大型光纤布喇格光栅(FBG)传感网络中，由于光源带宽有限，而FBG传感器复用数量多，会出现光谱重叠问题。因此，提高复用能力成为传感网络设计中的一个关键问题。结合谱形复用与量子粒子群优化(QPSO)算法，对多FBG传感系统进行实验与仿真分析。与传统粒子群算法相比，QPSO算法中参数设置比较简单，粒子搜索最优解能力大大提高。对QPSO算法和自适应变异的量子粒子群优化(AMQPSO)算法的解调结果进行分析，对比两者的解调精度与时间。AMQPSO算法在多FBG复用系统中的解调误差不超过3 pm，温度测量精度达0.3 ℃，解调时间不超过5 s，解决了多FBG系统中部分重叠及完全重叠问题。
光纤布喇格光栅 谱形复用 波长解调算法 重叠光谱 量子粒子群优化算法 fiber Bragg grating spectral multiplexing wavelength demodulation algorithm overlapping spectrum quantum particle swarm optimization algorithm
重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室, 重庆 400044
结合应用广泛的粒子群算法,通过数值仿真,深入探究了其关键参数对解调误差的影响规律,发现光纤布拉格光栅(FBG)谱形复用数量越大,谱形重叠程度越大,关键参数选择的范围越小。以最大解调误差为评价指标,定量分析得出了关键参数的合理设置范围,在优化条件下,FBG谱形复用解调性能得以提升,并通过实验验证了这一结论。
光纤光学 谱形复用 粒子群算法 解调 参数优化
