利用ZEMAX软件进行多模光纤准直器的设计。在ZEMAX开发环境下建立多模光纤准直器光路系统的理论模型，通过人工优化的方法，设计并制作了可调焦的多模光纤准直器，仿真结果与实际结果相一致，证实了利用ZEMAX进行多模光纤准直器设计的可行性和准确性。利用所建立的模型，分析了各种因素对光纤准直器耦合效率和准直度的影响。

多模光纤标准

多模激光器光纤在ZEMAX中模拟，可以用作参考，或者进行模拟修改

七十年代光纤进入实用化阶段是从多模光纤的局间中继开始的。二十多年以来，单模光纤新品种不断出现，光纤功能不断丰富和增强，性能价格比不断苛求，但多模光纤并没有被取代而是始终保持稳定的市场份额，和其他品种同步发展。其原因是多模光纤的特性正好满足了网络用纤的要求。相对于长途干线，光纤网络的特点是：传输速率相对较低；传输距离相对较短；节点多、接头多、弯路多；连接器、耦合器用量大；规模小，单位光纤长度使用光源个数多。

搭建实验平台,把26个字母的图像传入光纤,并在输出端采集散斑图。把散斑图展开到HSV色彩空间中,单使用V分量进行分类能达到不错的分类准确率,且能缩减训练时长。在预处理后,分别使用具有不同层数卷积结构的神经网络、卷积神经网络和支持向量机(CNN+SVM)算法、SVM算法对散斑图进行分类。测试结果发现,使用4420张散斑图作为训练集,3层卷积结构的神经网络的识别准确率为88%,4层卷积结构的神经网络的识别准确率为95%,CNN+SVM算法的识别准确率为98%,而SVM算法的识别准确率达到了100%。实验结果表明,把机器学习算法应用在光信号上,同样可以对多模光纤散斑图进行分类,当图像特征相对明显时,直接使用SVM算法对光纤输出散斑进行识别,可以大大提升多模光纤输出散斑图的识别准确率。

多模光纤耦合

数值孔径为0.07的多模光纤束与受激布里渊散射位相共轭镜组成的双光程装置中，输出光束的远场分布里典型的二维列阵孔径的衍射花样，输出光能分布在0.026 rad内，即由单根光纤芯径的衍射极限所决定的范围内，远小于由数值孔径所决定的高阶模相应的发散角范围，并且补偿了由光纤束不均匀性带来的缺陷。

多模光纤是一种厚散射介质,当目标图像经过多模光纤传输时将形成多种模式耦合,从而在光纤的输出端生成散斑图案。基于深度学习对多模光纤成像进行复原,解决了厚散射介质成像失真的问题。采用DenseUnet,并以散斑图样作为模型的输入来重建目标图像。DenseUnet模型采用融合机制加深了网络的深度,提高了重建的准确性,并具有很好的鲁棒性。实验结果表明,DenseUnet可以很好地对具有不同长度的多模光纤产生的散斑图像进行重建。

提出了一种基于多模干涉效应(MMI)的单模-多模-间隙-单模（SMGS）光纤悬臂梁振动传感器。采用光束传播法（BPM）对这种结构的光传输性能进行数值模拟，并通过有限元分析方法对光纤悬臂梁进行了振动模态分析，从理论上优化设计了该类光纤振动传感结构。在实验上制备了长度为22 mm的悬臂梁结构，详细研究了多模区光纤的长度对声频振动响应的影响。实验结果表明，该SMGS振动传感器在130 Hz时响应效果最好，对应的声压灵敏度为4 mV/mPa，线性相关系数为0.9962，线性度和可重复性良好，并且实验结果和理论模拟结果相符合。这种光纤振动传感器具有制备工艺简单、成本较低和灵敏度高等特点，有望应用于对某些具有特殊振动频率点的远距离振动传感。