【摘 要】
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在基于马赫-曾德干涉(MZI)原理的分布式光纤扰动传感系统中,为了减小由于偏振态退化引起的定位误差,提出了一种基于模拟退火混沌粒子群(SCPSO)算法的偏振控制算法,阐述了算法
【机 构】
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天津大学精密仪器与光电工程学院光电信息技术教育部重点实验室,中国电子科技集团公司第八研究所,
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在基于马赫-曾德干涉(MZI)原理的分布式光纤扰动传感系统中,为了减小由于偏振态退化引起的定位误差,提出了一种基于模拟退火混沌粒子群(SCPSO)算法的偏振控制算法,阐述了算法的优化过程。理论分析和实验结果表明,相对于优化前的智能优化方法,优化后的方法提高了收敛效率和收敛精度,并有效提高了系统定位精度,使得系统定位误差控制在±10m以内,完成优化所需迭代次数小于9次。
In the distributed optical fiber disturbance sensor system based on the Mach-Zehnder interference (MZI) principle, in order to reduce the positioning error caused by the polarization state degradation, a polarization control based on Simulated Annealing Chaos Particle Swarm Optimization (SCPSO) is proposed Algorithm, elaborated the algorithm optimization process. Theoretical analysis and experimental results show that, compared with the pre-optimization intelligent optimization method, the optimized method improves the convergence efficiency and convergence accuracy, and effectively improves the system positioning accuracy, so that the system positioning error is controlled within ± 10m, and the optimization required The number of iterations is less than 9 times.
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