泵浦光与斯托克斯光相遇耦合效应的matlab模拟与仿真

目录

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.核心程序

4.本算法原理

4.1拉曼散射基础

4.2非线性耦合方程

5.完整程序


1.程序功能描述

泵浦光与斯托克斯光相遇耦合效应的matlab模拟与仿真.

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022A版本运行

(完整程序运行后无水印)

3.核心程序

.............................................................................
figure(1);
subplot(211);plot(dt:dt:tmax,Ip(:,1));
subplot(212);plot(dt:dt:tmax,Is(:,LL-1));

%定义计数器
i = 0;
k = 0;
for i = 1:Zmax/dz-1%距离微分
    i
    t = 0;
    for k = 1:tmax/dt-1%时间偏微分
     
        if i == 1
           t = t + dt;
           Ip(k,1)    = Ipm*exp(-2*log(2)*((t-t0)/tp)^2);
           Is(k,LL-1) = Ism*sin(w*t); 
        else
           Ip(k+1,i)     =  Ip(k,i)    - rg*dt*( (Ip(k,i)      - Ip(k,i-1)) /dz  - gb*(Ip(k,i)*Is(k,i))        - alpha*Ip(k,i) );
           Is(k+1,LL-i)  =  Is(k,LL-i) + rg*dt*( (Is(k,LL-i+1) - Is(k,LL-i))/dz  - gb*(Ip(k,LL-i)*Is(k,LL-i))  - alpha*Ip(k,LL-i) ); 
        end
    end
end
 
for i = 1:round((Zmax/dz-1)/2)-1
    figure(3);
    xx = (tmax/dt/2+10:tmax/dt)';
    plotyy(xx,Ip(xx,i),xx,Is(xx,i),'plot')
    axis([tmax/dt/2,tmax/dt,0,0.4]);
    pause(0.01);
end
24_003m

4.本算法原理

       泵浦光与斯托克斯光相遇耦合效应主要发生在非线性光学材料中,特别是涉及拉曼散射过程时。这一现象是拉曼光谱学和非线性光学研究中的重要组成部分,广泛应用于光学信号放大、频率转换以及量子信息处理等领域。

4.1拉曼散射基础

        拉曼散射是光与物质相互作用的一种形式,其中入射光(泵浦光)与介质分子相互作用后,部分光子能量转移给介质分子的振动或转动模式,导致散射光的频率发生改变。散射光中频率低于泵浦光的部分称为斯托克斯光,频率高于泵浦光的部分称为反斯托克斯光。

4.2非线性耦合方程

       拉曼散射的非线性耦合效应可以通过非线性薛定谔方程(Nonlinear Schrödinger Equation, NLSE)来描述,尤其是在光纤等波导结构中,考虑二阶非线性效应时,方程通常包含泵浦光、斯托克斯光及其相互作用项。设泵浦光场为Ap​(z,t),斯托克斯光场为As​(z,t),忽略色散和损耗简化模型下,NLSE可写为:

       这里,z代表传播方向上的坐标,t是时间变量,γ是非线性系数,反映了泵浦光与斯托克斯光之间的相互作用强度;β2​是群速度色散系数。上标星号表示复共轭。第一项右侧分别对应于泵浦光和斯托克斯光的自相位调制及交叉相位调制效应,体现了泵浦光与斯托克斯光的能量耦合和转换。

      泵浦光与斯托克斯光的有效耦合需要一定的相互作用长度L,耦合长度与介质的非线性系数、光强等因素有关。在某些应用中,如拉曼放大器或光学参量放大器,存在一个阈值泵浦功率,超过该阈值,斯托克斯光的产生显著增强,这是因为非线性效应随泵浦光强的增加而增强。

5.完整程序

VVV

你好,我需要基于Matlab搭建了一个简化的音调制系统下的纤非线性效应仿真平台,用来分析SBS和MI之间的耦合行为,通过输入音参数(频率差、功率比、线宽),并通过物理建模方式输出反向。首先,我只考虑SBS效应,请问我应该怎么搭建这个模拟仿真平台,要求是编辑音系统,通过平台能够计算出对应纤中的SBS效应,即反向斯托克斯大小和SBS的阈值,请帮我考虑全面纤系统中的SBS效应,MI效应,尤其是音系统下,相较于传统单音系统,音系统在纤激领域具备明显优势。单音泵浦因其频谱单一且窄带,易于超过SBS的阈值,从而导致较强的反向斯托克斯的产生,显著限制了输出功率和系统稳定性。相比之下,泵浦技术通过将输入功率分配至两个频率相近但间隔适当的泵浦波上,有效拓宽了泵浦谱,降低了斯托克斯波之间的共振耦合强度,从而有效提高了SBS阈值,改善了系统的输出功率稳定性。音系统涉及的主要非线性效应为SBS和MI。SBS是一种典型的非线性散射效应。当泵浦功率超过特定阈值时,部分泵浦能量通过纤介质中的声学声子耦合转移到反向传播的斯托克斯波,从而显著降低正向输出功率,严重限制系统的输出能力和稳定性。另一方面,MI是由于非线性克尔效应纤的群速度色散共同作用产生的一种频率振幅的不稳定性,表现为泵浦波主瓣频谱能量向边带频谱转移,降低信号主瓣的能量占比,从而影响信号的保真度。
06-22
%% 纤SBS效应仿真平台 - 完整代码 (含能量守恒分析) clear; clc; % ========== 纤参数 ========== fiber.length = 20; % 纤长度(m) fiber.alpha = 0.2e-3; % 损耗系数(dB/m) [^1] fiber.Aeff = 80e-12; % 有效模场面积(m²) fiber.g_B = 5e-11; % 布里渊增益系数(m/W) fiber.delta_nu_B = 50e6; % 布里渊带宽(Hz) fiber.n2 = 2.3e-20; % 非线性折射率系数(m²/W) % ========== 音系统参数 ========== f0 = 193.1e12; % 中心频率(Hz) delta_f = [0.1e9, 1e9]; % 音频差(Hz) P_input = [20, 20]; % 输入功率(W) 每个分量 % ========== 物理常数 ========== c = 3e8; % 速(m/s) h = 6.626e-34; % 普朗克常数(J·s) % ========== 主仿真流程 ========== % 1. 计算SBS阈值 [P_th, L_eff] = calculate_SBS_threshold(fiber, delta_f); % 2. 生成音信号 [t, signal] = generate_two_tone_signal(f0, delta_f, P_input); % 3. 分布式功率演化 [z, P_pump, P_stokes] = simulate_power_evolution(fiber, P_input, delta_f); % 4. 能量守恒分析 analyze_energy_conservation(z, P_pump, P_stokes, fiber); % 5. 可视化结果 plot_results(z, P_pump, P_stokes, P_th, delta_f); % ========== 函数定义 ========== function [P_th, L_eff] = calculate_SBS_threshold(fiber, delta_f) % 等效线宽: Δν_eff = |f1 - f2| delta_nu_eff = abs(delta_f(1) - delta_f(2)); % 将dB/m转换为线性衰减系数: α_lin = α_dB * ln(10)/10 alpha_lin = fiber.alpha * log(10)/10; % 有效长度: L_eff = [1 - exp(-αL)]/α L_eff = (1 - exp(-alpha_lin * fiber.length)) / alpha_lin; % SBS阈值公式: P_th = 21 * A_eff * Δν_eff / (g_B * L_eff * Δν_B) P_th = 21 * fiber.Aeff * delta_nu_eff / (fiber.g_B * L_eff * fiber.delta_nu_B); fprintf('SBS阈值 = %.2f W (音频差 %.2f GHz)\n', P_th, delta_nu_eff/1e9); end function [t, signal] = generate_two_tone_signal(f0, delta_f, P_input) fs = 2 * max(f0 + delta_f); % 采样频率 t = 0:1/fs:1e-9; % 时间向量(1ns) % 音信号: s(t) = √P1·cos(2πf1t) + √P2·cos(2πf2t) signal = sqrt(P_input(1)) * cos(2*pi*(f0 + delta_f(1)) * t) + ... sqrt(P_input(2)) * cos(2*pi*(f0 + delta_f(2)) * t); end function [z, P_pump, P_stokes] = simulate_power_evolution(fiber, P_input, delta_f) dz = 1; % 空间步长(m) z = 0:dz:fiber.length; % 位置向量 P_total = sum(P_input); % 总输入功率 % 线性衰减系数转换 alpha_lin = fiber.alpha * log(10)/10; % 泵浦功率分布 (仅考虑损耗) P_pump = P_total * exp(-alpha_lin * z); % 反向Stokes功率计算 P_stokes = zeros(size(z)); P_stokes(end) = 1e-3; % 末端初始噪声(1nW) for i = length(z)-1:-1:1 % SBS耦合方程: dPs/dz = g_B·Pp·Ps - α·Ps gain_term = fiber.g_B * P_pump(i) * P_stokes(i+1) * dz; loss_term = alpha_lin * P_stokes(i+1) * dz; P_stokes(i) = P_stokes(i+1) + gain_term - loss_term; end end function analyze_energy_conservation(z, P_pump, P_stokes, fiber) % 计算总输入能量 input_energy = trapz(z, P_pump(1) * exp(-fiber.alpha*z)) + ... trapz(z, P_stokes(end) * exp(-fiber.alpha*(fiber.length-z))); % 计算输出能量分布 output_energy = struct(); output_energy.pump_end = P_pump(end); % 泵浦末端输出 output_energy.stokes_start = P_stokes(1); % Stokes始端输出 output_energy.loss = input_energy - (output_energy.pump_end + output_energy.stokes_start); fprintf('\n===== 能量守恒分析 =====\n'); fprintf('总输入能量: %.4f J/m\n', input_energy); fprintf('泵浦末端输出: %.4f J/m\n', output_energy.pump_end); fprintf('Stokes始端输出: %.4f J/m\n', output_energy.stokes_start); fprintf('纤损耗: %.4f J/m\n', output_energy.loss); fprintf('能量守恒误差: %.2f%%\n', ... 100*abs(input_energy - (output_energy.pump_end + output_energy.stokes_start + output_energy.loss))/input_energy); end function plot_results(z, P_pump, P_stokes, P_th, delta_f) % 功率分布图 figure('Position', [100, 100, 800, 600]) subplot(2,1,1) plot(z, P_pump, 'b-', 'LineWidth', 2) hold on plot(z, P_stokes, 'r--', 'LineWidth', 2) yline(P_th, 'k:', 'SBS阈值', 'LineWidth', 1.5, 'FontSize', 12) xlabel('纤位置 (m)') ylabel('功率 (W)') title('泵浦Stokes功率演化') legend('泵浦', '反向Stokes', 'Location', 'best') grid on % 能量转移分析 subplot(2,1,2) energy_transfer = P_pump(1) - P_pump - (P_stokes - P_stokes(end)); plot(z, energy_transfer, 'm-', 'LineWidth', 2) xlabel('纤位置 (m)') ylabel('能量转移量 (W)') title(sprintf('SBS能量转移 (音频差 %.2f GHz)', abs(diff(delta_f))/1e9)) grid on end 请在这个代码的基础上进行修改改进
06-22
我进行了数据上的一些改动,目前来看,我的SBS阈值应该是3.36左右,但是为什么我设置的两个功率分别都是10W,应该已经触发了SBS效应才对,按理说那我的泵浦功率在触发之后会逐渐转变成Stokes功率,我的泵浦功率应该在触电之后就开始下降,反向stokes功率在触电之后就开始上升,并且除去纤本身的传播损耗,我的泵浦和反向stokes功率之后应该保持能量守恒定理,等于我的总功率才对 clc; clear; % 初始化纤参数 fiber.length = 20; % 纤长度 (m) fiber.alpha = 0.2e-3; % 损耗系数 (dB/m) fiber.Aeff = 80e-12; % 有效模场面积 (m²) fiber.gamma = 1.3e-3; % 非线性系数 (1/W/m) fiber.g_B = 5e-11; % Brillouin增益系数 (m/W) fiber.delta_nu_B = 50e6; % Brillouin带宽 (Hz) % 音系统参数 f0 = 193.1e12; % 中心频率 (Hz) delta_f = [0.1e9, 0.2e9,0.3e9,0.4e9,0.5e9,0.6e9,0.7e9,0.8e9,0.9e9,1e9]; % 音频差 (Hz) P_input = [10, 10]; % 输入功率 (W) % 执行仿真 [SBS_threshold, P_stokes, z, P_pump] = simulate_fiber_nonlinearity(fiber, f0, delta_f, P_input); % ========= 子函数定义区域 ========= % function P_th = calculate_SBS_threshold(fiber, delta_f) delta_nu_eff = abs(delta_f(1) - delta_f(2)); % 频差差值 L_eff = (1 - exp(-fiber.alpha * fiber.length)) / fiber.alpha; P_th = 21 * fiber.Aeff * delta_nu_eff / (fiber.g_B * L_eff * fiber.delta_nu_B); end function [P_stokes] = simulate_backward_stokes(fiber, P_pump, dz) N = length(P_pump); P_stokes = zeros(1, N); P_stokes(end) = 1e-6; % 初始值 for i = N-1:-1:1 dP = fiber.g_B * P_pump(i) * P_stokes(i+1) * dz ... - fiber.alpha * P_stokes(i+1) * dz; P_stokes(i) = P_stokes(i+1) + dP; end end function [SBS_threshold, P_stokes, z, P_pump] = simulate_fiber_nonlinearity(fiber, f0, delta_f, P_input) P_total = sum(P_input); SBS_threshold = calculate_SBS_threshold(fiber, delta_f); dz = 0.1; % 步长调小,防止越界 z = 0:dz:fiber.length; P_pump = P_total * exp(-fiber.alpha * z); % 泵浦功率考虑损耗 P_stokes = simulate_backward_stokes(fiber, P_pump, dz); % 可视化 figure; subplot(2,1,1); plot(z, P_pump, 'b-', z, P_stokes, 'r--', 'LineWidth', 1.5); xlabel('纤位置 z (m)'); ylabel('功率 (W)'); title('正向泵浦反向Stokes功率分布'); legend('泵浦', 'Stokes'); grid on; subplot(2,1,2); plot(abs(delta_f)/1e6, SBS_threshold, 'ko-', 'LineWidth', 1.5); xlabel('音频差 Δf (MHz)'); ylabel('SBS阈值 (W)'); title('SBS阈值频率间隔关系'); grid on; end
06-21
<think>嗯,用户的问题是关于如何在Matlab中计算矩形波导中泵浦和信号的积分重叠因子。首先,我需要回忆一下积分重叠因子的定义。积分重叠因子通常是用来衡量两个场模式在空间上的重叠程度,这对于分析波导中的非线性效应或者耦合效率非常重要。根据之前的经验,这个因子通常是通过两个模式的电场分布进行积分得到的,然后归一化处理。 接下来,我需要确定用户提到的矩形波导的结构。矩形波导通常具有明确的几何结构,比如宽度和高度,可能涉及阶跃折射率分布。因此,需要先计算出泵浦和信号在该波导中的模式分布。这可能需要使用数值方法,比如有限差分法(FDM)或者有限元法(FEM)来求解波动方程,得到各自的电场分布E_p和E_s。 然后,积分重叠因子的公式应该是两者的乘积在整个横截面上积分,再除以各自模场积分的平方根的乘积。公式大致为Γ = ∫∫E_p * E_s dxdy / (sqrt(∫|E_p|² dxdy) * sqrt(∫|E_s|² dxdy))。这需要将两个场的模式分布进行数值积分。 在Matlab中实现的话,用户需要先得到泵浦和信号的电场分布数据。如果已经有了这些数据,可以通过矩阵的点乘和求和来进行数值积分。比如,使用trapz函数进行二维积分。需要注意的是网格的精度,因为积分结果会受到网格划分的影响。 另外,用户可能没有现成的模式分布数据,所以可能需要先进行模式求解。这部分可能需要使用FDM来解波动方程,或者调用已有的模式求解工具。例如,在Matlab中构建一个二维网格,然后通过迭代或者矩阵特征值的方法求解模式分布。这可能比较复杂,特别是对于矩形波导,可能需要处理边界条件,比如完美匹配层(PML)来模拟开放边界。 此外,用户的问题中提到的引用文献是关于纤激泵浦的,但用户现在的问题是矩形波导,虽然都是波导结构,但几何形状不同,纤是圆柱对称,而矩形波导是直角坐标,所以模式求解的方法会有所不同。不过,积分重叠因子的基本思路是类似的,都是模式场的重叠积分。 总结一下,用户需要的步骤可能包括: 1. 计算或获取泵浦和信号在矩形波导中的模式分布(电场分布)。 2. 对这两个电场分布进行二维数值积分,计算它们的重叠积分。 3. 归一化处理,得到积分重叠因子Γ。 在Matlab实现时,如果已经有模式数据,积分部分相对直接。否则,需要先进行模式求解,这部分可能需要较复杂的代码,或者依赖现有的模式求解工具包。可能需要提醒用户注意网格划分的精度和计算资源的消耗。 另外,用户可能关心如何验证计算的正确性,比如是否满足归一化条件,或者理论值对比。可能需要建议用户先对单个模式进行归一化检查,确保每个模场的自积分结果为1,然后再计算重叠因子。 最后,用户可能需要考虑波导的材料特性、折射率分布、波长等因素对模式分布的影响,这些都会影响最终的积分结果。因此,在代码中需要明确这些参数的设置,并确保它们实际物理情况一致。</think>### 矩形波导积分重叠因子计算方法 积分重叠因子(Overlap Factor)是衡量泵浦信号在波导中空间模式匹配程度的关键参数,其数学定义为两场模式的归一化积分重叠: $$ \Gamma = \frac{\iint E_p(x,y) \cdot E_s^*(x,y) dxdy}{\sqrt{\iint |E_p(x,y)|^2 dxdy} \cdot \sqrt{\iint |E_s(x,y)|^2 dxdy}} $$ 其中$E_p$和$E_s$分别为泵浦和信号的横向电场分布[^1]。 --- #### **Matlab实现步骤** 1. **模式场分布计算** 使用有限差分法(FDM)或有限元法(FEM)求解矩形波导的波动方程,获取泵浦和信号的电场分布$E_p(x,y)$和$E_s(x,y)$。 ```matlab % 示例:矩形波导的TE模场分布计算(简化模型) nx = 100; ny = 100; % 网格分辨率 [X, Y] = meshgrid(linspace(-a, a, nx), linspace(-b, b, ny)); E_p = sin(pi*X/(2*a)) .* sin(pi*Y/(2*b)); % 假设泵浦为TE11模 E_s = sin(2*pi*X/(2*a)) .* sin(pi*Y/(2*b)); % 假设信号为TE21模 ``` 2. **数值积分计算** 利用`trapz`函数进行二维数值积分: ```matlab numerator = trapz(Y(:,1), trapz(X(1,:), E_p .* conj(E_s), 2)); % 分子积分 denominator_p = trapz(Y(:,1), trapz(X(1,:), abs(E_p).^2, 2)); % 泵浦模场积分 denominator_s = trapz(Y(:,1), trapz(X(1,:), abs(E_s).^2, 2)); % 信号模场积分 Gamma = numerator / sqrt(denominator_p * denominator_s); % 重叠因子 ``` 3. **注意事项** - 需确保泵浦和信号在同一坐标系下离散化[^2] - 网格分辨率影响计算精度,建议进行收敛性测试 - 复杂模式需通过全矢量模式求解器(如`COMSOL`或`Lumerical`)导出数据 --- #### **验证方法** 1. 对单模场进行自重叠积分验证(结果应为1): $$ \Gamma_{\text{self}} = \frac{\iint |E_p|^2 dxdy}{\iint |E_p|^2 dxdy} = 1 $$ 2. 对称性验证:交换泵浦信号模式,结果应保持不变。 ---
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