CN114429035B - 一种基于曲率最小原则优化微波光子滤波器通带的方法 - Google Patents

一种基于曲率最小原则优化微波光子滤波器通带的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114429035B
CN114429035B CN202111620575.XA CN202111620575A CN114429035B CN 114429035 B CN114429035 B CN 114429035B CN 202111620575 A CN202111620575 A CN 202111620575A CN 114429035 B CN114429035 B CN 114429035B
Authority
CN
China
Prior art keywords
comb
response
curvature
pump
pumping
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202111620575.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN114429035A (zh
Inventor
李朝晖
李瑞华
朱坤
彭文涛
黄书强
冯元华
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jinan University
Sun Yat Sen University
Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory Zhuhai
Original Assignee
Jinan University
Sun Yat Sen University
Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory Zhuhai
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jinan University, Sun Yat Sen University, Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory Zhuhai filed Critical Jinan University
Priority to CN202111620575.XA priority Critical patent/CN114429035B/zh
Publication of CN114429035A publication Critical patent/CN114429035A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114429035B publication Critical patent/CN114429035B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G02—OPTICS
    • G02B—OPTICAL ELEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS
    • G02B27/00—Optical systems or apparatus not provided for by any of the groups G02B1/00 - G02B26/00, G02B30/00
    • G02B27/0012—Optical design, e.g. procedures, algorithms, optimisation routines
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/10—Noise analysis or noise optimisation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Optical Modulation, Optical Deflection, Nonlinear Optics, Optical Demodulation, Optical Logic Elements (AREA)

Abstract

本发明属于微波光子信号处理技术领域，涉及光通信以及无线通信技术领域，更具体地，涉及一种基于曲率最小原则优化微波光子滤波器通带的方法。适用于带泵浦控制的基于受激布里渊散射的可重构微波光子滤波器。根据通带数目、目标带宽、可调谐性等滤波需求，该方法遵循曲率最小原则自动计算最优设计参数，能使所设计的滤波器在通带内具有最优的平坦度，优化其滤波性能，且设计参数一次给出，只需单次系统测量，避免了传统滤波优化算法“测量‑反馈‑调节”方法费时费力、以及测量误差累积等问题。

Description

一种基于曲率最小原则优化微波光子滤波器通带的方法
技术领域
本发明属于微波光子信号处理技术领域，涉及光通信以及无线通信技术领域，更具体地，涉及一种基于曲率最小原则优化微波光子滤波器通带的方法。
背景技术
在光通信以及无线通信技术等相关技术领域中，微波光子滤波技术将微波与光信号处理相结合，将射频信号调制到光域进行滤波，具有抗电磁干扰、灵活可重构、可调谐等优点，具有广泛的应用前景。在微波光子滤波技术中，基于受激布里渊散射的微波光子滤波器利用泵浦光对特定频段的信号光放大或吸收，可实现带通或带阻滤波。因此，加入泵浦控制技术该种滤波器具有MHz量级的超高分辨率、大可调带宽范围、响应谱形可重构、支持多通带滤波等特点，其灵活性远超其他微波光子滤波技术。基于受激布里渊散射的微波光子滤波器滤波响应谱形控制主要依赖于对泵浦光的调控能力。近年来，随着该种微波光子滤波器的系统结构升级和性能提升，已经可以实现窄线宽的泵浦光学频率梳的产生，并在梳齿幅度和相位上精准调控。因此，如何设计泵浦梳齿成为决定基于受激布里渊散射的微波光子滤波器的响应谱形的主要因素。
遗憾的是，现有技术的泵浦梳齿的设计方法有限，且主要遵循“测量-反馈-调节”的迭代设计方法，即先进行滤波器系统的测量，再将测量得到的响应谱形反馈到泵浦设计端，调节泵浦直至满足目标响应谱形设计需求。“测量-反馈-调节”的迭代设计方法有三大缺点。其一，测量过程往往需要高精度的测量器件与较为复杂的系统结构，不利于滤波器系统集成化与降低成本；其二，该方法没有明确的迭代停止条件，需要人工判断迭代效果是否符合预期，使得调节过程耗费大量时间且不可预计；其三，这种方法对响应谱形的频率定位要求很高，以正确获得反馈到每个泵浦梳齿的调节量，而定位不准会使测量误差在迭代过程中不断累积，任何测量噪声、测量间隔等非理想因素都将对调节效果产生极大影响。
综上所述，传统的“测量-反馈-调节”方法必须要有较复杂的测量系统，人工参与度高，费时费力，受测量误差影响大，甚至可能在迭代过程中逐次放大并累积测量误差，不利于高效自动化重构滤波器响应谱形。
发明内容
本发明为克服上述现有技术中的缺陷，提供一种于曲率最小原则优化微波光子滤波器通带的方法，降低滤波系统对测量反馈的依赖，使基于受激布里渊散射的滤波系统在目标带宽下具有平坦通带的滤波响应。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于曲率最小原则优化微波光子滤波器通带的方法，包括以下步骤：
S1.确定待设计的滤波器的目标带宽和中心频率；
S2.根据目标带宽，由曲率最小原则，计算并确定最优梳齿数；
S3.根据目标带宽，在最优梳齿数下迭代计算，确定最小曲率时的梳齿幅值比例。
在其中一个实施例中，在所述的步骤S1与步骤S2之间还包括步骤Sa：单频泵浦响应未知或需校准时，根据中心频率和布里渊频移确定大致测量区间，测量单频泵浦的开关增益谱，滤除测量噪声，提取模型参数。模型参数一般指布里渊自然线宽；单频泵浦受激布里渊散射响应也可选用其他模型(如高斯函数)，此时模型参数指该模型对应的滤波响应特征参数。
在其中一个实施例中，在所述的步骤S3之后，还包括步骤S4：保持梳齿幅值比例，调整功率和梳齿相位，最大化微波光子滤波器响应增益。在保持最佳梳齿幅值比例的前提下，调整功率使泵浦光功率大于受激布里渊散射功率阈值但不至于使布里渊增益饱和，调整梳齿相位使电控泵浦的时域波形有较大的峰均比。
在其中一个实施例中，所述的步骤S2具体包括：
S20.根据目标带宽W和布里渊自然线宽Γ，确定最小梳齿数Noump_min；
S21.设最大迭代次数为niter_max，令泵浦梳齿数Npump＝Npump_min，通带最优曲率Copt＝∞；
S22.初始化长度为Npump的泵浦梳齿序列，该梳齿序列存储多频泵浦梳齿的幅度和相位，迭代次数niter＝0；
S23.根据泵浦梳齿序列，计算归一化的多频泵浦受激布里渊散射响应；其中，泵浦梳齿的频率由目标带宽和梳齿序列长度决定，使光梳齿频率与布里渊频移的差值分布于目标通带内；
S24.根据当次响应，计算目标响应；
S25.计算目标响应与当次响应的误差序列，用该误差序列更新泵浦梳齿序列的幅值比例；
S26令niter增加1，如果niter<niter_max，则返回步骤S23；
S27.计算归一化响应的通带特征曲率Cmax；
S28.如果Cmax<Copt，则令Copt＝max，Npump增加1，返回步骤S22；
S29.最优梳齿数Npump_opt＝Npump-1。
在其中一个实施例中，所述的步骤S3具体包括：
S31.令泵浦梳齿数Noump＝Npump_opt，通带最优曲率Copt＝∞；
S32.初始化长度为Npump的泵浦梳齿序列，初始化响应误差序列为全0；
S33.用响应误差序列更新泵浦梳齿序列的幅值比例；
S34.根据泵浦梳齿序列，计算归一化的多频泵浦受激布里渊散射响应；
S35.计算归一化响应的通带特征曲率Cmax；
S36.如果Cmax≥Copt，则结束迭代，转到步骤S39；否则，令Copt＝Cmax；
S37.根据当次响应，计算目标响应；
S38.计算目标响应与当次响应误差序列，返回步骤S33；
S39.输出此时的泵浦梳齿序列的幅值比例。
在其中一个实施例中，在所述的步骤S24、S37中，矩形滤波器的目标响应取当次响应的通带均值。
在其中一个实施例中，在所述的步骤S25中，计算响应误差序列以及用该误差序列更新泵浦梳齿序列幅值比例的方法不止一种。例如，可以只计算泵浦梳齿序列对应的Npump个响应点的误差，也可以计算Npump个响应点附近区间的积分误差。进一步地，更新泵浦梳齿序列幅值比例时，梳齿边界与梳齿中心宜采用不同更新公式，梳齿边界更新公式采用
Figure GDA0003766874260000031
梳齿中心更新公式为
Figure GDA0003766874260000041
其中，Ak为第k次更新时的梳齿幅值；Gk为第k次更新时计算的梳齿对应响应点附近区间的积分误差，积分区间大小与梳齿间隔相当；α为与Ak相当的量。
在其中一个实施例中，所述的曲率最小原则是指滤波器通带的特征曲率最小，所述的特征曲率为最大曲率、或通带平均曲率；为节省计算资源，计算曲率的点可以在通带对应的频率区间内采样获得，采样间隔也不唯一，且可以不等距采样。特征曲率的计算方式影响设计过程对通带最优平坦度的判定，可根据系统应用需求权衡具体采用何种计算方式。
在其中一个实施例中，所述的滤波器为用于带泵浦控制的基于受激布里渊散射的可重构微波光子滤波器。该种滤波器在后向受激布里渊散射光波导中实现滤波，通过对泵浦光梳齿精准控制实现对信号光的放大或衰减。所述光波导在该微波光子滤波器工作范围内能产生稳定的后向受激布里渊散射，包括但不限于硅基硫系波导、通信光纤。
在其中一个实施例中，在所述的步骤S1中，目标带宽范围取决于受激布里渊散射光波导，大于布里渊自然线宽，小于两倍的布里渊频移；中心频率可调范围受限于系统器件带宽。
本发明采用的用曲率优化微波光子滤波器的通带平坦度的方法还有另一种设计流程，计算量相对更大，但能获得全局最优平坦度；一种基于曲率最小原则优化微波光子滤波器通带的方法，包括以下步骤：
S1.确定待设计的滤波器的目标带宽和中心频率；
S2.单频泵浦响应未知或需校准时，根据中心频率和布里渊频移确定大致测量区间，测量单频泵浦的开关增益谱，滤除测量噪声，提取模型参数；
S3.根据目标带宽，确定泵浦梳齿数范围[NA,NB]；
S4.依次在(NB-NA+1)个梳齿条件下迭代计算最小曲率及泵浦梳齿幅值比例，比较后选择最小特征曲率时的梳齿个数即梳齿频率间隔和幅值比例；
S5.保持梳齿幅值比例，调整功率和梳齿相位，最大化微波光子滤波器响应增益。
在其中一个实施例中，本发明的方法适用于单通带目标滤波器设计，采用本发明的方法进行多通带目标滤波器设计时，可将多通带目标滤波器分解为多个单通带目标滤波器独立设计。
与现有技术相比，有益效果是：本发明提供的一种基于曲率最小原则优化微波光子滤波器通带的方法，无需增加额外硬件成本，就能获得通带平坦度可控的微波光子滤波器，且设计参数一次给出，至多只需测量一次系统，避免了传统“测量-反馈-调节”方法费时费力、测量误差累积等问题，有利于基于受激布里渊散射的微波光子滤波器的集成化、低成本、多通带可重构的系统实现。
附图说明
图1是本发明实施例1的方法流程示意图。
图2是本发明实施例3的方法流程示意图。
图3是本发明实施例2选用的带泵浦控制的基于受激布里渊散射的微波光子滤波器系统结构图。
图4是本发明泵浦光频梳在目标通带产生滤波响应的原理示意图。
图5是本发明实施例2中，用本泵浦设计方法优化滤波器响应的仿真图，及其对应的泵浦梳齿幅值比例。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。下面结合具体实施方式对本发明作在其中一个实施例中说明。其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本专利的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。另外，若本发明实施例中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，全文中出现的“和/或”的含义为，包括三个并列的方案，以“A和/或B”为例，包括A方案，或B方案，或A和B同时满足的方案。
实施例1：
如图1所示，一种基于曲率最小原则优化微波光子滤波器通带的方法，包括以下步骤：
步骤1.确定待设计的滤波器的目标带宽和中心频率；
步骤2.单频泵浦响应未知或需校准时，根据中心频率和布里渊频移确定大致测量区间，测量单频泵浦的开关增益谱，滤除测量噪声，提取模型参数；
步骤3.根据目标带宽，由曲率最小原则，计算并确定最优梳齿数；
步骤4.根据目标带宽，在最优梳齿数下迭代计算，确定最小曲率时的梳齿幅值比例；
步骤5.保持梳齿幅值比例，调整功率和梳齿相位，最大化微波光子滤波器响应增益。在保持最佳梳齿幅值比例的前提下，调整功率使泵浦光功率大于受激布里渊散射功率阈值但不至于使布里渊增益饱和，调整梳齿相位使电控泵浦的时域波形有较大的峰均比。
其中，所述的曲率最小原则是指滤波器通带的特征曲率最小，所述的特征曲率为最大曲率、或通带平均曲率；为节省计算资源，计算曲率的点可以在通带对应的频率区间内采样获得，采样间隔也不唯一，且可以不等距采样。特征曲率的计算方式影响设计过程对通带最优平坦度的判定，可根据系统应用需求权衡具体采用何种计算方式。本实施例中，以通带最大曲率为特征曲率，等间隔取通带平坦带内的点计算曲率。计算单点曲率时采用三次样条插值法对待计算曲率点附近的离散点拟合后计算曲率。
另外，所述的步骤3具体包括：
S30.根据目标带宽W和布里渊自然线宽Γ，则最小梳齿数
Figure GDA0003766874260000061
符号[]表示取整；
S31.设最大迭代次数为niter_max，令泵浦梳齿数Npump＝Npump_min，通带最优曲率Copt＝∞；
S32.初始化长度为Npump的泵浦梳齿序列，且幅值与相位相同，迭代次数niter＝0；
S33.根据泵浦梳齿序列，计算归一化的多频泵浦受激布里渊散射响应；其中，泵浦梳齿的频率由目标带宽和梳齿序列长度决定，使光梳齿频率与布里渊频移的差值分布于目标通带内；如图4所示，目标通带的滤波响应由与其频率间隔BFS的多频光泵浦产生受激布里渊散射得到，相同目标带宽时，梳齿个数影响基础响应谱形与优化空间；
S34.根据当次响应，计算目标响应；矩形滤波器的目标响应取当次响应的通带均值；
S35.计算目标响应与当次响应的误差序列，用该误差序列更新泵浦梳齿序列的幅值比例；
S36令niter增加1，如果niter<niter_max，则返回步骤S33；
S37.计算归一化响应的通带特征曲率Cmax；
S38.如果Cmax<Copt，则令Copt＝Cmax，Npump增加1，返回步骤S32；
S39.最优梳齿数Npump_opt＝Npump-1。
其中，在所述的步骤S35中，计算响应误差序列以及用该误差序列更新泵浦梳齿序列幅值比例的方法不止一种。例如，可以只计算泵浦梳齿序列对应的Npump个响应点的误差，也可以计算Npump个响应点附近区间的积分误差。
进一步地，更新泵浦梳齿序列幅值比例时，梳齿边界与梳齿中心宜采用不同更新公式。本实施例中，梳齿边界更新公式采用
Figure GDA0003766874260000071
梳齿中心更新公式为
Figure GDA0003766874260000072
其中，Ak为第k次更新时的梳齿幅值；Gk为第k次更新时计算的梳齿对应响应点附近区间的积分误差，积分区间大小与梳齿间隔相当；α为与Ak相当的量，此处取第k次的梳齿均值。
其中，步骤S37中的归一化响应将原始响应幅值归一化到区间[0,1]。
另外，所述的步骤4具体包括：
S41.令泵浦梳齿数Noump＝pump_opt，通带最优曲率Copt＝∞；
S42.初始化长度为Npump的泵浦梳齿序列，使其幅值与相位相同；初始化响应误差序列为全0；
S43.用响应误差序列更新泵浦梳齿序列的幅值比例；
S44.根据泵浦梳齿序列，计算归一化的多频泵浦受激布里渊散射响应；
S45.计算归一化响应的通带特征曲率Cmax；
S46.如果Cmax≥Copt，则结束迭代，转到步骤S49；否则，令Copt＝Cmax；
S47.根据当次响应，计算目标响应；矩形滤波器的目标响应取当次响应的通带均值；
S48.计算目标响应与当次响应误差序列，返回步骤S43；
S49.输出此时的泵浦梳齿序列的幅值比例。
另外，在所述的步骤2中，模型参数一般指布里渊自然线宽；单频泵浦受激布里渊散射响应也可选用其他模型(如高斯函数)，此时模型参数指该模型对应的滤波响应特征参数。本实施例中模型基于洛伦兹线型的扩展，因此用互相关去噪的方式提取布里渊自然线宽值。若波导制备工艺稳定，则不需要测量校准。
其中，所述的滤波器为用于带泵浦控制的基于受激布里渊散射的可重构微波光子滤波器。该种滤波器在后向受激布里渊散射光波导中实现滤波，通过对泵浦光梳齿精准控制实现对信号光的放大或衰减。所述光波导在该微波光子滤波器工作范围内能产生稳定的后向受激布里渊散射，包括但不限于硅基硫系波导、通信光纤。
另外，在所述的步骤S1中，目标带宽范围取决于受激布里渊散射光波导，大于布里渊自然线宽，小于两倍的布里渊频移；中心频率可调范围受限于系统器件带宽。
其中，步骤S5在保持最佳梳齿幅值比例的前提下，可调整功率使泵浦光功率大于受激布里渊散射功率阈值但不至于使布里渊增益饱和，调整梳齿相位使电控泵浦的时域波形有较大的峰均比，以提高泵浦幅度控制的精度。
本实施例提供的方法适用于单通带目标滤波器设计，采用本方法进行多通带目标滤波器设计时，可将多通带目标滤波器分解为多个单通带目标滤波器独立设计
实施例2
实施例1提供的方法可以通过许多不同结构的带泵浦控制的基于受激布里渊散射的可重构微波光子滤波器实现。本实施例中，实现实施例1所述方法的硬件测试系统主要由3大部分组成：一是电控光泵浦产生路，二是受激布里渊散射光波导，三是信号光产生与测量路。具体来说，如图3所示，本实施例组成部件包含可调谐激光器(ECDL)、任意波形发生器(AWG)、IQ调制器(IQM)、掺铒光纤放大器(EDFA)、光电探测器(PD)、矢量网络分析仪(PNA)以及硅基硫系波导芯片等。其中，该硅基硫系波导芯片在该微波光子滤波器工作范围内能产生稳定的后向受激布里渊散射，自然线宽约为9MHz。
本实施例的系统结构可灵活调谐，可重构，带宽可调，且理论上响应形状只受限于分辨率和放大器件带宽，因此能广泛验证本发明提出的方法的有效性。
系统测试原理：根据设计的光域目标泵浦谱形，由AWG产生对应电频梳，再经IQM单边带调制到ECDL产生的载波上作为光泵浦，使得PNA扫频产生的电信号经IQM双边带调制后在光波导中通过受激布里渊散射被放大/衰减，最后由PD获取拍频信号输入PNA，在PNA获得微波光子滤波器响应谱形。另外，为减少噪声干扰，可先估计未加泵浦光时测量频段的光信噪比，对开关泵浦的响应谱形进行参数提取。
图5仿真展示了设计90MHz目标带宽的通带平坦滤波响应与其对应的泵浦梳齿幅值比例。未使用实施例1的方法优化时，传统设计人员需凭经验设置与目标通带一致的梳齿个数与频率间隔，且一般令梳齿幅值相同，后续通过测量反馈进行优化。而采用实施例1的方法，只需设置目标带宽，即可根据模型参数自动计算最优梳齿个数与频率间隔，并以通带曲率最小原则计算最优梳齿幅值比例。如图5所示，实施例1提供的方法能显著优化通带响应平坦度。
实施例3
如图2所示，提供一种基于曲率最小原则优化微波光子滤波器通带的方法，本实施例的方法相对于实施例1，主要在步骤3和步骤4有所改动，计算量相对更大，但能获得全局最优平坦度，具体包括以下步骤：
步骤1：确定待设计的滤波器的目标带宽和中心频率；
步骤2：单频泵浦响应未知或需校准时，根据中心频率和布里渊频移确定大致测量区间，测量单频泵浦的开关增益谱，滤除测量噪声，提取模型参数；
步骤3：根据目标带宽，确定泵浦梳齿数范围[Nr,NB]；
步骤4：依次在(NB-NA+1)个梳齿条件下迭代计算最小曲率及泵浦梳齿幅值比例，比较后选择最小特征曲率时的梳齿个数即梳齿频率间隔和幅值比例；
步骤5：保持梳齿幅值比例，调整功率和梳齿相位，最大化微波光子滤波器响应增益。
显然，本实用新型的上述实施例仅仅是为清楚地说明本实用新型所作的举例，而并非是对本实用新型的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本实用新型的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本实用新型权利要求的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于曲率最小原则优化微波光子滤波器通带的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.确定待设计的滤波器的目标带宽和中心频率；
S2.根据目标带宽，由曲率最小原则，计算并确定最优梳齿数；
步骤S2具体包括：
S20.根据目标带宽W和布里渊自然线宽Γ，确定最小梳齿数Npump_min；
S21.设最大迭代次数为niter_max，令泵浦梳齿数Npump＝Npump_min，通带最优曲率Copt＝∞；
S22.初始化长度为Npump的泵浦梳齿序列，该泵浦梳齿序列存储多频泵浦梳齿的幅度和相位，迭代次数niter＝0；
S23.根据泵浦梳齿序列，计算归一化的多频泵浦受激布里渊散射响应；其中，泵浦梳齿的频率由目标带宽和梳齿序列长度决定，使光梳齿频率与布里渊频移的差值分布于目标通带内；
S24.根据当次响应，计算目标响应；
S25.计算目标响应与当次响应的误差序列，用该误差序列更新泵浦梳齿序列的幅值比例；
S26令niter增加1，如果niter<niter_max，则返回步骤S23；
S27.计算归一化响应的通带特征曲率Cmax；
S28.如果Cmax<Copt，则令Copt＝Cmax，Npump增加1，返回步骤S22；
S29.最优梳齿数Npump_opt＝Npump-1；
S3.根据目标带宽，在最优梳齿数下迭代计算，确定最小曲率时的梳齿幅值比例；
步骤S3具体包括：
S31.令泵浦梳齿数Noump＝Npump_opt，通带最优曲率Copt＝∞；
S32.初始化长度为Npump的泵浦梳齿序列，初始化响应误差序列为全0；
S33.用响应误差序列更新泵浦梳齿序列的幅值比例；
S34.根据泵浦梳齿序列，计算归一化的多频泵浦受激布里渊散射响应；
S35.计算归一化响应的通带特征曲率Cmax；
S36.如果Cmax≥Copt，则结束迭代，转到步骤S39；否则，令Copt＝Cmax；
S37.根据当次响应，计算目标响应；
S38.计算目标响应与当次响应误差序列，返回步骤S33；
S39.输出此时的泵浦梳齿序列的幅值比例。
2.根据权利要求1所述的基于曲率最小原则优化微波光子滤波器通带的方法，其特征在于，在所述的步骤S1与步骤S2之间还包括步骤Sa：单频泵浦响应未知或需校准时，根据中心频率和布里渊频移确定测量区间，测量单频泵浦的开关增益谱，滤除测量噪声，提取模型参数。
3.根据权利要求1所述的基于曲率最小原则优化微波光子滤波器通带的方法，其特征在于，在所述的步骤S3之后，还包括步骤S4：保持梳齿幅值比例，调整功率和梳齿相位，最大化微波光子滤波器响应增益。
4.根据权利要求1所述的基于曲率最小原则优化微波光子滤波器通带的方法，其特征在于，在所述的步骤S24、S37中，矩形滤波器的目标响应取当次响应的通带均值。
5.根据权利要求1所述的基于曲率最小原则优化微波光子滤波器通带的方法，其特征在于，在所述的步骤S25中，计算泵浦梳齿序列对应的Npump个响应点的误差，或计算Npump个响应点附近区间的积分误差；更新泵浦梳齿序列幅值比例时，梳齿边界与梳齿中心采用不同的更新公式，梳齿边界更新公式采用
Figure FDA0003766874250000021
梳齿中心更新公式为
Figure FDA0003766874250000022
其中，Ak为第k次更新时的梳齿幅值；Gk为第k次更新时计算的梳齿对应响应点附近区间的积分误差，积分区间大小与梳齿间隔相当；α为与Ak相当的量。
6.根据权利要求1至5任一项所述的基于曲率最小原则优化微波光子滤波器通带的方法，其特征在于，所述的曲率最小原则是指滤波器通带的特征曲率最小，所述的特征曲率为最大曲率、或通带平均曲率；所述的滤波器为用于带泵浦控制的基于受激布里渊散射的可重构微波光子滤波器。
7.根据权利要求6所述的基于曲率最小原则优化微波光子滤波器通带的方法，其特征在于，在所述的步骤S1中，目标带宽范围取决于受激布里渊散射光波导，大于布里渊自然线宽，小于两倍的布里渊频移；中心频率可调范围受限于系统器件带宽。
8.一种基于曲率最小原则优化微波光子滤波器通带的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.确定待设计的滤波器的目标带宽和中心频率；
S2.单频泵浦响应未知或需校准时，根据中心频率和布里渊频移确定测量区间，测量单频泵浦的开关增益谱，滤除测量噪声，提取模型参数；
S3.根据目标带宽，确定泵浦梳齿数范围[NA,NB]；
S4.依次在(NB-NA+1)个梳齿条件下迭代计算最小曲率及泵浦梳齿幅值比例，比较后选择最小特征曲率时的梳齿个数即梳齿频率间隔和幅值比例；
S5.保持梳齿幅值比例，调整功率和梳齿相位，最大化微波光子滤波器响应增益。
CN202111620575.XA 2021-12-27 2021-12-27 一种基于曲率最小原则优化微波光子滤波器通带的方法 Active CN114429035B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111620575.XA CN114429035B (zh) 2021-12-27 2021-12-27 一种基于曲率最小原则优化微波光子滤波器通带的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111620575.XA CN114429035B (zh) 2021-12-27 2021-12-27 一种基于曲率最小原则优化微波光子滤波器通带的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114429035A CN114429035A (zh) 2022-05-03
CN114429035B true CN114429035B (zh) 2022-09-27

Family

ID=81311183

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111620575.XA Active CN114429035B (zh) 2021-12-27 2021-12-27 一种基于曲率最小原则优化微波光子滤波器通带的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114429035B (zh)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107490825A (zh) * 2017-09-13 2017-12-19 吉林大学 具有超高受激布里渊散射增益的半悬空硫化砷条形波导及其制备方法
CN112147740A (zh) * 2020-10-22 2020-12-29 重庆邮电大学 一种基于集成硅波导的多工作频段、可编程微波光子滤波器

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2012178200A1 (en) * 2011-06-23 2012-12-27 Oewaves, Inc. Parametric regenerative oscillators based on opto-electronic feedback and optical regeneration via nonlinear optical mixing in whispering gallery mode optical resonators
CN103278888B (zh) * 2013-06-14 2015-06-03 哈尔滨工业大学 一种宽通带可重构微波光子滤波装置及滤波方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107490825A (zh) * 2017-09-13 2017-12-19 吉林大学 具有超高受激布里渊散射增益的半悬空硫化砷条形波导及其制备方法
CN112147740A (zh) * 2020-10-22 2020-12-29 重庆邮电大学 一种基于集成硅波导的多工作频段、可编程微波光子滤波器

Also Published As

Publication number Publication date
CN114429035A (zh) 2022-05-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103166706B (zh) 基于宽谱光源的频率可调谐的光电振荡装置
CN113726301B (zh) 一种光纤拉曼放大器动态增益调控方法及设备
CN103018928B (zh) 基于光注入半导体激光器系统的可调谐微波光子滤波器
CN109842444A (zh) 基于光电振荡器的弱信号探测放大系统及方法
Xie et al. System-level performance of chip-based Brillouin microwave photonic bandpass filters
CN104993872B (zh) 拉曼光纤放大器增益补偿及瞬态控制方法
CN101174896A (zh) 一种掺铒光纤放大器增益和噪声系数的测量方法
CN102904646A (zh) 基于光梳的偏振复用信道化接收机
CN104752940A (zh) 一种光电振荡器
CN114429035B (zh) 一种基于曲率最小原则优化微波光子滤波器通带的方法
CN108957147A (zh) 基于受激布里渊散射可调光电振荡器的弱信号探测及方法
CN113708207A (zh) 一种光纤拉曼放大器增益谱调控方法及装置
CN110460382A (zh) 宽带可调及低相位噪声微波信号产生装置
CN106559142B (zh) 光发射、光接收装置及方法、毫米波的生成方法及本振源
CN114095091B (zh) 布里渊微波光子滤波器带宽扩展方法及系统
Javaid et al. Performance optimization of different Raman amplifier configurations for improved gain using multiparameter optimization algorithm
US6275328B1 (en) Amplifier control
Lakshmijayasimha et al. Performance of an injection-locked active demultiplexer for FSR-tunable optical frequency combs
CN113328845B (zh) 一种下行载波平坦度补偿方法及装置
CN110198193A (zh) 一种相干光控制的方法及装置
CN114584221B (zh) 一种基于iq调制器级联的片上微波光子滤波系统及方法
EP3289704B1 (en) Optical receiver and method of receiving an optical communications signal
CN108548620B (zh) 无线光子压力传感系统和方法
Xue-Ming et al. Optimal bandwidth for distributed multi-pump Raman amplifier based on hybrid genetic algorithm
CN118131513A (zh) 一种用于非平稳信号的时变微波光子滤波器及滤波方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant