基于Pareto多目标优化的光纤Bragg光栅传感网络的波长分配

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针对现有波分复用(WDM)的光纤Bragg光栅(FBG)传感网络的复用瓶颈,运用Pareto多目标优化理论,建立了基于带宽重叠技术的FBG传感网络优化模型。通过非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)进化算法求解Pareto最优曲线,为网络中的每个FBG传感器合理地分配Bragg波长的工作范围,以最小的光谱重叠程度换取光源带宽资源的最大节约。仿真和实验结果表明,得到Pareto最优曲线为不同程度的光谱重叠找到了最优的Bragg波长配置方案,有效地提高了FBG传感网络的WDM能力。 Aiming at the bottleneck of fiber Bragg grating (FBG) sensing network in existing wavelength division multiplexing (WDM), an optimization model of FBG sensor network based on bandwidth overlap technique is established by using Pareto multi-objective optimization theory. The Pareto optimal curve is solved by non-dominated ranking Genetic Algorithm Ⅱ (NSGA-Ⅱ) evolutionary algorithm, which allocates the working range of Bragg wavelength to each FBG sensor in the network reasonably, and obtains the maximum saving of light source bandwidth resource with the minimum degree of spectral overlap . The simulation and experimental results show that the Pareto optimal curve is obtained for different degrees of spectral overlap to find the optimal Bragg wavelength configuration scheme, which effectively improves the WDM capability of the FBG sensor network.
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