Author Affiliations
Abstract
1 Wuhan National Laboratory for Optoelectronics, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China
2 School of Optoelectronic Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 610054, China
Large-bandwidth, high-sensitivity, and large dynamic range electric field sensors are gradually replacing their traditional counterparts. The lithium-niobate-on-insulator (LNOI) material has emerged as an ideal platform for developing such devices, owing to its low optical loss, high electro-optical modulation efficiency, and significant bandwidth potential. In this paper, we propose and demonstrate an electric field sensor based on LNOI. The sensor consists of an asymmetric Mach–Zehnder interferometer (MZI) and a tapered dipole antenna array. The measured fiber-to-fiber loss is less than -6.7 dB, while the MZI structure exhibits an extinction ratio of greater than 20 dB. Moreover, 64-QAM signals at 2 GHz were measured, showing an error vector magnitude (EVM) of less than 8%.
thin-film lithium niobate electric field sensor QAM signal Chinese Optics Letters
2023, 21(12): 120041
1 北京理工大学光电学院，北京 100081
2 信息光子技术工业和信息化部重点实验室，北京 100081
3 光电成像技术与系统教育部重点实验室，北京 100081
介绍了一种无法拉第旋光器的驻波腔再生放大器，通过利用偏振片的剩余反射率，实现种子激光注入与再生腔输出激光输出的光路分离。最终，在10 kHz重复频率下，实现了平均功率为4.87 W的放大皮秒脉冲激光输出，对应的脉冲宽度为53 ps，激光光束质量因子为M2<1.19。
激光光学 再生放大器 驻波腔 法拉第旋光器 Nd∶YVO4 光学学报
2022, 42(23): 2314001
为进一步优化压电声学超材料分流电路设计，提出了一种基于零极点配置的主动控制电路，总结出零极点配置的一般规律，直接通过调节零点和极点设计相关传递函数，并利用微控制器加以实现。由于数字控制器能够利用计算机进行远程控制，因此可以更灵活地调节超材料带隙。该方法降低了模拟电路的复杂度，摆脱了模拟电路需要手动调整参数的限制，为超材料的智能控制提供了新的思路，更便于实际应用。实验结果表明，压电超材料在低频模态范围内均有超过14 dB的衰减，由此证明了结构所用主动控制电路的有效性。
声学超材料 压电分流 零极点配置 带隙 数字控制器 acoustics metamaterials piezoelectric shunt zero and pole configuration band gap digital controller
河北工业大学电子信息工程学院, 天津 300401
为了提高模型在道口环境下的车辆图像的特征提取和识别能力,提出了一种基于改进残差网络的车辆分类方法。首先以残差网络为基础模型,改进了残差块中激活函数的位置,并将残差块中的一般卷积用分组卷积代替,引入注意力机制,用焦点损失函数替换交叉熵损失函数。实验部分先用公开数据集Stanford Cars进行预训练,再用自建的道口车辆数据集进行迁移学习。结果表明,改进模型在两个数据集中的准确率均优于几种经典的深度学习模型。
机器视觉 注意力机制 车型识别 残差网络 损失函数 激光与光电子学进展
2021, 58(4): 0415009
中国工程物理研究院上海激光等离子体研究所, 上海 201800
基于神光Ⅱ升级装置,研究了纳秒/皮秒双束激光联合驱动双层靶的伽马(γ)辐射特征。利用ns束激光与CH薄膜靶相互作用,产生大尺度近临界密度等离子体,然后将ps束激光作用在该等离子体上,产生高能电子,高能电子穿过2 mm厚的Au靶,通过轫致辐射产生γ射线。对不同方向的γ辐射能谱和靶室外的γ辐射剂量分布进行实验测量,发现γ辐射集中在激光前冲方向,具有较小的发散角,而且在该方向上高能段的γ辐射较强。这说明双层靶的设计可以提高ps束激光与等离子体的能量耦合效率,提高高能电子温度,增加高能电子数目,有利于高能段γ辐射在ps束激光的前冲方向集中。另外,在靶室外距离靶点1.25 m处测到的50 keV以上γ辐射的单发次最大剂量为277 μGy。本研究结果对γ辐射的防护和应用具有参考价值。
激光器 双层靶 γ辐射; 能谱 剂量 角分布
针对无人机载红外摄像仪拍摄的输电线路红外图像易于受背景信息干扰且不易于分割出输电线信息, 提出了一种基于图像拼接和帧间差分相结合的算法, 来实现输电线分割定位信息。采用基于 SIFT的图像配准算法来实现图像拼接, 再将得到的两幅图像的重合部分进行帧间差分, 初步实现了输电线的分割; 采用 Canny算法, 对分割得到的输电线进行边缘检测, 采用霍夫变换检测出分割出来的输电线, 最终对输电线定位。
输电线 红外图像 图像拼接 帧间差分 SIFT算法 Canny算法 the power lines infrared image image stitching frame difference SIFT algorithm Canny algorithm
空军工程大学 信息与导航学院，陕西 西安 710077
首先针对无源传感器目标跟踪中的非线性问题，将高斯-厄米特求积分规则运用于高斯混合概率假设密度滤波，提出一种求积分卡尔曼概率假设密度滤波。其次，针对未知时变过程噪声，将基于极大后验估计原理的噪声估计器运用到概率假设密度滤波中，同时依据目标状态一步预测与状态滤波结果之间的残差，提出一种对滤波发散情况判断和抑制的算法。最后通过无源传感器双站跟踪仿真表明：相较于已有的非线性高斯混合概率假设密度滤波，所提算法有更高的精度，并且在未知时变噪声环境中具有较好跟踪效果。
高斯混合概率假设密度滤波 无源跟踪 高斯-厄米特求积分 噪声估计 滤波发散抑制 Gaussian mixture probability hypothesis density fi passive tracking Gauss-Hermite quadrature noise statistic estimation restrain filter divergence 红外与激光工程
2015, 44(10): 3076
在红外探测器的应用中, 常用统计分析、算例验证等方法研究目标成像精确定位问题。鉴于上述方法难以充分阐释物理意义与揭示普遍规律, 提出基于能量分布及成像特征的分析方法, 针对红外探测目标成像精确定位问题, 利用能量分布和数字图像中成像规律, 研究像点定位及精度分析。研究了红外目标成像和数字图像特点, 建立了定位模型和方法流程; 分析了定位误差影响因素, 实现了定位结果精度评定; 最后结合典型应用实例, 进行了计算验证。该方法与已有方法相比, 分析过程更直观, 获取了红外像点定位分析的理论依据, 并给出了定位结果的精度水平: 通常红外成像应用中, 精度优于1/6像元; 在成像较大时, 精度可达1/10像元以上。该研究结论对红外探测应用中目标准确定位具有重要意义。
红外像点 定位精度 能量分布 艾里斑 infrared image point position accuracy energy distribution Airy disk
南京邮电大学光电工程学院，江苏 南京 210046
用一片ITO玻璃作为场效应管的源极，在此玻璃上分别粘贴两块相同厚度塑料薄铝片作为栅极和漏极，在两块铝片之间留下很小的平行缝隙，再分别在源极、漏极、栅极的玻璃板上涂上聚四氟乙烯(Teflon)薄膜作为亲油疏水层，采用环氧树脂作为围堰材料，这样就制备了基于电润湿效应的新型液态场效应管。通过改变栅极的电压，能够调节有色油滴的位移，从而控制源极和漏极的电流变化。完成了液态场效应管的制作，并给出了初步的测试结果。
电润湿 晶体管 疏水亲油层 环氧树脂 electrowetting transistor hydrophobic layer epoxide resin
电子科技大学,电子工程学院,四川,成都,610054
利用拓扑理论中的单形定义,本文提出了一种针对人脸图像本征维数的估计方法.首先给出一个简单的几何模型,说明在不同的姿态和光照条件下人脸图像可看成一个弯曲流形;然后把人脸流形模型近似为一个单纯复形,获得相应的单形数目;最后,利用单纯复形中单形的最大维数是单纯复形的维数的性质,从而估计出人脸图像的本征维数.实验结果表明,本文方法跟经典方法,如分形方法、熵估计方法及k-近邻图方法等相比较,在人脸图像本征维数估计方面是有效的和准确的.
单形 单纯复形 本征维数 流形学习 人脸图像
