基于pSim的波分復用鏈路參數(shù)自動設計與實現(xiàn)

  pSim 光電協(xié)同鏈路仿真工具，可驗證多模、雙向和多通道光電鏈路，在時域或頻域進行光子及電子信號處理和分析。其設計環(huán)境類似于傳統(tǒng)EDA電子電路的仿真工具，方便設計采用多種器件組成的光電協(xié)同鏈路；其分層設計環(huán)境及可視化直觀操作接口使得設計者可以方便的將各個器件相互連接，并仿真分析整體系統(tǒng)，驗證系統(tǒng)在時域及頻域上的響應。pSim使用者除了利用GUI，還可以充分利用Python 3編程語言的優(yōu)勢，搭建鏈路、設置仿真、進行后處理。設計者還可導入豐富的第三方智能代碼庫進行機器學習輔助逆向設計、優(yōu)化設計、統(tǒng)計分析、良率分析等，支持方便靈活的二次開發(fā)。

  本案例基于微環(huán)級聯(lián)結構，采用遺傳算法進行參數(shù)自動設計，旨在設計密集波分復用鏈路，波峰分別位于1542nm/1544nm/1546nm/1548nm。微環(huán)的模型由定向耦合器和波導構成，關于定向耦合器和波導的具體參數(shù)設置可以參照《pSim使用手冊》。下面將從設計思路、算法實現(xiàn)分別進行描述。

  圖1. 微環(huán)結構構成

  設計思路

  設計思路如圖2所示，首先需要初始化鏈路模型，創(chuàng)建基礎的鏈路結構，此處選用級聯(lián)微環(huán)結構，具體實現(xiàn)代碼如下。

  基本的鏈路創(chuàng)建完成之后，進入到自動設計鏈路參數(shù)的部分。我們需要有明確的設計目標，并將其以數(shù)值或者數(shù)學模型的方式給出，方便算法明確優(yōu)化方向，以便做出進一步的優(yōu)化。除此之外，我們還需要設置部分初始值，主要包括仿真環(huán)境相關的參數(shù)以及結構器件的參數(shù)，需要保證這些參數(shù)處于合理的范圍。完成以上步驟以后，我們要選擇合適的優(yōu)化算法，來實現(xiàn)器件參數(shù)的自動設計。

圖2. 設計思路與算法實現(xiàn)流程

  算法實現(xiàn)

  本案例選用遺傳算法作為優(yōu)化方法自動設計參數(shù)，本案例中的遺傳算法直接調(diào)用sko庫實現(xiàn)，下面分別介紹適應度函數(shù)求解以及庫的安裝與調(diào)用。

  適應度函數(shù)是遺傳算法是否滿足輸出條件判斷的價值函數(shù)，在此我們選取目標函數(shù)作為適應度函數(shù)。本案例的目標是設計密集波分復用鏈路，波峰分別位于1542nm/1544nm/1546nm/1548nm，具體實現(xiàn)代碼如下。

  調(diào)用遺傳算法首先需要確保安裝sko庫，安裝完成之后調(diào)用即可實現(xiàn)參數(shù)自動設計。

  func為適應度函數(shù)，n_dim為參數(shù)維度，size_pop為種群大小，max_iter為最大迭代次數(shù)，lb為參數(shù)起始邊界，ub為參數(shù)最大值邊界，precision為設計精度。

(a) [10.50475133, 19.08075549, 27.36347612, 14.86935732]

(b) [11.81670232, 14.8363411 , 28.62451997, 20.48715841]

(c) [10.85719129, 10.1782227 , 22.79970474, 11.53963126]

圖3.最終設計仿真結果展示

  最終的仿真結果顯示，最終設計的參數(shù)符合我們的目標要求，并且通過這種算法自動設置參數(shù)的方式我們可以任意選擇通道進行相應波長范圍信號的提取。上述結果還表明了逆向設計對于集成波分復用鏈路的可行性。除此之外，本案列還可以移植到任何光電集成鏈路中使用?？偠灾惴ㄅcpSim 的結合，使集成鏈路設計變得更加便捷和高效。