基于GA-QPSO混合算法的Brillouin散射谱特征提取方法

发布时间：2017-06-07 06:04

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【摘要】：提出了一种将遗传算法(GA)和量子粒子群(QPSO)算法相结合的新优化算法,该算法通过运用GA中的交叉和变异算子操作来优化QPSO算法,提高QPSO的全局搜索能力,克服其易陷入局部极值的缺点。将其应用到PseudoVoigt型布里渊散射谱特征提取,对不同权重比、不同线宽和不同信噪比下的布里渊散射谱进行了参数估计和分析,通过采集不同温度时的布里渊散射谱实验数据,利用GA-QPSO算法对实验数据进行处理。实验结果表明,利用GA-QPSO算法可以提高布里渊散射谱的频移提取精度,当温度为25℃时,频移拟合误差最大为2.18 MHz,且随着温度的升高,平均拟合误差逐渐减小,在80℃时的频移拟合误差最大为0.065 MHz。因此,将该算法用于布里渊散射温度和应变传感系统,在提高空间分辨率、检测精度等方面具有很好的应用前景。
【作者单位】： 燕山大学信息科学与工程学院;河北省特种光纤与光纤传感重点实验室;
【关键词】： 光纤光学 分布式光纤传感 布里渊散射谱 遗传算法 量子粒子群算法 温度
【基金】：国家自然科学基金(61205068) 中国博士后科学基金(2013M541200) 河北省自然科学基金(F2014203125) 燕山大学“新锐工程”人才支持计划项目资助
【分类号】：TP18
【正文快照】： 1引言近年来,随着光纤传感技术的迅猛发展,基于布里渊散射的分布式光纤传感器越来越受到重视[1]。该类光纤传感器是利用布里渊散射谱频移对温度、应变等外界物理量变化敏感的特性实现传感[2],其中,如何高精度地获取布里渊散射谱频移的相对变化量是研究基于布里渊散射谱的分布

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