研究目的
基于反向传播人工神经网络（BP-ANN）校准2×2双环辅助马赫-曾德尔干涉仪开关，以实现对大规?？卣罅兄蠨R-MZI开关元件的有效校准。
研究成果
基于BP神经网络的算法有效校准了2×2 DR-MZI开关，使其能在四个工作波长下配置为交叉态和直通态。该方法为大规模硅光开关阵列的自动控制提供了有前景的解决方案。
研究不足
相位识别的精度有限（约0.01π），影响条状态的消光比。波长误差约为100皮米，受热调谐效率及环境温度下谐振波长漂移的影响。
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[IEEE 2019年第18届国际光通信与网络会议(ICOCN) - 中国黄山 (2019.8.5-2019.8.8)] 2019年第18届国际光通信与网络会议(ICOCN) - 基于反向传播人工神经网络的2×2光开关校准
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[IEEE 2019年第18届国际光通信与网络会议(ICOCN) - 中国黄山 (2019.8.5-2019.8.8)] 2019年第18届国际光通信与网络会议(ICOCN) - 基于反向传播人工神经网络的2×2光开关校准
DOI：10.1109/ICOCN.2019.8934283
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
我们提出一种基于反向传播人工神经网络（BP-ANN）的2×2双环辅助马赫-曾德尔干涉仪开关校准方法。该BP-ANN算法可使DR-MZI开关在自由光谱范围内的任意工作波长下设置为交叉态或直通态。这是一种可用于大规?？亟峁怪蠨R-MZI开关元件校准的有效方法。
作者：
Wei Gao，Liangjun Lu，Linjie Zhou，Jianping Chen
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