微软专利提出基于网格与神经网络的光波导快速仿真方法
基于网格与神经网络的光波导快速仿真方法
（映维网Nweon 2026年01月29日）波导合束器负责将虚拟图像与真实世界视图融合，其设计直接决定了设备的视场角、视窗大小、外形尺寸等关键性能。传统设计严重依赖光追仿真，但由于光线在波导内全反射和光栅作用下的指数级增长，导致仿真计算量极其庞大、耗时漫长（单次仿真常需数十分钟甚至更长），严重拖慢了产品研发与优化周期。
在一份专利申请中，微软提出了一种离散化网格波导模型，将波导和光栅结构离散化为网格单元，把k矢量空间离散化并映射到不同的层，将光传播模拟为层内与层间单元间的能量“流动”或“泄漏”。其计算模式类似于神经网络的前馈传播，但权重由物理几何规则预先确定，无需机器学习训练，从而实现计算提速。
微软指出，传统的光线追踪仿真可能计算密集且非常耗时，具体取决于建模光线数量、波长、波导表面积以及改变或引导传播方向的光学元件的数量和属性等因素。所以，团队创建了一种基于神经网络的替代方法，其中网络从叠加在波导合束器几何结构上的网格结构中继承其形状和属性。这种基于网格的建模方法将k矢量空间离散化为非连续的箱（bin），并将波导合束器划分为离散的单元（cell）。在建模中，时间通过按顺序步骤执行仿真计算而离散化。
在一个离散化网格波导模型的示例性说明中，波导的形状和表面浮雕光栅SRG组件的位置由顶点定义。SRG组件的设计参数，如光栅矢量方向、倾斜角、深度调制和填充因子，一同定义。使用非连续空间坐标几何的网格结构，在波导合束器上定义单元，波导合束器建模为二维层的堆叠。用于描述衍射光束方向和波长的波导及SRG组件的k矢量空间调整为非连续的，使得k矢量被离散化为分别与不同层相关联的独立箱。仿真计算以一系列离散步骤进行，针对层内和层间单元之间的相互作用，在作用中光能与相邻单元发生交换。
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