一种重构多信道布拉格光栅的混杂算法

由于光纤光敏性的限制,当信道数N变得很大时,采用幅度取样方式制作多信道光栅将变得非常困难。通过相位取样来制作多信道光栅被证明是一种能有效降低峰值折变量的方法。提出一种采用逆散射技术和优化策略的混杂算法有效地设计多信道光栅。由遗传算法进行优化,得到每一个信道相应的相位因子的最优值,改进了多信道光栅复杂的反射谱。再由Layet-peeling算法为依据引入了相位因子后的频谱响应重构光栅。通过对信道间相对相位的优化,制作这种多信道光栅所需的峰值折变量降低为单信道光栅的N^(1/2)倍。经过数值仿真,得到8信道光栅的峰值折变量大约为单信道光栅的8^(1/2)倍。

一种重构强反射光纤布拉格光栅的新方法

阐述了光纤布拉格光栅的重构理论及被广泛采用的剥层算法,指出了剥层算法在重构强反射光栅时的弊端,提出了一种剥层算法和遗传算法相结合的方法来重构强反射光栅。此方法先由剥层算法得到光栅耦合系数的初始值,再依据重新采样后的初始值创建初始种群,通过遗传算法实现对剥层算法所得结果的后半部分进行优化。数值模拟表明此方法有效地改善了剥层算法的结果,具有较快的收敛速度和很好的精度,能适用于大多数强反射光栅的重构。

一种用于合成光纤布拉格光栅的全时域算法

基于离散的光纤布拉格光栅(FBG)模型,推导了时域内的传输矩阵和散射矩阵;根据因果分析,提出了一种全时域的FBG合成算法,它能直接在时域内计算已知FBG的冲激响应。这种算法在迭代求解的过程中仅使用了简单的变换和移位操作,并考虑了光在FBG中多个反射点间的来回反射,能适用于高反射率FBG的重构。FBG合成的数值模拟,证实了这种全时域算法的优越性。