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期刊信息/Journal information
光电子·激光
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巴恩旭

月刊

1005-0086

baenxu@public.tpt.tj.cn；　baenxu@263.net

022-23679707

300191

天津市南开区红旗南路263号

光电子·激光/Journal Journal of Optoelectronics·LaserCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊为专业技术性刊物。报道光电子、激光技术领域的研究成果，内容包括新型光电子器件、装置和材料、光电控制和检测、光存贮和光电信息处理、通讯和光纤应用技术光电集成技术、光计算和光学神经网络、激光加工和激光应用、光电生物医学等方面。
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    近空间升华法制备高取向硒化锑薄膜太阳电池

    李海明李明臻冯新文张俊双...
    304-309页
    查看更多>>摘要：硒化锑太阳电池以其原材料丰富、工艺简单和结构稳定等优势,近年来得到了快速发展.本论文采用近空间升华法制备硒化锑光电薄膜,并对硒化锑的生长进行了机理研究和参数优化.结果显示:衬底温度的提升有助于硒化锑薄膜的晶化.当衬底温度为340℃时,薄膜具有较高的晶化率和致密的表面形貌.另一方面,蒸发间距的改变能够调制硒化锑薄膜的择优取向.当蒸发间距为10 mm时,薄膜具有明显的(002)取向的择优,对应(Sb4Se6)n带垂直于衬底生长,使硒化锑光吸收层具有优异的载流子传输特性.将优化好的硒化锑薄膜应用到太阳电池中,以FTO/CdS/Sb2Sea/P3HT/C的器件结构,获得了5.78％的光电转换效率,其中开路电压为0.375 V,短路电流密度为28.01 mA/cm2,填充因子为54.94％.以上研究为高取向性硒化锑太阳电池的优化制备提供了技术路线,并显示出了硒化锑太阳电池的研究潜力.

    近空间升华法硒化锑薄膜生长取向控制太阳电池

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    面向6G的拉曼微结构光纤放大器设计

    巩稼民刘芳吴艺杰朱泽昊...
    310-316页
    查看更多>>摘要：为了满足6G系统对未来光通信网络的要求,利用掺GeO2微结构光纤设计了一种多泵浦拉曼光纤放大器,该方案能够解决适用于6G系统需求的拉曼光纤放大器中谱宽窄、输出增益低且不平坦的问题.在理论上,运用四阶龙格-库塔法对经典拉曼耦合波微分方程进行求解;在结构上,通过合并两对具有相同波长的泵浦光,来减少泵浦个数、简化结构,同时采用级联两段微结构光纤的方法,使信号光增益在拉曼放大器的输出端实现前放大,后补偿.实验结果表明,在100 nm的谱宽范围内,放大器的平均增益高达35.72 dB,增益波动小于±0.43 dB.

    拉曼放大器掺GeO2微结构光纤级联光纤增益平坦度

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    掺铒光纤飞秒光梳频率锁定研究

    魏明明郭文阁闫露露张攀...
    317-322页
    查看更多>>摘要：飞秒光梳可以直接实现光频到微波频率转换,广泛应用于时频和计量领域,掺铒光纤飞秒光梳因其良好的频率稳定性、鲁棒性和可搬运性而倍受科学家青睐.本文报道了对掺铒光纤飞秒光梳载波包络相移频率和梳齿频率的锁定,通过控制腔内色散方法,利用反馈泵浦驱动电流方法实现载波包络相移频率的锁定;利用控制光学腔长度的方法,通过反馈电光调制晶体和压电陶瓷驱动电压实现了梳齿频率的频率锁定.最终得到载波包络相移频率和梳齿频率的频率稳定度分别为2.3×10-16@1 s和3.5X10-17@1 s,并能长期稳定不间断锁频达到37 h.

    飞秒光学频率梳载波包络相移频率梳齿频率频率锁定稳频系统

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    基于Leader-Follower的分群移动控制算法

    黄庆东郝森张淼周赟...
    323-330页
    查看更多>>摘要：分布式智能体群体移动控制中,简洁高效的多任务分群和群体移动是实现复杂群体运动控制的基础.群体运动会受到各节点运动不统一的影响而产生震荡和波动,使群体的移动距离增加,降低了群体移动效率.受"阻尼减震"的启发,本文对领导者最大速度进行限制,同时调节合力组成比例,对节点间无序力进行弱化,减小无序力对群体移动的负面影响,突出移动方向的合力并保持适当的拓扑调节能力,使群体稳定向目标移动;对于多任务群体,提出一种基于Leader-Follower多任务分群方法,根据跟随者到不同领导者的层级大小,通过简单广播应答机制实现任务群体分割.仿真结果表明:本文分群移动控制方法通过简单应答通信,能够根据不同任务实现快速分群,并能够更有效的控制群体移动,降低节点的平均移动距离,有效减弱了群体波动影响.

    移动自组织网络移动控制Leader-Follower分群

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    结合高效通道注意模块的残差网络骨龄评估

    唐志豪刘利军冯旭鹏黄青松...
    331-338页
    查看更多>>摘要：本文针对现有骨龄评估数据集数据规模小,样本分布不均匀以及现有方法评估准确度较低的问题,提出了一种新的结合高效通道注意模块的残差网络骨龄评估模型.通过结合深度残差网络和高效通道注意模块来提高卷积效率,并改进损失函数,缓解样本分布不均匀问题的影响;然后运用迁移学习的方法微调训练骨龄评估模型,提高模型训练效率;最后引入随机深度算法提高模型泛化能力.实验结果表明,该方法在RSNA数据集和DHA数据集上的平均绝对误差分别为4.69个月和5.98个月,当容忍度为12个月时,骨龄评估的准确率可以达到98.36％和94.88％,说明本文方法能够明显地提高骨龄评估的准确率,一定程度上缓解数据规模小和数据分布不均匀带来的影响.

    骨龄评估残差网络高效通道注意模块随机深度算法损失函数

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