基于AOM的CPT原子钟差分降噪实验研究

本文提出了一种降低相干布居囚禁CPT(coherent population trapping)原子钟噪声,提高短期稳定度的方法。在我们的实验装置中,经过AOM而产生的两束光通过同一个原子气室。一束圆偏振光用于产生CPT,另一束线偏振光只发生共振吸收,两者差分就可以消除共模噪声。通过AOM射频开关的打开和关闭,可以完成传统CPT原子钟和差分检测方案之间的转换,便于进行对照实验。实验结果表明,差分检测方案将原子钟的百秒稳定度提高了1.4倍。

高速降噪差分混沌键控系统

差分混沌键控(differential chaos shift keying,DCSK)系统的最大缺点是参考信号和数据信号消耗了相同比例的能量和数据传输速率。为了克服这一缺点,提出了一种高速降噪的差分混沌键控(high rate noise reduction differential chaos shift keying,HRNR-DCSK)系统。该系统将数据信号扩展为多个时隙,每个时隙传输不同的数据比特,并且参考时隙的长度随着传输比特数量的增加而缩短,最后在接收端通过降低接收信号噪声的方差来提高系统的误码率(bit error rate,BER)性能。该方式提高了数据传输速率,降低了比特能量。采用高斯近似法(Gaussian approximation,GA)推导出加性高斯白噪声(additive white Gaussian noise,AWGN)信道以及瑞利信道中的比特BER公式并进行仿真。理论分析和仿真表明:在两种信道中理论推导和仿真曲线有较好的吻合,同时HRNR-DCSK系统能有效改善系统的传输速率,在混沌通信领域具有一定的应用前景。

微环差分光子生物传感器的传感性能

通过模拟仿真,研究了基于绝缘衬底上的硅(Silicon-On-Insulator,SOI)的微环生物传感器的传感性能,得出其体传感灵敏度为38.71 nm/RIU,探测极限为1.8×10-3 RIU,Q值为2.22×104。基于该结构,分析了噪声对传感器性能的影响,包括光源噪声和温度噪声。为了降低噪声影响,设计了具有参考和探测通道的双微环差分传感器,通过差分运算扣除噪声引起的谐振波长漂移,从而可以有效降低噪声对传感器探测结果的影响。通过数值模拟和计算,其被探测物的折射率变化的相对误差减小了15.85%,表明微环差分传感器可以有效降低噪声的影响,对提高微环生物传感器的性能将有极大的促进作用。

基于双光反馈的双偏振差分自混合干涉降噪技术

激光自混合干涉在测量时容易受到噪声的干扰,从而影响测量的精度和稳定度。为此,在利用双光反馈提高自混合干涉信号信噪比的基础上,结合随机偏振激光自混合干涉双偏振差分探测技术,进一步降低系统噪声。实验结果表明,双光反馈与双偏振差分结合使用,可将自混合干涉信号的信噪比提高7 dB。因此,所提方法和技术在自混合干涉测量中具有良好的应用价值。

铁道车辆扁疤识别与定量估计

扁疤是铁道车辆车轮踏面常见的故障之一,扁疤的出现对列车正常运行有较大的危害,目前列车车轮无损检测以人工扫描为主,此方法检修周期长且效率低。为实现对车轮踏面扁疤的实时监测,本文提出了一种基于奇异值差分谱降噪与BP神经网络相结合的方法。该方法可通过轴箱振动加速度来识别车轮扁疤故障并对扁疤长度进行定量估计。首先对采集到的轴箱振动加速度信号进行奇异值差分谱降噪、包络、快速傅里叶变换,根据频谱中是否存在与车轮扁疤引起轴箱振动加速度特征频率相关的频率成分来定性的识别车轮扁疤故障。若诊断存在扁疤故障则从频谱图中提取该速度下车轮扁疤引起轴箱振动加速度特征频率的1~4倍频所对应的幅值,将车速以及提取出的幅值输入到训练后的BP神经网络模型中来对扁疤长度估计。通过仿真实验验证该方法能够快速准确地识别出车轮扁疤故障,且对车轮扁疤长度估计误差在3.5 mm内。