用于LiDAR测量的1.58um单芯片MOPA(一)

news2025/2/25 2:02:25

--翻译自M. Faugeron、M. Krakowski1等人2014年的文章

1.简介

如今,人们对高功率半导体器件的兴趣日益浓厚,这些器件主要用于遥测、激光雷达系统或自由空间通信等应用。与固态激光器相比,半导体器件更紧凑且功耗更低,这在低功率供电环境(如飞机或卫星)应用中非常重要。在800-1200 nm范围内,对于集成和自由空间主振荡器功率放大器(MOPA)[1]-[3],人们已经做了大量研究工作。对1.5 μm唯一商用的MOPA来自QPC [4],其光纤输出功率约为700mW,线宽为500 kHz。在本文中,第一部分我们首先给出了我们的模拟仿真结果,在第二部分,我们给出了1.58 μm MOPA的芯片垂直和水平结构设计,第三部份我们介绍了MOPA器件的制造,最后,第四部分我们展示了该MOPA器件的光学和电气测量结果。

2.器件仿真

A. MOPA架构

MOPA至少包括一个激光器和一个放大器。在FP7 Britespace项目中,我们开发了一个由分布式反馈激光器(DFB)、调制器和半导体光放大器(SOA)三部分组成的集成MOPA[5]。

其中DFB为窄线宽单模激光器,我们已经开发了这款DFB,其输出功率>150 mW,光线宽优于300 kHz [6]。

调制部分需要具有15 Mbit/s的调制带宽和10 dB消光比,我们使用 SOA的增益调制特性就可以实现,与电吸收调制器(EAM)相比,EAM需要特殊的材料(光致发光峰与激光有源区相比发生偏移),我们不需要任何特定的SOA有源区。

MOPA的最大输出功率将由 SOA 的饱和功率决定,为了获得尽可能大的输出功率,我们使用喇叭形 SOA。事实上,扩大有源区可以降低功率密度并增加最大输出功率[7]。

单芯片MOPA的最简单实现方式是将不同的单元部分沿直线顺序排布,如图1a所示[4][8]。这种方式结构简单,但端面反射(即使使用抗反射涂层)以及单元之间的反射较大,这会带来多腔效应,对DFB激光器产生干扰,这些影响在[8]中进行了详细讨论。

为了减少端面反射,一种改进的方法是使波导倾斜,如图1b[9],这在 SOA中非常常见的结构,缺点是由于倾斜,难以在DFB背面端面上制作有效的高反射涂层。

另一个方法是使用曲波导结构,如图1c[10],这个结构中,DFB 激光器是直的,调制部分是弯曲的,喇叭形 SOA 是倾斜的,该结构既减少了SOA端面反射,也使得 DFB背面涂层可更好的控制。缺点是弯曲造成的损失有不确定性。

添加图片注释,不超过 140 字(可选)

图1. 三种结构:a直MOPA, b斜MOPA, c曲MOPA

B.腔的本征模

在1.55μm处,磷化铟InP半导体结构中的主要损耗是由于P掺杂层中的价带间吸收 IVBA 造成的。为了提高光功率,需要减少限制,即光学模式与给定表面之间的重叠,以及有损的p掺杂层。麻省理工学院林肯实验室在各种发射波长下开发的一种创新方法包括使用不对称包层结构[7]:在有源区和衬底之间插入一层平板层,可以吸引光学模式并将其从p掺杂层中带走。这种结构被称为板耦合光波导SCOW。板层的折射率介于有源区折射率和衬底折射率之间。图2a显示了具有标准垂直结构的InP半导体腔的光学模式,该光学模式以量子阱QW为中心,用虚线表示,并均匀分布在p掺杂的InP层和n掺杂的InP层之间。图2b显示了具有板层结构(不对称包层结构)的腔的光学模式。在这种情况下,光学模式不再以有源区为中心,而是在有源区域下方。光学模式主要分布在n掺杂的板层上,只有一小部分模式分布在p掺杂层上。

添加图片注释,不超过 140 字(可选)

图 2. (a)无板结构的光学本征模态,(b)板厚为 2μm结构的光学本征模态。

表1给出了用自编计算光学模式软件使用的相应光学参数。我们清楚地看到了 2 μm 厚板层的影响:QW 的限制因子ΓQW 除以 3.5,对 p 掺杂 InP 的限制因子(Γp-InP) 除以 6。与p掺杂层的大量重叠减少是光学损耗降低的原因。QWs约束的减少将导致结构模态增益的降低:既要确保在腔模拟阶段与QWs有足够的重叠,以保持足够的模态增益,又要使用长腔。不对称包层结构允许扩大光学本征模态:我们可以看到这种对垂直发散角影响(表1)。这一点非常重要,因为大的光学模式相当于具有低发散度的光束,这有利于更好的耦合效率。

表1.模拟标准结构和不对称包层结构的光学参数。

添加图片注释,不超过 140 字(可选)

对于不对称的包层结构,板层材料的选择非常重要,主要是折射率影响。我们在图 3 中看到,板层折射率的变化对空特性模态的强烈影响。当板层折射率为3.20时,本征模态以有源区为中心,板层对本征模态的影响很小,如图3a。当板层折射率增加到3.25时,本征模态被板层增大并强烈变形,如图3b。对于较高的板透光折射率(n = 3.31),本征模态位于板层的中心,光学模态没有很好地限制,如图3c。

添加图片注释,不超过 140 字(可选)

图 3.用于使用 3 种不同板层的光学本征模态。

板层折射率需要介于有源区折射率(nAZ ≈ 3.5)和衬底折射率(nInP = 3.16)之间。板层的实现有两种方案:方案1,使用体材料。例如,它可以是具有适当光致发光峰的InGaAsP材料[7][11]。图2和图3中绘制的所有本征模态仿真都是针对具有板层的结构进行的。这种解决方案的缺点是,我们需要在外延中开发一种具有所需折射率的特定材料,例如InGaAsP四元材料,这导致了大量的外延校准和测试,另一个缺点是四元材料的导热性能较差,这不适用于高功率器件。方案2:用“稀释”材料代替体材料[6],它由多种材料(通常为两种材料)的薄层组成,“稀释”材料的折射率是各种材料指标的平均值乘其厚度加权,如图 4a。这种解决方案的优点在于,由于可以使用InP等标准材料和势垒材料来制作板层,而无需开发四元材料,还可以通过修改层的相对厚度来调整板层折射率,它可以更灵活的设计垂直结构。这一点在图4b和4c中得到了证明,我们绘制了两种结构的光学模式,这些结构的总板厚度相同,但InP和InGaAsP的相对厚度不同。在图4b中,对于给定的结构,模式位于有源区正下方的中心位置。在图4c中,我们保持了板层的总厚度,但我们增加了InGaAsP层的厚度,并减少了InP层的厚度。这导致了平均板层折射率的增加,因为InGaAsP的指数高于InP。我们可以注意到,本征模已经移动到底部,现在位于板的中间,因为它被较高的板层折射率所吸引。

添加图片注释,不超过 140 字(可选)

图 4. (a)“稀释”板层的原理。(b)(c)2种外延结构的光学本征模态,板厚相同,但InP/InGaAsP厚度不同。

C.弯曲仿真

MOPA架构中弯曲部分(调制部分)位于在直DFB激光器和倾斜SOA之间。调制器曲率半径由截面的长度和喇叭形 SOA的倾斜度确定( 7°)。由于与弯曲的输入相比,弯曲的输出是倾斜的,因此很难直接仿真弯曲。一种方法是仿真 S 形弯曲:在这种情况下,输入和输出之间没有倾斜。我们使用 Beamprop 软件仿真了在不同长度下由 S 弯曲引起的传播损耗。结果总结在表2和图5中。发射模式是直线截面的本征模态。对于每种配置,左侧的仿真表示光学模式在 XZ 平面中的传播(Y 位置是有源区)。右边的曲线是传播模式和本征模态之间的重叠。

图5a是1 mm长的直线截面中本征模态传播的仿真图。传播没有任何传播损失,这意味着我们的本征模态计算是正确的。图 5b-d 是不同长度(1.0、1.4 和 2.0 mm)的 S 形弯的曲线图。对于 1mm 长的S形弯管,损耗4.56dB,在图 5b 中可以看到弯曲部分的光功率泄漏。对于 2 mm 长的 S 形弯曲,光学损耗低于1dB,如图 5d。在我们设计的曲 MOPA 架构中,我们只有半个 S 形弯曲,使用1mm长的弯曲调制器时,传播损耗应约为0.5dB。

添加图片注释,不超过 140 字(可选)

图 5.在不同波导上的传播的光学模式(a)直,(b)1 mm 长S 弯,(c)1.4 mm 长S 弯,(d) 2 mm 长S 弯。

表2.各种 S 弯曲长度的传播、传输和损耗。

添加图片注释,不超过 140 字(可选)

--未完待续--

[1] S. O’Brien, R. Lang, R. Parke, J. Major, D. F. Welch, and D. Mehuys, “2.2-W Continuous-Wave Diffraction-Limited Monothically Integrated Master Oscillator Power Amplifier at 854 nm,” IEEE Photon. Technol. Lett., vol. 9, no. 9, pp. 440-442, Apr., 1997.

[2] S. O’Brien, A. Schoenfelder, and R. J. Lang, “5-W CW Diffraction-Limited InGaAs Broad-Area Flared Amplifier at 970 nm,” IEEE Photon. Technol. Lett., vol. 9, no. 9, pp. 1217-1219, Sep., 1997.

[3] S. Spießberger, M. Schiemangk, A. Sahm, A. Wicht, H. Wenzel, A. Peters, G. Erbert, and G. Tränkle, “Micro-integrated 1 Watt semiconductor laser system with a linewidth of 3.6 kHz,” Opt. Express., vol. 19, no. 8, pp. 7077–7083, Apr. 2011.

[4] M. L. Osowski, Y. Gewirtz, R. M. Lammert, S. W. Oh, C. Panja, V. C. Elarde, L. Vaissié, F. D. Patel, and J. E. Ungar, “High-power semiconductor lasers at eye-safe wavelengths,” in proc. SPIE 7325, Laser Technology for Defense and Security V, paper 73250V, May, 2009.

[5] I. Esquivias, A. Pérez-Serrano, J. M. G. Tijero, M. Faugeron, F. van Dijk, M. Krakowski, G. Kochem, M. Traub, J. Barbero, P. Adamiec, X. Ai, J. Rarity, M. Quatrevalet, and G. Ehret, “Random-modulation CW lidar system for space-borne carbon dioxide remote sensing based on a high-Brightness semiconductor Laser,” in proc. ICSO 2014, International Conference on Space Optics, paper 66861, October, 2014.

[6] M. Faugeron, M. Tran, O. Parillaud, M. Chtioui, Y. Robert, E. Vinet, A. Enard, J. Jacquet, and F. Van Dijk, “High-Power Tunable Dilute Mode DFB Laser With Low RIN and Narrow Linewidth,” IEEE Photon. Technol. Lett., vol. 25, no. 1, pp. 7-10, Jan, 2013.

[7] P. W. Juodawlkis, J. J. Plant, W. Loh, L. J. Missaggia, F. J. O’Donnell, D. C. Oakley, A. Napoleone, J. Klamkin, J. T. Gopinath, D. J. Ripin, S. Gee, P. J. Delfyett, and J. P. Donnelly, “High-Power, Low-Noise 1.5-µm Slab-Coupled Optical Waveguide (SCOW) Emitters: Physics, Devices, and Applications,” IEEE J. Sel Top. Quantum Electron., vol. 17, no. 6, pp. 1698–1714, Nov/Dec. 2011.

[8] M. Spreemann, M. Lichtner, M. Radziunas, U. Bandelow, and H. Wenzel, “Measurement and Simulation of Distributed-Feedback Tapered Master-Oscillator Power Amplifiers,” IEEE J. Quantum Electron., vol. 45, no. 6, pp. 609-616, June, 2009.

[9] P. A. Yazaki, K. Komori, G. Bendelli, S. Arai, and Y. Suematsu, “A GaInAsP/InP Tapered-Waveguide Semiconductor Laser Amplifier Integrated with a 1.5 µm Distributed Feedback Laser,” IEEE Photon. Technol. Lett., vol. 3, no. 12, pp. 1060-1063, Dec., 1991.

[10] L. Hou, M. Haji, J. Akbar, and J. H. Marsh, “Narrow linewidth laterally coupled 1.55 µm AlGaInAs/InP distributed feedback lasers integrated with a curved tapered semiconductor optical amplifier,” Opt. Lett., vol. 37, no. 21, pp. 4525-4527, Nov., 2012.

[11] M. Faugeron, F. Lelarge, M. Tran, Y. Robert, E. Vinet, A. Enard, J. Jacquet, and F. Van Dijk, “High Peak Power, Narrow RF Linewidth Asymmetrical Cladding Quantum-Dash Mode-Locked Lasers,” IEEE J. Sel. Topics Quantum Electron., vol. 19, no. 4, pp. 1101008, July–Aug, 2013.

注:本文由天津见合八方光电科技有限公司挑选并翻译,旨在推广和分享相关SOA半导体光放大器基础知识,助力SOA技术的发展和应用。特此告知,本文系经过人工翻译而成,虽本公司尽最大努力保证翻译准确性,但不排除存在误差、遗漏或语义解读导致的不完全准确性,建议读者阅读原文或对照阅读,也欢迎指出错误,共同进步。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2253392.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

SpringBoot两天

SpringBoot讲义 什么是SpringBoot? Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架,其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。该框架使用了特定的方式来进行配置,从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。通过这种方式&#xf…

vue3项目最新eslint9+prettier+husky+stylelint+vscode配置

一、eslint9和prettier通用配置 安装必装插件 ESlint9.x pnpm add eslintlatest -DESlint配置 vue 规则 , typescript解析器 pnpm add eslint-plugin-vue typescript-eslint -DESlint配置 JavaScript 规则 pnpm add eslint/js -D配置所有全局变量 globals pnpm add globa…

LSTM-CNN-BP-RF-SVM五模型咖喱融合策略混合预测模型

目录 效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 LSTM-CNN-BP-RF-SVM五模型咖喱融合策略混合预测模型 Matlab代码注释清晰。 程序设计 完整程序和数据获取方式:私信博主回复LSTM-CNN-BP-RF-SVM五模型咖喱融合策略混合预测模型(Matlab&#…

【数据集】细胞数据集:肿瘤-胎儿重编程的内皮细胞驱动肝细胞癌中的免疫抑制性巨噬细胞(Sharma等人)

引用此数据集: Sharma, Ankur (2020), “Onco-fetal reprogramming of endothelial cells drives immunosuppressive macrophages in Hepatocellular Carcinoma (Sharma et al)”, Mendeley Data, V1, doi: 10.17632/6wmzcskt6k.1 下载地址:Onco-feta…

A30 PHP+MYSQL+LW+工厂库存仓储订单销售后台管理系统的设计与实现 源代码 配置 文档

工厂库存仓储订单销售管理系统 1.摘要2.开发目的和意义3.系统功能设计4.数据库设计5.系统界面截图6.源码获取 1.摘要 互联网给人们生活带来了极大的转变,现代化、信息化管理系统也成为企业管理的必要手段。电子信息化服务模式,一切以信息化手段来处理和…

利用Docker一键发布Nginx-Tomcat-MySQL应用集群

Docker简介,可以看上一篇文章: 为什么互联网公司离不开Docker容器化,它到底解决了什么问题?-CSDN博客 Docker体系结构 docker核心就是镜像和容器: 镜像就是应用程序的安装文件,包含了所有需要的资源&…

python使用python-docx处理word

文章目录 一、python-docx简介二、基本使用1、新建与保存word2、写入Word(1)打开文档(2)添加标题(3)添加段落(4)添加文字块(5)添加图片(6&#xf…

echarts的双X轴,父级居中的相关配置

前言:折腾了一个星期,在最后一天中午,都快要放弃了,后来坚持下来,才有下面结果。 这个效果就相当是复合表头,第一行是子级,第二行是父级。 子级是奇数个时,父级label居中很简单&…

CTF-PWN: WEB_and_PWN [第一届“吾杯”网络安全技能大赛 Calculator] 赛后学习(不会)

附件 calculate.html <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><!-- 设置字符编码为 UTF-8&#xff0c;支持多语言字符集 --><meta charset"UTF-8"><!-- 设置响应式视图&#xff0c;确保页面在不同设备上自适应显示 --&…

STM32 PWM波形详细图解

目录 前言 一 PWM介绍 1.1 PWM简介 1.2 STM32F103 PWM介绍 1.3 时钟周期与占空比 二.引脚映像关系 2.1引脚映像与寄存器 2.2 复用功能映像 三. PWM 配置步骤 3.1相关原理图 3.2配置流程 3.2.1 步骤一二&#xff1a; 3.2.2 步骤三&#xff1a; 3.2.3 步骤四五六七&#xff1a; …

6.824/6.5840 Lab 1: MapReduce

宁静的夏天 天空中繁星点点 心里头有些思念 思念着你的脸 ——宁夏 完整代码见&#xff1a; https://github.com/SnowLegend-star/6.824 由于这个lab整体难度实在不小&#xff0c;故考虑再三还是决定留下代码仅供参考 6.824的强度早有耳闻&#xff0c;我终于也是到了挑战这座高…

东方隐侠网安瞭望台第8期

谷歌应用商店贷款应用中的 SpyLoan 恶意软件影响 800 万安卓用户 迈克菲实验室的新研究发现&#xff0c;谷歌应用商店中有十多个恶意安卓应用被下载量总计超过 800 万次&#xff0c;这些应用包含名为 SpyLoan 的恶意软件。安全研究员费尔南多・鲁伊斯上周发布的分析报告称&…

【python自动化一】pytest的基础使用

1.pytest简述 pytest‌ 是一个功能强大且灵活的Python测试框架&#xff0c;其主要是用于流程控制&#xff0c;具体用于UI还是接口自动化根据个人需要而定。且其具有丰富插件&#xff0c;使用时较为方便。咱们具体看下方的内容&#xff0c;本文按照使用场景展开&#xff0c;不完…

EasyDSS视频推拉流技术的应用与安防摄像机视频采集参数

安防摄像机的视频采集参数对于确保监控系统的有效性和图像质量至关重要。这些参数不仅影响视频的清晰度和流畅度&#xff0c;还直接影响存储和网络传输的需求。 安防摄像机图像效果的好坏&#xff0c;由DSP处理器和图像传感器sensor决定&#xff0c;如何利用好已有的硬件资源&…

GoReplay开源工具使用教程

目录 一、GoReplay环境搭建 1、Mac、Linux安装GoReplay环境 二、GoReplay录制与重播 1、搭建练习接口 2、录制命令 3、重播命令 三、GoReplay单个命令 1、常用命令 2、其他命令 3、命令示例 4、性能测试 5、正则表达式 四、gorepaly组合命令 1、组合命令实例 2、…

论文:IoU Loss for 2D/3D Object Detection

摘要&#xff1a;在2D/3D目标检测任务中&#xff0c;IoU (Intersection-over- Union)作为一种评价指标&#xff0c;被广泛用于评价不同探测器在测试阶段的性能。然而&#xff0c;在训练阶段&#xff0c;通常采用常见的距离损失(如L1或L2)作为损失函数&#xff0c;以最小化预测值…

CAD 文件 批量转为PDF或批量打印

CAD 文件 批量转为PDF或批量打印&#xff0c;还是比较稳定的 1.需要本地安装CAD软件 2.通过 Everything 搜索工具搜索&#xff0c;DWG To PDF.pc3 &#xff0c;获取到文件目录 &#xff0c;替换到代码中&#xff0c; originalValue ACADPref.PrinterConfigPath \ r"C:…

【错误记录】jupyter notebook打开后服务器错误Forbidden问题

如题&#xff0c;在Anaconda Prompt里输入jupyter notebook后可以打开浏览器&#xff0c;但打开具体项目后就会显示“服务器错误&#xff1a;Forbidden”&#xff0c;终端出现&#xff1a; tornado.web.HTTPError: HTTP 403: Forbidden 查看jupyter-server和jupyter notebook版…

[MacOS] [kubernetes] MacOS玩转虚拟化最佳实践

❓ 为什么不在MacOS本机安装呢&#xff1f;因为M系列芯片是Arm架构&#xff0c;与生产环境或者在本地调试时候&#xff0c;安装虚拟镜像和X86不同&#xff0c;造成不必要的切换环境的额外成本&#xff0c;所以在虚拟化的x86调试 步骤 & 详情 一: 安装OrbStack & 并配置…

网络编程相关 API 学习

目录 1. 网络编程中的基本概念 2. UDP 的 socket api 的使用 (1) DatagramSocket API (2) DatagramPacket API (3) InetSocketAddress API (4) 使用 UDP 的 socket api 3. TCP 的 socket api 的使用 (1) ServerSocket API (2) Socket API 1. 网络编程中的基本概念 客…