粒子群优化算法在PMD自适应补偿中的应用

本实验采取基于偏振度(DOP)的PMD监测技术,使用粒子群优化算法(PSO)为逻辑控制算法,控制二级偏振模散补偿器的可变时延线来实现二阶偏振模散(PMD)自适应补偿,取得了良好效果.实验表明相对于固定可变时延线的偏振模散自适应补偿,精度较高,而所用时间稍长.     

采用粒子群优化算法的二阶偏振模色散自适应补偿实验

报道了使用两阶段补偿器的二阶偏振模色散(PMD)自适应补偿实验,采用粒子群优化(PSO)作为自动控制单元的算法,比较、分析了两种结构的PSO算法(全局邻居结构的PSO算法和局部邻居结构的PSO算法)的实验结果。     

粒子群优化算法在PMD自适应补偿中的应用

本实验采取基于偏振度(DOP)的PMD监测技术，使用粒子群优化算法(PSO)为逻辑控制算法，控制二级偏振模散补偿器的可变时延线来实现二阶偏振模散(PMD)自适应补偿，取得了良好效果。实验表明相对于固定可变时延线的偏振模散自适应补偿，精度较高，而所用时间稍长。     

偏振模色散补偿的自适应算法及其实现

探讨了粒子群优化（PSO）算法在二级偏振模色散补偿器中的应用，分析了用PSO算法动态控制可趸时延线的二级偏振模色散补偿器的搜索与跟踪能力。实验表明PSO算法在搜索过程中能够快速发现全局最佳值，而不陷入局部最佳值，同时有着良好的抗噪声性能；并且能够成功地跟踪PMD随时间的变化。