光纤拉曼放大器的性能优化理论与设计方法研究

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光纤拉曼放大器(FRA)具有几乎无限的增益带宽,较小的非线性失真,低噪声,高饱和输出功率和结构简单等优点,是超长距离、超大容量密集波分复用光纤通信系统的关键器件。本文围绕FRA的增益特性、噪声特性、功率转换效率、偏振依赖特性、非线性特性以及FRA泵浦功率谱的优化展开了深入的分析和研究。主要研究成果如下:第一,建立了FRA的理论模型,并给出了快速准确的数值模拟算法。第二,研究FRA增益和功率转换效率与工作参数(包括信号输入功率、泵浦输入功率、光纤参数)间的关系,给出了提高FRA增益、饱和输出功率和功率转换效率的途径。第三,研究了FRA增益的偏振依赖性。首次给出了双向泵浦FRA增益的概率密度函数的获取方法,利用该方法可以定量地计算FRA增益起伏的大小。第四,给出了一种相比已有文献更为精确的FRA噪声系数(NF)的解析表达式。研究了放大的自发辐射噪声(ASE)和双重瑞利散射噪声(DRS)对NF的影响。结果表明低增益下NF大小主要受ASE噪声限制,而高增益下NF大小主要受DRS噪声限制。随着信号输入功率、拉曼增益、光纤瑞利散射系数和长度的增加,DRS噪声对NF的劣化越严重。此外对于给定的光纤长度存在最佳的增益大小使得NF最小,反之亦然。第五,研究了多波双向泵浦FRA的噪声和非线性特性,发现通过优化泵浦方向度(定义为前向泵浦功率与总泵浦功率的比值)可以获得最佳的性能。第六,结合色散管理光纤(DMF)和掺饵光纤放大器 (EDFA)对FRA放大系统的性能进行了优化,通过优化可以保证在指定传输距离和通信质量下所需的中继次数最小,或者在指定的通信质量下系统的传输距离最远。第七,结合遗传算法和神经网络理论提出了一种新型FRA泵浦功率谱的优化算法,利用该算法可以实现几乎任意带宽上的平坦增益谱,相比已有算法具有精度高、速度快的优点。
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