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【发明授权】弱耦合二十模式少模光纤及其实现方法_上海交通大学_202010320708.0 

申请/专利权人:上海交通大学

申请日:2020-04-22

公开(公告)日:2024-04-16

公开(公告)号:CN111381316B

主分类号:G02B6/036

分类号:G02B6/036

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2024.04.16#授权;2020.07.31#实质审查的生效;2020.07.07#公开

摘要:一种弱耦合二十模式少模光纤及其实现方法,包括:中芯和依次设置于其外的五层环芯及包层,中芯、第一环芯和第二环芯相对于包层的折射率差值依次增高,第三环芯至第五环芯相对于包层的折射率差值依次降低,第三环芯至第五环芯覆盖中芯和前两层环芯,整体在1550nm处支持二十个传输模式且所有模式之间的有效折射率差值均大于0.1%。本发明通过设计多环形纤芯各层的结构参数,使得各模式之间的有效折射率差值较大,模间串扰降低,实现弱耦合特性。少模光纤在弱耦合的条件下,各信道之间能够独立传输信号。通过掺杂锗和控制纤芯层数进行制备,工艺简单。能够广泛应用于短距离超大容量光传输系统,具有十分广阔的应用前景。

主权项:1.一种弱耦合二十模式少模光纤的实现方法,其特征在于,通过归一化频率和有效折射率差值的分布,确定光纤中芯和各环芯的初始范围,使光纤在范围内能产生20个以上的LP模式;然后通过神经网络逆向设计,得到所有模式之间的有效折射率差值均大于0.1%的多个20模光纤实例;所述的神经网络逆向设计是指:采用经过训练的神经网络,预测得到不同折射率分布下的结构参数,该神经网络为Keras结构的深度神经网络,包括:每层有300个神经元的三个隐藏层、优化器、激活函数、损失函数以及目标函数,网络参数经Adam优化器迭代更新并采用对仿真软件得到的大数据集作为样本进行训练;所述的弱耦合二十模式少模光纤包括:中芯和依次设置于其外的五层环芯及包层,其中:中芯、第一环芯和第二环芯相对于包层的折射率差值依次增高,第三环芯至第五环芯相对于包层的折射率差值依次降低,第三环芯至第五环芯覆盖中芯和前两层环芯,整体在1550nm处支持二十个传输模式且各相邻模式之间的有效折射率差值均大于0.1%;所述的包层的外径为62.5~75μm,其折射率为1.445;所述的中芯的外径为1.5~2.1μm,且与包层的折射率差为0.02995~0.03355;所述的第一环芯的外径为2.2~2.8μm,且与包层的折射率差为0.03615~0.03795;所述的第二环芯的外径为6.2~6.8μm,且与包层的折射率差为0.03615~0.03795;所述的第三环芯的外径为8.35~8.95μm,且与包层的折射率差为0.03141~0.03305;第四环芯的外径为8.958~9.558μm,且与包层的折射率差为0.03~0.0318;所述的第五环芯的外径为10.68~11.68μm,且与包层的折射率差为0.03~0.0318;所述的二十个传输模式具体为:LP01、LP11、LP21、LP02、LP31、LP12、LP41、LP22、LP03、LP51、LP32、LP13、LP61、LP42、LP71、LP04、LP23、LP81、LP33和LP14。

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权利要求:

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