电子信息科学与技术前沿报告.docx

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电子信息科学与技术前沿报告

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电子信息科学与技术前沿报告

姓名:

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专业:

电子信息科学与技术

摘要：

光纤通信就是利用光导纤维传输信号，以实现信息传递的一种通信方式。

光导纤维通信简称光纤通信。

关键字：

光纤通信技术特点种类发展趋势

21世纪一个信息爆炸的时代，也是一个信息传输的时代，而通信网中光纤通信以其独特而脱颖而出，或许在未来的社会中会迎来一个全新的广网络时代。

一光通信技术的特点

1频带极宽，通信容量大。

光纤的传输带宽比铜线或电缆大得多。

对单波长光纤通信系统，由于终端设备的限制往往发挥不出带宽大的优势。

因此需要技术来增加传输的容量，密集波分复用技术就能解决这个问题。

2损耗低，中继距离长。

目前，商品石英光纤和其它传输介质相比的损耗是最低的；如果将来使用非石英极低损耗传输介质，理论上传输的损耗还可以降到更低的水平。

这就表明通过光纤通信系统可以减少系统的施工成本，带来更好的经济效益。

3抗电磁干扰能力强。

石英有很强的抗腐蚀性，而且绝缘性好。

而且它还有一个重要的特性就是抗电磁干扰的能力很强，它不受外部环境的影响，也不受人为架设的电缆等干扰。

这一点对于在强电领域的通讯应用特别有用，而且在军事上也大有用处。

4无串音干扰，保密性好。

在电波传输的过程中，电磁波的传播容易泄露，保密性差。

而光波在光纤中传播，不会发生串扰的现象，保密性强。

除以上特点之外，还有光纤径细、重量轻、柔软、易于铺设；光纤的原材料资源丰富，成本低；温度稳定性好、寿命长。

正是因为光纤的这些优点，光纤的应用范围越来越广。

二光纤通信技术的种类

1光纤光缆技术

光纤技术的进步可以从两个方面来说明:

一是通信系统所用的光纤;二是特种光纤。

早期光纤的传输窗口只有3个，即850nm（第一窗口）、1310nm（第二窗口）以及1550nm（第三窗口）。

近几年相继开发出第四窗口（L波段）、第五窗口（全波光纤）以及S波段窗口。

其中特别重要的是无水峰的全波窗口。

这些窗口开发成功的巨大意义就在于从1280nm到1625nm的广阔的光频范围内，都能实现低损耗、低色散传输，使传输容量几百倍、几千倍甚至上万倍的增长。

这一技术成果将带来巨大的经济效益。

另一方面是特种光纤的开发及其产业化，这是一个相当活跃的领域。

光复用技术

复用技术是为了提高通信线路的利用率，而采用的在同一传输线路上同时传输多路不同信号而互不干扰的技术。

光复用技术种类很多，其中最为重要的是波分复用（WDM）技术和光时分复用（OTDM）技术。

光波分复用（WDM）技术是在一芯光纤中同时传输多波长光信号的一项技术。

其基本原理是在发送端将不同波长的光信号组合起来，并耦合到光缆线路上的同一根光纤中进行传输，在接收端将组合波长的光信号分开，并作进一步处理，恢复出原信号后送入不同的终端。

波分复用当前的商业水平是273个或更多的波长，研究水平是1022个波长（能传输368亿路电话），近期的潜在水平为几千个波长，理论极限约为15000个波长（包括光的偏振模色散复用，OPDM）。

而光时分复用（OTDM）技术指利用高速光开关把多路光信号在时域里复用到一路上的技术。

光时分复用（OTDM）的原理与电时分复用相同，只不过电时分复用是在电域中完成，而光时分复用是在光域中进行，即将高速的光支路数据流（例如10Gbit/s，甚至40Gbit/s）直接复用进光域，产生极高比特率的合成光数据流。

2光放大技术

光放大器的开发成功及其产业化是光纤通信技术中的一个非常重要的成果，它大大地促进了光复用技术、光孤子通信以及全光网络的发展。

顾名思义，光放大器就是放大光信号。

在此之前，传送信号的放大都是要实现光电变换及电光变换，即O/E/O变换。

有了光放大器后就可直接实现光信号放大。

光放大器主要有3种:

光纤放大器、拉曼放大器以及半导体光放大器。

光纤放大器就是在光纤中掺杂稀土离子（如铒、镨、铥等）作为激光活性物质。

每一种掺杂剂的增益带宽是不同的。

掺铒光纤放大器的增益带较宽，覆盖S、C、L频带;掺铥光纤放大器的增益带是S波段;掺镨光纤放大器的增益带在1310nm附近。

而喇曼光放大器则是利用喇曼散射效应制作成的光放大器，即大功率的激光注入光纤后，会发生非线性效应。

喇曼散射。

在不断发生散射的过程中，把能量转交给信号光，从而使信号光得到放大。

由此不难理解，喇曼放大是一个分布式的放大过程，即沿整个线路逐渐放大的。

其工作带宽可以说是很宽的，几乎不受限制。

这种光放大器已开始商品化了，不过相当昂贵。

半导体光放大器（S0A）一般是指行波光放大器，工作原理与半导体激光器相类似。

其工作带宽是很宽的。

但增益幅度稍小一些，制造难度较大。

这种光放大器虽然已实用了，但产量很小。

3光交换技术

光交换技术是指不经过任何光／电转换，在光域直接将输入光信号交换到不同的输出端。

目前已见报道的光交换技术的交换方式主要可以分为，空间分光交换方式，时分光交换方式，波分光交换方式，ATM光交换方式，码分光交换方式，自由空间光交换方式和复合型光交换方式等等。

空分光交换的基本原理是将光交换节点组成可控的门阵列开关,通过控制交换节点的状态可实现使输入端的任一信道与输出端的任一信道连接或断开,完成光信号的交换。

时分光交换方式的原理与现行电子学的时分交换原理基本相同,只不过它是在光域里实现时隙互换而完成交换的。

在光时分复用系统中,可采用光信号时隙互换的方法实现交换。

在光波分复用系统中,则可采用光波长互换（或光波长转换）的方法来实现交换。

光波长互换的实现是通过从光波分复用信号中检出所需的光信号波长,并将它调制到另一光波长上去进行传输。

光ATM交换是以ATM信元为交换对象的技术,它引入了分组交换的概念,即每个交换周期处理的不是单个比特的信号,而是一组信息。

光ATM交换技术已用在时分交换系统中,是最有希望成为吞吐量达到特定级别量的光交换系统。

码分光交换,是指对进行了直接光编码和光解码的码分复用光信号在光域内进行交换的方法。

自由空间光交换可以看作是一种空分光交换,它是通过在空间无干涉地控制光的路径来实现的。

由于各种光交换技术都有其独特的优点和不同的适应性,将几种光交换技术合适地复合起来进行应用能够更好地发挥各自的优势,以满足实际应用的需要。

已见介绍的复合型光交换主要有:

（1）空分时分光交换系统;

（2）波分空分光交换系统;（3）频分时分光交换系统;（4）时分波分空分光交换系统等

三不断发展的光纤通信技术

1光纤通信开始就是为传送基于电路交换的信息的，信号一般是TDM的连续码流，如PDH、SDH等。

伴随着科技的进步，特别是计算机网络技术的发展，传输数据也越来越大。

分组信号与连续码流的特点完全不同，它具有不确定性，因此传送这种信号，是光通信技术需要解决的难题。

2不断增加的信道容量光通信系统能从PDH发展到SDH，从155Mb/s发展到10Gb/s，近来，4OGB/s已实现商品化。

专家们在研究更大容量的，如160Gb/s（单波道）系统已经试验成功，目前还在为其制定相应的标准。

此外，科学家还在研究系统容量更大的通讯技术。

3光纤传输距离从宏观上说，光纤的传输距离是越远越好，在光纤放大器投入使用后，不断有对光纤传输距离的突破，为增大无再生中继距离创造了条件。

4向城域网发展光传输目前正从骨干网向城域网发展，光传输逐渐靠近业务节点。

而人们通常认为光传输作为一种传输信息的手段还不适应城域网。

作为业务节点，既接近用户，又能保证信息的安全传输，而用户还希望光传输能带来更多的便利服务。

5互联网发展需求与下一代全光网络发展趋势近年来，互联网业发展迅速，IP业务也随之火爆。

随着软件控制的进一步开发和发展，现代的光通信正逐步向智能化发展，它能灵活的让营运者自由的管理光传输。

而且还会有更多的相关应用应运而生，为人们的使用带来更多的方便。

总而言之，以高速光传输技术、宽带光接入技术、节点光交换技术、智能光联网技术为核心，并面向IP互联网应用的光波技术是目前光纤传输的研究热点，而在以后，科学家还会继续对这一领域的研究和开发。

从未来的应用来看，光网络将向着服务多元化和资源配置的方向发展，为了满足客户的需求，光纤通信的发展不仅要突破距离的限制，更要向智能化迈进。

四光纤通信技术的发展趋势

1向超高速系统的发展。

从过去20多年的电信发展史看，网络容量的需求和传输速率的提高一直是一对主要矛盾。

传统光纤通信的发展始终按照电的时分复用（TDM）方式进行，每当传输速率提高4倍，传输每比特的成本大约下降30％～40％：

因而高比特率系统的经济效益大致按指数规律增长，这就是为什么光纤通信系统的传输速率在过去20多年来一直在持续增加的根本原因。

目前商用系统已从45Mbps增加到10Gbps，其速率在20年时间里增加了202*倍，比同期微电子技术的集成度增加速度还快得多。

2向超大容量WDM系统的演进。

采用电的时分复用系统的扩容潜力已尽，然而光纤的200nm可用带宽资源仅仅利用了不到1％，99％的资源尚待发掘。

3实现光联网。

上述实用化的波分复用系统技术尽管具有巨大的传输容量，但基本上是以点到点通信为基础的系统，其灵活性和可靠性还不够理想。

4新一代的光纤。

近几年来随着IP业务量的爆炸式增长，电信网正开始向下一代可持续发展的方向发展，而构筑具有巨大传输容量的光纤基础设施是下一代网络的物理基础。

5光接入网。

过去几年间，网络的核心部分发生了翻天覆地的变化，无论是交换，还是传输都已更新了好几代。

不久，网络的这一部分将成为全数字化的、软件主宰和控制的、高度集成和智能化的网络.结束语

光通信技术作为信息技术的重要支撑平台，在未来信息社会中将起到重要作用。

在国内各研发机构、科研院所、大学的科研人员的共同努力下，我国已研制开发了一些具有自主知识产权的光通信高技术产品，取得了一批重要的研究与应用成果。

这些研究工作和突出成果为光时代的计划的实施奠定了坚实的基础，为我国的信息基础设施建设做出贡献.

参考文献：

《光纤通信》《光纤光学》

扩展阅读：

电子信息科学与技术前沿报告-

电子信息科学与技术前沿报告

姓名:

其美多吉

学号:

2904202*24

专业:

电子信息科学与技术

人脸识别技术

（1）.人脸自动识别是一种重要的生物特征识别技术，应用非常广泛。

人脸识别具有直接、友好和方便等特点。

目前的人脸识别主要集中于二维图像之中，要试图建立一个鲁棒性好的系统仍然是比较困难的。

一般基于以下几个方法来研究：

第一，对面部的眼,鼻，嘴的外观特性分析。

第二，对脸部划分为标准脸谱类型，再进行局部分析。

第三，针对人脸的各个部位温度的不同，散发出的红外光谱的差别来判断。

第四，在复杂环境中，区别于不同灯光，距离，角度能够准确检测出人脸。

在我国的第二代公民身份证中不仅存储了文字信息，还存储了个人的面部照片,以后还有可能将更多的个人信息如指纹，血型等输入其中。

这其中也包括面部识别问题，不仅有文字信息的匹配，还有图片的验证。

同时很多的照相机也加入了人脸识别功能。

这里用到的人脸就是人脸检测技术。

相机自动寻找图像中的人脸，并自动调节图片的构图情况。

让相机的所有的对焦和测光都基于人的脸部进行，针对人脸状况调节。

可以让普通的用户体会到专业的摄影师的水准。

例如富士公司出品的AVIC完善了脸部识别技术的功能。

索尼出品的独特的微笑快门（smileshutter）技术，自动判断刹那的脸部微笑，记录愉快的瞬间。

人脸识别技术已经走进了人们的生活，并能更好的服务于社会和全球。

现在已经有很多相关的人脸技术的产品，但目前的系统对于采集到的图像还有一定限制。

最好的方法就是用三维信息准确描述人脸特征，再次提取出刚体特性能够避免光照和化妆的影响。

但其也面临着一些问题，如计算方法不成熟，海量存储的困难，所以这还是一个需要更多创新成分的课题。

（2）.文系统组成:

根据FERET的FRVT202*报道，最新的一种应用形式是watchlisttask[7]．综合了确认和辨认两种技术。

对未知身份的人图像输入库中，首先从库中利用算法检索出与之相似的为数很少的几个照片集合，判断最高相似度的阈值，则在这个小的子集合中再进行一次身份验证，最后确认某人的身份。

①.首先需要对图像入库处理。

存储时可以有序或无序的存入个人信息。

进行批量的人脸照片的预处理和特征提取。

其中预处理包括图片的去噪，运动图像的模糊度复原，直方图均衡，同态滤波，边缘检测。

随后按照提取特征后图像的扫描顺序将特征值存储起来。

如果条件允许的话可以备注图片，姓名，性别，身高，体重，年龄，职业，身份证号，电话，地址等等。

②.使用库中的存储的特征值进行运算，可以使用多种聚类算法进行聚类。

本文运用模拟退火K均值聚类算法，和遗传算法对其进行聚类。

③.输入一张待检测图片，同样的要进行预处理。

随后进行图像的人脸检索，检索到再定位，定位以后再进行剪裁。

进行特征提取之后，计算它与所有的聚类中心的相似度。

按照制定规则判别属于的类别。

显示最相近的一类之后，就可以很容易的判别出结果。

（3）.人脸检测:

人脸检测也可以看做是人脸表征和人脸识别的基础和前提。

为了确保整个过程的准确性和完整性，需要做到人脸的正确定位和准确的检测。

这样一来人脸特征就能被更好的表述和提取，人脸识别的精度就可以得到保证。

这一步的工作做得准确的话，就可以大大提升系统本身的适应性和鲁棒性。

从模式识别领域看，人脸检测和人脸识别是作为两个对立的问题而彼此存在的。

人脸检测要先寻找人脸的共同属性，而人脸识别是在于发现不同的人脸之间的差异性。

可以将人脸检测问题视为是一个只有两个类的分类问题，即将图像分为所谓的脸和非脸。

人脸检测是从测试集中识别一个具有很大的类内可变性的对象类。

其目的是通过对大量的训练样本的学习，去减少脸的类内可变性，从而增加脸与非脸的类间可变形。

但是相对而言，人脸检测的实现是一个比较困难的事情。

现实中，它受很多因素的影响。

例如光照，噪声，姿态，背景甚至遮挡物的影响。

所以，检测工作不但要设法克服这些外在因素带来的干扰，予以准确的定位和检测；同时还要对外在因素带来的不利影响设法矫正，尽可能的保证检测过程的基准一致或者大体一致

（4）.模板匹配方法简介:

图像的匹配可以是整幅图像之间的匹配，但比较常用的是用一幅较小的图像与一幅较大的图像中的一部分相匹配。

其目的很明显的是：

一方面确定前图是否在后图中存在，另一方面是确定匹配图像的相应位置。

图像匹配中最常用的方法就是模版匹配问题。

在模版匹配过程中，如果要检测的是某种目标，就需要对目标物基本形状有一个先验知识，来确定合适的模版。

一般的，若没有先验知识时，模版取为正方形。

匹配中要完成的工作是将模版在图上平移和覆盖计算相关值，相关值最大就表明此处为匹配最佳位置。

对于设定的阈值，若计算出的相关值大于它时，就可以认定图像中存在模版要寻找的图像。

如果需要减少模版匹配的计算量，就要尽可能多的收集先验知识，另外还可以充分利用模板匹配过程中，会出现相邻域的可能性，适当的减少重合部分的特点来减少计算量。

在人脸检测中，经验证明最常用的和最有效的方法是利用模板进行匹配。

利用人脸模版与测试图像进行匹配，以检测出人脸。

通过这种方法可以定位脸部的各个器官位置。

（5）.检测方法:

这里的检测方法具体的就是模式相似性测度的算法选择。

比较常用的计算方法有欧氏距离，马氏距离算法，夹角余弦距离，Tanimoto测度，基于类中心的欧氏距离法，二值化夹角余弦等等。

这些算法中，不失一般性的都是先设定一个目标函数，计算各向量之间的相似性。

一些文章中常用的方法是通过相关函数的计算找寻小图以及其在搜索图中的坐标位置.本章主要完成数据库的图像聚类，分别运用了动态聚类算法中的K均值算法，模拟K均值退火算法，遗传聚类算法对图像进行聚类。

同时对检测图像进行相似度比对，最终确定类别。

可以得出单纯的使用K均值算法花费的时间较短，但是聚类的能力比较差，而对于模拟K均值退火算法，遗传聚类算法其聚类能力较强，相对花费的时间会长一些。

（6）.总结与展望:

生物识别技术较之于传统的识别技术，有着极大的研究价值和市场需求。

人脸识别技术作为其中一个重要分支，在识别领域也扮演着日趋重要的角色。

本文考虑集合特征值进行初步的聚类，最后再进行待识别图像与各个子集的比对。

较之和整个数据库的检.索，效率会大大提高的。

本文的整体设计思想是基于此的，并且从实践的角度对这一设想进行深入地探索和实现。

本文的大部分研究都是基于单一的二维静态灰度图像，本文的研究成果包括以下几点：

（1）.首先完成了图像生成技术。

从互联网上或一些比较成熟的论坛中得到的国际公用的图像样本包括各种不同的姿势，光照，角度。

以此作为本文测试集的基础组成部分。

对于样本较少的图片可以通过镜像变换和微度旋转等方法得到了适量的特征集，用以完备测试集。

（2）.为了判断输入的待检测图像有无匹配的必要，就引入了人脸检测定位的思想。

本文设计了一种基于模版匹配的方法，利用Caany算子提取边缘后再进行遍历搜索，最后裁剪出人脸。

（3）.完成了图片的预处理和数据约减。

其中预处理包括图片的去噪，运动图像的模糊度复原，直方图均衡，小波光照补偿，同态滤波等。

文中详述了PCA和ICA的约减方法，并将图片的特征值存储起来。

最终构成数据库。

（4）.使用库中的存储的特征值运算，本文运用K均值算法，模拟退火K均值聚类算法，和遗传算法等几种算法。

计算待测的特征值与所有的聚类中心的相似度，按照制定规则判别属于的类别。

参考文献：

占【1】李弼程，邵美珍，黄洁．模式识别原理与应用[M】．西安：

西

安电子科技大学出版社，

【2】卢瑞文．自动识别技术【M】．北京：

化学工业出版社，202*．【1]t蕾．关可．1MS320VC5416DSP的数字助听器设计四．现代电子技术，202*．4．15.

友情提示：

本文中关于《电子信息科学与技术前沿报告》给出的范例仅供您参考拓展思维使用，电子信息科学与技术前沿报告：

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