随着云计算和大数据时代的到来,高度集中的数据和移动服务迅猛增长,底层光网络基础设施所承载的互联网流量对服务的需求不断增长,这刺激着对网络容量扩展的探索。鉴于现有的复用技术已达到其扩展性极限,空分复用技术展现出很大的潜力。与具有有限传输能力的单模光纤相比,少模光纤可以作为空分复用网络的空间通道并提供多模式传输。同时,熊猫型保偏光纤因其偏振保持特性良好、制作工艺简单及损耗较低等优点而被广泛地研究与应用。因此,本文主要研究了同时具备多传输模式与大模式间有效折射率差的熊猫保偏少模光纤的结构设计及布里渊特性。本文的主要工作如下:（1）介绍了保偏光纤与光纤布里渊特性的研究现状,并对有限元分析方法与熊猫型保偏光纤特性进行重点说明,分析了保偏光纤的性能参数,对比了自发布里渊散射与受激布里渊散射的差异性。为熊猫保偏少模光纤的设计及布里渊特性研究提供理论依据。（2）设计了基于椭圆环纤芯的熊猫保偏少模光纤结构,该光纤结构具有一个椭圆环芯以及两个应力杆。该光纤结构设计可支持14个偏振模式,能有效地将各相邻模式分开。通过定量分析外长轴半径,椭圆环芯半径比,椭圆率,应力杆半径和应力杆与椭圆纤芯间距离等光纤结构参数对光纤性能的影响,并进行结构参数调整得到模式间最小有效折射率差为2.70×10-4,并对该结构光纤进行了宽带特征、色散和弯曲损耗等性能分析。（3）提出了基于神经网络的熊猫保偏少模光纤逆向设计方法,对所设计的熊猫椭圆环芯保偏少模光纤结构进行参数优化。主要利用构建的数据集对神经网络进行训练,并通过调整激活函数、优化器、层级结构与学习率等方式对神经网络模型进行优化,保存训练好的模型,通过数据模拟与仿真分析来对比实际数据与预测数据之间的准确性,结果表明实际值与预测值的相关系数均高于0.98,证明了该网络模型能够很好地逆向拟合光纤结构及其性能间的关系。最终得到最优化光纤结构参数,并将光纤的各模式最小有效折射率差增大到3.06×10-4,性能提升效果明显。最后,将所设计的光纤结构与同类型结构光纤进行对比,证实了该光纤结构的优势。（4）提出了基于神经网络的熊猫保偏少模光纤的布里渊特性研究方法,分析了少模光纤的单一模式与其模式叠加的布里渊特性差异。并利用所设计熊猫椭圆环芯保偏少模光纤进行实际的验证分析,具体仿真分析了各传输模式的布里渊性能包括布里渊频移、布里渊散射线宽和布里渊散射增益峰值,同时分析了模式联运谱的布里渊散射参数,最终获得了光纤中全模式叠加的布里渊散射参数。为了优化光纤的布里渊特性研究过程,将神经网络与布里渊特性仿真过程进行结合,研究结果证实神经网络模型的预测相关度高于0.99,说明该网络能够准确模拟光纤的布里渊特性并获得布里渊散射参数。综上所述,本文设计了基于椭圆环纤芯的熊猫保偏少模光纤结构,并利用神经网络与逆向设计对结构参数进行优化,同时,利用神经网络对熊猫少模光纤布里渊散射参数进行模拟与验证。本文所提出的设计方式与性能分析方法为保偏少模光纤仿真设计展示了新思路,并具有良好的泛化性。