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用于高功率高速光束扫描应用的全无源OPA的开发

MEMS 来源:MEMS 作者:MEMS 2022-11-18 11:37 次阅读
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紧凑型激光雷达(LiDAR)系统的市场需求正在快速增长,推动了大量面向各种应用(包括遥感、测量和光通信等)的固态光束扫描机制的研究和开发。尽管大部分固态光束扫描研究都基于微机电系统(MEMS)或光学相控阵(OPA)技术,后者由于与CMOS工艺兼容,从而可以实现更紧凑的占位面积,因此受到了更为广泛的关注。

OPA利用功率分配器、移相器和发射器来发射和控制光束。发射器配置决定了光束发射的特性,如端射发射或面外发射。当前OPA的发展趋势是通过调整发射器通道上的激光波长和相位分布,来对覆盖目标视场(FoV)的点光束进行二维(2D)光栅扫描的面外发射。通常,OPA包括基于衍射光栅的发射器,以通过调谐输入光的波长实现纵向光束扫描。采用电光或热光效应在发射器通道上的相位调谐会导致横向光束转向。

尽管点束光栅扫描OPA已被广泛采用,但由于其基于光栅的发射器,不可避免地会遭受更高的额外损耗。此外,这些OPA需要有源元件,例如带有加热器或电极的相位调制器,并且需要电子驱动电路来控制它们,从而增加了制造和操作的复杂性。考虑到光束必须通过每个像素扫描,因此光栅扫描方案速度较慢。

作为另一种解决方案,不涉及基于衍射光栅的发射器,能够带来更高发射效率的线光束发射OPA,正逐渐受到关注。不过,这些器件需要有源元件进行相位调谐以便于光束扫描。先前的研究实现了色散OPA,可以不需要任何有源相位调制器,被动地在纵向和横向扫描点光束。

然而,这些OPA仍然应用了光栅发射器,对目标视场中每个像素的光束进行光栅扫描,导致光束扫描速度慢且效率低。已有一些理论研究证明了不使用光栅发射器的色散OPA,但它们结合了多层波导,使其在实践中难以实现。通过仅使用激光波长实现无源光束扫描的线光束扫描OPA,有望克服上述限制。

据麦姆斯咨询介绍,韩国光云大学(Kwangwoon University)电子工程系的研究人员近期报道了一种执行波长调谐线光束扫描的色散氮化硅(SiN)OPA。这种OPA完全无源,整合了用于波长调谐线光束扫描的阵列波导延迟线(AWDL),其长度可以改变以调整光束扫描的速率和范围。该OPA专为沿垂直方向具有较大束宽的线光束的端射发射而设计。沿横向扫描时,线光束可以覆盖整个二维视场,消除了点光束扫描OPA中每个像素的光栅扫描限制,从而加快了光束扫描。

此外,无源OPA通过排除基于衍射光栅的发射器和有源相位调制器实现了增强的发射效率。锥形波导阵列已用于实现线光束发射器,其目的是沿垂直方向调整束宽。由于采用AWDL的线光束扫描会因为波导长度而增加传播损耗,因此,研究人员采用了氮化硅作为首选材料(因为其具有低传播损耗,高功率处理能力)。据研究人员称,在此之前还没有关于实现无源线光束扫描色散OPA的报道。

无源线光束扫描色散OPA设计

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该研究整合AWDL的集成OPA图示,包括用于波长调谐线光束扫描的延迟线阵列。

本研究所提出的OPA芯片包含一个输入模斑转换器(SSC),将激光源的光耦合到芯片中。SSC与功分器相连,将输入功率均匀地分配到32个输出通道中。功分器包括1 × 2个多模干涉仪(MMI),它们以五级串联级联以提供32个输出通道。利用严谨的模拟确定了与MMI和S形弯曲结构相关的结构参数,从而实现了均匀的功率分配。

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(a)整合AWDL的集成OPA显微图像;(b)用于表征OPA的实验装置;(c)从IR传感器卡中看到的OPA发射光束。

每个输出通道随后连接到AWDL,后者再连接到线光束发射器(LBE)。其波导基于500 nm厚的氮化硅平台,该平台放置在厚度为4 µm的BOX层的硅晶片顶部。波导顶部有一层3.3 µm厚的二氧化硅,作为上包覆层。

总结来说,本研究开发了一种包含阵列延迟线的色散OPA,以实现高效、无源的线光束扫描。LBE和AWDL等所有组件都经过精心设计,以发射和控制线光束。通过整合锥形发射器,可以调整线光束的垂直束宽,从而实现灵活的垂直视场。由于发射器没有传统OPA中的衍射元件,因此本研究所提出的OPA可以获得-2.8 dB的优异波瓣吞吐量。通过适当选择锥形尖端宽度和ΔL的组合,所提出的OPA可以通过灵活地设计,扫描大范围的覆盖区域。

未来,为了进一步增加光束覆盖面积,可以在厚度减小的波导上实现具有更小Λch的更长延迟线。值得注意的是,扩大AWDL可能需要更大的芯片占位面积,可能导致相位误差恶化。为了缓解这一问题,可以应用不同类型的延迟诱导结构,包括蛇形延迟线或基于非均衡功分器的延迟线等。凭借其快速的光束扫描、灵活的视场优化和更高的发射效率,本研究所提出的概念有望开发用于高功率高速光束扫描应用的全无源OPA。

审核编辑:郭婷

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原文标题:整合阵列波导延迟线的色散氮化硅光学相控阵,实现无源线光束扫描

文章出处:【微信号:MEMSensor,微信公众号:MEMS】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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