CN117459135B - 应用于光芯片的偏振依赖损耗测量系统的噪声校正算法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种应用于光芯片的偏振依赖损耗测量系统的噪声校正算法，包括如下步骤：步骤一、计算偏振测试响应度残差；步骤二、构建偏振测试响应度的噪声模型；步骤三、构建损失函数；步骤四、设定梯度下降算法的优化参数；步骤五、校正偏振测试响应度；步骤六、计算Mueller矩阵因子；步骤七、计算偏振依赖损耗。优点，针对不同的情形建立噪声模型，用于校正不同偏振态下光芯片的偏振测试响应度残差，并依此构造损失函数，采用梯度下降法搜寻相对最优的响应度噪声校正值。通过这样的方式可以省略偏振特性回设的过程，极大地提高了偏振依赖损耗测量的效率，降低测量成本。
Description
技术领域
本发明涉及偏振依赖损耗测量领域，具体为一种应用于光芯片的偏振依赖损耗测量系统的噪声校正算法。
背景技术
偏振依赖损耗是指具有明显偏振特性的光束经过光器件，诸如光纤、光模块或者光芯片等，由于偏振特性不匹配而造成的光信号功率的损耗。偏振依赖损耗不仅与光器件的偏振特性相关，反射、环境因素变化、光器件的加工缺陷等都会造成偏振依赖损耗的变化，所以偏振依赖损耗的测量是很有必要的。
在光芯片测量中，常用的偏振依赖损耗测量方法是基于Mueller矩阵的“四态法”，将不同偏振态的光束（0°线偏振、90°线偏振、45°线偏振、右旋圆偏振）依次入射至待测光芯片中，测量光芯片对不同偏振态光束的响应度，进而求解Mueller矩阵方程。根据所求的Mueller矩阵因子可以很容易计算出光芯片的偏振依赖损耗。“四态法”测量存在一定的测量误差，实际应用中一般都需要将所求得的偏振特性回设至偏振分析仪中，进而对光芯片进行二次测量，以提高偏振依赖损耗测量的准确性。但是，偏振特性回设步骤复杂，整个过程需要消耗大量的时间，极大降低了偏振依赖损耗测量的效率。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：现有技术中基于Mueller矩阵的“四态法”的偏振依赖损耗测量方法，存在偏振特性回设步骤复杂，整个过程需要消耗大量的时间，极大降低了偏振依赖损耗测量的效率的技术问题。
本发明的目的是提出一种应用于光芯片的偏振依赖损耗测量系统的噪声校正算法，偏振依赖损耗测量系统测量光芯片对特殊偏振态输入光的响应度，在此基础上通过构造噪声模型实现对噪声的校正，最终计算相应的偏振依赖损耗。
采取的具体技术方案如下：
一种应用于光芯片的偏振依赖损耗测量系统的噪声校正算法，包括如下步骤：
步骤一、根据待测光芯片在六种不同偏振态下的偏振测试响应度，计算偏振测试响应度残差/>和/>；
步骤二、构建偏振测试响应度的噪声模型；
步骤三、构建噪声校正算法的损失函数，如下：；其中，/>和/>为偏振测试响应度残差，/>为六种不同偏振态下的偏振测试响应度的噪声模型；
步骤四、采用梯形下降算法优化噪声变量，得到噪声校正量；
步骤五、噪声校正量对测量所得的偏振测试响应度进行校正，校正后的偏振测试响应度/>，具体如下：/>；
步骤六、根据步骤五获得的偏振测试响应度，求得Mueller矩阵的矩阵因子，矩阵方程如下：/>；其中，A为/>的转换矩阵；
步骤七、根据第六步求得的Mueller矩阵的矩阵因子，计算光芯片的偏振依赖损耗，具体公式如下：/>。
本发明技术方案
对本发明技术方案的进一步优选，所述光芯片的偏振依赖损耗测量系统包括偏振分析模块、分光模块、光传输模块和光强探测模块，偏振分析模块的输入接外部光源，偏振分析模块的输出接分光模块的输入，分光模块的输出分两路，一路为参考光路，另一路为测量光路；参考光路中的光传输模块连接分光模块和光强探测模块；测量光路中的有两个光传输模块，一个光传输模块将分光模块输出的光信号传输至待测光芯片，待测光芯片输出的光信号传输至第二个光传输模块后，再与光强探测模块相连。本发明光芯片的偏振依赖损耗测量系统，采用分光形式，将偏振依赖损耗测量系统分为参考光路和测量光路，保证参考光路与测量光路的系统噪声相同，同时也能避免对偏振分析模块的额外设置。
对本发明技术方案的进一步优选，步骤一的具体方法为：
S11、依次将光芯片的偏振依赖损耗测量系统内的偏振分析模块的偏振态设置为0°线偏振、90°线偏振、45°线偏振、右旋圆偏振、-45°线偏振和左旋圆偏振，分别记录参考光路和测量光路的光强和/>；
S12、计算待测光芯片在不同偏振态下的偏振测试响应度，公式如下：/>；
S13、计算偏振测试响应度残差和/>：/>；对本发明技术方案的进一步优选，步骤二的具体方法为：
1）当时，六种不同偏振态下的偏振测试响应度的噪声模型表示如下：/>；
2）当时，六种不同偏振条件下的偏振测试响应度的噪声模型表示如下：/>；其中，噪声模型中的噪声变量/>表征偏振测试响应度的噪声变化，也是算法中需要优化的变量。
本发明技术方案，在分光形式的偏振依赖损耗测量系统基础上，分别测量光芯片对六种不同偏振态入射光的响应度，针对不同的偏振测试响应度情形建立噪声模型，进而校正不同偏振态下光芯片的偏振测试响应度残差，最终实现偏振依赖损耗的噪声校正。因为偏振测试响应度和/>的数值关系对应着不同的噪声情形，如果应用同一种噪声模型并不能保证对不同的噪声情形都是有效的；而建立不同的噪声模型可以避免出现偏振测试响应度对噪声模型的干扰，提高模型的精准度。
对本发明技术方案的进一步优选，步骤四在采用梯度下降算法优化噪声变量之前，还包括设定优化参数的步骤，具体为：设定噪声变量初始值初始值随机选择，其取值范围为/>；设定学习率/>，学习率的选择没有特定的原则，但是学习率过大会导致算法在最优值附近“震荡”而不截止，学习率过小则会导致算法运行过慢，所以学习率一般都是在实际优化过程中有序调整；设定梯度下降截止条件ω，当损失函数Fitness<ω时算法停止。
本发明与现有技术相比具有的有益效果：
本发明提出的应用于光芯片的偏振依赖损耗测量系统的噪声校正算法，针对不同的情形建立噪声模型，用于校正不同偏振态下光芯片的偏振测试响应度残差，并依此构造损失函数，采用梯度下降法搜寻相对最优的响应度噪声校正值；通过这样的方式可以省略偏振特性回设的过程，极大地提高了偏振依赖损耗测量的效率，降低测量成本。
附图说明
图1是本发明实施例中用于光芯片的偏振依赖损耗测量系统示意图；
图2是本发明实施例中用于光芯片的偏振依赖损耗测量系统的噪声校正算法示意图；
图3是本发明实施例中某光芯片在偏振特性回设后直接测量所得的偏振依赖损耗，噪声校正后的偏振依赖损耗，以及传统“四态法”计算所得的偏振依赖损耗。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图1-附图3及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
如图1所示，本实施例系一种应用于光芯片的偏振依赖损耗测量系统，包括以下模块：
偏振分析模块1与外部光源相连，偏振分析模块1可以设置为特殊的偏振态以产生具有相同偏振特性的光束；
分光模块2将具有特定偏振特性的光束分为两路，一路为参考光路，一路为测量光路，分光比为50:50；
光传输模块3用于传输光信号，在参考光路中，光传输模块3直接连接分光模块2和光强探测模块4；而在测量光路中，有两个光传输模块3，一个光传输模块3将分光模块2输出的光信号传输至待测光芯片5，待测光芯片5输出的光信号传输至第二个光传输模块3后，再与光强探测模块4相连；
光传输模块3首先将信号光传输至待测光芯片，再将其与光强探测模块4相连。输入光信号在参考光路和测量光路中的损耗相同。
光强探测模块4用于记录参考光路和测量光路最终的输出光强。
本实施例的应用于光芯片的偏振依赖损耗测量系统，采用分光形式，将偏振依赖损耗测量系统分为参考光路和测量光路，保证参考光路与测量光路的系统噪声相同，同时也能避免对偏振分析模块的额外设置。
基于本实施例的应用于光芯片的偏振依赖损耗测量系统，依次将偏振分析模块的偏振态设置为0°线偏振、90°线偏振、45°线偏振、右旋圆偏振、-45°线偏振和左旋圆偏振，分别记录参考光路和测量光路的光强和/>；
进一步地，计算光芯片在不同偏振态下的偏振测试响应度，具体如下：/>。
如图2所示，本实施例系一种应用于光芯片的偏振依赖损耗测量系统的噪声校正算法，包括以下步骤：
步骤一、根据待测光芯片5在六种不同偏振态下的偏振测试响应度,计算偏振测试响应度残差/>和/>，具体如下：；
步骤二、构建偏振测试响应度的噪声模型；
1）当时，六种不同偏振态下的偏振测试响应度的噪声模型表示如下：/>；
2）当时，六种不同偏振条件下的偏振测试响应度的噪声模型表示如下：/>；其中，噪声模型中的噪声变量/>表征偏振测试响应度的噪声变化，也是算法中需要优化的变量；
步骤三、构建噪声校正算法的损失函数，如下：；其中，/>和/>为偏振测试响应度残差，/>为六种不同偏振态下的偏振测试响应度的噪声模型；
步骤四、采用梯形下降算法优化噪声变量，得到噪声校正量；
步骤四在采用梯度下降算法优化噪声变量之前，还包括设定优化参数的步骤，具体为：步骤四在采用梯度下降算法优化噪声变量/>之前，还包括设定优化参数的步骤，具体为：设定噪声变量初始值/>,初始值随机选择，其取值范围为/>；设定学习率/>，学习率的选择没有特定的原则，但是学习率过大会导致算法在最优值附近“震荡”而不截止，学习率过小则会导致算法运行过慢，所以学习率一般都是在实际优化过程中有序调整；设定梯度下降截止条件ω，当损失函数Fitness<ω时算法停止。
步骤五、噪声校正量对测量所得的偏振测试响应度进行校正，校正后的偏振测试响应度/>，校正公式如下：；
步骤六、根据步骤五获得的偏振测试响应度，求得Mueller矩阵的矩阵因子，矩阵方程如下：/>；其中，A为/>的转换矩阵；本实施例中/>的转换矩阵A优选如下：/>；故而，求解Mueller矩阵的矩阵因子可以通过如下的矩阵方程：/>；
步骤七、根据第六步求得的Mueller矩阵的矩阵因子，计算光芯片的偏振依赖损耗，具体公式如下：/>。
本实施例的一种应用于光芯片的偏振依赖损耗测量系统的噪声校正算法，在分光形式的偏振依赖损耗测量系统基础，分别测量光芯片对六种不同偏振态入射光的响应度。构建偏振测试响应度的噪声模型，结合偏振测试响应度残差，构造损失函数。采用梯度下降法搜寻相对最优的响应度噪声校正值，在算法层面实现对偏振依赖损耗的校正。基于此，可以忽略偏振依赖损耗测量的偏振特性回设步骤，极大地提高了偏振依赖损耗测量的效率。
如图3所示，显示某光芯片在偏振特性回设后直接测量所得的偏振依赖损耗，噪声校正后的偏振依赖损耗/>，以及传统“四态法”计算所得的偏振依赖损耗。均方根RMS和极值PV用云衡量两次计算结果与偏振特性回设的测量结果的差异，具体如下：/>；
其中表示测量波长，范围为1520 ~ 1580nm，/>表示测量的波长点数目。校正噪声后，RMS由12 dB提升甚至9 dB，PV由20.42 dB提升至12.12 dB，噪声校正效果明显。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种应用于光芯片的偏振依赖损耗测量系统的噪声校正算法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一、根据待测光芯片（5）在六种不同偏振态下的偏振测试响应度，计算偏振测试响应度残差/>和/>；
步骤二、构建偏振测试响应度的噪声模型；
步骤三、构建噪声校正算法的损失函数，如下：；其中，/>和/>为偏振测试响应度残差，/>为六种不同偏振态下的偏振测试响应度的噪声模型；
步骤四、采用梯形下降算法优化噪声变量，得到噪声校正量；
步骤五、噪声校正量对测量所得的偏振测试响应度进行校正，校正后的偏振测试响应度/>，具体如下：/>；
步骤六、根据步骤五获得的偏振测试响应度，求得Mueller矩阵的矩阵因子，矩阵方程如下：/>；其中，A为/>的转换矩阵；
步骤七、根据第六步求得的Mueller矩阵的矩阵因子，计算光芯片的偏振依赖损耗，具体公式如下：/>；
步骤一的具体方法为：
S11、依次将光芯片的偏振依赖损耗测量系统内的偏振分析模块（1）的偏振态设置为0°线偏振、90°线偏振、45°线偏振、右旋圆偏振、-45°线偏振和左旋圆偏振，分别记录参考光路和测量光路的光强和/>；
S12、计算待测光芯片（5）在不同偏振态下的偏振测试响应度，公式如下：/>；
S13、计算偏振测试响应度残差和/>：/>；
步骤二的具体方法为：
1）当时，六种不同偏振态下的偏振测试响应度的噪声模型/>表示如下：/>；
2）当时，六种不同偏振条件下的偏振测试响应度的噪声模型表示如下：/>；
其中，噪声模型中的噪声变量表征偏振测试响应度的噪声变化，也是算法中需要优化的变量。
2.根据权利要求1所述的应用于光芯片的偏振依赖损耗测量系统的噪声校正算法，其特征在于，所述光芯片的偏振依赖损耗测量系统包括偏振分析模块（1）、分光模块（2）、光传输模块（3）和光强探测模块（4），
偏振分析模块（1）的输入接外部光源，偏振分析模块（1）的输出接分光模块（2）的输入，分光模块（2）的输出分两路，一路为参考光路，另一路为测量光路；参考光路中的光传输模块（3）连接分光模块（2）和光强探测模块（4）；测量光路中的有两个光传输模块（3），一个光传输模块（3）将分光模块（2）输出的光信号传输至待测光芯片（5），待测光芯片（5）输出的光信号传输至第二个光传输模块（3）后，再与光强探测模块（4）相连。
3.根据权利要求1所述的应用于光芯片的偏振依赖损耗测量系统的噪声校正算法，其特征在于，步骤四在采用梯度下降算法优化噪声变量之前，还包括设定优化参数的步骤，具体为：设定噪声变量初始值/>,初始值随机选择，其取值范围为/>；设定学习率/>，设定梯度下降截止条件ω，当损失函数Fitness <ω时算法停止。
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103885123A (zh) * | 2014-04-16 | 2014-06-25 | 上海交通大学 | 任意偏振态量子比特投影分离芯片及其制造方法 |
| CN108375381A (zh) * | 2018-02-08 | 2018-08-07 | 北方工业大学 | 一种基于扩展卡尔曼滤波的仿生偏振传感器多源误差标定方法 |
| CN111181634A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-05-19 | 东南大学 | 一种分布式光纤振动信号快速定位方法 |
| CN112563883A (zh) * | 2020-11-02 | 2021-03-26 | 武汉光谷航天三江激光产业技术研究院有限公司 | 一种集成化外腔式单频线偏振半导体激光器 |
| CN115791098A (zh) * | 2022-12-13 | 2023-03-14 | Nano科技(北京)有限公司 | 无源硅光芯片偏振相关损耗测试方法及测试系统 |
-
2023
- 2023-12-26 CN CN202311797528.1A patent/CN117459135B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103885123A (zh) * | 2014-04-16 | 2014-06-25 | 上海交通大学 | 任意偏振态量子比特投影分离芯片及其制造方法 |
| CN108375381A (zh) * | 2018-02-08 | 2018-08-07 | 北方工业大学 | 一种基于扩展卡尔曼滤波的仿生偏振传感器多源误差标定方法 |
| CN111181634A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-05-19 | 东南大学 | 一种分布式光纤振动信号快速定位方法 |
| CN112563883A (zh) * | 2020-11-02 | 2021-03-26 | 武汉光谷航天三江激光产业技术研究院有限公司 | 一种集成化外腔式单频线偏振半导体激光器 |
| CN115791098A (zh) * | 2022-12-13 | 2023-03-14 | Nano科技(北京)有限公司 | 无源硅光芯片偏振相关损耗测试方法及测试系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 集成光芯片的电光性能测试方法;李佳程;刘会文;康伟;;中国惯性技术学报;20070615(第03期);全文 * |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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