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J-GLOBAL ID：201702256011769831   整理番号：17A0942409

自己混合干渉変位センサのためのフィードバックパラメータの高速推定【Powered by NICT】

Fast estimation of feedback parameters for a self-mixing interferometric displacement sensor

著者 (2件)： Ahmed Imran (Riphah International University, Islamabad, Pakistan) ,  Zabit Usman (Riphah International University, Islamabad, Pakistan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： C-CODE  ページ： 407-411  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自己混合干渉法(SMI)はサーボ駆動の回転速度,空気流中の単一微粒子の検出,Brown粒子のサイズ測定,テラヘルツイメージングなどの応用のための距離,速度,流れと振動センシングなどに使用ますます魅力的なセンシング方式である。SMI信号から波長以下の精度で,ターゲット変位情報を検索するために,二つの重要なSMIパラメータ,すなわち光フィードバック結合因子Cと線幅増強因子αを推定する必要がある。本論文では,SMIレーザ変位センサとの関連でCとαパラメータを同時に推定する高速法を提案した。この目的のために,Newtonアルゴリズムを適用した最適Cとα値に収束する迅速にした。従来の方法と比較して,この新しい方法は,パラメータ推定の計算時間を大幅に低減することを可能にし,波長以下の精度で,実時間自己混合干渉センサの開発において重要な役割を果たす可能性がある。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 波長 ,  干渉測定 ,  微粒子 ,  *干渉 ,  *センサ ,  回転数 ,  パラメータ推定 ,  *高速度 ,  空気流 ,  CPU時間
準シソーラス用語： 光フィードバック ,  テラヘルツイメージング ,  Brown粒子 ,  サーボ駆動 ,  *変位センサ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 半導体レーザ  (BD04070L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 自己 ,  干渉 ,  変位センサ ,  フィードバック ,  パラメータ ,  推定