1 齐鲁工业大学（山东省科学院）海洋仪器仪表研究所，青岛 266000
2 齐鲁工业大学（山东省科学院）海洋技术科学学院，青岛 266000
针对声速测量实验中多关注时间（相位）而忽略信号幅值的不足，依托常用的水声探测设备在水箱中搭建信号测量装置。利用示波器得到直达声的时间差和电压峰峰值，基于时差法的测量原理计算水中声速并进行电声转换，实现声速和声压的同步测量。结果表明声速和纯水中理论声速的相对误差为2.0%，声压级差和球面波声传播理论声压级差的相对误差约为6.0%。该实验设计加深了对声压、灵敏度等抽象概念的理解，训练了学生利用Excel进行数据处理的能力。
声速 声压 灵敏度 脉冲串 sound speed sound pressure sensitivity burst 光学 精密工程
2023, 31(17): 2505
1 海军航空大学, 山东 烟台 264000
2 中国人民解放军91776部队, 北京 100000
针对可再入跨介质无人飞行器性能特点, 提出了其作战应用场景和应用设想, 并从可再入跨介质无人飞行器对探测窗口影响、对拦截跟踪的影响、对作战资源的影响、突防效能以及战场生存能力等几个方面, 对其战场优势及作战效能进行建模分析及仿真验证。
无人飞行器 跨介质 可再入 探测窗口 作战效能 unmanned aerial vehicle cross-medium reentry detecting window operational effectiveness
西北核技术研究所 强脉冲辐射环境模拟与效应国家重点实验室, 西安 710024
为了更好地获取低强度辐射源空间分布图像，提出一种使用神经网络算法将大孔径厚针孔退化图像复原的方法。建立了孔径5 mm、10 mm、15 mm的厚针孔模型，获得了3600个汉字形状辐射源的厚针孔退化图像集。基于DnCNN神经网络模型，建立了大孔径厚针孔退化图像复原神经网络，并与维纳滤波、Lucy-Richardson这些传统算法进行了比较。在考虑噪声影响后，利用迁移学习理论，对原神经网络模型进行迁移训练，再对含噪大孔径厚针孔退化图像进行复原。神经网络算法复原的RMSE明显低于传统方法，迁移学习显著减小了噪声的影响。证明了神经网络算法在大孔径厚针孔退化图像复原领域的优越性，并验证了神经网络方法复原含噪大孔径厚针孔退化图像的可行性。
大孔径厚针孔 神经网络 图像复原 迁移学习 large thick aperture neural network image reconstruction transfer learning 强激光与粒子束
2022, 34(6): 064002
长春工业大学 电气与电子工程学院，长春 130012
针对大型结构健康监测对于光纤光栅传感网络的复用容量和维护成本的较高要求，设计了一种蛛网形拓扑结构的传感网络。该结构网络利用波分复用来增加网络的复用容量，并优化了基于门控循环单元的模型来对重叠波长进行解调。设计的新型传感网络具有较高的网络可靠性和网络复用容量，截取蛛网形网络的部分结构进行实验，设计了四种故障情况进行对比，证明了蛛网形网络具有较高的可靠性。通过改进解调模型的网络结构增加模型识别精度，采用训练良好的模型对不同重叠程度光谱解调，在89.9%情况下其均方根小于1 pm，证明改进模型可有效地对重叠光谱进行解调，大大增加了网络的复用容量。设计的新型传感网络可有效地增加网络的可靠性和复用容量。
光纤布拉格光栅 拓扑结构 门控循环单元 波分复用 深度学习 可靠性 Fiber Bragg grating Topological structure Gated circulation unit Wavelength division multiplex Deep learning Reliability
1 长春工业大学 电气与电子工程学院, 长春 130012
2 国网蒙东赤峰供电公司 松山变电工区, 内蒙古 赤峰 024000
针对被采样的超弱光纤光栅反射光谱中含有干扰噪声的问题, 提出一种应用于大容量超弱传感网络的混合组网去噪算法。该算法将具有自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)与小波包降噪算法相结合, 通过小波包阈值去噪对测量信号进行处理后, 将初步处理过的信号进行CEEMDAN; 再将分解得到的本征模态函数(IMF)分量和残余分量按照相关系数排列顺序叠加重构, 从而获得去噪后的信号。实验结果表明: 在4种不同信噪比且连续20次重复性试验的情况下, CEEMDAN与小波包降噪相结合的优化算法的信噪比最大程度可提升3.682 dB, 均方根误差最多可降低0.245 dB, 相关系数最多可提升0.0353, 三大指标均得到明显改善。
自适应噪声 模态分解 小波包降噪 组网复用 超弱光纤光栅 adaptive noise, modal decomposition, wavelet packe
1 上海理工大学 光电信息与计算机工程学院, 上海 200093
2 上海第二工业大学 文理学部, 上海 201209
3 擎翌(上海)智能科技有限公司, 上海 201306
自动检测毫米波图像中被检人员是否携带隐藏物, 是实现智能毫米波安检系统的重要技术之一。针对隐藏物在毫米波图像中的特征局部性和低辨识性问题, 提出一种动态自注意力的双线性卷积神经网络, 能够仅以图像级标签训练, 实现图像中隐藏物的存在检测。引入自注意力机制以引导网络对隐藏物区域进行特征提取, 增强网络刻画全局信息的能力; 双线性池化构建的二阶特征丰富了网络对隐藏物与非检测区域的细微差异表征。实验结果验证了所提出方法对隐藏物检测的有效性, 在各项评价指标上均高于其他基于卷积神经网络的方法, 准确率达到93.6%。
毫米波图像 隐藏物检测 卷积神经网络 自注意力机制 millimeter image concealed object detection convolutional neural network self-attention mechanism
1 北京理工大学材料学院 工信部低维量子结构与器件重点实验室, 北京 100081
2 邯郸学院 化学化工与材料学院, 河北 邯郸 056005
硒化铅(PbSe)量子点具有宽红外光谱调控范围、高荧光量子产率和可溶液加工等特点, 成为一类重要的红外材料体系。与广泛研究的PbS量子点相比, PbSe量子点在空气中容易氧化, 从而严重破坏其光电特性, 制约了其应用的发展。壳层的包覆是有效提升PbSe量子点光学特性和化学稳定性的策略之一, 是推动PbSe量子点应用发展的材料研究方向。本文综述了PbSe核壳量子点的合成及其在光电探测、太阳能电池、激光器和光催化等领域的应用研究进展, 希望能够为国内研究者开展相关研究提供参考。
硒化铅 量子点 核壳结构 红外 光电 PbSe quantum dots core/shell infrared optoelectronics
1 北方夜视技术股份有限公司，江苏南京 211106
2 微光夜视技术重点实验室，陕西西安 710065
3 中国科学院高能物理研究所，北京 100049
为了提升微通道板型光电倍增管（ MCP-PMT）能量分辨率，研究不同分压比对能量分辨率的影响，通过分析光电子从入射到倍增的过程，研究影响 MCP-PMT能量分辨率的因素。通过调节光电倍增管（ PMT）聚焦极电压、两片通道板分压以及通道板间隙电压解决了增益动态范围小、能量分辨率差的问题。实验结果表明，减小聚焦极电压可提高分辨率但收集效率会降低，提高 MCP2电压后分辨率略有降低同时动态范围大幅提高，通道板间加反向电压可显著提升能量分辨率。根据实验结果，设计了一种 MCP1与 MCP2分压比 1:1.6、通道板间隙加－35 V反向电压的分压器，将其应用于 50只样管，并对样管进行测试，其平均能量分辨率从 44减小到 33，有效地改善了微通道板型光电倍增管的能量分辨率。
光电倍增管 能量分辨率 分压器 间隙电压 反向电压 photomultiplier tubes MCP MCP energy resolution voltage divider gap voltage reverse voltage
浙江大学 信息与电子工程学院, 杭州 310027
提出了一种基于中频相位锁定技术提升宽带调谐光电振荡器长期稳定性的方法.该方法通过外部可调本振源对光电振荡器射频信号进行下变频操作, 产生中频信号, 该中频信号与光电振荡器的起振频率无关.将该中频信号锁相在稳定的参考源上, 能够提升宽带调谐光电振荡器的长期稳定性, 同时分析了锁相环对光电振荡器相位噪声性能的影响.实验结果显示, 光电振荡器的频率调谐范围可达5~15 GHz, 10 kHz频偏处的相位噪声为－121.2 dBc/Hz, 频率稳定性达到6.9×10－11/103 s, 表明该方法能够显著提升宽带调谐光电振荡器的稳定性.
微波光子学 光电振荡器 锁相环 稳定性 相位噪声 Microwave photonics Optoelectronic oscillator Phase-locked loop Stability Phase noise 光子学报
2018, 47(11): 1123001
