拉曼光纤放大器（FRA）和掺饵光纤放大器（EDFA）相结合构造宽带放大器

概述了拉曼光纤放大器（FRA）的掺饵光纤放大器（EDFA）的理论模型，据此计算它们的增益谱，重点阐述将FRA和EDFA相结合构造宽带放大器，利用遗传优化算法对增益谱进行均衡以实现宽带放大。     

改进系统布置设计法在车间布局设计中的应用

现代车间布局设计时,往往应用基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）选择最优布局的系统布置设计（Systematic Layout Planning, SLP）方法。为减少GA中轮盘赌模型随机性的影响,融合熵权-TOPSIS（ET）组合评价模型对GA的选择算子进行重新计算,形成ET-GA模式实现SLP方法的改进。最后,利用改进SLP方法对某车间进行布局设计,结合ET-GA模型的改进SLP方法与原方案、基于GA的SLP方法相比,物料搬运成本分别节约了12.50%、5.88%,非物流关系分别提高了3.72%、2.50%,物料搬运时间分别降低了21.02%、14.75%。     

两端加入布拉格光纤光栅的掺铒光纤放大器瞬态分析

首先介绍了利用掺铒光纤放大器（EDFA）快速计算的理论模型分析一般EDFA瞬态响应中存在的增益饱和引发的串扰现象。然后分析了两端加入布拉格光纤光栅的EDFA,表明这种改进后的EDFA可以有效地抑制增益饱和引发的串扰现象,使EDFA更加适合应用于WDM光通信系统,有关的数值计算结果和实验相符。     

基于光纤干涉器的带通巴特沃斯光学滤波器的设计

光学滤波器在光信号处理和通信系统中有着重要的作用。研究带通巴特沃斯光学滤波器的设计过程,这种滤波器的实现以级联结构形式给出,利用一臂上附有光纤环的Mach-Zehnde(rM-Z)光纤干涉器来实现传输函数的零点和极点,光纤环上加有掺铒光纤放大器(EDFA)来放大光信号。通过级联一臂上附有光纤环的M-Z光纤干涉器来实现滤波器的传输函数。根据传输函数的零极点计算出了M-Z光纤干涉器的各个耦合器的耦合系数、臂长差和环长,并对其进行了计算机仿真,验证了光学滤波器的频谱特性。     

数字程控滤波器

目的通过编程改变D／A转换器的数字输入量来控制滤波器的截止频率。方法以FP—GA为核心,进行了该系统的硬件电路设计和软件设计。结果实现了基于数模转换（DAC）R-2R网络的程控滤波器。结论本设计能方便地控制滤波器的截止频率。     

一种采用FBG滤波器的WDM媒质访问控制总线光网络

提出了一种采用新型光纤器件———光纤Ｂｒａｇｇ光栅（ＦＢＧ）滤波器的波分复用（ＷＤＭ）媒质访问控制总线光网络设计，使得网络的分光损耗明显降低。并且论证了这种改进的总线光网络对适合原总线光网络的ＷＤＭ媒质访问控制协议性能没有影响。     

漏光型环形光瞳滤波器的优化设计

通过对漏光型环形光瞳滤波器三个特征参数（K、α和b）的优化，得到了具有最佳三维超分辨的漏光型环形光瞳结构（κ=0.418,α=0.407,b=0.935）。计算和分析表明，利用优化的光瞳的显微镜成像系统，其三维超分辨能力优于其它方法所得的结果。本文的优化方法对其它三维光瞳滤波器也适用。     

基于NLMS线性相位FIR滤波器的自适应设计

在以往具有线性相位的滤波器自适应方法中,最常用的是最小均方（ＬＭＳ）方法。但用此法设计时必须小心地选择迭代步长,同时还可能遇到梯度噪声放大问题。文中提出了一种用于设计具有线性相位的有限冲击响应（ＦＩＲ）滤波器自适应方法。它用经过改进的归一最小均方（ＮＬＭＳ）算法来保证所得结果具有线性相位,且克服了梯度噪声放大问题,同时也不必选择步长。进一步的改进使它的计算更高效,实时实现更方便。     

用于EDFA泵浦的波分复用器的研制

掺铒光纤放大器（EDFA）在密集波分复用（DWDM）传输系统中的广泛应用,使EDFA成为光放大器的主流．本文报道了用于EDFA泵浦的熔锥型980nm／1550nm波分复用器（WDM）的设计和制作方法．首先运用光纤耦合器的耦合机理,从理论上得出了耦合功率和拉伸长度的关系,以1550nm作为监控波长,当拉伸长度大约为检测波长的30000倍时,可以实现980～1550nm波分复用;其次采用熔融拉锥系统,制作了样品;测试表明,器件的隔离度大于21dB,附加损耗小于0．1dB,该器件的指标都达到了实用化的要求．     

用FPGA实现FIR数字滤波器的新方法

在介绍用FPGA设计FIR数字滤波器常用的正则有符号数字量（CSD）编码技术和分布式算法（DA）的基础上,提出了一种改进的实现方法.该方法根据滤波器系数的特点将滤波器分为两个部分,一部分采用CSD编码技术设计,一部分采用DA算法设计.通过Quartus2软件仿真,在Cyclone EPEC6Q240C8芯片上实现了多个FIR数字滤波器.实验结果表明：改进的实现方法在一般情况下更加节约芯片面积,且实现的FIR数字滤波器完全达到了性能要求.     

基于光栅对的L波段EDFA增益箝制的优化设计

分析了基于光纤布拉格光栅对并具有动态增益箝制(GC)特性的优化L-EDFA性能,分别从单信道和多信道输入对GC-EDFA的影响进行了模拟.实验结果表明,在信号功率变化和信道丢失时实现了L-EDFA增益的箝制.并在此基础上提出通过增加一级噪声信能优化的EDFA,以改善GC-EDFA的噪声指数.与传统的GC-EDFA相比,该方案结构简单,易于集成.     

基于最大峰度准则和判决引导的短波信道盲均衡算法

通过研究短波信道中的Watterson模型,将线性系统盲均衡中的最大峰度准则与输出信号的判决引导均方误差相结合,作为短波信道的盲均衡算法．针对传统梯度搜索方法容易陷入局部收敛问题,提出利用实数编码的遗传算法对准则函数进行最优化搜索．仿真实验表明,该算法收敛速度快和精确度高,能够大大提高均衡后的输出信噪比．     

一种改进的雷达通道均衡算法

本文说明了传统雷达通道均衡算法存在的主要问题,并分析了逆傅里叶变换算法均衡性能不理想的原因,基于此提出在逆傅里叶变换之前先对频域抽样点进行优化设计的方法,使得均衡性能得到改善。从运算量看,该方法比直接逆傅里叶变换略有增加,但仍优于加权最小二乘法．Madab仿真实验证明了算法的有效性。     

面向无人机数据采集的短突发CPM盲Turbo均衡

在无人机辅助的战场侦察传感器数据采集中,短突发连续相位调制(continuous phase modulation, CPM)具有重大的实用价值,但也面临着盲均衡复杂度高、性能差等问题。基于期望最大化(expectation-maximization, EM)-维特比类盲均衡算法,针对短突发CPM提出了一种盲Turbo均衡算法。采用盲信道捕获方法设计了一组初值方案,同时在EM算法中嵌入Lazy维特比算法,提高了信道估计收敛性并降低了复杂度;接着在编码CPM中匹配卷积码和交织器,优化系统参数,并利用Turbo均衡进一步改善误码率;针对短帧迭代过程中交织深度不够导致的正反馈问题,通过改进外信息交换方式提升Turbo迭代的收敛性。理论分析和仿真结果表明,相比传统方法,所提算法在显著降低计算复杂度的同时能够兼顾误码率性能。     

基于免疫算法的RBF神经网络盲均衡算法

本文采用免疫算法来优化RBF神经网络,得到一种更加优化、更加合理的混合算法,即免疫神经网络,并将此算法用于盲均衡器的优化设计,MATLAB仿真实验结果表明,经此算法优化后的盲均衡器,其均衡效果显著提高.     

考虑温度的电池荷电状态估算和主被动均衡

电池的荷电状态(SOC)估算和电池均衡作为电池管理系统BMS的核心功能,对电池的一致性和使用寿命、安全等至关重要。在电池的工作期间,温度直接影响了电池的可用容量和放电特性,从而加剧了SOC的估算误差。因此,本文考虑了温度对电池的影响,对SOC估算方法进行了改进,并利用主被动均衡改善了单体一致性问题。首先,通过建立电池的热特性模型对电池的内部温度进行估计,将温度估计结果对扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行了改进,再使用该算法进行SOC估算。并分别在UDDS、DST、HPPC工况下验证了本文改进的算法对提高SOC估算精度的有效性。其次,以更高精度的SOC估算结果作为变量,本文提出了一种主被动均衡电路并合理设计了均衡策略。最后,在仿真验证下,本文改进的EKF算法显著提高了SOC的估算精度,并通过主被动均衡实现了DST工况下一组SOC极差为13%的六节单体电池之间的快速均衡。研究结果表明,本文改进的方法能有效降低温度带来的SOC估算误差,改善了电池单体间的不一致性问题。     

SC-FDE系统中一种改进的MMSE-RISIC均衡算法

单载波频域均衡(SC-FDE)系统中的最小均方误差残留码间干扰消除(MMSE-RISIC)均衡算法对最小均方误差(MMSE)均衡后的残留码间干扰(RISI)进行了估计并消除,但判决数据中仍存在噪声干扰,而且RISI估计的偏差会造成额外干扰,影响了均衡的精度。为此详细分析了MMSE-RISIC算法存在的问题,并针对帧结构基于特殊字(UW)的SC-FDE系统提出一种改进的MMSE-RISIC均衡算法,该算法增加了噪声预测模块,利用UW估计噪声和数据估计噪声的相关性,由UW噪声预测和抵消MMSE-RISIC均衡后数据的噪声,由此RISI的估计精度也会提高。最后利用我国华北地区300km的9径散射链路参数进行仿真,结果表明:改进的MMSE-RISIC均衡算法在低信噪比(SNR)下相比MMSE-RISIC均衡算法误码率(BER)有所降低,当BER为10-3时SNR大约有2dB的性能增益。     

一种适用于高阶QAM的自适应均衡与载波恢复混合算法及硬件实现

高阶QAM解调时,由于信道失真以及载波频偏相互影响,自适应均衡与载波恢复需要同时考虑.提出一种自适应均衡与载波恢复混合算法,采用基于CMA和LMS的双模均衡算法以及改进的鉴频、鉴相算法,实现了在较大载波频偏下稳定的均衡收敛;同时该混合算法运算复杂度较低,易于硬件实现.     

基于DF-DDEA算法的Turbo均衡研究

研究了基于数据引导均衡算法的Turbo均衡,此算法求解似然函数时,假设条件概率密度函数符合高斯分布.实际上经过均衡处理,噪声已经变成有色噪声,此时的条件概率密度函数并不是完全符合高斯的,针对这一问题,提出基于判决反馈数据引导均衡算法(decision feedback-data directed equalization algorithm,DF-DDEA)的Turbo 均衡,该算法通过对均衡符号进行判决处理,得到完全符合高斯分布的条件概率密度函数,从而满足求解似然函数时的假设条件.根据计算后验信息时是否考虑整个数据块内其他符号对当前输入符号的影响,分别推导了基于符号检测以及基于序列检测的DF-DDEA-Turbo均衡算法.通过仿真分析,比较了提出的新算法和原来算法的性能,新算法在基本不增加计算复杂度的情况下,比原来算法的各项性能分别有不同程度的改善.     

基于遗传算法神经网络盲均衡算法的研究

将遗传算法引入神经网络盲均衡,利用其全局搜索能力强的特性来消除传统神经网络算法易陷入局部最优解、训练速度慢的缺点。采用两阶段寻优法,首先,通过遗传算法来为神经网络提供一个全局较优的局部搜索空间;其次,利用传统神经网络在这个局部空间进行更精确地搜索,最终实现盲均衡。计算机仿真表明,该算法能达到更好的收敛特性和均衡效果。