研究目的
利用全局优化的随机并行梯度下降（SPGD）算法高精度分析激光光束的模态含量。
研究成果
全局优化的SPGD算法能对六模光纤输出的激光束进行快速精确的模态分解。该算法克服了传统SPGD算法固有的局部极小值问题，确保模态成分分析的高精度。其简洁性和全局优化能力使其适用于实时分析及多种激光应用场景。
研究不足
该算法的准确性取决于参考值的设置，该参考值是通过统计方法而非理论方法确定的。由于共轭对导致的相位模糊问题仍然存在，需要通过与远场演化图像进行额外比对来解决。
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基于全局优化SPGD算法的激光光束高精度模态分解
DOI：10.1109/jphot.2019.2937125
期刊：IEEE Photonics Journal
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
我们提出一种全局优化的随机并行梯度下降（SPGD）算法，用于高精度分析激光光束的模态成分。基于传统SPGD算法的模态分解（MD）在激光光束包含六个及以上光纤本征模时，?；嵯萑刖植考≈?，导致模态错误组合。我们在保持SPGD算法简洁快速优势的同时，采用多种优化技术来区分全局极小值与局部极小值，从而获得更高精度。改进后的SPGD算法包含学习率退火处理、通过大扰动识别并逃离局部极小值、以及将瞬态误差函数与参考值进行比较。我们能在数秒内精确分析六模光纤光束的模态成分。通过计算模态权重和相位百分比误差，以及模拟远场演化图像，证实了寻找全局极小值对提升MD精度和实时分析的重要性。该改进算法的简洁结构及其在多模光纤中的全局优化能力，将加速各类激光应用中的数值模态分解。
作者：
Kyuhong Choi，Changsu Jun
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