7、光通信中的光源与探测器详解

光通信中的光源与探测器详解

在光无线通信(OWC)系统中,光源和光探测器(PD)起着至关重要的作用。本文将详细介绍常用的光源和光探测器,以及它们的特性、结构和工作原理。

1. 光通信系统中的光源

在光通信系统里,所采用的光源需具备一系列关键特性:
- 合适的波长与窄线宽(即高带宽)。
- 针对高速链路的快速响应时间(宽带)。
- 主要用于户外应用时,要有窄辐射模式(光束宽度)、高辐射度(功率)水平以及小发射表面积。
- 具备高能量效率、长寿命、稳定性(主要针对激光二极管)、高可靠性和低成本。
- 线性功率 - 电流特性,这对模拟信号传输十分重要。
- 能够通过改变驱动电流进行直接调制,且具有高调制带宽。

常见的光源有发光二极管(LED)和激光二极管(LD),它们均为依靠半导体材料电子激发来工作的固态器件。与白炽灯不同,LED和LD的光辐射不包含因材料温度产生的热辐射。这两种器件尺寸小、正向电压低,进而驱动电流小,在可见光波长范围内亮度出色,并且可选择单波长或多波长发射。选择哪种光源主要取决于具体应用及其关键特性,如光功率 - 电流特性、开关速度和光束轮廓等,且二者提供的功率相近(约10 - 50 mW)。

LED和LD可发出从可见光到红外(IR)区域的宽范围波长(颜色)的光。人眼的视觉范围仅为400 - 700 nm,而所有这些波长在OWC中都具有重要意义。红外区域可分为以下五个部分:
| 红外区域分类 | 波长范围 | 应用场景 |
| ---- | ---- | ---- |
| 近红外(IR - A) | 0.780 - 1.4 µm | 常用于光纤通信 |

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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