摘要：为提高拉曼光纤放大器(RFA)的增益带宽和输出增益、改善增益平坦度,本文以掺铒碲基光纤作为放大介质,使用6个泵浦光设计了一款能够实现对C+L波段共100 nm带宽信号光平坦放大的拉曼光纤放大器。在设计过程中,针对拉曼光纤放大器模型中的非线性优化和组合优化问题,采用免疫算法配置泵浦光波长和功率的方法来解决,同时保证拉曼光纤放大器具有高增益和低增益平坦度的输出。最后通过MATLAB数值模拟,在1530~1630 nm的增益带宽范围内所设计的拉曼光纤放大器的平均增益为35.46 dB,增益平坦度为0.85 dB。

摘要：介绍了一种将反向传播(BP)神经网络算法与人工蜂群算法相结合的方法,并用该方法对多泵浦拉曼光纤放大器的设计进行了优化。通过研究多层BP神经网络中的隐藏层层数和神经节点数,确定了最佳的学习模型,该模型可以精准地反映泵浦波长和泵浦功率与拉曼净增益分布间的映射关系,能代替传统求解拉曼耦合波方程的方法。同时,为了提高增益谱的平坦性,采用人工蜂群算法来优化泵浦参数,得到了最优的泵浦波长和泵浦功率。仿真结果表明,通过将训练好的BP神经网络模型加入到人工蜂群算法中,所研究的拉曼放大器达到了期望的增益性能,且其目标值与预测值的最大误差不超过0.29 dB。该设计方案为拉曼光纤放大器的研究提供了新的思路和方法。

摘要：为适应下一代6G网络对光纤传输系统大容量、高速率和低延时的要求,以Te基光纤为传输介质,利用差分进化算法设计了一款具有两级放大结构的(Raman-fiber amplifier,RFA),实现了对C+L波段内各信道的平坦光放大。差分进化算法具有结构简单、性能优越和鲁棒性强的特点,能够有效解决拉曼耦合微分方程中的大空间、非线性和组合优化等问题。通过Matlab仿真,该Te基光纤拉曼放大器(T-RFA)在100 nm带宽范围内的平均增益为37.7 dB,增益平坦度为0.9 dB。同时,分析了两级放大结构下该T-RFA的噪声增益对系统的影响,为6G网络的拉曼光纤放大器的设计与优化提供了参考。

摘要：为了满足6G系统对未来光通信网络的要求,利用掺GeO2微结构光纤设计了一种多泵浦拉曼光纤放大器,该方案能够解决适用于6G系统需求的拉曼光纤放大器中谱宽窄、输出增益低且不平坦的问题。在理论上,运用四阶龙格-库塔法对经典拉曼耦合波微分方程进行求解;在结构上,通过合并两对具有相同波长的泵浦光,来减少泵浦个数、简化结构,同时采用级联两段微结构光纤的方法,使信号光增益在拉曼放大器的输出端实现前放大,后补偿。实验结果表明,在100 nm的谱宽范围内,放大器的平均增益高达35.72 dB,增益波动小于±0.43 dB。