多泵浦宽带拉曼光纤放大器优化设计的研究

文章以多泵浦拉曼光纤放大器的增益平坦度为切入点,分析了影响多泵浦FRA的增益平坦性的因素,罗列了几种不同的优化算法并着重介绍了遗传算法.研究表明,使用遗传算法优化宽带拉曼放大器是可行的.另外,使用的泵浦个数越多,所得平坦增益带宽越宽.但是,泵浦个数越多,成本也越高,计算量也越大.因此,我们要根据具体要求,选择合适的泵浦...     

多泵浦拉曼放大器增益特性的仿真与分析

合理简化了多泵浦光纤拉曼放大器功率传输方程,利用多步平均功率法进行数值计算得到了密集波分复用系统信号的合成拉曼增益。借助该简化模型研究了多泵浦光源的个数、输入功率和波长分布对信号拉曼增益的影响,简单分析了实现超宽带平坦拉曼增益的多泵浦波配置原则,为多泵浦光纤拉曼放大器在密集波分复用系统中的应用提供了有价值的参考。     

多泵浦拉曼光纤放大器增益均衡的研究

基于受激拉曼散射原理,根据传输方程,用数值解法计算了单泵浦输入时的拉曼光纤放大器的增益;在此基础上,计算了多信道信号输入时,多泵浦拉曼光纤放大器的增益,并和文献的实验结果做了比较;用遗传算法优化泵浦参数以实现多泵浦拉曼光纤放大器的增益均衡。 1     

利用免疫算法优化设计的宽带大增益拉曼光纤放大器

为提高拉曼光纤放大器(RFA)的增益带宽和输出增益、改善增益平坦度,本文以掺铒碲基光纤作为放大介质,使用6个泵浦光设计了一款能够实现对C+L波段共100 nm带宽信号光平坦放大的拉曼光纤放大器.在设计过程中,针对拉曼光纤放大器模型中的非线性优化和组合优化问题,采用免疫算法配置泵浦光波长和功率的方法来解决,同时保证拉曼光...     

（英）基于增益谱多项式拟合的双泵浦碲基光纤级联拉曼光纤放大器

光纤拉曼放大器的带宽、增益及增益平坦度直接影响了光纤通信系统的传输质量.针对这些参数的优化,根据碲基光纤的拉曼增益谱特性提出了一种双泵浦级联碲基光纤的拉曼放大器结构.并推导了实现增益谱平坦时光纤长度和泵浦参数满足的约束条件.经过对拉曼增益谱的5次多项式拟合,更准确地反映了拉曼增益谱的信息,同时也简化了其实现增益谱平坦的条件.通过Matlab仿真分析得到,当两段光纤分别取0.339 km,0.16 km时,其最大增益为17.81 dB,增益平坦度为0.66 dB ,放大带宽为48 nm.该方案为宽带宽、高增益、增益平坦度小的拉曼光纤放大器设计提供了一种新的思路.     

多波长小功率泵浦拉曼光纤放大器的优化设计

提出用多个小功率激光器作为拉曼放大器泵浦光源,以获得较为理想的增益谱和降低成本。结合模拟退火法的优点,对遗传算法进行了改进,能很好地用于该类型拉曼光纤放大器泵浦的优化配置。仿真结果表明,这种改进的遗传算法收敛速度大大加快,并且精度与改进前一致。优化结果同时表明,这种配置方案的效果非常理想。获得的增益谱平坦且有陡峭的边沿,可有效节省总的功率。     

基于增益谱多项式拟合的双泵浦碲基光纤级联拉曼光纤放大器（英文）

光纤拉曼放大器的带宽、增益及增益平坦度直接影响了光纤通信系统的传输质量.针对这些参数的优化,根据碲基光纤的拉曼增益谱特性提出了一种双泵浦级联碲基光纤的拉曼放大器结构.并推导了实现增益谱平坦时光纤长度和泵浦参数满足的约束条件.经过对拉曼增益谱的5次多项式拟合,更准确地反映了拉曼增益谱的信息,同时也简化了其实现增益谱平坦的条件.通过Matlab仿真分析得到,当两段光纤分别取0.339km,0.16 km时,其最大增益为17.81 dB,增益平坦度为0.66 dB,放大带宽为48 nm.该方案为宽带宽、高增益、增益平坦度小的拉曼光纤放大器设计提供了一种新的思路.     

宽带光纤拉曼放大器的优化设计􀀂

研究优化设计宽带光纤拉曼放大器平坦增益带宽的方法。通过研究多波长后向泵浦光纤拉曼放大器的传输方程，分别用模拟煺火算法及四阶阿当方法迭代出各泵浦波频率及输入功率的大小。可设计出满足增益平坦度要求的宽带光纤拉曼放大器。设计了两个光纤拉曼放大器，一个采用双波长泵浦，得到的平坦增益带宽为50nm，增益不平坦度小于1dB。另一个采用四波长泵浦，得到的平坦增益带宽为80nm，增益不平坦度小于1dB。所得结果证明提出的优化设计方法对于设计多波长泵浦平坦增益带宽光纤拉曼放大器是一种有效的方法。     

基于粒子群优化算法的双向多泵浦光纤拉曼放大器增益研究

基于石英光纤作为增益介质,采用龙格-库塔法、打靶法求解多波长双向泵浦光纤拉曼放大器的功率耦合波方程,得到拉曼放大器的增益带宽,平均增益,增益平坦度以及泵浦光和信号光沿光纤的分布。再通过粒子群优化算法对同一数量泵浦光不同排列双向系统进行逐个优化分析,在14种双向泵浦结构中选出性能较优的三种结构,再对它们优化参数设置,最终得到性能最优的双向泵浦结构BBFF。研究结果表明:在仅有四个泵浦光的情况下,双向多泵浦结构BBFF具有最优的平均增益和增益平坦度,并且得到了开关增益为23.1665 dB,增益平坦度为0.794 dB的双向泵浦结构。     

多泵浦增益平坦光子晶体拉曼光纤放大器

针对密集波分复用光纤通信系统中拉曼光纤放大器增益及增益谱平坦问题,提出一种采用4个泵浦光的多泵浦方式在光子晶体光纤不同位置处注入两种不同波长泵浦光的组合方式来获得拉曼光纤放大器增益更大、增益谱更加平坦的方法。这种组合方式在拉曼光纤放大器中使得光信号实现了前段放大、后段补偿,从而在拉曼光纤放大器输出端获得高增益和较平坦增益谱。模拟的结果表明:平均增益可达:26.5 dB,增益平坦度为0.046 dB。     

一种Turbo译码算法改进研究

Turbo码是近年来广泛应用于通信系统中的一种性能优异的编码方式.文中首先分析了基于最大后验概率的Turbo码传统译码算法,然后指出了使用这类算法具有大译码延时的缺点,分析了常用的能减小译码延时的SW-MAP算法;最后根据此算法的特点提出了SW-MAP算法的改进方案.算法改进后能有效降低译码延时,提高译码性能.     

字符串相似度度量中LCS和GST算法比较

就字符串相似度度量算法的LCS和GST在概念、实现、效率方面进行比较分析,简要探讨了两种算法的应用领域.     

VBLAST系统的译码算法研究

对已有的传统译码算法如迫零算法（ZF）、最小均方（MMSE）算法、连续抵消（SIC）算法等的性能进行了研究,并在此基础上提出将迫零算法与连续抵消算法、最小均方算法与连续抵消算法相结合,构成迫零-连续抵消算法（ZF-SIC）与最小均方-连续抵消算法（MMSE-SIC）,从而明显改善系统的误码性能。此外,对收发两端采用不同天线数时的系统误码性能进行了仿真与分析,同时仿真分析了系统采用QPSK与16QAM调制方式的误码性能,最后给出仿真分析结果。     

DOA估计的几种特征结构算法的性能比较

Pisarenko算法、多信号分类（MUSIC）算法、最小模算法和ORPD算法是来波到达方向（DOA）估计中常用的四种特征结构算法。在不同的信噪比及阵元数目条件下,对这几种算法的分辨性能作了比较。仿真结果表明：MUSIC算法是最稳定的一种算法;在预知大致方位的前提下。ORPD算法分辨性能最好;对于提高各种算法的分辨能力,改善信噪比相对增加阵元数目更有效。     

引导型免疫算法研究

基于免疫系统机理提出的免疫算法是一种新型的智能系统，在优化计算方面表现出巨大的潜力，具有多样性好、搜索成功率高的优点．但免疫算法在局部搜索中存在一定盲目性，搜索效率不高．本文提出引导型免疫算法，通过增强免疫算法中抗体的社会性，为免疫算法的搜索过程提供引导性，加快算法收敛速度，并对引导型免疫算法中新引入的算法参数进行了深入讨论．算法分析和仿真结果表明，引导型免疫算法在保持算法高搜索成功率的前提下，有效地提高了算法搜索效率．     

基于KR-BM算法的多模式匹配算法改进

网络技术的高速发展对模式匹配算法提出了更高的要求,为提高模式匹配效率,文中首先对常用的单模式和多模式匹配算法进行分析,在此基础之上,提出一种基于KR算法和BM算法的多模式快速匹配算法。最后通过实验结果验证了此算法的可用性和高效性。     

融入曲率尺度空间算法的图像配准方法

为了满足图像配准对于实时性的要求,提出融入曲率尺度空间算法的图像配准方法。首先使用曲率尺度空间算法提取图像角点特征,然后使用改进的加速稳健特征算法生成64维角点特征描述子向量并将描述子向量降维到24维,最后使用改进的相似性距离算法和随机采样一致性算法进行匹配。仿真实验一表明:在图像配准准确度方面与传统尺度不变特征变换算法、传统加速稳健特征算法及其他改进的图像配准方法相当,但在图像配准实时性方面具有一定的优势,仿真实验二通过立体匹配库验证了该方法具有普遍有效性。     

RFID防碰撞算法的研究

随着物联网技术的高速发展,作为其关键技术之一的RFID显得愈为重要。标签碰撞的应用在RFID系统中是不可避免的,因此RFID防碰撞算法是RFID系统中一个重要问题,直接决定了RFID系统可以识别多个标签的能力。目前防碰撞算法在时域上主要可以分为非确定性算法（ALOHA算法）和确定性算法（树形算法）两大类。本文分析了现存的两大类算法中主流的防碰撞算法,总结出两大类算法的优点以及存在的问题。通过MATLAB仿真进一步证明此结论,并总结未来研究中需要继续关注的问题与方向。     

基于SLM-PTS算法融合的NC-OFDM峰均比优化

基于非连续正交频分复用（non-continuous orthogonal frequency division multiplexing，NC-OFDM）模型，提出和研究了选择映射（selected mapping，SLM）算法和部分传输序列（partial transmit sequence，PTS）算法，及其SLM-PTS融合优化技术，设计了融合模型和改进流程。仿真结果与其他文献方法进行了对比，验证了SLM-PTS的融合具有优秀的峰值平均功率比（peak to average power ratio，PAPR）降低能力，但缺点是算法实现复杂度过高。因此，又进一步提出了互补型映射和限幅的联合算法（SLM-Clipping）融合解决方案，并利用深度学习方法建立PAPRnet模型。仿真结果验证了此算法对NC-OFDM系统具有PAPR良好的抑制效果，而且能够提高仿真运算效率。     

一种变步长凸组合LMS自适应滤波算法改进及分析

为了避免单个滤波器在收敛速度与稳态误差上相互制约,从而导致系统性能降低的问题,本文采用凸组合最小均方算法（Combined Least Mean Square ,CLMS ）,将快速滤波器和慢速滤波器并联使用,同时为进一步改善CLMS算法的性能,对已有的变步长凸组合最小均方算法（Variable Step-size Convex Combination of LMS ,VSCLMS ）做出改进,提出了一种新的VSCLMS算法。在该算法中,对快速滤波器选用以最小均方权值偏差（Minimization of Mean Square Weight Error ,MMSWE）为准则的按步分析的变步长滤波器;对慢速滤波器采用以稳态最小均方误差（Least Mean Square , LMS ）为准则的固定步长滤波器。通过理论分析与仿真实验表明,该算法能够在噪声、时变以及非平稳的环境下保持较好的随动性能,且在各个阶段均保持良好的收敛性,与传统的CLMS、VSCLMS算法相比,不仅具有更快的收敛速度,而且拥有稳定的均方性能和较优的跟踪性能,为自适应滤波算法的研究提供了一条可行途径。