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Python系统仿真其二:半导体激光器速率方程

2024-07-16 21:53| 来源: 网络整理| 查看: 265

文章目录 一、Lang–Kobayashi方程二、仿真

# 前言 混沌现象一直以来被广泛研究。半导体激光器产生的混沌激光是人工产生混沌的一种常用方式,在保密通信、高速物理随机数产生等领域应用广泛。使用龙格库塔四阶算法对速率方程进行仿真,即可仿真出结果。本文对原理不做深入分析。 一、Lang–Kobayashi方程

速率方程由复光场方程和激光腔内的载流子密度方程组成,是描述系统的动态特性的时变方程。设激光器输出的场振幅和相位分别为 A A A和 ∅ \emptyset ∅,载流子密度为 N N N,参考Ohtsubo的半导体激光器专著,设计相应程序。由于方程比较复杂,因此这里不对方程作过多介绍,感兴趣的读者可以自己去阅读原文。1985年哈肯从两能级原子结构出发,写出带有环形谐振腔的FP激光器的时变电场,并将时变电场、偏振方程与反转粒子数的方程通过线性代换和化简,将其转化成Lorenz方程形式(Lorenz-Haken方程)。这是非常有意思的一种想法,毕竟半导体激光器能够沿着hopf分岔的路径进入混沌。后来经过几年的不断研究,重写了载流子密度和场方程,舍弃了偏振方程才最终得到了如今的半导体激光器速率方程。 d A d t = 1 2 [ g ( N − N 0 ) 1 + ϵ A 2 − τ P − 1 ] ∗ A + k f τ L ∗ A ( t − τ f ) cos ⁡ θ \frac{dA}{dt}=\frac{1}{2}\left[\frac{g\left(N-N_0\right)}{1+\epsilon A^2}-\tau_P^{-1}\right]\ast A+\frac{k_f}{\tau_L}\ast A\left(t-\tau_f\right)\cos{\theta} dtdA​=21​[1+ϵA2g(N−N0​)​−τP−1​]∗A+τL​kf​​∗A(t−τf​)cosθ d ∅ d t = α 2 [ g ( N − N 0 ) 1 + ϵ A 2 − τ P − 1 ] − k f τ L ∗ A ( t − τ f ) A sin ⁡ θ      \frac{d\emptyset}{dt}=\frac{\alpha}{2}\left[\frac{g\left(N-N_0\right)}{1+\epsilon A^2}-\tau_P^{-1}\right]-\frac{k_f}{\tau_L}\ast\frac{A\left(t-\tau_f\right)}{A}\sin{\theta}\ \ \ \ dtd∅​=2α​[1+ϵA2g(N−N0​)​−τP−1​]−τL​kf​​∗AA(t−τf​)​sinθ     d N d t = I q V − N τ N − g ( N − N 0 ) A 2 \frac{dN}{dt}=\frac{I}{qV}-\frac{N}{\tau_N}-{g\left(N-N_0\right)A}^2 dtdN​=qVI​−τN​N​−g(N−N0​)A2其中公式的第一项描述内腔场变化,第二项是反馈光,表示反馈光对输出的振幅和相位的影响,根据半导体激光器不同的内腔,方程有不同的形式。方程是时滞的,因此无法普通求解,这里用到前面写的MATLAB混沌系统仿真其一:Lorenz系统和Rossler系统的龙格库塔四阶算法求解。仅是传递的参数变得更复杂,但是在Python上实现的思路也是一样的。因此也非常简单。

二、仿真

程序设计主要按照以下思路,龙格库塔四阶算法求解实际上就是不断地迭代,与Python系统仿真其一:logistics递归方程求解logistics的方法相同。 程序框图 求解初值和调用函数的核心代码如下

As1 = m.sqrt((self.l1-self.lth)*self.tauP/self.q/self.V) x0 = [self.Nth, As1, 0] solt, soly = self.RK4(x0, self.Ndelay, self.t, self.h, self.steps)

由于不像MATLAB需要传递一个函数句柄,因此直接设计一个描述L&K方程的类内函数在RK4函数内不断调用迭代即可,参考MATLAB混沌系统仿真其一:Lorenz系统和Rossler系统,这里不做过多介绍。在不同反馈强度下,半导体激光器呈现不同的输出: 半导体激光器输出 有了输出,不断改变反馈强度的值,暴力迭代即可得到分岔图。 在这里插入图片描述



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