研究背景

主控振荡器功率放大（Master Oscillator Power Amplifier，MOPA）结构易于调控且功率提升性能显著，被认为是高功率光纤激光器的首选结构。理想情况下，激光器输出功率与泵浦功率或增益系数呈近线性关系，然而，当输出功率不断提升时，受光纤中多种非线性效应影响，例如交叉相位调制、受激拉曼散射效应、受激布里渊散射（Stimulated Brillouin Scattering，SBS）效应和四波混频等，输出功率曲线进入非线性区并呈现增益压缩现象。其中，SBS效应阈值最低，成为限制激光最高输出功率的瓶颈。

综合考虑制作工艺复杂度、SBS效应阈值提升度及可操作性等因素，在有效带宽内，利用相位调制拓宽种子源带宽的方案具有操作简单、可控度高、功率提升效率高等特点，成为抑制大功率光纤激光器中SBS效应的研究热点。但当前展宽后的谱型可控度较差，光谱不理想，且信号随机性引发自脉冲现象，使得最大输出功率受限。

研究内容

针对上述问题，本研究致力于种子源的理想谱型设计与智能化光谱灵活调控，探索通过光谱优化获得的高功率光纤激光器输出功率极限，重点研究内容包括：

1.建立任意种子源展宽光谱与激光功率阙值模型

任意谱型的宽谱种子源与激光功率阈值间的物理模型主要包含三部分：宽谱驱动信号与种子源光谱的高阶相位调制模型，展宽后种子源多级功率放大演化模型，激光非线性效应阈值模型。研究思路如图1所示，从多频驱动频谱展宽种子源入手，通过仿真掌握展宽带宽、谱型等参数与系统SBS阈值间的关系，对激光光谱和回光进行时域分析，从而改进光谱形状，进一步优化种子源相位调制技术，为降低系统非线性效应灵敏度，提升最大输出功率提供理论依据。

图 1   种子源展宽光谱与激光功率阈值模型的研究方案

2.建立自定义信号设计的种子源光谱调控与激光功率测试

本研究利用任意波形发生器的高精度信号可控性，对光谱的谱形与带内功率分布进行高精度控制，获得近矩形分布的高阶调制光谱，进而研究任意光谱谱型的实现方法，对比输出功率提升度。以矩型种子源光谱为例，分别从时域和频域入手，设计调P序列和多频驱动信号，仿真获得调P和多频驱动信号如图2所示。调P序列具有实现简单，调节方便的优点，通过改变信号速率、P值和幅度，可直接实现对展宽带宽和平坦度的调节。多频信号具有更多维度、更高精度的谱型调节空间，可拓展至任意谱型的信号设计。

图2（a）调P序列频谱包络仿真图

图2  (b)  多频驱动信号频谱仿真图

采用如图3(a)所示的MOPA结构激光放大测试平台，首先，采用调P序列作为驱动电信号，分别获得较为平坦的10GHz和20GHz带宽展宽光谱，实验获得激光器输出功率与反向功率曲线如图3(b)所示，与相同带宽下的级联白噪声调制展宽光谱相比，激光器输出功率均有300W的提升。随后，采用多频驱动电信号，当展宽带宽为10GHz时，不同频率间隔下，激光器输出功率与反向功率曲线如图3(c)所示。频率间隔为500kHz时，获得最高输出功率为2234W，与相同带宽下级联白噪声方案相比，功率阈值提升了近500W。该实验充分验证了驱动信号的谱形和频率间隔优化对激光器功率阈值的提升作用，为进一步优化光谱奠定基础。

图3 (a) MOPA结构激光放大系统。

图3 (b)  调P序列驱动，激光器输出功率与反向功率曲线图

图3 (c) 多频驱动，激光器输出功率与反向功率曲线图

3.光谱精确测量与深度强化学习算法优化光谱

建立高阶相位调制种子源展宽光谱的智能优化模型，首先需要精确的光谱测量信息，作为深度强化学习算法的输入，进行训练序列的生成与反馈，直到获得最佳输出光谱对应的调制谱形，如图4所示。现阶段1微米光谱仪最高分辨率仅0.02nm，本研究采用扫频式外差拍频功率采集的方法，将光谱测量精度由1.5GHz提升到约50MHz。采用商用光谱仪（Yokogawa，AQ6370D）与本方案对同一光谱进行测量，获得的测量光谱对比图如图4(a)所示。商用光谱仪的测量光谱为一个宽带的平顶包络，无法观测带内信息，而本方案更加准确地捕捉到带内的凹陷和抖动信息，对带宽的测量也更加准确，为后续光谱优化模型的建立提供了更加精确的光谱信息。

图4 (a) 商用光谱仪与本方案的测量光谱对比图
(b) 基于深度强化学习算法的光谱优化模型。(c) 深度强化学习算法优化光谱

综上所述，本研究提出一种基于智能光谱控制与优化的种子源光谱展宽方法，建立任意信号高阶相位管理与种子源光谱、激光功率阈值模型，通过自定义信号设计和单级高阶相位调制，结合基于扫频外差拍频功率检测的高精度光谱测量与深度强化学习算法的谱型优化模型，可实现5-30GHz的谱形可控种子源，提高放大链路的SBS效应阈值，针对不同激光系统和参数实现智能灵活调控。

智能光纤系统实验室（LIFE, Laboratory of Intelligent Fiber Ecosystem），隶属于上海交通大学区域光纤通信网与新型光通信系统国家重点实验室，致力于智能光纤激光系统研究，旨在解决超快脉冲光纤激光器中的脉冲精确调控问题和高功率连续光纤激光器中的光谱精确调控问题。

相关研究获得国家自然科学基金青年基金项目支持，详细原理和结果分析请参阅原文：https://164968.saaas.com/goods/942781