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关键词： 交叉敏感   少模长周期光纤光栅   温度   应变  

摘要： 对于光纤光栅传感器存在温度交叉敏感的问题，国内外研究学者提出了许多的方案，但这些方案或需要两个宽带光源或者光谱扫描时间长、光栅制作复杂、成本高等特点。为解决这些问题，本文提出了一种基于少模长周期光栅的新型传感方案。该方案是利用少模光纤能够传输基模和少量高阶模的特性，通过调整光栅的周期，实现纤芯模与包层模的有效耦合。系统由两个周期不同的长周期光栅组成，通过耦合器连接，并接入宽带光源和光谱仪。在不同温度和应变条件下，分析光栅中纤芯模与包层模耦合的灵敏度差异，利用矩阵法实现温度和应变的同时测量。结果表示，在0-100℃温度范围内，光栅波长发生红移，耦合后的温度灵敏度分别为0.51286nm/℃ 、0.76143nm/℃。应力在0-500με范围内，光栅波长发生蓝移，应变灵敏度分别为-0.13857nm/με、-0.08229nm/με。该传感方案结构简单，灵敏度高，成本低廉，能够较好地解决光纤光栅传感过程中温度与应变的交叉敏感问题，具有一定的实用价值。

关键词： 光纤传感   干涉型光纤水听器   移频正交解调   椭圆拟合   cholesky分解  

摘要： 干涉型光纤水听器目前已被广泛应用于水下声学信号探测领域，其基本工作原理是通过改变光纤长度将目标信号调制在激光相位上，因此只有精确地解调光的相位变化才能进一步得到目标信号。本文提出了一种用于干涉型光纤水听器的移频正交拟合解调方案，该方案利用时延和频移装置将单脉冲转变为具有固定光频差和延时的光脉冲对，并搭配水听器臂间适当的光程差进行干涉，产生一对具有稳定相位差的干涉信号，同时引入最小二乘椭圆拟合算法进行解调，取代了移频正交解调方案中的定标算法，降低了长期工作环境下交直流参数漂移给解调结果带来的谐波失真。实验结果表明，移频正交拟合解调方案能在交直流参数漂移情况下对目标信号进行准确解调，解调结果信纳比为50.6dB，总谐波失真为0.04%，相比于改进前的方案信纳比提升了28.2dB，总谐波失真降低了0.08%，证明了该方案拥有出色的性能。此外还对该方案的FPGA架构进行了设计与编写，利用cholesky分解实现了椭圆拟合算法的FPGA运行，提高了使用场景的灵活性和多样性。

关键词： 红外硫系玻璃   悬吊芯光纤   低色散零点   非线性材料  

摘要： 硫系玻璃在中远红外光谱区有良好的透过率和宽超连续谱（SC）输出等特性，但该类基质光纤的非线性效应却受制于其零色散波长过大（ZDW>4.5μm）问题。本文设计出一种新型的中远红外碲基悬吊芯光纤，仿真结果表明：芯径越小，色散蓝移越明显，当芯径小于6.5μm时，该悬吊芯光纤的色散零点蓝移量明显快于普通阶跃单模光纤结构，尤其是当芯径小至5μm时，二者零色散点相差0.04μm；芯径为3μm时，零色散点相差0.26μm。此外，本文还探讨了支架宽度对光纤色散性能的影响，发现支架宽度的变化对光纤的色散也有明显的调节作用，当支架宽度为0.4μm时色散零点为3.16μm，而当支架宽度缩减至0.1μm时色散零点蓝移至3.154μm；然后通过优化玻璃提纯工艺，制备出2.5～8.5μm波段损耗低至3.87 dB/m的As30Se50Te20玻璃光纤，结合4.7μm激光校准后其损耗为7.06dB/m；最后，基于非线性薛定谔方程对该光纤进行了超连续谱产生仿真,当泵浦波长为2.38μm，光强为-30 d B时，实现了覆盖1.14～10.16μm的超连续谱输出，其光谱带宽为9.02μm。该光纤为后续的中远红外激光高能输出和新型宽谱传感应用提供了核心的光纤技术支撑。

关键词： 被动相干合成   辅腔锁相   光纤激光   单纵模  

摘要： 设计了一种辅腔锁相的单频光纤激光被动相干合成系统。该系统利用游标效应对传统被动相干合成技术进行改进，在完成激光亮度提升的基础上，实现了环形腔被动相干合成系统的单一纵模输出。在被动合成开环阶段，激光的功率在0.59mW～51.01mW之间，对应平均功率为25.8mW；在闭合主腔阶段，实现了59.97mW多纵模功率合成；闭环辅腔后，完成了66.4mW单纵模激光输出，较开环平均功率提升了2.57倍，对应30km延时的激光线宽为1.2kHz。该技术在相干激光雷达、相干光通信等领域有着广阔的应用前景。

关键词： 光纤传感   七芯光纤   熔融拉锥   曲率传感  

摘要： 提出了一种基于七芯光纤的迈克尔逊干涉型曲率传感器，传感器由七芯光纤与单模光纤直接对芯熔接，并对七芯光纤进行熔融拉锥，通过锥区将中心纤芯的光耦合到外围纤芯和包层，经过一段光纤后由端面反射回锥区形成迈克尔逊干涉。实验结果表明，传感器在曲率范围为2.749-10.667m-1时，曲率与波长变化量具有99%的线性拟合度，最大灵敏度为-1.683nm/m-1，且温度灵敏度为-8.64pm/℃。该传感器具有结构简单、线性测量范围大和温度不敏感的特点。

关键词： DINO   结构重参数化   梯度路径   混合编码器   遥感图像  

摘要： 应用于遥感图像检测的DINO（DETR with Improved deNoising anchOr boxes）算法最近受到了广泛的研究关注。遥感目标检测任务要求算法具备细粒度特征提取和更广阔的空间搜索能力，但DINO算法的多层编解码结构会极大地增加算法的空间和运算复杂度，也不利于快速推理。本文从两个方面做出贡献，一是从并行的大核卷积结构更适合遥感图像处理的事实出发，设计了单层的高效混合编码器结构，提高了参数效率；二是采用卷积模块的高效混合编码器使用了结构参数化技术，推理阶段的DINO具备更低的延迟。在NWPU遥感数据集上的实验表明改进的DINO算法相较原算法拥有1.8个百分比的mAP的性能提升，同时参数量和计算复杂度分别降低了48.3%和73%，推理延迟从42.6ms降低到13.5ms。相较最新的主流算法，本文算法在保持较好精度的情况下，参数量、计算复杂度和推理延迟方面取得较好的效果。

关键词： 情感分析   局部特征   上下文信息   双向编码器   卷积神经网络   词嵌入   Dropout机制  

摘要： 研究针对目前情感分析方法无法解决一词多义、无法获取上下文语义信息、过于依赖局部特征等问题，提出了一种基于双向编码器的卷积失活神经网络（bidirectional encoder representation from transformer-convolutional neural networks-dropout，BERT-CNN-Dropout）模型的文本情感分析方法。首先，使用预训练模型BERT作为模型的词嵌入层，充分获取蕴含上下文信息的词向量；再将这些词向量输入到CNN中提取情感特征，同时为了减轻对局部特征的过度依赖和提升模型的训练效率，在模型中引入Dropout机制；最后，通过softmax函数对情感类型进行分类。实验结果表明，当Dropout值设置为0.25，并选择Adam优化器时，情感分析性能最佳，准确率、精确率、召回率、F1值和曲线下面积（area under the curve，AUC）分别为93.05%、93.16%、94.24%、93.7%和0.942，具有一定的研究价值。

关键词： 不平衡图像数据   过采样   生成对抗网络   对抗自编码器   合成少数类过采样技术  

摘要： 许多适用于低维数据的传统不平衡学习算法在图像数据上的效果并不理想。基于生成对抗网络(GAN)的过采样算法虽然可以生成高质量图像，但在类不平衡情况下容易产生模式崩溃问题。基于自编码器(AE)的过采样算法容易训练，但生成的图像质量较低。为进一步提高过采样算法在不平衡图像中生成样本的质量和训练的稳定性，该文基于生成对抗网络和自编码器的思想提出一种融合自编码器和生成对抗网络的过采样算法(BAEGAN)。首先在自编码器中引入一个条件嵌入层，使用预训练的条件自编码器初始化GAN以稳定模型训练；然后改进判别器的输出结构，引入一种融合焦点损失和梯度惩罚的损失函数以减轻类不平衡的影响；最后从潜在向量的分布映射中使用合成少数类过采样技术(SMOTE)来生成高质量的图像。在4个图像数据集上的实验结果表明该算法在生成图像质量和过采样后的分类性能上优于具有辅助分类器的条件生成对抗网络(ACGAN)、平衡生成对抗网络(BAGAN)等过采样算法，能有效解决图像数据中的类不平衡问题。

关键词： 光纤传感   磁场传感器   锥形光纤   磁流体  

摘要： 为实现低成本、高灵敏度的磁场传感器,提出了一种基于磁流体包覆锥形光纤的磁场传感器,该传感结构为基于错位熔接单模光纤制成的马赫-曾德干涉仪。为了增强传感器对外界响应的灵敏度,使用氢氧火焰熔融拉锥方法对两个熔接点之间的单模光纤进行拉锥处理。将干涉仪包覆磁流体并用毛细管对其进行封装。由于磁流体具有磁光特性,透射光谱随外加磁场的变化而变化,通过监测透射光谱幅度的变化可以实现磁场传感。实验中获得的磁场响应灵敏度为0.599 dB·mT-1。该光纤磁场传感器具有制作简单、结构紧凑、成本低等优点,有望应用于航空航天、地质勘探、生物医学等不同领域进行磁场测量。

关键词： 高分辨率遥感影像   多头自注意力   深度可分离卷积   语义分割   特征提取   卷积神经网络   编码器   解码器  

摘要： 针对遥感影像多尺度特征提取困难、上下文信息利用不足的问题，结合自注意力机制和深度可分离卷积提出一种线性多头自注意力网络模型，适用于高分辨率遥感影像语义分割。首先在自注意力模块之前引入深度可分离卷积，减少计算量的同时有助于捕获局部特征；然后在编码器分支中提出线性的多头自注意力模块以降低模型的计算复杂度；最后设计一个解码器来恢复特征图分辨率，通过级联操作整合各层级的特征并生成高分辨率的语义分割结果。所提算法在ISPRS Vaihingen和Potsdam数据集上的分割结果的mF1分别达到了90.77%和92.36%，与目前主流算法相比，不透水表面、建筑、低矮植物、树木类的分割准确率及总体分割准确率均有提高。所提算法构建的线性多头自注意力网络是一种高效的高分辨率遥感影像语义分割模型。