criteria. The proposed approach＇s training results is directly employed to eliminate sampling signal＇s nonlinear distortion. This hybrid method is realized easier than the multi-segment linear approximation and could reduce the received signal＇s bit error rate （BER） more efficiently.