用于海洋的多参数传感仓、监测方法和传感仓的制造方法

    公开(公告)号:CN111238554B

    公开(公告)日:2022-02-11

    申请号:CN202010237996.3

    申请日:2020-03-30

    Abstract: 本发明用于海洋的多参数传感仓,具有三个串联的光纤Fabry‑Perot干涉仪腔体结构,可实现同时测量海底待测点的温度、压力和盐度等参数,即进行多参数的测量,基于Fabry‑Perot干涉仪的高灵敏度,本发明可以做到高精度测量,且规划合理、结构紧凑,稳定性好,制造和维护成本低,比传统测量方式更具有优势,有较好的应用前景。同时,本发明基于海底光缆提出了一种多参数监测方法,将传感仓作为平台在线实时监测海洋多物理参量,可以适应海底复杂的海洋环境,海底光缆具有通信与供电的双重功能,可为传感系统提供信号高速回传,持续供电,另外光缆分布广,分布式监测更有利于实现网络化监测。同时,本发明制造方法易于实施,可保证外部传感模块干涉仪采集信号精准。

    一种基于级联增强游标效应的混合型横向压力传感器

    公开(公告)号:CN113959606A

    公开(公告)日:2022-01-21

    申请号:CN202111224853.X

    申请日:2021-10-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于级联增强游标效应的混合型横向压力传感器,包括Fabry‑Perot干涉仪和Michelson干涉仪;将Michelson干涉仪当作传感部分,将Fabry‑Perot干涉仪当作参考部分,通过级联Fabry‑Perot干涉仪和Michelson干涉仪,并控制Fabry‑Perot干涉仪和Michelson干涉仪的FSR,使两个干涉信号叠加,形成大干涉包络;当外界环境变化使Fabry‑Perot干涉仪和Michelson干涉仪的干涉条纹向相反方向移动时,大干涉包络呈现出增强游标效应;解调叠加形成的大干涉包络的移动得到外界物理量的变化。本发明的压力传感器制作工艺简单、性能稳定、价格低廉、测量范围大、温度串扰低,可在复杂环境中测量横向压力,可以得到较高的横向压力灵敏度。

    一种安全性增强和湍流缓解的OAM传输装置及方法

    公开(公告)号:CN113660041A

    公开(公告)日:2021-11-16

    申请号:CN202110930993.2

    申请日:2021-08-13

    Abstract: 本发明公开了一种安全性增强和湍流缓解的OAM传输装置及方法,包括发送端结构、MPLC系统以及接收端结构,发送端结构用于将用户的数据进行加密调制后形成OAM光束,该OAM光束经大气湍流区域后,进入MPLC系统,MPLC系统包括具有多个具有不同相位模式的相位平面、反射镜、准直器、反馈回路以及控制器,反馈回路接在MPLC系统与接收端结构的连接通道上,监控分离后的光束之间的串扰,控制器能接收反馈回路的信号,并调整相位平面的至少一个相位模式,以纠正畸变光束的波前,降低串扰程度。本发明具有能即提高安全性又减缓湍流影响的优点。

    一种抗模式耦合少模信号复杂格式解析方法及装置

    公开(公告)号:CN113626960A

    公开(公告)日:2021-11-09

    申请号:CN202110863514.X

    申请日:2021-07-29

    Abstract: 本发明公开一种抗模式耦合少模信号复杂格式解析方法及装置,针对基于少模光纤的弹性光网络调制格式识别效果差、训练成本高问题,通过领域自适应理论,把波分复用技术作为源域,把模分复用技术当作目标域。将受激拉曼散射效应类比于模式耦合效应,让神经网络学习到能量迁移的规律。相对比于重新训练的网络模型,该方法可以仅需要少量的少模数据就可以实现少模信号的调制格式识别,显著降低神经网络的训练成本,加快网络模型的收敛速度,减少模型训练时间与计算复杂度。同时,借助迁移学习的理论优势,该网络具有更好的泛化能力和识别性能,可以适应少模光纤中的模式耦合对于调制格式的影响,实现少模光网络的调制格式识别任务。

    一种正交啁啾复用光传输方法和系统

    公开(公告)号:CN113452638A

    公开(公告)日:2021-09-28

    申请号:CN202110923441.9

    申请日:2021-08-12

    Abstract: 本发明公开了一种正交啁啾复用光传输方法,包括:在信号调制的过程中引入离散逆菲涅尔变换,将调制信号变换为调制在多组正交啁啾子载波上的离散已调信号;以卷积双向长短期记忆神经网络对离散已调信号进行滤波均衡后输出去除信道影响的补偿信号,再经判决得到均衡后的已调信号;同时,通过坐标变换对补偿信号进行处理,将非常模信号的星座点变换为常模位置以得到常模信号,再利用增强型的常模算法‑判决引导与多模算法结合的DD‑MMA算法,对CNN‑BLSTM神经网络的权值向量进行更新,来不断调整滤波器参数以适应时变的非线性信道;解调出原调制信号。本发明具有更强的抗干扰能力,极大地提高了传输系统的性能。

    一种基于高维信息特征提取的复杂格式解析方法

    公开(公告)号:CN112565133B

    公开(公告)日:2021-05-28

    申请号:CN202110213661.2

    申请日:2021-02-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于高维信息特征提取的复杂格式解析方法,属于光通信技术领域,将偏振复用的相干光系统中传输的光信号映射在斯托克斯空间之中,得到高维的信号分类特征。再利用机器学习中线性判别分析的方法,对高维的信号特征进行降维和分类,使用极大似然函数估计的方式得到信息的分类预测结果。实现偏振复用的相干光通信系统中信号调制格式的识别,识别效率高、处理速度快、结果正确率高。本发明提出的调制格式识别方案,在信号特征的提取阶段将色散、偏振相关损耗等影响因素对传输信号的影响尽可能的减小,降低了算法复杂性和信号质量不确定性。同时使用线性判别分析同时处理多路信号的调制格式识别。

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