GA-QPSO混合算法在布里渊散射谱特征提取中的应用

"该文提出了一种新的优化算法——GA-QPSO混合算法，结合了遗传算法(GA)和量子粒子群(QPSO)的优势，用于改进布里渊散射谱特征提取的精度。该算法通过GA的交叉和变异算子优化QPSO，提升其全局搜索性能，避免陷入局部最优。实验应用该算法于Pseudo-Voigt型布里渊散射谱，分析了不同条件下的参数，并处理不同温度下的实验数据。结果证明，GA-QPSO能有效提高频移提取精度，温度为25℃时的最大拟合误差为2.18 MHz，而随着温度升高，平均拟合误差减小，80℃时仅为0.065 MHz。此算法在光纤光学、分布式光纤传感系统中，尤其是在布里渊散射温度和应变传感中，有望提升空间分辨率和检测精度。" 文章介绍了一种创新的优化算法，名为GA-QPSO，它是遗传算法和量子粒子群优化算法的结合体。这种混合算法主要解决了QPSO算法容易陷入局部最优的问题，通过引入GA的交叉和变异操作来增强QPSO的全局搜索能力。研究者将此算法应用于Pseudo-Voigt型的布里渊散射谱特征提取，这是一种常见的光纤光学中的现象，通常用于分布式光纤传感，特别是温度和应变的测量。 布里渊散射是光纤中的一个重要光学效应，当光在光纤中传播时，会与光纤内的声波相互作用，产生频率的微小变化，即频移。这个频移与光纤的物理特性，如温度和应变密切相关。因此，精确提取频移对于高精度的传感应用至关重要。 实验部分，研究者在不同权重比、线宽和信噪比条件下分析了布里渊散射谱的参数，收集了不同温度下的散射谱数据，并利用GA-QPSO算法处理这些数据。结果显示，这种方法显著提高了频移的提取精度，尤其是在25℃时，最大拟合误差仅为2.18 MHz。随着温度升高，平均拟合误差逐渐减小，到了80℃时，最大误差降低到0.065 MHz。 这些发现表明，GA-QPSO混合算法对于改善布里渊散射温度和应变传感系统的性能具有重大意义。它不仅可以提高空间分辨率，使我们能够更准确地定位温度变化或应变的位置，还能提高检测精度，使得系统对于微小变化的响应更加敏感。因此，该算法在光纤传感领域具有广阔的应用前景，尤其是在环境监测、结构健康监测以及工业过程控制等对精度要求极高的应用中。