基于亮度温度模型的多光谱真温反演算法研究

针对传统的非接触式真温反演算法存在反演速度慢和精度低等问题,提出新的基于亮度温度模型的约束真温反演算法(constrained true temperature inversion algorithm,CTTIA)。 在建模过程中,发现发射率和亮度温度存在内在联系:由亮度温度到发射率的普适规律和由发射率到亮度温度的普适规律。通过仿真实验发现当发射率的样本数量巨大时,CTTIA不但可以为实验提供理论指导,还可大大提升发射率样本的选取效率。在1 800 ℃和2 000 ℃两个温度点下建立9个波长通道对被测目标进行测量计算。结果表明,CTTIA与二次测量算法 (second measurement method,SMM) 相比,精度基本相同,反演时间最高节约了82%。说明该方法的研究是非常关键且重要的,是很有研究价值的。     

表面修饰的亚波长金属Cu狭缝结构透射特性研究

为了深入研究表面修饰余弦凹槽的亚波长结构对太赫兹波透射特性的调控规律,提出一种表面修饰余弦凹槽的太赫兹亚波长金属Cu狭缝结构,基于时域有限差分法,对亚波长金属Cu狭缝结构的太赫兹波透射光谱特性进行模拟。仿真结果表明,通过改变金属Cu狭缝结构上下表面余弦凹槽的结构排布、数量、周期、深度及狭缝深度、宽度等参量,实现了对太赫兹波透射强度的调控。     

向列相液晶激光器件侧面辐射谱研究

研究了向列相液晶激光器件侧面激光辐射谱,并深入分析了激光辐射机制。分别制备了传统液晶盒和引入SU-8光栅结构的两种器件,并注入向列相液晶TEB30A和激光染料PM597的混合物。利用Nd:YAG固体脉冲激光器倍频出的532 nm激光作为泵浦源正面入射器件,侧面探测激光辐射谱。在传统液晶盒器件侧面,测得575～600 nm范围的随机激光辐射谱。而具有周期100μm和8μm的SU-8光栅结构器件侧面,获得了多波长激光辐射谱。随着泵浦能量增大,最高强度激光辐射峰波长位置出现在583～585 nm和588～592 nm附近,FWHM约0.3 nm。基于光波导理论结合器件结构分析得出,在传统液晶盒中引入SU-8光栅结构增强了液晶器件的光波导效应,是获得多波长激光辐射谱的主要原因。     

LoRa物理层同步及解调性能研究

针对现有的基于FFT的同步算法误差较大的问题,提出了一种优化的LoRa物理层前导码同步方法。首先,根据Chirp信号的时频转换特性,分别采用差分算法和插值算法对前导信号的归一化的小数频偏和小数时延进行估计,在此基础上采用基于FFT同步的联合估计算法对整数频偏和整数时延进行估计;之后,从理论上分析残余的同步误差对LoRa信号解调性能的影响。仿真结果表明,所提出的同步方案可以在相应信噪比极限下满足解调性能要求。     

基于双 AWG 的新型 FBG 连续解调方法研究

为了实现基于阵列波导光栅(arrayed waveguide grating, AWG)的光纤布拉格光栅(fiber Bragg gratin, FBG)的连续解调, 提出了一种使用两个 AWG 联合解调的方法。 在一个 AWG 相邻两通道光谱中间插入另一个 AWG 对应通道的光谱,组成最小 的光谱周期;每次测量均从三通道中选择光强度最强的两个通道,利用相对光强解调算法,根据其波长—功率关系对 FBG 中心 波长进行精确测量。 使用两个 100 GHz 的 AWG 搭建了实验平台,并对温度传感器的解调进行研究。 实验表明,在 0. 8 nm 的系 统最小动态范围周期内,实现了对 FBG 的连续精确解调,系统的解调线性度达 0. 999 1,波长精度达±4 pm。 对数据和实验结果 进行数学分析,可以将 C 波段范围分成多个波长周期,系统可以实现在 C 波段 40 nm 全周期范围内对单个 FBG 的连续解调。 该方法不但可以实现在 C 波段范围内基于 AWG 对 FBG 的连续解调,使得运用 FBG 可以连续感测外界物理量变化,提高了系 统的实用性。 而且,该方法能够准确解调出波长信息,为实现对 FBG 的连续精确解调提供了借鉴信息,有利于进一步扩大 FBG 的应用领域。     

BP神经网络结合变量选择方法在牛奶蛋白质含量检测中的应用北大核心CSCD

牛奶中的蛋白质含量会影响牛奶的品质,利用高光谱图像的光谱特征信息研究对牛奶蛋白质含量预测的可行性。本文提出一种基于竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)和连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)结合多层前馈神经网络(back propagation, BP)的预测建模方法,实验以含有不同浓度蛋白质的牛奶为对象,利用可见光/近红外高光谱成像系统共采集到5种牛奶共计250组高光谱数据,通过实验对比选择采用标准化方法对获取到的吸收光谱预处理,然后采用CARS结合SPA筛选特征波长,得到18个特征波长,建立CARS-SPA-BP模型,经过试验,CARS-SPA-BP模型的训练集决定系数和测试集决定系数R;和R;分别达到0.971和0.968,训练集均方根误差(root mean square error of calibration,RMSEC)和测试集均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)达到了0.033和0.034。研究发现,采用CARS结合SPA筛选的牛奶特征波长建立的多层前馈神经网络模型,其模型预测结果与全波长建模相比并没有明显降低,因此将CARS结合SPA用于波长筛选并且结合BP神经网络基本可以完成对牛奶蛋白质含量的预测。为验证CARS-SPA-BP模型的预测能力,在相同数据环境下,使用较为传统的偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)进行建模,实验结果表明,CARS-SPA-BP相较于PLSR,R;和RMSEP均有明显提升。研究表明,CARS-SPA-BP可充分利用牛奶光谱特征信息实现较高精度的牛奶蛋白质含量检测。     

基于峰宽修正的玻璃药瓶内氧气残留浓度的检测研究

玻璃药瓶中的氧气残留对瓶中药品的无菌特性造成了严重的威胁。采用波长调制光谱（Wavelength Modulated Spectrum, WMS）技术解调得到的二次谐波信号峰高值作为氧浓度反演的基础。然而,在用二次谐波信号测量气体浓度时,由于调制深度的变化会导致二次谐波峰值的变化,这通常会给系统带来误差,进而降低浓度的反演精度。而调制深度受调制电流波动、温度和压强变化等因素的影响不能直接计算获得进而修正。针对这一问题,本文成功地将调制深度与二次谐波峰高的关系转换为二次谐波峰宽和峰高的关系。然后,利用峰宽校正后的谐波峰高对气体浓度进行反演。初步实验表明,利用峰宽校正后的谐波峰高对瓶内气体浓度进行预测的准确性提高了2.1%,且系统的整体鲁棒性也得以提升。本文提出的校正方法不需要系统参数信息与气体成分信息,可以直接从谐波信号本身出发对调制深度进行校正,十分适合于工业现场的在线氧气浓度预测。     

基于中红外激光吸收光谱的CH4浓度检测仪研究

针对公共安全生产和气候环境研究领域对CH4浓度测量的需求,本文基于中红外激光吸收光谱技术,利用函数发生器、低噪声电流驱动器、温度控制器和7.323μm波段量子级联激光器集成输出模块,结合气池、光电探测器和数据采集系统完成对CH4浓度检测仪的设计与实现。采用波长调制方法对CH4浓度测量展开研究,通过一次谐波平均值归一化处理二次谐波来抑制低频噪声,同时消除了光强波动影响。实验证明在标定浓度范围内,CH4气体浓度值与归一化二次谐波峰值具有良好的线性相关,相关系数高达0.99997。Allan方差分析表明,在积分时间为10s时,系统的检测下限为7.19ppmv。结果表明,CH4浓度检测仪整体性能适用于煤层气开采和储运过程泄漏等需要及时报警的场景。     

基于半导体激光合束技术的高效点火光源研究

随着半导体激光技术的快速发展,以半导体激光为核心光源的激光点火技术得到越来越广泛的应用。本文开展了高效激光点火光源的研究,设计出一种单光纤双波长输出的光学结构,将高功率976 nm点火激光和低功率1310 nm检测激光通过空间合束以及波长合束技术耦合到芯径为105μm,数值孔径(NA)为0.22的光纤中,获得了输出功率大于10 W的976 nm点火激光以及输出功率大于1 m W的1310 nm检测激光,其中高功率点火激光的耦合效率超过90%;通过自聚焦透镜对出纤激光进行光束整形,与自由输出光束相比,整形后出射光斑发散角减小了,入射到点火药剂上的光功率密度增大了,点火效率提高了。实验结果表明,所设计的分光镜膜系以及光路结构可实现光路自检以及高功率点火激光的输出功率同步自检,满足该领域对于点火光源高效率、高可靠性的应用要求。