【摘 要】
:
非线性环形镜锁模光纤激光器是一种基于光纤结构等效可饱和吸收体的被动锁模光纤激光器。非线性环形镜锁模光纤激光器易于实现全光纤全保偏化,具有低成本、结构紧凑和抗干扰
论文部分内容阅读
非线性环形镜锁模光纤激光器是一种基于光纤结构等效可饱和吸收体的被动锁模光纤激光器。非线性环形镜锁模光纤激光器易于实现全光纤全保偏化,具有低成本、结构紧凑和抗干扰能力强等优点。本文以基于非线性环形镜的全正色散掺镱锁模光纤激光器为主要研究对象,在对其锁模原理、脉冲特性进行仿真研究的基础上,开展一系列基于非线性环形镜的8字形和哑铃形锁模光纤激光器的实验研究工作。在保持全光纤结构优势的基础上,提升脉冲能量、峰值功率、平均功率等脉冲性能,是本文的主要研究目标。本文获得的主要研究成果如下:建立了非线性环形镜锁模掺镱光纤激光器的分立元件模型,研究了在全正色散区下该模型的锁模脉冲状态在激光器二维参数空间内的分布。在利用分立元件模型对耗散孤子脉冲状态进行严格求解的基础上,首次系统研究了脉冲状态在激光器实际参数空间内的分布。提出了优化滤波器带宽可提高多脉冲产生阈值,发现了非线性环形镜可饱和吸收效应的波长依赖性是产生不稳定锁模的原因之一。对耗散孤子脉冲的线性压缩性能进行了系统分析,提出了传统耗散孤子与耗散孤子共振状态的过渡区域存在很强的线性压缩潜力,并分析了该状态的参数空间分布。在8字形非线性环形镜锁模掺镱光纤激光器实验中,结合仿真计算进行参数优化,得到了首个峰值功率超过1kW的耗散孤子共振脉冲。脉冲可以维持1.1kW的峰值功率,进行48 ps到146 ps范围的脉宽调节。激光器最大输出平均功率1.66W、最大单脉冲能量161 nJ。光谱中心波长1035 nm,3 dB光谱宽度约10 nm。实验与仿真结果达到了较好的吻合。在全保偏哑铃形掺镱锁模光纤激光器实验中,实现了全保偏哑铃形结构的输出脉冲性能提升。根据不同的激光器参数设置,分别实现了从全保偏全光纤哑铃形锁模激光器中直接输出:脉冲能量512 nJ、平均功率2 W的大能量耗散孤子共振脉冲,平均功率4 W、峰值功率600 W的高峰值功率高平均功率耗散孤子共振脉冲。本论文的研究深入探索了全正色散锁模光纤激光器的锁模机理,促进了对耗散孤子脉冲状态的定域问题的研究,对非线性环形镜锁模光纤激光器的设计和实验有直接指导意义。本论文的实验研究对目前的全光纤锁模激光器的输出脉冲性能有较大提升,研究结果可作为高功率种子源,降低后续功率放大的级数,提高系统可靠性,具有良好的应用价值。
其他文献
青少年是新时代中国特色社会主义事业的建设者和接班人,他们的思想道德建设水平将直接影响到未来中华民族的发展。随着城镇化进程的加快,城中村作为城镇化进程中的产物,发生着翻天覆地的变化。城中村青少年作为青少年群体中的一部分,有着其独特的思想状态和特点。随着物质生活条件逐步提高,他们的视野逐渐开阔,这些状况给城中村青少年的现代教育带来益处的同时,也给城中村的思想道德教育带来了不同程度的负面影响。在这种背景
天发船收高频雷达是一种天波-地波混合体制的新型雷达,该雷达兼具天波雷达、地波雷达和舰载雷达的优点,具有超视距探测、隐身目标探测、超低空探测的优势,因此研究天发船收高频雷达具有重要的战略意义。目标状态估计是天发船收高频雷达数据处理的重要组成部分,在数据处理的过程中起着重要的作用,状态估计算法的性能决定着滤波精度和航迹跟踪效果。本课题针对天发船收高频雷达的工作特点研究该雷达体制下的目标状态估计方法。通
不平衡数据集主要是可以分为类间的不平衡和类内不平衡。类间不平衡指的是不同类别之间的样本数目差别较大;类内不平衡是指在某一个类别的内部,不同部分的数据分布成不同的簇(Cluster),不同的簇之间样本数目差距较大的情况。因为大多数的传统的机器学习方法默认使用的数据样本相互之间是平等的,并且假设其数据量是相对平衡的,所以数据集不平衡问题的最根本难点是样本的不平衡性往往会显著地影响大多数机器学习方法的性
近几年随着人工智能技术的高速发展,人脸表情识别在智能安防、测谎、智慧医疗、互联网教育等领域出现了广泛的应用场景。由于人们通过面部表达情感的方式不同,很难通过人工设计和选择特征的方法高效的获取人脸面部表情的特征分布,因此目前基于深度卷积神经网络自动提取面部表情特征的方法在人脸表情识别中发挥出越来越大的优势。人脸表情识别任务在计算机视觉领域一直是一个充满挑战的问题,由于人们个体情绪表达的差异性和不受控
边界元法作为一种数值方法,因其计算量小、精度高而得到了发展。边界元法能够自动满足无穷远处边界条件,不用进行人工截断,无需施加人工边界,处理无限域问题具备先天优势。有
物体位姿估计在计算机视觉、增强现实及机器人等领域具有非常重要的地位。现有位姿估计算法依赖于物体先验信息,如形状、大小,以及物体的运动轨迹。当没有先验信息时,采用相
推荐系统能够挖掘出用户可能感兴趣的内容,一定程度上缓解信息过载问题。在推荐系统中利用社交网络信息不仅符合真实场景中用户对于物品的选择过程,同时能够缓解推荐系统中普
随着社会的发展与科技的进步,人们在生活中遇到的许多科学、经济和工程问题呈现多极化、非线性、强约束、高维度、难以建模等特点,传统的优化算法已经很难求得问题的最优解,因此,寻求一种有效并且高效的优化方法用于解决更加复杂的优化问题至关重要,目前也成为了众多学者的研究热点。群智能优化算法作为元启发式算法的一个重要分支,因为其较强的自适应性以及在解决复杂优化问题上所表现出来的优势,受到了众多学者的青睐。教与
随着计算机网络规模不断扩大,传统的IP网暴露出越来越多的问题,如:IP地址资源耗尽、路由表急速膨胀、服务质量得不到保证等,这些导致网络可靠性和安全性急速下降。增加成本可以提高网络的可靠性和安全性,但这会导致网络资源效率低,用户费用高,从而使网络性价比很低。与此同时,网络中新兴业务的发展和新型应用的出现对网络提供带宽的能力提出越来越高的要求。20世纪90年代,国际电信联盟提出下一代网络的概念来解决这
在数字经济蓬勃发展的背景下,一些大型商业网站、金融服务系统等常常面对高并发、高访问量的服务场景。负载均衡技术的出现使得系统在处于这种恶劣的环境下依然可以平稳运行。市场上的负载均衡服务厂商很多,既有硬件厂商也有云服务提供商。诸如F5这种专业的负载均衡硬件产品,虽然性能强悍、运行稳定但是造价同样不菲。性能上稍逊色一些的软件负载均衡不但可以帮助用户应付恶劣服务场景更加有助于消减成本。软件负载均衡中较为有