利用改进粒子群优化算法解调光传感重叠光谱信号
利用光纤布拉格光栅(FBG)构建大型传感网络时, 在相同带宽的条件下, 为了增加传感器的数量, 会尽可能多地写入光纤光栅, 因此将导致部分光谱发生重叠, 使FBG中心波长识别困难, 解调精度降低。为此, 提出一种改进粒子群优化(PSO)算法, 以提高中心波长的识别精度。结合光谱形状复用技术构建重叠光谱模型, 搭建温度实验系统来获取重叠光谱信号, 并对PSO算法中的权重因子和学习因子进行了改进, 利用所提算法对重叠光谱模型参数进行优化, 并将其与6种优化算法进行对比。仿真与实验结果表明, 所提算法与对比算法相比, 具有收敛速度快、运行时间短、波长识别精度高的特点, 且波长解调误差均小于1 pm,
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