一种基于FPGA芯片的高速微腔孤子光频梳产生控制系统

本发明属于激光，具体涉及一种基于fpga芯片的高速微腔孤子光频梳产生控制系统，可广泛应用于光纤通信、光电传感技术、激光器研究与开发、光学频率测量以及光谱分析等相关领域。

背景技术：

1、光频梳是一种特殊激光光谱，其频率成分像梳齿般等间隔排列，应用于精密光谱测量、激光频率控制、光纤通信等领域。

2、然而，常用的光频梳产生方式如非线性光学过程，如克尔效应或微盘腔的四波混频过程，对激光器参数需精确控制，稳定性和实时性有限。

3、微腔孤子光频梳作为一种新兴的光频梳源，能以高精度提供等间隔的频率。然而，其生成及稳定性严重依赖于微腔物理条件的精确控制，例如微腔内部的热平衡。实施这些调整需要精密的设备和技术，同时也对操作者的专业技能提出了高要求。此外，微腔孤子光频梳的生成和稳定性对微腔的物理条件以及输入激光的参数都有着极高的敏感性。这就意味着，在实际操作过程中，可能需要多轮试验和调整才能达到预期的结果。因此，为了提高微腔孤子光频梳的稳定性和实时性，我们需要一种系统，能够实时监控并调整这些关键参数。

技术实现思路

1、针对上述存在的问题或不足，为解决微腔孤子光频梳稳定性不佳的问题，本发明提供了一种基于fpga芯片的高速微腔孤子光频梳产生控制系统。本发明的系统可以实时检测和控制微腔孤子光频梳产生所需的各种条件，包括泵浦激光的波长和功率、微腔的物理条件等，以保证微腔孤子光频梳的稳定产生，并且具有极高的实时性和易用性。

2、一种基于fpga芯片的高速微腔孤子光频梳产生控制系统，包括：光频梳产生装置和调制链路。

3、其中，光频梳产生装置分成两条链路：

4、第一条链路是泵浦光路，包括：窄线宽激光器、第一电子偏振控制器、第一光纤光放大器、第一耦合器和微环腔。工作时，窄线宽激光器将超短线宽的激光依次经第一电子偏振控制器、第一光纤光放大器和第一耦合器后，进入微环腔中，为微腔孤子光频梳产生提供光源条件。

5、第二条链路是辅助光路，包括：辅助激光器、第二电子偏振控制器、第二光纤光放大器、第二耦合器和微环腔。工作时，辅助激光器发出的激光依次经第二电子偏振控制器、第二光纤光放大器和第二耦合器后，进入微环腔，其作用是为了维持微环腔中的热平衡，提高光频梳的稳定性。通过利用辅助激光器的热效应，更有效地控制和操作微腔孤子光频梳，从而实现更稳定和可预测的状态转换。

6、其中，调制链路由fpga芯片、环境传感和参数控制装置、信号发生器、光谱仪、光功率计和信息处理设备(如计算机)构成。

7、所述光谱仪接第二耦合器、fpga芯片的第二驱动模块和信号检测模块。

8、所述光功率计接第一、第二耦合器和fpga芯片的信号检测模块。

9、所述环境传感和参数控制装置(与fpga芯片相独立)用于检测并调整微环腔的温度条件至预期温度，以保证其重频稳定性。

10、所述信号发生器产生各种波形信号，与窄线宽激光器和fpga芯片的第一驱动模块连接，通过控制产生的波形，间接并且精确地调整泵浦激光的波长，提高微腔孤子光频梳的稳定性。

11、所述fpga芯片被划分为信号检测模块、信号处理模块和三个驱动模块，与信息处理设备连接，处理所有的控制信号和采集数据；通过这五个模块与光谱仪、光功率计、窄线宽激光器、辅助激光器、两个电子偏振控制器分别相连接。

12、信号检测模块实时监测光谱仪、光功率计的信息，转化为数字信号后送入信号处理模块。通过实时监测光谱和光功率的变化，对电子偏振控制器和激光器的参数调节提供数据支持。

13、信号处理模块则对接受的信号进行滤波、放大处理，以及提取关键特征，并进行相关的信息计算处理后，根据预期计算结果发送控制信号给三个驱动模块。

14、第一驱动模块连接窄线宽激光器和辅助激光器，根据接收的控制信号调整其开关状态与工作波长以保持光频梳的稳定；同时，还连接信号发生器，进一步精细调整其偏置电压，信号波形等工作参数。

15、第二驱动模块连接光谱仪，调整其分辨率、扫描速度并在达到特定状态时进行自动存储光谱图；特定状态是指孤子产生划分的初级梳、次级梳、多孤子态或单孤子态。

16、第三驱动模块连接第一、第二电子偏振控制器，根据接收的控制信号对偏振进行调节以满足孤子产生的最佳条件。

17、以上本发明的系统架构和联动方式实现了对微腔孤子光频梳产生过程的高速、精确调控，提高了产生稳定、可靠的微腔孤子光频梳的能力。

18、进一步的，所述关键特征包括梳齿数量、梳齿间距标准差、梳齿功率差异、初级梳附近的梳齿数量和是否存在非周期梳齿。

19、进一步的，所述信号处理模块根据接收的光功率计两端功率信号，通过比例-积分-微分pid控制策略通过第三驱动模块自动调整电子偏振控制器，以实现两路光路的功率达到相对最大值。

20、进一步的，在微腔孤子光频梳的生成过程中，本发明还应用了机器学习方案对所述光谱仪数据进行处理。根据数据特征，将孤子的产生划分为四个状态：初级梳、次级梳、多孤子态和单孤子态；然后将这四个状态的典型特征编入fpga芯片中，使其能够快速识别并实时反馈光腔的状态。

21、数据预处理：对光谱仪获取的原始数据进行平滑处理和归一化。

22、关键特征提取，提取以下特征：梳齿数量、梳齿间距标准差、梳齿功率差异、初级梳30-50nm波长范围的梳齿数量和是否存在非周期梳齿。

23、进一步的，所述关键特征选择：可直接使用这五个特征进行分类。在实际应用中，可使用特征选择算法进一步优化确定使用的特征子集。

24、模型训练：使用已标记的训练数据集(包含单孤子、多孤子、初级梳和次级梳状态的样本)来训练一个多类分类器。在这个装置中，使用决策树的机器学习算法。通过交叉验证来选择最佳模型。

25、模型测试与应用：使用训练好的多类分类器对新的光谱仪数据进行预测，以判断其为单孤子、多孤子、初级梳或次级梳状态。通过不断更新训练数据集和调整模型参数，以提高分类器的性能。

26、进一步的，如根据获得到的微腔孤子状态信息，首先按照0.5nm的步长对窄线宽激光器的输出波长进行初步调整，为后续精确调节奠定基础；接着，fpga芯片启用一个与孤子状态对应的基于状态机的切换策略；在孤子状态发生变化，例如从次级梳变为多孤子状态时，fpga芯片会自动将调整目标从泵浦激光器切换到信号发生器。而对于信号发生器，我们对其输出的偏置电压进行调整，步长选择较多，可以选择0.5v,0.1v,0.05v,0.01v等步长以符合我们对窄线宽激光器波长进行间接调整的需求。如果在调整波长的过程中，微腔孤子从初始状态(可以是初级梳，次级梳，多孤子)进入到了下一个状态(可以是次级梳、多孤子、单孤子状态)，调整过程即停止。反之，如果状态发生倒退，如我们在调整波长的过程中，从多孤子状态回到次级梳。实时反馈系统将回溯到上一步的激光器参数，使微腔孤子状态返回到上一个状态。

27、本发明的核心在于自适应控制算法和实时反馈系统，它们的结合可优化光谱仪、掺铒光纤放大器(edfa)和激光器的性能，提供高灵活性和精确性。光电检测装置提供待处理的光信号，这些数据被送至fpga芯片进行实时自适应调整，以提高效率和稳定性。

28、自适应控制算法基于svm的多类分类器，训练数据来自光谱仪。经过预处理、特征提取和选择等步骤，反映孤子状态(单孤子、多孤子、初级梳和次级梳)的特征被送入分类器训练。训练好的分类器能根据新的光谱仪数据预测孤子状态，并通过不断更新训练数据和调整模型参数提高性能。

29、而实时反馈系统则基于q-learning，一种强化学习算法。在不断的试验和学习中，q-learning算法会逐渐学会如何在不同的孤子状态下选择最优的激光器参数调整方案，从而实现对微腔孤子光频梳产生过程的实时控制。这种控制既考虑了当前的状态(即由光电检测装置提供的数据)，又考虑了以往的学习经验(即q值表)，并且可以随着实验过程的进行自适应地进行调整。

30、通过svm和q-learning的结合，本发明的控制系统降低操作复杂性，提高效率和稳定性，为光学频率测量、光谱分析、光纤通信等领域提供高效、稳定的解决方案。

31、综上所述，本发明提供了一种基于fpga芯片的高速微腔孤子光频梳产生控制系统，利用fpga的高度可编程性和实时性，通过自适应控制算法和实时反馈系统的结合运用，实现对光谱仪，光功率计，激光器，电子偏振控制器参数的智能调整和优化，从而提高了微腔孤子光频梳产生过程的效率和稳定性。该系统在光学频率测量、光谱分析、光纤通信等领域具有广泛的应用价值。