基于自适应算法的光波导衍射效率优化方法及系统与流程

本发明涉及光波导，具体涉及基于自适应算法的光波导衍射效率优化方法及系统，特别适用于需要实时调整光波导性能的应用场景，如蓝牙智能ar眼镜等。

背景技术：

1、随着光通信、光显示等技术的迅速发展，光波导作为关键的光学元件，其性能的优化变得至关重要。在现有技术中，对光波导衍射效率的优化通常采用以下方法：

2、a)使用固定设计参数；b)在有限的预设参数组合中进行选择；c)预先设定几组特定的衍射光栅参数(如周期和深度组合)，根据不同的应用场景进行切换。然而，这些现有技术存在以下问题或不足：

3、1.缺乏实时适应性，无法根据光波导所处环境的实时变化，即时调整衍射光栅的参数，导致在环境变化时衍射效率下降，透光率降低。

4、2.精度和效率不足：预设的有限参数组合无法达到最优的衍射效率，难以满足日益提高的性能要求。

5、3.灵活性差：不能灵活应对复杂多变的环境条件，限制了光波导在多种场景下的应用。

技术实现思路

1、本发明的目的在于解决现有技术中存在的问题，提供能够实时、精准、灵活地优化光波导衍射效率的方法及系统，以保持高透光率，适应各种复杂环境。

2、本发明提供了基于自适应算法的光波导衍射效率优化方法，包括以下步骤：获得光波导所处环境的实时参数；基于所述实时参数，建立光波导衍射效率与环境参数和衍射光栅参数之间的数学模型；根据所述数学模型，通过自适应算法确定衍射光栅的最优参数；基于所述最优参数，调整光波导的衍射光栅，实现光波导衍射效率的优化。

3、具体地，所述获得光波导所处环境的实时参数的步骤包括：通过分布在光波导关键位置的高精度传感器实时采集环境参数；通过adc采样获取所述环境参数的电压值；基于所述电压值，确定温度、湿度、光照强度和电磁干扰中的或多种参数。

4、具体地，所述建立数学模型的步骤包括：

5、建立衍射效率η与衍射级次m、环境参数θe和相对微结构高度因子ε之间的关系：

6、η(m,θe,ε)＝sinc(λπmd(θe,ε)n(θe))

7、其中，λ为光波长，d为微结构高度，n为折射率。

8、具体地，进一步包括：

9、确定微结构高度d与环境参数θe和相对微结构高度因子ε的关系：

10、d(θe,ε)＝d0(1+ε)(1+αg(θe-θ0))

11、其中，d0为参考环境下的微结构高度，θ0为参考环境参数，αg为热膨胀系数。

12、具体地，确定折射率n与环境参数θe的关系：

13、n(θe)＝n0+αn(θe-θ0)

14、其中，n0为参考环境下的折射率，αn为折射率的温度系数。

15、具体地，所述通过自适应算法确定衍射光栅的最优参数的步骤包括：

16、初始化参数，包括参考环境参数θ0、参考微结构高度d0、参考折射率n0、相对微结构高度因子ε、平滑迭代因子μ和衍射级次m；

17、计算参考环境下的衍射效率ηth(m,θ0,0)作为调节标准；

18、获取当前环境参数采样值θ′e；通过平滑迭代更新当前环境参数：

19、θe(t)＝μθe(t-1)+(1-μ)θe′

20、其中，t为采样时刻；

21、基于更新后的环境参数，计算当前衍射效率η(m,θe(t),ε)；

22、当η(m,θe(t),ε)<ηth(m,θ0,0)时，调整ε以优化衍射效率。

23、具体地，所述调整ε的步骤通过迭代优化算法实现，该算法包括：

24、设定初始步长δε和精度阈值δ；

25、计算当前ε下的衍射效率η(ε)；

26、计算ε+δε和ε-δε下的衍射效率η(ε+δε)和η(ε-δε)；

27、根据η(ε)、η(ε+δε)和η(ε-δε)的比较结果，确定ε的调整方向；

28、当|η(ε+δε)-η(ε)|<δ且|η(ε-δε)-η(ε)|<δ时，结束迭代；否则，更新ε并返回步骤2继续迭代。

29、具体地，所述调整光波导的衍射光栅的步骤包括：将确定的最优参数转换为控制信号；通过精密驱动装置调整衍射光栅的周期和/或深度。

30、具体地，进一步包括：实时监测调整后的衍射效率；当监测到的衍射效率低于预设阈值时，重新执行获得环境实时参数的步骤，形成闭环优化过程。

31、基于自适应算法的光波导衍射效率优化系统，包括：

32、数据采集模块，用于获得光波导所处环境的实时参数；模型建立模块，用于基于所述实时参数，建立光波导衍射效率与环境参数和衍射光栅参数之间的数学模型；算法模块，用于根据所述数学模型，通过自适应算法确定衍射光栅的最优参数；控制模块，用于基于所述最优参数，调整光波导的衍射光栅，实现光波导衍射效率的优化；其中，所述数据采集模块包括分布在光波导关键位置的高精度传感器和adc采样电路；所述模型建立模块和算法模块集成在mcu中；所述控制模块包括信号转换电路和精密驱动装置。

33、本发明的有益效果包括：

34、1.显著提高实时适应性：能够实时响应环境变化，始终保持高衍射效率和透光率。

35、2.大幅提升优化精度和效率：通过精确的模型和先进算法，达到最优的性能。

36、3.增强灵活性和通用性：适应各种复杂多变的环境条件，拓宽了光波导的应用范围。

技术特征：

1.基于自适应算法的光波导衍射效率优化方法，其特征在于，包括以下步骤：获得光波导所处环境的实时参数；基于所述实时参数，建立光波导衍射效率与环境参数和衍射光栅参数之间的数学模型；根据所述数学模型，通过自适应算法确定衍射光栅的最优参数；基于所述最优参数，调整光波导的衍射光栅，实现光波导衍射效率的优化。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得光波导所处环境的实时参数的步骤包括：通过分布在光波导关键位置的高精度传感器实时采集环境参数；通过adc采样获取所述环境参数的电压值；基于所述电压值，确定温度、湿度、光照强度和电磁干扰中的或多种参数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立数学模型的步骤包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，进一步包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，进一步包括：确定折射率n与环境参数θe的关系：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过自适应算法确定衍射光栅的最优参数的步骤包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述调整ε的步骤通过迭代优化算法实现，该算法包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调整光波导的衍射光栅的步骤包括：将确定的最优参数转换为控制信号；通过精密驱动装置调整衍射光栅的周期和/或深度。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：实时监测调整后的衍射效率；当监测到的衍射效率低于预设阈值时，重新执行获得环境实时参数的步骤，形成闭环优化过程。

10.基于自适应算法的光波导衍射效率优化系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于获得光波导所处环境的实时参数；模型建立模块，用于基于所述实时参数，建立光波导衍射效率与环境参数和衍射光栅参数之间的数学模型；算法模块，用于根据所述数学模型，通过自适应算法确定衍射光栅的最优参数；控制模块，用于基于所述最优参数，调整光波导的衍射光栅，实现光波导衍射效率的优化；其中，所述数据采集模块包括分布在光波导关键位置的高精度传感器和adc采样电路；所述模型建立模块和算法模块集成在mcu中；所述控制模块包括信号转换电路和精密驱动装置。

技术总结本发明涉及光波导技术领域，具体涉及基于自适应算法的光波导衍射效率优化方法及系统，方法包括以下步骤：获得光波导所处环境的实时参数；基于所述实时参数，建立光波导衍射效率与环境参数和衍射光栅参数之间的数学模型；根据所述数学模型，通过自适应算法确定衍射光栅的最优参数；基于所述最优参数，调整光波导的衍射光栅，实现光波导衍射效率的优化，能够实时响应环境变化，始终保持高衍射效率和透光率；通过精确的模型和先进算法，达到最优的性能；适应各种复杂多变的环境条件，拓宽了光波导的应用范围。技术研发人员：胡沛霖,李镇江,郭子军,叶铎,麦旸受保护的技术使用者：广州市行动者科技有限责任公司技术研发日：技术公布日：2024/12/2