摘要：为提高辐射源个体识别的准确率和可靠性,定义并研究孪生辐射源个体识别问题,提出基于蚁群特征选择并行分类集成学习的孪生辐射源个体识别方法。用皮尔森相关系数法确定不同分类器输出结果的分布矩阵的差异性,以基于蚁群特征选择的并行分类器中各子分类器分类准确率最高、差异性最大并使输入特征子集规模最小为目标建立设计模型,结合模型特点设计求解模型的蚁群算法。各子分类器根据其与所有子分类器的差异度和可靠度确定权重,差异度和可靠度越大,所占权重越大,根据不同权重子分类器预测结果的加权和进行最终决策。为验证方法的优越性,在原始电台采集信号、添加10 dB噪声、添加5 dB噪声3组数据下,将新方法和单一分类器、Adaboost算法及随机森林算法进行实验对比。研究结果表明,所提并行分类器设计模型分类准确率分别为88.70%、76.70%、64.80%,提高了特征的利用率和分类的准确性,优于其余3种方法。

摘要：辐射源个体识别技术可以为战场指挥官提供复杂电磁环境中辐射源个体特征,使得指挥官在数字化战场中获得优势。为提升辐射源个体识别的效率和效果,提出了一种基于蚁群优化特征选择的辐射源个体识别方法。以最大分类正确率和最小特征子集规模为目标,建立了特征选择数学模型,使用分类器的分类正确率作为特征选择的目标函数,设计了求解模型的蚁群算法。在实测的电台辐射源信号数据集上验证算法的有效性,实验结果表明方法对辐射源信号的分类正确率有较高提升。

摘要：采样啁啾光纤光栅理论是实现超高信道数梳状滤波器的理想方案,但是一个啁啾模板只能实现特定波长间隔的光梳状滤波器。提出一种利用光纤布拉格光栅(FBG)直流相移实现任意波长间隔梳状滤波器方法。该方法只需一个啁啾模板与亚微米精度的位移台,在灵活性、简单性和制作成本方面有明显优势。仿真和实验表明FBG直流折射率调制可以引入任意的相位偏移。利用该方法实现了波长间隔为100,50,40GHz的梳状滤波器。最后分析了直流相移光栅长度与相位误差对滤波器边带抑制度的影响。

摘要：为实现光电振荡器(OEO)输出频率的连续可调,提出一种新型的基于非线性色散补偿光栅(FBG)实现可调谐OEO方案。本文方案不需要电滤波器,且振荡频率随着光源的波长变化而变化。其中,三阶色散补偿FBG可以采用FBG重构算法设计。当光源波长从1 550.6nm变化到1 551.4nm时,相应的色散为340～1 460ps/nm,输出频率的调谐范围为6.5～13.5GHz,实现了振荡频率的大范围可调谐。

摘要：利用光纤布拉格光栅(FBG)的轴向应力调谐特性,基于一个均匀相位模板,制作了不同波长间隔的双峰(DW)滤波器。通过滑轮将重力转化为光栅的轴向拉力,改变两次曝光时光栅的轴向拉力,制作了波长间隔分别为0.235、0.312、0.558和1.120nm的DW滤波器,拟合得到了重力差与波长间隔的关系。实际制作DW滤波器的波长间隔接近理论值,而且DW的反射谱和透射谱具有很好的一致性。本文方法具有实现简单、设计灵活和成本低的优点,有很好的应用价值。

摘要：提出了一种新的基于采样光纤布拉格光栅(FBG)的双峰(DW)滤波器实现方法。通过改变采样之间的直流折射率,在FBG中引入相移;利用占空比为1的余弦函数采样,抑制除±1级以外的所有波长通道。该设计制作方法具有波长设计灵活、制作精度要求低与成本低的优点。对均匀直流相移光栅、采样直流相移光栅与传统离散相移光栅进行了比较与实验制作,结果与理论相吻合。实现了波长间隔为0.08nm的DW滤波器,证明了该方法的可行性。