[发明专利]一种分析硅基多模波导模式的方法在审
| 申请号: | 201911263023.0 | 申请日: | 2019-12-11 |
| 公开(公告)号: | CN110969615A | 公开(公告)日: | 2020-04-07 |
| 发明(设计)人: | 刘晓平;王旭辉 | 申请(专利权)人: | 上海科技大学 |
| 主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00 |
| 代理公司: | 上海申汇专利代理有限公司 31001 | 代理人: | 徐俊;柏子雵 |
| 地址: | 201210 上*** | 国省代码: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 分析 基多 波导 模式 方法 | ||
1.一种分析硅基多模波导模式的方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1、根据绝缘体上硅耦合波导的光学模式特征,获得硅基波导内所含多个本征模光学模式的电场分布;
步骤2、通过每个光学模式的复振幅和每个光学模式在波导截面上电场分布求出模式能量分布和叠加场的远场分布,进而求出远场光强分布;
步骤3、根据远场光强分布,由探测器件采集图像信息,从而收集得到远场光强图像样本;
步骤4、构建卷积神经网络,由远场光强图像样本得到的模式能量和光强分布分别作为神经网络训练集中的样本标签和特征对卷积神经网络进行训练,在训练阶段,将卷积神经网络的输出与样本的标签进行比较,通过梯度下降相关算法优化卷积神经网络,以得到最优的预测准确度。
2.如权利要求1所述的一种分析硅基多模波导模式的方法,其特征在于,步骤1包括以下步骤:
步骤101、设计有效的绝缘体上硅波导耦合装置,使若干个单模光耦合后产生高阶模,耦合后的宽波导包含多个所述本征模光学模式;
步骤102、根据有限差分本征模求解器计算通过步骤101获得的宽波导内光学模式的电场分布。
3.如权利要求1所述的一种分析硅基多模波导模式的方法,其特征在于,步骤2包括以下步骤:
步骤201、根据光学模式的正交性,硅基波导出口处的叠加电场为波导内各光学模式的线性组合,即式中,am表示第m个光学模式的复振幅,表示通过步骤1获得的第m个光学模式在波导截面上的电场分布;
步骤202、根据复振幅和电场分布求出每一个光学模式的能量分布和叠加电场的远场分布设第m个光学模式的能量分布为则有:
步骤203、根据远场光强分布和叠加场的远场分布之间的关系:求出远场光强分布,式中,(x1,y1)表示远场某点的坐标,I(x1,y1)表示其对应的光强分布,a表示远场某点处的振幅,表示其对应的电场分布,λ表示光源的波长,z表示近场某点的位置信息。
4.如权利要求1所述的一种分析硅基多模波导模式的方法,其特征在于,在步骤3中,对所述探测器件采集图像信息进行处理,以尽量减少远场光强图像阵列的维度。
5.如权利要求1所述的一种分析硅基多模波导模式的方法,其特征在于,步骤4中,构建所述卷积神经网络时,设置不同层数和形状的卷积层和全连接层,经过所有的卷积层后,特征输出为一维形式,然后输入到后续的全连接层,每一层卷积层设置特定形状、步长的滤波器以及遍历的填充方式,选用特定形状的最大池化层以及激活函数,其中,设置池化参数递减,使特征数量越来越少;设置卷积核的数量倍增,使通道数量倍增;根据全连接层神经层的逐级传递,设置最后一层神经元的个数减小到和所需预测模式能量分布的数量相同。
6.如权利要求5所述的一种分析硅基多模波导模式的方法,其特征在于,最后一层的所述全连接层设置Softmax为非线性激活函数,输出的值分别对应着给定的几种远场强度模式的预测模式能量分布。
7.如权利要求1所述的一种分析硅基多模波导模式的方法,其特征在于,步骤4中,将卷积神经网络的输出与样本的标签进行比较时,根据比较值得均方误差,通过均方误差体现所搭建卷积神经网络的预测精确度。
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