CN110299666B

CN110299666B - 一种用于多种脉冲状态下自动锁模的拟人方法

Info

Publication number: CN110299666B
Application number: CN201910501986.3A
Authority: CN
Inventors: 蒲国庆; 义理林; 张力
Original assignee: Shanghai Jiaotong University
Current assignee: Hangzhou aiou Optical Technology Co.,Ltd.
Priority date: 2019-06-11
Filing date: 2019-06-11
Publication date: 2020-11-10
Anticipated expiration: 2039-06-11
Also published as: CN110299666A

Abstract

本发明公开了一种用于多种脉冲状态下自动锁模的拟人方法，包括步骤：锁模激光器的输出信号经过高速采样后送入计算中心，用于进行锁模状态识别；若锁模状态识别为未锁模，则执行最优化算法；根据最优化算法的搜索结果，计算中心产生四路直流电压驱动锁模激光器中的电控偏振控制器，从而实现自动的偏振控制；若锁模状态识别为锁模，则进入失锁监测模式；若监测到失锁，执行随机碰撞恢复算法；若恢复锁模成功，则回到失锁监测模式；一定尝试次数后，若恢复锁模失败，则重新执行最优化算法。本发明解决了基于非线性偏振旋转锁模的被动锁模激光器中偏振控制问题，根据所需要的脉冲状态，锁模激光器可以快速自动锁模且稳定工作在目标脉冲状态。

Description

一种用于多种脉冲状态下自动锁模的拟人方法

技术领域

本发明涉及锁模激光器及自动控制技术领域，尤其涉及一种用于多种脉冲状态下自动锁模的拟人方法。

背景技术

锁模激光器是当今光电子技术领域最前沿、最活跃的研究方向之一。锁模激光器不仅仅是超快光学系统研究的基础和出发点，其在科学研究和工业应用中都发挥着重要的作用。

锁模的实现方式有主动锁模、被动锁模以及混合锁模。其中，基于非线性偏振旋转(Nonlinear polarization rotation，NPR)的被动锁模因其简单的结构和优异的脉冲性能备受学术界的亲睐。但是，基于NPR的被动锁模激光器的偏振敏感性一直困扰着其在工业界的大幅应用。针对这一难题，法国勃艮第大学的U.Andral等人(Optica,2,275,2015)和英国帝国理工学院的R.I.Woodward等人(Scientific Reports,6,37616,2016)先后利用遗传(演化)算法，结合电控偏振控制器(Electrical polarization controller，EPC)实现了自动锁模。受制于离线的实验装置(示波器加PC)和复杂的算法，这两个锁模激光器自动锁模耗时长达20分钟。随着时间的进一步推移，美国Kapteyn-Murnane实验室的D.G.Winters等人利用遗传算法实现了自动锁模，此外，他们还利用爬山算法来应对失锁(OpticsExpress,25,33216,2017)。他们的激光器最快能够在90秒内实现自动锁模，在30秒内从失锁中恢复锁模。然而，因为失锁中可能出现的调Q不稳定性有很高的功率，极有可能对激光器后面级联的器件造成不可逆的损伤，这样的时间性能还是无法满足一些要求严苛的工业需求。另外，目前的自动锁模激光器大多都只能支持基频锁模的输出，导致它们无法适用于不同的场景。由此可见，对快速自动锁模技术的需求与日俱增。

因此，本领域的技术人员致力于开发一种自动偏振控制方法，用来控制偏振和识别锁模状态，以此来解决基于NPR的被动锁模激光器的偏振控制问题，实现快速的自动锁模，从而拓宽基于NPR锁模激光器的应用场景。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是如何解决基于NPR的被动锁模激光器的偏振控制问题，实现快速的自动锁模，从而拓宽基于NPR锁模激光器的应用场景。

为实现上述目的，本发明提供了一种用于多种脉冲状态下自动锁模的拟人方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1、锁模激光器的输出信号经过光电转换及模数转换器高速采样后得到的时域波形信号送入计算中心，用于进行锁模状态识别；

步骤2、若所述锁模状态识别为未锁模，则执行最优化算法，否则，转到步骤5；

步骤3、根据所述最优化算法的搜索结果，所述计算中心控制数模转换器产生四路直流电压；

步骤4、所述数模转换器输出的所述四路直流电压驱动所述锁模激光器中的电控偏振控制器，从而实现自动的偏振控制；

步骤5、进入失锁监测模式；

步骤6、若监测到失锁，则定义最大尝试次数为N，尝试次数初始为1，执行随机碰撞恢复算法；

步骤7、若恢复锁模成功，则转到步骤5，否则，执行所述随机碰撞恢复算法，尝试次数递增1；

步骤8、若尝试次数小于N，转至步骤7，否则，重新执行所述最优化算法；

步骤9、转至步骤3。

进一步地，所述步骤2中所述最优化算法为先进的Rosenbrock搜索算法，所述先进的Rosenbrock搜索算法基于传统的Rosenbrock算法，加上了一种名为Patience的退出机制。

进一步地，所述先进的Rosenbrock搜索算法具体包括以下步骤：

步骤2.1、根据所述高速采样后得到的时域波形，计算其优化的目标函数值作为初始目标值，随后初始化随机给一组电压值U＝[U₁,U₂,U₃,U₄]；

步骤2.2、首先从通道1开始探索，即在U₁上加上一个步进电压△u，然后将新的电压值U^temp＝[U₁+△u,U₂,U₃,U₄]赋予所述电控偏振控制器，采集偏振调整后的波形用于计算目标值，将当前目标值与之前目标值进行比较，若当前目标值更优，则接受这次探索并储存当前目标值用于下次探索比较，同时将通道1的步进电压变为α·△u，α>1，作为奖励；若当前目标值更差，则拒绝这次探索，同时将通道1的步进电压变为β·△u，β范围为-1到0，作为惩罚

步骤2.3、按照步骤2.2的方式对通道2至通道4逐一循环探索，直至四个方向均探索失败，则利用Gram-Schmidt正交化方法重新构造新的相互正交的探索方向，用于下一轮的探索；

步骤2.4、在探索的过程中，若成功检测到目标脉冲状态，则会直接结束优化，否则就会在探索方向重建后检测Patience是否耗尽，如果Patience已经耗尽，则退出此次优化，随后程序会重新随机初始化，重新开始搜索，重复优化直至达到目标脉冲状态。

进一步地，所述步骤1中所述锁模状态识别包括基频锁模、谐波锁模、调Q与调Q锁模中的一种或多种状态的自动识别。

进一步地，所述步骤4中所述电控偏振控制器通过利用0～5V的控制电压产生0～π的偏振态相位延迟，使0～5V的控制电压产生的偏振态能够遍历整个庞加莱球。

进一步地，所述步骤5中所述失锁监测模式是指不断对当前波形进行所述锁模状态识别，以此监测失锁的发生。

进一步地，所述步骤5中所述失锁监测模式是基于各种脉冲状态的鉴别标准实现的。

进一步地，所述鉴别标准是基于时域脉冲计数和快速傅里叶变换实现的。

进一步地，所述步骤2中所述随机碰撞恢复算法是在碰撞半径内随机寻找偏振态进行恢复锁模尝试。

进一步地，所述步骤2中所述随机碰撞恢复算法的碰撞半径是人为设定的最大尝试范围。

本发明利用电控偏振控制器(EPC)模块，基于自创的拟人方法，解决了基于非线性偏振旋转锁模的被动锁模激光器中偏振控制问题，根据所需要的脉冲状态，锁模激光器可以快速自动锁模且稳定工作在目标脉冲状态。

附图说明

图1是本发明的一个较佳实施例的方法原理图；

图2是本发明的一个较佳实施例的先进的Rosenbrock搜索算法流程图；

图3是本发明的一个较佳实施例的随机碰撞恢复算法原理图；

图4是本发明的一个较佳实施例的双区域计数方案原理图；

图5是本发明的一个较佳实施例的二阶谐波锁模的快速傅里叶变换结果示意图；

图6是本发明的一个较佳实施例的三阶谐波锁模的快速傅里叶变换结果示意图；

图7是本发明的一个较佳实施例的调Q状态的快速傅里叶变换结果示意图；

图8是本发明的一个较佳实施例的调Q锁模状态的快速傅里叶变换结果示意图。

具体实施方式

以下参考说明书附图介绍本发明的优选实施例，使其技术内容更加清楚和便于理解。本发明可以通过许多不同形式的实施例来得以体现，本发明的保护范围并非仅限于文中提到的实施例。

如图1所示，本发明公开了一种用于多种脉冲状态下自动锁模的拟人方法，主要由三部分组成：先进的罗森布朗克(Rosenbrock)搜索算法，随机碰撞恢复算法和失锁监测。

本发明利用EPC模块，基于先进的Rosenbrock搜索算法，结合多状态脉冲识别，实现了自动偏振控制和快速自动锁模，其中实现自动基频锁模最快仅耗时0.22秒，失锁恢复时间仅14.8毫秒。闭环反馈结构和快速恢复机制使激光器可以稳定工作在目标状态，且可以通过改变偏振态实现多状态的迅速切换。

在本发明的较佳实施方式中，具体包括以下步骤：

步骤1、锁模激光器的输出信号经过光电探测器后输入高速模数转换器(Analog-to-Digital Convertor，ADC)，采样得到的时域波形信号送入现场可编程门阵列(FPGA)，用于进行锁模状态识别；

步骤2、若锁模状态识别为未锁模，则使用先进的Rosenbrock搜索算法进行优化。

具体地，通过对信号进行时频域的分析，实现了包括基频锁模、谐波锁模、调Q以及调Q锁模等多种状态的自动识别；

步骤3、根据先进的Rosenbrock搜索算法的搜索结果，现场可编程门阵列控制数模转换器(Digital-to-Analog Convertor，DAC)产生四路直流电压数模转换器；

步骤4、DAC输出的四路直流电压驱动锁模激光器其中的EPC，从而实现自动的偏振控制；本发明中所使用的EPC基于新型光材料，响应时间低至微秒量级，1550nm下的插损低至1.2dB，波长覆盖从1528nm到1610nm。EPC通过利用0～5V的控制电压产生0～π的偏振态相位延迟，以此保证了0～5V的控制电压产生的偏振态能够遍历整个庞加莱球；

步骤5、若锁模状态识别为锁模，则进入失锁监测模式。所谓失锁监测模式，是指不断对当前波形进行锁模状态识别，以此监测失锁的发生；

步骤6、监测到失锁，快速恢复即执行随机碰撞恢复算法，看是否能够恢复锁模状态；

步骤7、快速恢复锁模成功，则恢复失锁监测模式；

步骤8、一定尝试次数后，若快速恢复锁模失败，则重新进入先进的Rosenbrock搜索算法，寻找锁模状态。

先进的Rosenbrock搜索算法基于传统的Rosenbrock算法，本质上是一种无约束的直接搜索方法，其流程图如图2所示。不同的是，先进的Rosenbrock搜索算法引进了一种名为Patience的退出机制。Patience其实是算法中的一个预设参数，该参数是先进的Rosenbrock搜索算法可以容忍的连续探索失败的最大值。受益于Patience这种独特的退出机制，先进的Rosenbrock搜索算法对每个初始电压的实现目标脉冲状态的潜力挖掘要优于传统的Rosenbrock算法，并且也避免了传统的Rosenbrock算法选取退出阈值的难题。

如图2所示，先进的Rosenbrock搜索算法的步骤为：

步骤1：探索。Rosenbrock最优化算法会按着每个方向挨个探索，在本发明中，EPC由四路直流电压控制，因此共有四个方向。采集当前波形，计算其优化目标函数值(时频域相关参数)作为初始目标值，随后初始化随机给一组电压值U＝[U₁,U₂,U₃,U₄]。首先从通道1开始探索，即在U₁上加上一个步进电压△u，然后将新的电压值U^temp＝[U₁+△u,U₂,U₃,U₄]赋予EPC，采集偏振调整后的波形用于计算目标值，将当前目标值与之前目标值进行比较，若当前目标值更优(即为一次成功的探索)，则接受这次探索并储存当前目标值用于下次探索比较，同时将通道1的步进电压变为α·△u(α>1)，作为奖励；若当前目标值更差，则拒绝这次探索，同时将通道1的步进电压变为β·△u，β范围为-1到0，作为惩罚。

步骤2：构造新的探索方向。按照上述方式对通道1至通道4逐一循环探索，直至四个方向均探索失败，则利用Gram-Schmidt正交化方法重新构造新的相互正交的探索方向，用于下一轮的探索。利用Gram-Schmidt正交化方法构造新的探索方向有着举足轻重的作用，因为新的构造方向往往是更快速到达最优解的方向。

步骤3：优化结束条件。在探索的过程中，若成功检测到目标脉冲状态，则会直接结束优化。否则就会在探索方向重建后检测Patience是否耗尽，如果Patience已经耗尽，则退出此次优化，随后程序会重新随机初始化，重新开始搜索，重复优化直至达到目标脉冲状态。

为解决光纤中光的偏振态对环境影响的敏感性问题，我们提出了随机碰撞恢复算法，其原理如图3所示。庞加莱球上表示出了双折射变化前的目标区域1和双折射变化后的目标区域2，该区域内的偏振态对应着目标脉冲状态。虚线圆圈内是随机碰撞恢复算法操作的区域，由预设参数碰撞半径3确定。可以看到，在光纤的双折射状态发生改变后，目标区域发生了变化，导致原先的偏振态无法实现目标的锁模状态。随机碰撞恢复算法在当前的偏振态的基础上添加微小的偏振态变化，随后，对微调偏振态后的波形进行鉴别。随机碰撞恢复算法一直重复此步骤，直至成功恢复到目标脉冲状态。若在进行了一定次数的尝试后后仍然不成功，随机碰撞恢复则宣告失败，在这种情况下算法将从断点电压出发重新启动先进的Rosenbrock算法，寻找新的偏振态以实现目标脉冲状态。

本算法中，脉冲状态识别的包括基频锁模、谐波锁模、调Q与调Q锁模的多种状态的自动识别，不同状态的识别所使用的识别方法和标准不尽相同。对此，我们提出了双区域计数方案，如图4所示。

阴影区域中的脉冲为期望脉冲，空白区域中的脉冲被认为是噪声，阈值一用于脉冲计数，阈值二是噪声不应超过的限制。理想情况下脉冲计数(表示为C_ideal)应满足：

或

这里，

表示每次ADC获得的点的数量，并且

表示两个脉冲之间的周期点的数量，其由ADC采样率和重复率决定。相反，阴影区域之间的空白区域的计数应为零。

不同锁模状态在双区域计数中的计数结果不同，例如二次谐波锁模，其计数应为两倍的基频计数，所以我们通过双区域计数来区分基频锁模，以及各阶谐波锁模。

此外我们提出了优化的目标函数，基频锁模状态的目标函数是：

其中A_i表示脉冲的幅度，C是来自双区域计数的脉冲计数。因此，基频锁模的目标函数是计数脉冲的幅度的平均值。

谐波锁模状态的判决仍然是基于双区域计数。但是谐波锁模的目标函数则要稍微复杂一些。对于n阶谐波锁模，我们发现其n次倍数的谱线总是要强于其它的谱线，如图5、图6所示，分别为二、三阶谐波锁模的快速傅里叶变换结果。基于谐波锁模的FFT特性，n次谐波锁模的目标函数如下：

式中L_n，L_2n，L_3n分别表示第n，第2n和第3n谱线的幅度，分母表示所有傅里叶变换谱线的幅度和。

调Q与调Q锁模状态的区分则是借助其FFT结果的不同特征。调Q与调Q锁模的大多数傅里叶变换频谱分量集中在低频上，而调Q锁模状态存在明显的高频分量，如图7、图8所示，分别为调Q与调Q锁模状态的快速傅里叶变换结果。调Q与调Q锁模的目标函数为FFT结果中低频分量的比重，其中F_lf表示低频傅里叶变换频谱分量的幅度，并且该等式的分母表示所有傅里叶变换频谱分量的幅度和。

在目标函数值超过预设阈值之后，扫描FFT结果以检查是否存在明显的高频分量。当FFT结果仅显示非常强的低频频谱分量时，将波形判断为调Q状态。否则，它被判断为处于调Q锁模状态。所有鉴别标准都是基于不同脉冲状态的特征以及时域和频域之间的基本关系，因此它们对于所有锁模激光器都是通用的。

拟人算法启发于手动锁模调节过程，它的核心思想是将人类的逻辑和机器的速度与准度结合起来。在手动调节锁模状态时，如果观测到示波器上波形的幅度变大，人们总是会倾向于朝现在的方向加速调节偏振态；反之，人们会朝相反的方向调节偏振态，这就与先进的Rosenbrock算法的步长奖惩机制十分类似。而在失锁过后，因为环境的微扰带来的是一种偏振态的慢漂，人们一般会轻轻拨动偏振控制器，力求在小范围内恢复锁模，随机碰撞恢复算法的提出就是受到这个思想的启发。

以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims

1.一种用于多种脉冲状态下自动锁模的拟人方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

所述最优化算法为先进的Rosenbrock搜索算法，所述先进的Rosenbrock搜索算法基于传统的Rosenbrock算法，加上了一种名为Patience的退出机制；

所述先进的Rosenbrock搜索算法具体包括以下步骤：

步骤2.2、首先从通道1开始探索，即在U₁上加上一个步进电压△u，然后将新的电压值U^temp＝[U₁+△u,U₂,U₃,U₄]赋予电控偏振控制器，采集偏振调整后的波形用于计算目标值，将当前目标值与之前目标值进行比较，若当前目标值更优，则接受这次探索并储存当前目标值用于下次探索比较，同时将通道1的步进电压变为α·△u，α>1，作为奖励；若当前目标值更差，则拒绝这次探索，同时将通道1的步进电压变为β·△u，β范围为-1到0，作为惩罚；

步骤2.4、在探索的过程中，若成功检测到目标脉冲状态，则会直接结束优化，否则就会在探索方向重建后检测Patience是否耗尽，如果Patience已经耗尽，则退出此次优化，随后程序会重新随机初始化，重新开始搜索，重复优化直至达到目标脉冲状态；

步骤5、进入失锁监测模式；

步骤9、转至步骤3。

2.如权利要求1所述的用于多种脉冲状态下自动锁模的拟人方法，其特征在于，所述步骤1中所述锁模状态识别包括基频锁模、谐波锁模、调Q与调Q锁模中的一种或多种状态的自动识别。

3.如权利要求1所述的用于多种脉冲状态下自动锁模的拟人方法，其特征在于，所述步骤4中所述电控偏振控制器通过利用0～5V的控制电压产生0～π的偏振态相位延迟，使0～5V的控制电压产生的偏振态能够遍历整个庞加莱球。

4.如权利要求1所述的用于多种脉冲状态下自动锁模的拟人方法，其特征在于，所述步骤5中所述失锁监测模式是指不断对当前波形进行所述锁模状态识别，以此监测失锁的发生。

5.如权利要求4所述的用于多种脉冲状态下自动锁模的拟人方法，其特征在于，所述步骤5中所述失锁监测模式是基于各种脉冲状态的鉴别标准实现的。

6.如权利要求5所述的用于多种脉冲状态下自动锁模的拟人方法，其特征在于，所述鉴别标准是基于时域脉冲计数和快速傅里叶变换实现的。

7.如权利要求1所述的用于多种脉冲状态下自动锁模的拟人方法，其特征在于，所述步骤2中所述随机碰撞恢复算法是在碰撞半径内随机寻找偏振态进行恢复锁模尝试。

8.如权利要求7所述的用于多种脉冲状态下自动锁模的拟人方法，其特征在于，所述步骤2中所述随机碰撞恢复算法的碰撞半径是人为设定的最大尝试范围。