[发明专利]弱耦合少模光纤逆向实现方法

摘要

一种弱耦合少模光纤逆向实现方法，以扫描得到的多环型少模光纤的数值仿真结果作为少模光纤数据集，并以可传输模式数量与需优化模式数量相同为条件选取目标所需数据集设置神经网络模型并进行训练，再针对少模光纤的弱耦合需求设置神经网络的优化目标，即以有效折射率数值作为输入，输出光纤的折射率阶跃分布结构参数的预测值；最后通过将预测值与优化目标比对，实现少模光纤结构的逆向优化。本发明实现了最小相邻模式/模群有效折射率差的最大化，光纤传输的模式最小有效折射率差可达到10‑3以上，当神经网络训练好，就可以快速预测出光纤的结构参数，具有高效性、高精确度的特点，能够应用在少模光纤模分复用中，满足弱耦合传输需求。