烽火通信科技股份有限公司 宽带业务产出线,武汉 430074
50 Gbit/s无源光网络(PON)标准已趋于完善,后50 Gbit/s PON时代的技术标准尚属空白,亟待开展相关研究以推动整个产业链从系统、模块和芯片等方面提前进行布局。文章判断单波长200 Gbit/s速率和相干技术将会是继50 Gbit/s PON之后下一代PON系统的两大关键特征。单波长200 Gbit/s速率对运营商具备更大的吸引力,而强度调制/直接检测(IM/DD)技术难以持续满足200 Gbit/s速率下系统对Class C+等级功率预算的要求,需要采用灵敏度更高的相干技术。然而PON系统是一种典型的点对多点(P2MP)拓扑架构,将相干技术下沉到PON还有许多关键技术需要攻克,其中,涉及PON系统设备和媒体访问控制(MAC)芯片的架构重构、相干PON光模块的单纤双向(Bi-Di)技术改造、突发模式的相干发送与接收技术以及相干PON系统的波长管控技术。时分复用(TDM)仍然是实现P2MP传输的推荐方式,在TDM基础之上可以叠加新的复用维度,例如子载波复用(SCM)。新复用维度的引入给PON系统带来了灵活性,但同时也增加了设计的复杂度,将会颠覆当前的PON系统架构。叠加了SCM的相干PON系统将不再采用数字化接口方式与光模块进行连接,光模块本身需要具备高度线性驱动和调制能力。此外,用户侧光模块需要具备瞬时开关能力,以避免对其他用户造成干扰,因此需要开发新型的支持突发控制功能的相干光芯片。考虑到上行P2MP的突发相干接收环境,需要从系统层面实现对多个用户激光器的波长管控,避免上行方向因多用户波长快速切换造成的局端频偏估算偏差问题。综上,将相干技术应用于PON将会是一个全新的复杂系统工程,难以直接继承现有相干系统架构,需要匹配P2MP的应用需求,从芯片、模块和设备多个方面实现技术创新。
相干技术 50 Gbit/s无源光网络 时分复用 突发模式 coherent technology 50 Gbit/s PON TDM burst mode 光通信研究
2024, 50(1): 23016701
中国人民解放军战略支援部队信息工程大学地理空间信息学院,河南 郑州 450001
针对当前光学智能遥感卫星有限存储能力对全球控制信息的轻量化需求,提出一种面向光学遥感卫星星上定位精度优化的轻量化矢量控制库技术。首先,在地面提取完整道路网,通过道路细化、节点提取以及拓扑关系构建等处理,生成星上轻量化矢量控制库并上注卫星;其次,星上在轨提取道路结构,并利用随机游走避免道路缺失的影响,生成随机游走矢量结构;然后,引入隐马尔科夫模型,搜索对应矢量,并设计分层匹配策略以精化匹配结果,实现星上轻量化矢量控制库与随机游走矢量结构的匹配;最后,利用不同类型卫星影像进行随机游走矢量结构提取、星上矢量匹配以及定位性能分析。结果表明,所提光学遥感卫星的星上轻量化矢量控制库能够有效改善非量测光学遥感卫星定位精度,验证了其在光学智能遥感卫星中的可行性。
轻量化处理 矢量控制库 星上智能处理 矢量匹配 高分辨率光学遥感卫星
1 广州番禺职业技术学院珠宝学院, 广东 广州 511483
2 中国地质大学(武汉)地球科学学院, 湖北 武汉 430074
为揭示绿色电气石的致色机理, 对阿富汗浅绿色电气石开展了宝石学常规测试、 X射线衍射、 红外光谱、 紫外-可见光谱、 X射线光电子能谱和电子探针等一系列研究。 结果表明, 该电气石相对密度为3.04, No=1.639, Ne=1.620, 多色性弱; 衍射分析表明其为锂电气石; 红外光谱在456, 500, 605, 645, 715, 780, 980, 1 030, 1 110, 1 290, 1 350, 3 460, 3 580和3 640 cm-1等处出现吸收峰, 其中605, 645, 715, 780和1 110 cm-1吸收峰由Si—O—Si对称及非对称伸缩振动引起, 980和1 030 cm-1吸收峰由O—Si—O对称及非对称伸缩振动引起, 500 cm-1吸收峰由Si—O弯曲振动引起, 1 290 cm-1吸收峰由[BO3]伸缩振动引起, 1 350 cm-1吸收峰由OH弯曲振动引起, 3 460和3 580 cm-1处吸收峰由O3H振动引起, 3 640 cm-1处吸收峰由O1H振动引起, 456 cm-1吸收峰强度大, 源自[AlO6]振动。 红外光谱中605和645 cm-1吸收峰与标准谱图的差异可能反映出致色离子的混入对[Si6O18]振动产生一定影响。 衍射分析和红外光谱分析的结果揭示出浅绿色产生的晶体结构基础。 在可见光范围内该电气石在E∥c和E⊥c方向的吸收位置基本相同, 仅吸收强度略有差异, 从而导致其多色性弱, 在红区718 nm和蓝紫区420 nm处均形成吸收, 而在黄绿区则透射良好, 因此呈现其特有的明亮的浅绿色。 紫外-可见光谱分析揭示出浅绿色的颜色结构。 X射线光电子能谱表明该电气石主要含有Li, Na, Al, Si, O, F和B等元素, 微量元素为过渡金属离子Fe2+, Fe3+, Mn2+和Ni2+等, 并且Fe2+, Fe3+和Ni2+占据Y位, 而Mn2+占据Z位。 XPS分析揭示出产生浅绿色的过渡金属离子种类、 价态、 占位等化学状态。 结合电子探针分析, 样品的晶体化学式为: X(Na0.612Ca0.063K0.008)Y(Li0.989Fe2+0.070Fe3+0.117Al1.824)Z(Mn2+0.035Al5.762Si0.203)[Si6.000O18][BO3]3V(OH2.134O0.866)W(OH0.542F0.458)。 电子探针分析揭示出浅绿色产生的晶体化学组成。 样品紫外-可见吸收谱峰和其化学组分及过渡金属离子化学状态的特征综合表明, 718 nm处吸收可能系由Fe2+-Fe3+的电荷转移引起, 而420 nm处吸收则可能由Ni2+的d—d电子跃迁引起。 上述研究结果能为以致色离子化学状态为基础的改色优化、 以晶体化学及谱学特征为基础的产地鉴定等提供可靠依据。
电气石 阿富汗 晶体化学 过渡金属 颜色成因 Tourmaline Afghanistan Crystal chemistry Transition metal Coloring mechanism 光谱学与光谱分析
2023, 43(7): 2195
核工业北京地质研究院遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室, 北京 100029
高分系列卫星的发射和无人机高光谱技术的发展, 高光谱可用数据进一步扩展。 为了提升高光谱数据的精细利用价值, 高光谱影像混合像元解混成为当前至关重要的任务。 随着人工智能技术的快速发展, 深度学习理论被引入遥感图像处理领域。 自编码网络具有较强的特征提取能力, 已经开始应用于高光谱影像解混方面。 以自编码网络为基础对其结构进行改进, 提出一种深度堆栈自编码网络(DSAE)用于高光谱图像解混研究。 该网络包含两个部分: 端元识别网络(EDSAE)和丰度求解的网络(ADSAE)。 首先, 通过添加批标准化处理、 稀疏约束、 “和为一”约束以及删除网络偏置项构建EDSAE网络, 开展非监督训练进行高光谱影像端元识别。 其次, 将获取的端元光谱数据依据HAPKE非线性混合模型和LINEAR线性混合模型开展数据增强, 生成多元混合的带有丰度标签的模拟高光谱数据集。 最后, 在堆栈自编码网络基础上, 设置最后一层自编码器的激活函数为Softmax函数, 构建监督训练网络ADSAE, 把模拟数据集作为训练数据, 高光谱影像作为测试数据, 求取真实高光谱影像的丰度矩阵。 对Samson、 Jasper Ridge和Urban公共的高光谱影像开展端元识别和丰度求解实验, 基于DSAE获得的结果与传统的N-FINDR、 VCA、 MVC-NMF方法以及目前已有深度学习的方法SNSA和EndNet取得的结果进行比较。 结果表明: 对3组真实的高光谱影像开展解混, DSAE方法在端元提取方面相比于其他5种方法, 具有最优精度; 在丰度求解方面, 基于HAPKE模型生成的模拟数据集, 利用ADSAE网络开展监督训练可以成功获得3组高光谱影像的丰度矩阵, 相比于LINEAR模型和FCLS方法, 均具有最优的丰度反演结果。 DSAE方法具有较好的稳定性和鲁棒性, 为高光谱影像定量研究提供了新的思路。
高光谱影像 深度堆栈自编码 端元识别 丰度求解 解混 Hyperspectral image Deep stacked autoencoders Endmember extraction Abundance estimation Unmixing 光谱学与光谱分析
2023, 43(5): 1508
1 重庆光电技术研究所,重庆 400060
2 天津大学 微电子学院,天津 300072
针对3D集成式多光谱TDI-CMOS图像传感器的数字化处理和高速读出需求,为了解决与TDICCD探测器的整体布局、物理尺寸和接口的匹配性和一致性问题,研制了适用于五谱段TDICCD的CMOS读出电路芯片。该读出电路芯片创新地设计了一种使用多相位ADC时钟、支持相关多次采样的新型列级单斜ADC电路结构,实现了TDICCD信号的数字化和高速输出,有效提升了探测器的动态范围和噪声指标。流片测试结果表明:读出电路芯片的功能正常,集成式TDICCD的成像效果良好,新型列级ADC工作正常,读出电路以最小9.5 μs的行周期输出14 bit数据,相关多次采样具备降低输出信号噪声的作用,实现了TDICCD信号的高精度数字化处理和高速输出,满足3D集成式TDI-CMOS图像传感器的研制要求。
CMOS读出电路 多光谱TDICCD 芯片3D集成 单斜ADC 相关多次采样 CMOS readout circuit multispectral TDICCD 3D integration of IC single-slope ADC correlated multiple sampling
1 上海理工大学上海市现代光学系统重点实验室,上海 200093
2 中国科学院上海光学精密机械研究所航天激光工程部,上海 201800
基于未来卫星间激光干涉任务的需求,介绍了一种基于迈克耳孙光纤干涉仪稳频的1064 nm激光稳频系统,该系统采用全光纤器件,结构紧凑、体积小、可靠性强。通过拍频测试,得到该系统的频率噪声在30 mHz~1 Hz范围内小于30 Hz/Hz1/2,频率稳定度在积分时间为1 s和1000 s时分别为1.2×10-14和3×10-13。该系统的性能满足LISA任务对稳频激光的需求,有望应用于未来的空间引力波探测任务。
激光光学 稳频 光纤干涉仪 频率噪声 光学学报
2023, 43(19): 1914001
核工业北京地质研究院 遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室,北京100029
为了解决基于深度学习的开展矿物高光谱丰度反演研究中标签数据不足的问题,提出一种基于添加填充系数的Hapke混合模型的小样本矿物高光谱数据增强方法,用于生成大量带标签的数据集。在实验室内选择5种常见矿物按照质量比例对矿物粉末进行多元混合,并对混合矿物开展光谱量测。基于线性混合模型、Hapke混合模型、填充系数分别为0.1,0.2和0.3的Hapke混合模型共5种模型,按照对应的质量比例生成模拟的混合矿物光谱,与实验室实测光谱进行比较。最后,基于Monte Carlo法随机生成多元“和为一”的丰度矩阵,利用5种混合模型开展数据增强,分别生成40 000条模拟光谱作为堆栈自编码网络的训练集,反演矿物高光谱数据的丰度信息。研究结果表明:Hapke模型以及添加填充系数后的光谱模拟精度均优于线性混合模型的模拟精度,当Hapke模型的填充系数为0.1和0.2时,光谱角距离误差均值分别为0.053 5和0.053 7,模拟的矿物光谱更接近实测光谱,且优于未添加填充系数时的光谱角距离误差0.074 8。利用填充系数为0.1和0.2的Hapke模型生成的模拟数据作为深度学习训练集,矿物高光谱丰度反演的均方根误差(RMSE)为0.124 8,优于其他4种模型的反演结果。基于添加填充系数后的Hapke混合模型生成的模拟数据更接近真实光谱,可为深度学习的小样本矿物丰度反演研究提供数据支撑。
高光谱技术 深度学习 模拟光谱 混合模型 Hapke模型 数据增强 丰度反演 hyperspectral technique deep learning simulating spectra mixing model Hapke model data augmentation abundances inversion 光学 精密工程
2023, 31(11): 1684