线性光子系统数值模拟:高效时域仿真方法

PDF格式 | 2.55MB | 更新于2024-08-27 | 39 浏览量 | 0 下载量 举报
收藏
"这篇文章提出了一种新颖的线性光子系统数值模拟方法,适用于精确而高效的时间域仿真。该方法基于被研究光子系统的散射参数构建基带等效状态空间模型,将光学载波频率分离并在基带进行操作,从而在不牺牲精度的情况下大大降低了建模和仿真复杂度。通过这种方法,可以分析重建光子系统端口信号的时间域仿真结果。" 本文主要探讨的是在光电子学领域的一种创新模拟技术,旨在优化线性、时间不变且无源的光子设备和电路的仿真过程。传统的光子系统模拟通常面临计算复杂度高、时间效率低的问题,尤其是在处理高频光学载波时。作者提出的解决方案是利用系统散射参数作为出发点,建立一个基带等效的状态空间模型。 首先,理解光子系统的散射参数(S参数)是关键。S参数描述了光子设备或电路输入和输出之间的关系,它包含了所有可能的输入-输出组合的信息,对于理解和设计光子系统至关重要。在本研究中,这些参数被用来构建等效模型。 接着,文章的核心在于基带等效状态空间模型的构建。这个模型通过将高频率的光学载波分解到基带,降低了计算的复杂性。在基带进行仿真意味着处理较低频率的信号,这通常比处理高频信号更简单,因为低频信号的傅里叶变换更容易进行,且计算资源的需求也相对较小。 然后,文章提到,尽管模型简化到了基带,但其准确度并未受到影响。这是因为可以从基带时间域的仿真结果中,通过分析方法恢复出原始的光子系统端口信号。这种能力确保了即使在降低复杂性后,模拟结果依然保持了与实际系统的高度一致。 最后,该方法的应用场景广泛,包括但不限于各种光子器件(如光调制器、光滤波器、光开关等)以及光通信系统中的光子电路。通过采用这种新的数值模拟方法,工程师可以更快地进行设计迭代,减少实验验证次数,从而提高研发效率,并节约成本。 这项工作为光子学领域的仿真提供了一种新的有效工具,有助于推动光电子技术的发展,特别是在高速光通信、光信息处理和光计算等领域。通过减少计算复杂性并保持精度,这种方法有望成为未来光子系统建模的标准之一。

相关推荐

filetype
Python毕业设计-基于Python的人脸识别系统 深度学习 (源码+文档),个人经导师指导并认可通过的高分设计项目,评审分99分,代码完整确保可以运行,小白也可以亲自搞定,主要针对计算机相关专业的正在做大作业的学生和需要项目实战练习的学习者,可作为毕业设计、课程设计、期末大作业,代码资料完整,下载可用。 Python毕业设计-基于Python的人脸识别系统 深度学习 (源码+文档)Python毕业设计-基于Python的人脸识别系统 深度学习 (源码+文档)Python毕业设计-基于Python的人脸识别系统 深度学习 (源码+文档)Python毕业设计-基于Python的人脸识别系统 深度学习 (源码+文档)Python毕业设计-基于Python的人脸识别系统 深度学习 (源码+文档)Python毕业设计-基于Python的人脸识别系统 深度学习 (源码+文档)Python毕业设计-基于Python的人脸识别系统 深度学习 (源码+文档)Python毕业设计-基于Python的人脸识别系统 深度学习 (源码+文档)Python毕业设计-基于Python的人脸识别系统 深度学习 (源码+文档)Python毕业设计-基于Python的人脸识别系统 深度学习 (源码+文档)Python毕业设计-基于Python的人脸识别系统 深度学习 (源码+文档)Python毕业设计-基于Python的人脸识别系统 深度学习 (源码+文档)Python毕业设计-基于Python的人脸识别系统 深度学习 (源码+文档)Python毕业设计-基于Python的人脸识别系统 深度学习 (源码+文档)Python毕业设计-基于Python的人脸识别系统 深度学习 (源码+文档)Python毕业设计-基于Python的人脸识别系统 深度学习 (源码+文档)Python毕业设计-基于Python的
手机看
程序员都在用的中文IT技术交流社区

程序员都在用的中文IT技术交流社区

专业的中文 IT 技术社区,与千万技术人共成长

专业的中文 IT 技术社区,与千万技术人共成长

关注【CSDN】视频号,行业资讯、技术分享精彩不断,直播好礼送不停!

关注【CSDN】视频号,行业资讯、技术分享精彩不断,直播好礼送不停!

客服 返回
顶部