基于高斯光束的阶跃型多模光纤的模式激励的研究

发布时间：2017-08-17 08:25

  本文关键词：基于高斯光束的阶跃型多模光纤的模式激励的研究

  更多相关文章： 模式激励 功率耦合系数 阶跃光纤 高斯光束 全光积分器

【摘要】：在局域网、光信息处理、光纤传感等领域中,都会涉及到光纤模式激励的问题。尤其是随着光信息处理技术的快速发展,基于光纤模式色散的光信息处理技术也开始得到了关注,但是如何准确地激励出满足条件的模式一直限制着其应用。功率耦合系数是研究模式激励问题的重要定量参数。对于渐变多模光纤模式激励的功率耦合系数的研究比较成熟,而且已经有解析解；但是关于阶跃多模光纤模式激励的功率耦合系数却没有完善的解析解。然而基于模式色散的光信息处理需要采用阶跃光纤来引入较大的模式色散,所以对阶跃光纤的模式激励问题的研究有重要的意义。本文的主要工作内容为：(1)首先基于功率耦合系数,对多模光纤和高斯光束的模式场进行理论析,并对特定参数的多模光纤的模式场和传输常数进行了matlab仿真,为后面的研究奠定了基础。(2)其次利用matlab对阶跃光纤模式激励的功率耦合系数进行数值仿真,讨论不同激励条件(例如偏移光束、倾斜光束、改变光束束腰半径、改变光束的波前曲面半径)对光纤中各模式的激励情况的影响。然后与渐变光纤的模式激励情况做定量的对比,结果表明了数值仿真方法的正确性。(3)最后讨论了模式激励在光信息处理中的一个重要应用方面——基于模式色散的全光积分器,通过数值仿真和实验对基于模式色散的全光积分器进行了研究。提出了利用一维展宽倾斜入射的方式来研制全光积分器的方法,而且选用了较大面积的高速光电探测器来接收多模光纤的输出光束,最后得到了较高效的基于模式色散的全光积分器,利用50m的多模光纤实现了时间窗口约为1.5ns的全光积分器。同时使用该积分器对光信号进行了积分实验,表明该方法具有很好的灵活性,易于调试和控制。与基于单模光纤群速度色散的积分器相比,所用的光纤长度短,且积分时间窗口与光源波长和带宽具有很小的相关性。
【关键词】：模式激励 功率耦合系数 阶跃光纤 高斯光束 全光积分器
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN253
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-16
• 1.1 模式激励的研究背景及意义11
• 1.2 模式激励的应用11-12
• 1.3 模式激励的研究现状12-14
• 1.4 本文的选题目的及主要工作14-16
• 2 基于高斯光束的多模光纤的模式激励的基本理论16-33
• 2.1 多模光纤的模式理论16-23
• 2.1.1 阶跃型光纤的模式场16-22
• 2.1.2 渐变型多模光纤的模式理论22-23
• 2.2 高斯光束的基本理论23-31
• 2.2.1 高斯光束23-26
• 2.2.2 高斯光束经过薄透镜变换26-27
• 2.2.3 柱面镜27-30
• 2.2.4 椭圆高斯光束30-31
• 2.3 功率耦合系数31-32
• 2.4 本章小结32-33
• 3 基于高斯光束的多模光纤的模式激励的仿真研究33-50
• 3.1 渐变型多模光纤的功率耦合系数的解析解33-35
• 3.1.1 功率耦合系数的推导过程33-34
• 3.1.2 功率耦合系数和高斯光束束腰半径的关系34
• 3.1.3 功率耦合系数和高斯光束偏移量的关系34-35
• 3.2 阶跃型多模光纤的功率耦合系数的数值解35-49
• 3.2.1 功率耦合系数的数值仿真求解过程36-38
• 3.2.2 功率耦合系数和高斯光束束腰半径的关系38-40
• 3.2.3 波前曲面半径和功率耦合系数的关系40-41
• 3.2.4 偏移和功率耦合系数的关系41-44
• 3.2.5 倾斜和功率耦合系数的关系44-46
• 3.2.6 功率守恒46-49
• 3.3 本章小结49-50
• 4 基于阶跃型多模光纤的模式激励的应用——全光积分器50-70
• 4.1 全光积分器的基本理论和研究现状50-52
• 4.1.1 全光积分器的基本理论50-51
• 4.1.2 全光积分器的研究现状51-52
• 4.2 基于单模光纤群速度色散的超快光子强度积分器52-56
• 4.2.1 理论基础52-54
• 4.2.2 实验研究54-56
• 4.2.3 超快光子积分器的优缺点56
• 4.3 基于多模光纤模式色散的积分器56-69
• 4.3.1 一种基于模式色散的全光积分器57-59
• 4.3.2 阶跃型光纤的模式色散59-62
• 4.3.3 不同入射角度下椭圆高斯光束的模式激励仿真62-63
• 4.3.4 实验研究63-68
• 4.3.5 基于多模光纤模式色散的积分器的优点68-69
• 4.4 本章小结69-70
• 5 结论与展望70-72
• 5.1 本文的主要工作和结论70-71
• 5.2 工作展望71-72
• 参考文献72-75
• 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果75-77
• 学位论文数据集77

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本文编号：688010