使用经过实验数据训练的神经网络,模拟扩展L频段光纤放大器的第二阶段
Optics express
|August 13, 2025
概括
神经网络准确地模拟了L频段的辅助纤维放大器. 这项研究开发了第二阶段放大器的神经网络 (NN),在增益和噪声数字预测中实现了低误差.
科学领域:
- 光子学是指光子学的使用方法.
- 光学放大器光学放大器
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 单阶段L频带添加纤维放大器 (EDFA) 是由神经网络 (NN) 很好地模拟的.
- 将NN扩展到第二阶段放大器需要解决一些挑战,例如L频段的非均信号,高功率和放大自发发射 (ASE).
研究的目的:
- 开发和验证一个神经网络模型,准确预测第二阶段L频段EDFA的增益和噪声值.
- 调查多级放大器的NN模型的培训数据收集策略.
- 展示NN模型作为优化放大器组件的设计工具的实用性.
主要方法:
- 用一种实验方法来生成一个大型的培训数据集 (15,000点) 给NN.
- 训练NN模型以捕捉第二阶段放大器中增益和噪声数据的行为.
- 在NN模型中使用粒子群优化 (PSO) 来优化中期波器.
主要成果:
- 开发的NN模型实现了平均误差低于0.27dB的增益和0.15dB的噪声数字.
- 研究了训练集颗粒度的策略,特别是纤维长度.
- 使用NN模型的优化对比了平面增益与低噪声数据的中阶段过器.
结论:
- 该NN模型有效地捕捉了第二阶段L频段EDFA的复杂行为.
- 该NN作为一个有价值的设计工具,以优化放大器性能,如增益平坦度或噪声数字.
- 进一步的研究可以探索训练数据的优化,以提高模型的准确性和更广泛的适用性.


