近年来，随着检测技术和光通信技术的不断发展，光纤布拉格光栅成为了光传感和光通信系统中不可或缺的核心器件之一，光纤布拉格光栅的重构算法也因此成为了国内外相关领域的一个研究热点。 本文首先推导了光纤布拉格光栅中的耦合模方程及其解析解，阐明了数值求解耦合模方程的两种传统方法及一种微波网络模型法。阐述了几种主要的布拉格光栅重构算法，包括三种逆散射算法——傅立叶变换算法、GLM算法、Layer-Peeling(LP)算法以及两种优化算法——遗传算法和模拟退火算法，分析了这些算法的优劣性并通过数值模拟的方式对它们进行了比较。 由于运算速度快、精度高，LP算法是现今使用得最广泛的布拉格光栅重构算法，然而，它基于分段的光栅模型，忽略了光在多个反射点间的来回反射，而且在迭代求解中反复进行傅立叶变换，这导致LP算法在重构强反射光栅时产生数值不稳定的现象。重构多信道布拉格光栅时，由LP算法重构得到的光栅所需的峰值折射率太大，实际制作困难。 本文提出了一种全时域LP算法，它完全利用时域内的光传播关系，不需要在迭代的每一步进行傅立叶变换，而且考虑了光在光栅中多个反射点间的来回反射，是一种高效、高精度的算法，能适甩于更高反射率的布拉格光栅。本文还提出了两种不同形式的混杂算法分别用于重构单信道强反射布拉格光栅和多信道布拉格光栅，它们都采用了LP算法与遗传算法相结合的方式。重构单信道强反射光栅时，用LP算法所得结果的取样值作为遗传算法的初始值，对光栅的后半段的耦合系数进行优化重构。重构多信道布拉格光栅时，先由遗传算法得到相位因子的最优值，再由LP算法依据引入了相位因子后的频谱响应重构光栅。本文所提出的全时域LP算法和两种混杂算法完全解决了传统LP算法重构布拉格光栅时遇到的困难，有重要的现实意义。