電子信息科學與技術前沿報告

電子信息科學與技術前沿報告

姓名:學號

專業(yè):電子信息科學與技術

摘要：光纖通信就是利用光導纖維傳輸信號，以實現(xiàn)信息傳遞的一種通信方式。光導纖維通信簡稱光纖通信。

關鍵字：光纖通信技術特點種類發(fā)展趨勢

21世紀一個信息爆炸的時代，也是一個信息傳輸?shù)臅r代，而通信網(wǎng)中光纖通信以其獨特而脫穎而出，或許在未來的社會中會迎來一個全新的廣網(wǎng)絡時代。

一光通信技術的特點

1頻帶極寬，通信容量大。光纖的傳輸帶寬比銅線或電纜大得多。對單波長光纖通信系統(tǒng)，由于終端設備的限制往往發(fā)揮不出帶寬大的優(yōu)勢。因此需要技術來增加傳輸?shù)娜萘浚�密集波分復用技術就能解決這個問題。

2損耗低，中繼距離長。目前，商品石英光纖和其它傳輸介質(zhì)相比的損耗是最低的；如果將來使用非石英極低損耗傳輸介質(zhì)，理論上傳輸?shù)膿p耗還可以降到更低的水平。這就表明通過光纖通信系統(tǒng)可以減少系統(tǒng)的施工成本，帶來更好的經(jīng)濟效益。

3抗電磁干擾能力強。石英有很強的抗腐蝕性，而且絕緣性好。而且它還有一個重要的特性就是抗電磁干擾的能力很強，它不受外部環(huán)境的影響，也不受人為架設的電纜等干擾。這一點對于在強電領域的通訊應用特別有用，而且在軍事上也大有用處。

4無串音干擾，保密性好。在電波傳輸?shù)倪^程中，電磁波的傳播容易泄露，保密性差。而光波在光纖中傳播，不會發(fā)生串擾的現(xiàn)象，保密性強。除以上特點之外，還有光纖徑細、重量輕、柔軟、易于鋪設；光纖的原材料資源豐富，成本低；溫度穩(wěn)定性好、壽命長。正是因為光纖的這些優(yōu)點，光纖的應用范圍越來越廣。

二光纖通信技術的種類

1光纖光纜技術

光纖技術的進步可以從兩個方面來說明:一是通信系統(tǒng)所用的光纖;二是特種光纖。早期光纖的傳輸窗口只有3個，即850nm(第一窗口)、1310nm(第二窗口)以及1550nm(第三窗口)。近幾年相繼開發(fā)出第四窗口(L波段)、第五窗口(全波光纖)以及S波段窗口。其中特別重要的是無水峰的全波窗口。這些窗口開發(fā)成功的巨大意義就在于從1280nm到1625nm的廣闊的光頻范圍內(nèi)，都能實現(xiàn)低損耗、低色散傳輸，使傳輸容量幾百倍、幾千倍甚至上萬倍的增長。這一技術成果將帶來巨大的經(jīng)濟效益。另一方面是特種光纖的開發(fā)及其產(chǎn)業(yè)化，這是一個相當活躍的領域。光復用技術

復用技術是為了提高通信線路的利用率，而采用的在同一傳輸線路上同時傳輸多路不同信號而互不干擾的技術。光復用技術種類很多，其中最為重要的是波分復用(WDM)技術和光時分復用(OTDM)技術。光波分復用(WDM)技術是在一芯光纖中同時傳輸多波長光信號的一項技術。其基本原理是在發(fā)送端將不同波長的光信號組合起來，并耦合到光纜線路上的同一根光纖中進行傳輸，在接收端將組合波長的光信號分開，并作進一步處理，恢復出原信號后送入不同的終端。波分復用當前的商業(yè)水平是273個或更多的波長，研究水平是1022個波長(能傳輸368億路電話)，近期的潛在水平為幾千個波長，理論極限約為15000個波長(包括光的偏振模色散復用，OPDM)。而光時分復用(OTDM)技術指利用高速光開關把多路光信號在時域里復用到一路上的技術。光時分復用(OTDM)的原理與電時分復用相同，只不過電時分復用是在電域中完成，而光時分復用是在光域中進行，即將高速的光支路數(shù)據(jù)流(例如10Gbit/s，甚至40Gbit/s)直接復用進光域，產(chǎn)生極高比特率的合成光數(shù)據(jù)流。

2光放大技術

光放大器的開發(fā)成功及其產(chǎn)業(yè)化是光纖通信技術中的一個非常重要的成果，它大大地促進了光復用技術、光孤子通信以及全光網(wǎng)絡的發(fā)展。顧名思義，光放大器就是放大光信號。在此之前，傳送信號的放大都是要實現(xiàn)光電變換及電光變換，即O/E/O變換。有了光放大器后就可直接實現(xiàn)光信號放大。光放大器主要有3種:光纖放大器、拉曼放大器以及半導體光放大器。光纖放大器就是在光纖中摻雜稀土離子(如鉺、鐠、銩等)作為激光活性物質(zhì)。每一種摻雜劑的增益帶寬是不同的。摻鉺光纖放大器的增益帶較寬，覆蓋S、C、L頻帶;摻銩光纖放大器的增益帶是S波段;摻鐠光纖放大器的增益帶在1310nm附近。而喇曼光放大器則是利用喇曼散射效應制作成的光放大器，即大功率的激光注入光纖后，會發(fā)生非線性效應。喇曼散射。在不斷發(fā)生散射的過程中，把能量轉交給信號光，從而使信號光得到放大。由此不難理解，喇曼放大是一個分布式的放大過程，即沿整個線路逐漸放大的。其工作帶寬可以說是很寬的，幾乎不受限制。這種光放大器已開始商品化了，不過相當昂貴。半導體光放大器(S0A)一般是指行波光放大器，工作原理與半導體激光器相類似。其工作帶寬是很寬的。但增益幅度稍小一些，制造難度較大。這種光放大器雖然已實用了，但產(chǎn)量很小。

3光交換技術

光交換技術是指不經(jīng)過任何光／電轉換，在光域直接將輸入光信號交換到不同的輸出端。目前已見報道的光交換技術的交換方式主要可以分為，空間分光交換方式，時分光交換方式，波分光交換方式，ATM光交換方式，碼分光交換方式，自由空間光交換方式和復合型光交換方式等等�？辗止饨粨Q的基本原理是將光交換節(jié)點組成可控的門陣列開關,通過控制交換節(jié)點的狀態(tài)可實現(xiàn)使輸入端的任一信道與輸出端的任一信道連接或斷開,完成光信號的交換。時分光交換方式的原理與現(xiàn)行電子學的時分交換原理基本相同,只不過它是在光域里實現(xiàn)時隙互換而完成交換的。在光時分復用系統(tǒng)中,可采用光信號時隙互換的方法實現(xiàn)交換。在光波分復用系統(tǒng)中,則可采用光波長互換(或光波長轉換)的方法來實現(xiàn)交換。光波長互換的實現(xiàn)是通過從光波分復用信號中檢出所需的光信號波長,并將它調(diào)制到另一光波長上去進行傳輸。光ATM交換是以ATM信元為交換對象的技術,它引入了分組交換的概念,即每個交換周期處理的不是單個比特的信號,而是一組信息。光ATM交換技術已用在時分交換系統(tǒng)中,是最有希望成為吞吐量達到特定級別量的光交換系統(tǒng)。碼分光交換,是指對進行了直接光編碼和光解碼的碼分復用光信號在光域內(nèi)進行交換的方法。自由空間光交換可以看作是一種空分光交換,它是通過在空間無干涉地控制光的路徑來實現(xiàn)的。由于各種光交換技術都有其獨特的優(yōu)點和不同的適應性,將幾種光交換技術合適地復合起來進行應用能夠更好地發(fā)揮各自的優(yōu)勢,以滿足實際應用的需要。已見介紹的復合型光交換主要有:(1)空分時分光交換系統(tǒng);(2)波分空分光交換系統(tǒng);(3)頻分時分光交換系統(tǒng);(4)時分波分空分光交換系統(tǒng)等

三不斷發(fā)展的光纖通信技術

1光纖通信開始就是為傳送基于電路交換的信息的，信號一般是TDM的連續(xù)碼流，如PDH、SDH等。伴隨著科技的進步，特別是計算機網(wǎng)絡技術的發(fā)展，傳輸數(shù)據(jù)也越來越大。分組信號與連續(xù)碼流的特點完全不同，它具有不確定性，因此傳送這種信號，是光通信技術需要解決的難題。

2不斷增加的信道容量光通信系統(tǒng)能從PDH發(fā)展到SDH，從155Mb/s發(fā)展到10Gb/s，近來，4OGB/s已實現(xiàn)商品化。專家們在研究更大容量的，如160Gb/s(單波道)系統(tǒng)已經(jīng)試驗成功，目前還在為其制定相應的標準。此外，科學家還在研究系統(tǒng)容量更大的通訊技術。

3光纖傳輸距離從宏觀上說，光纖的傳輸距離是越遠越好，在光纖放大器投入使用后，不斷有對光纖傳輸距離的突破，為增大無再生中繼距離創(chuàng)造了條件。4向城域網(wǎng)發(fā)展光傳輸目前正從骨干網(wǎng)向城域網(wǎng)發(fā)展，光傳輸逐漸靠近業(yè)務節(jié)點。而人們通常認為光傳輸作為一種傳輸信息的手段還不適應城域網(wǎng)。作為業(yè)務節(jié)點，既接近用戶，又能保證信息的安全傳輸，而用戶還希望光傳輸能帶來更多的便利服務。

5互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展需求與下一代全光網(wǎng)絡發(fā)展趨勢近年來，互聯(lián)網(wǎng)業(yè)發(fā)展迅速，IP業(yè)務也隨之火爆。隨著軟件控制的進一步開發(fā)和發(fā)展，現(xiàn)代的光通信正逐步向智能化發(fā)展，它能靈活的讓營運者自由的管理光傳輸。而且還會有更多的相關應用應運而生，為人們的使用帶來更多的方便。

總而言之，以高速光傳輸技術、寬帶光接入技術、節(jié)點光交換技術、智能光聯(lián)網(wǎng)技術為核心，并面向IP互聯(lián)網(wǎng)應用的光波技術是目前光纖傳輸?shù)难芯繜狳c，而在以后，科學家還會繼續(xù)對這一領域的研究和開發(fā)。從未來的應用來看，光網(wǎng)絡將向著服務多元化和資源配置的方向發(fā)展，為了滿足客戶的需求，光纖通信的發(fā)展不僅要突破距離的限制，更要向智能化邁進。

四光纖通信技術的發(fā)展趨勢

1向超高速系統(tǒng)的發(fā)展。從過去20多年的電信發(fā)展史看，網(wǎng)絡容量的需求和傳輸速率的提高一直是一對主要矛盾。傳統(tǒng)光纖通信的發(fā)展始終按照電的時分復用(TDM)方式進行，每當傳輸速率提高4倍，傳輸每比特的成本大約下降30％～40％：因而高比特率系統(tǒng)的經(jīng)濟效益大致按指數(shù)規(guī)律增長，這就是為什么光纖通信系統(tǒng)的傳輸速率在過去20多年來一直在持續(xù)增加的根本原因。目前商用系統(tǒng)已從45Mbps增加到10Gbps，其速率在20年時間里增加了201*倍，比同期微電子技術的集成度增加速度還快得多。

2向超大容量WDM系統(tǒng)的演進。采用電的時分復用系統(tǒng)的擴容潛力已盡，然而光纖的200nm可用帶寬資源僅僅利用了不到1％，99％的資源尚待發(fā)掘。3實現(xiàn)光聯(lián)網(wǎng)。上述實用化的波分復用系統(tǒng)技術盡管具有巨大的傳輸容量，但基本上是以點到點通信為基礎的系統(tǒng)，其靈活性和可靠性還不夠理想。

4新一代的光纖。近幾年來隨著IP業(yè)務量的爆炸式增長，電信網(wǎng)正開始向下一代可持續(xù)發(fā)展的方向發(fā)展，而構筑具有巨大傳輸容量的光纖基礎設施是下一代網(wǎng)絡的物理基礎。

5光接入網(wǎng)。過去幾年間，網(wǎng)絡的核心部分發(fā)生了翻天覆地的變化，無論是交換，還是傳輸都已更新了好幾代。不久，網(wǎng)絡的這一部分將成為全數(shù)字化的、軟件主宰和控制的、高度集成和智能化的網(wǎng)絡.結束語

光通信技術作為信息技術的重要支撐平臺，在未來信息社會中將起到重要作用。在國內(nèi)各研發(fā)機構、科研院所、大學的科研人員的共同努力下，我國已研制開發(fā)了一些具有自主知識產(chǎn)權的光通信高技術產(chǎn)品，取得了一批重要的研究與應用成果。這些研究工作和突出成果為光時代的計劃的實施奠定了堅實的基礎，為我國的信息基礎設施建設做出貢獻.

參考文獻：《光纖通信》《光纖光學》

擴展閱讀：電子信息科學與技術前沿報告-

電子信息科學與技術前沿報告

姓名:其美多吉

學號:2904201*24

專業(yè):電子信息科學與技術

人臉識別技術

(1).人臉自動識別是一種重要的生物特征識別技術，應用非常廣泛。人臉識別具有直接、友好和方便等特點。目前的人臉識別主要集中于二維圖像之中，要試圖建立一個魯棒性好的系統(tǒng)仍然是比較困難的。一般基于以下幾個方法來研究：第一，對面部的眼,鼻，嘴的外觀特性分析。第二，對臉部劃分為標準臉譜類型，再進行局部分析。第三，針對人臉的各個部位溫度的不同，散發(fā)出的紅外光譜的差別來判斷。第四，在復雜環(huán)境中，區(qū)別于不同燈光，距離，角度能夠準確檢測出人臉。在我國的第二代公民身份證中不僅存儲了文字信息，還存儲了個人的面部照片,以后還有可能將更多的個人信息如指紋，血型等輸入其中。這其中也包括面部識別問題，不僅有文字信息的匹配，還有圖片的驗證。同時很多的照相機也加入了人臉識別功能。這里用到的人臉就是人臉檢測技術。相機自動尋找圖像中的人臉，并自動調(diào)節(jié)圖片的構圖情況。讓相機的所有的對焦和測光都基于人的臉部進行，針對人臉狀況調(diào)節(jié)。可以讓普通的用戶體會到專業(yè)的攝影師的水準。例如富士公司出品的AVIC完善了臉部識別技術的功能。索尼出品的獨特的微笑快門(smileshutter)技術，自動判斷剎那的臉部微笑，記錄愉快的瞬間。人臉識別技術已經(jīng)走進了人們的生活，并能更好的服務于社會和全球�，F(xiàn)在已經(jīng)有很多相關的人臉技術的產(chǎn)品，但目前的系統(tǒng)對于采集到的圖像還有一定限制。最好的方法就是用三維信息準確描述人臉特征，再次提取出剛體特性能夠避免光照和化妝的影響。但其也面臨著一些問題，如計算方法不成熟，海量存儲的困難，所以這還是一個需要更多創(chuàng)新成分的課題。

(2).文系統(tǒng)組成:根據(jù)FERET的FRVT201*報道，最新的一種應用形式是watchlisttask[7]．綜合了確認和辨認兩種技術。對未知身份的人圖像輸入庫中，首先從庫中利用算法檢索出與之相似的為數(shù)很少的幾個照片集合，判斷最高相似度的閾值，則在這個小的子集合中再進行一次身份驗證，最后確認某人的身份。

①.首先需要對圖像入庫處理。存儲時可以有序或無序的存入個人信息。進行批量的人臉照片的預處理和特征提取。其中預處理包括圖片的去噪，運動圖像的模糊度復原，直方圖均衡，同態(tài)濾波，邊緣檢測。隨后按照提取特征后圖像的掃描順序將特征值存儲起來。如果條件允許的話可以備注圖片，姓名，性別，身高，體重，年齡，職業(yè)，身份證號，電話，地址等等。

②.使用庫中的存儲的特征值進行運算，可以使用多種聚類算法進行聚類。本文運用模擬退火K均值聚類算法，和遺傳算法對其進行聚類。③.輸入一張待檢測圖片，同樣的要進行預處理。隨后進行圖像的人臉檢索，檢索到再定位，定位以后再進行剪裁。進行特征提取之后，計算它與所有的聚類中心的相似度。按照制定規(guī)則判別屬于的類別。顯示最相近的一類之后，就可以很容易的判別出結果。

(3).人臉檢測:人臉檢測也可以看做是人臉表征和人臉識別的基礎和前提。為了確保整個過程的準確性和完整性，需要做到人臉的正確定位和準確的檢測。這樣一來人臉特征就能被更好的表述和提取，人臉識別的精度就可以得到保證。這一步的工作做得準確的話，就可以大大提升系統(tǒng)本身的適應性和魯棒性。

從模式識別領域看，人臉檢測和人臉識別是作為兩個對立的問題而彼此存在的。人臉檢測要先尋找人臉的共同屬性，而人臉識別是在于發(fā)現(xiàn)不同的人臉之間的差異性�？梢詫⑷四槞z測問題視為是一個只有兩個類的分類問題，即將圖像分為所謂的臉和非臉。人臉檢測是從測試集中識別一個具有很大的類內(nèi)可變性的對象類。其目的是通過對大量的訓練樣本的學習，去減少臉的類內(nèi)可變性，從而增加臉與非臉的類間可變形。但是相對而言，人臉檢測的實現(xiàn)是一個比較困難的事情�，F(xiàn)實中，它受很多因素的影響。例如光照，噪聲，姿態(tài)，背景甚至遮擋物的影響。所以，檢測工作不但要設法克服這些外在因素帶來的干擾，予以準確的定位和檢測；同時還要對外在因素帶來的不利影響設法矯正，盡可能的保證檢測過程的基準一致或者大體一致

(4).模板匹配方法簡介:圖像的匹配可以是整幅圖像之間的匹配，但比較常用的是用一幅較小的圖像與一幅較大的圖像中的一部分相匹配。其目的很明顯的是：一方面確定前圖是否在后圖中存在，另一方面是確定匹配圖像的相應位置。

圖像匹配中最常用的方法就是模版匹配問題。在模版匹配過程中，如果要檢測的是某種目標，就需要對目標物基本形狀有一個先驗知識，來確定合適的模版。一般的，若沒有先驗知識時，模版取為正方形。匹配中要完成的工作是將模版在圖上平移和覆蓋計算相關值，相關值最大就表明此處為匹配最佳位置。對于設定的閾值，若計算出的相關值大于它時，就可以認定圖像中存在模版要尋找的圖像。如果需要減少模版匹配的計算量，就要盡可能多的收集先驗知識，另外還可以充分利用模板匹配過程中，會出現(xiàn)相鄰域的可能性，適當?shù)臏p少重合部分的特點來減少計算量。

在人臉檢測中，經(jīng)驗證明最常用的和最有效的方法是利用模板進行匹配。利用人臉模版與測試圖像進行匹配，以檢測出人臉。通過這種方法可以定位臉部的各個器官位置。

(5).檢測方法:這里的檢測方法具體的就是模式相似性測度的算法選擇。比較常用的計算方法有歐氏距離，馬氏距離算法，夾角余弦距離，Tanimoto測度，基于類中心的歐氏距離法，二值化夾角余弦等等。這些算法中，不失一般性的都是先設定一個目標函數(shù)，計算各向量之間的相似性。一些文章中常用的方法是通過相關函數(shù)的計算找尋小圖以及其在搜索圖中的坐標位置.本章主要完成數(shù)據(jù)庫的圖像聚類，分別運用了動態(tài)聚類算法中的K均值算法，模擬K均值退火算法，遺傳聚類算法對圖像進行聚類。同時對檢測圖像進行相似度比對，最終確定類別�？梢缘贸鰡渭兊氖褂肒均值算法花費的時間較短，但是聚類的能力比較差，而對于模擬K均值退火算法，遺傳聚類算法其聚類能力較強，相對花費的時間會長一些。

(6).總結與展望:生物識別技術較之于傳統(tǒng)的識別技術，有著極大的研究價值和市場需求。人臉識別技術作為其中一個重要分支，在識別領域也扮演著日趨重要的角色。本文考慮集合特征值進行初步的聚類，最后再進行待識別圖像與各個子集的比對。較之和整個數(shù)據(jù)庫的檢.索，效率會大大提高的。本文的整體設計思想是基于此的，并且從實踐的角度對這一設想進行深入地探索和實現(xiàn)。

本文的大部分研究都是基于單一的二維靜態(tài)灰度圖像，本文的研究成果包括以下幾點：

（1）.首先完成了圖像生成技術。從互聯(lián)網(wǎng)上或一些比較成熟的論壇中得到的國際公用的圖像樣本包括各種不同的姿勢，光照，角度。以此作為本文測試集的基礎組成部分。對于樣本較少的圖片可以通過鏡像變換和微度旋轉等方法得到了適量的特征集，用以完備測試集。(2).為了判斷輸入的待檢測圖像有無匹配的必要，就引入了人臉檢測定位的思想。本文設計了一種基于模版匹配的方法，利用Caany算子提取邊緣后再進行遍歷搜索，最后裁剪出人臉。

（3）.完成了圖片的預處理和數(shù)據(jù)約減。其中預處理包括圖片的去噪，運動圖像的模糊度復原，直方圖均衡，小波光照補償，同態(tài)濾波等。文中詳述了PCA和ICA的約減方法，并將圖片的特征值存儲起來。最終構成數(shù)據(jù)庫。

(4).使用庫中的存儲的特征值運算，本文運用K均值算法，模擬退火K均值聚類算法，和遺傳算法等幾種算法。計算待測的特征值與所有的聚類中心的相似度，按照制定規(guī)則判別屬于的類別。

參考文獻：

占

【1】李弼程，邵美珍，黃潔．模式識別原理與應用[M】．西安：西

安電子科技大學出版社，

【2】盧瑞文．自動識別技術【M】．北京：化學工業(yè)出版社，201*．【1]t蕾．關可．1MS320VC5416DSP的數(shù)字助聽器設計四．現(xiàn)代電子技術，201*．4．15.

友情提示：本文中關于《電子信息科學與技術前沿報告》給出的范例僅供您參考拓展思維使用，電子信息科學與技術前沿報告：該篇文章建議您自主創(chuàng)作。

來源：網(wǎng)絡整理 免責聲明：本文僅限學習分享，如產(chǎn)生版權問題，請聯(lián)系我們及時刪除。

《電子信息科學與技術前沿報告》由互聯(lián)網(wǎng)用戶整理提供,轉載分享請保留原作者信息,謝謝!
鏈接地址：http://www.hmlawpc.com/gongwen/735849.html

• 上一篇：《交換與路由技術》實習報告
• 下一篇：光交換技術綜合報告