Flann 已在 SATCOM 市场耕耘数十年,提供天线、天线馈电系统、波导开关等仪器以及客户所需的其他组件。自 2015 年喷气推进实验室 (JPL、NASA) 邀请我们为地表水和海洋地形 (SWOT) 卫星提供关键波导硬件以来,我们已逐渐成为航天行业中日益重要的组成部分。
1。引言硅光子设备由于其吸引人的特性而变得越来越流行。小尺寸,较大的折射率对比度和CMOS兼容性是硅光子设备的特性,它们使其成为多个行业的选择设备 - 电信,生物医学等[1,2]。使用最广泛的硅光子设备组件之一是Mach-Zehnder干涉仪(MZI)。在硅平台上实施的Mach-Zehnder干涉仪是各种应用的关键元素,从电信(用于光子波导开关和光子调制器)到感应,神经网络,量子和信号处理的关键元素[3-11]。MZI的效用源于其干涉特性,这是通过在MZI的两个臂之间创建相对相移来实现的。使用相位变速器或通过使MZI的两个臂的光路长度不平等来实现此相移。MZI配置,其中MZI的两个臂都不相等,称为MZI不平衡。不平衡的MZI已用于位移传感[12],气体传感[13],模式切换[14]和调制[15]。在本文中,我们展示了我们建模,模拟和随后制造的MZI设计不平衡的设计。我们检查了几种不平衡的MZI设计,并分析了设备的仿真和实验传输特性。我们阐明了波导建模的过程并进行了分析,以补偿制造变化并详细介绍了一些数据分析。
摘要 本文介绍了一种非平衡马赫-曾德干涉仪 (MZI) 固有的干涉特性,该干涉仪通过精密制造技术在绝缘体上硅平台上实现。研究深入探讨了自由光谱范围 (FSR) 与非平衡 MZI 各种长度之间的复杂关系。值得注意的是,模拟结果与实验结果的比较显示出了惊人的一致性。 关键词:马赫-曾德干涉仪、光子学、绝缘体上硅、波导 1. 简介 硅光子器件因其吸引人的特性而越来越受欢迎。小尺寸、大折射率对比度和 CMOS 兼容性是硅光子器件的特性之一,这些特性使其成为电信、生物医学等多个行业的首选器件[1]。马赫-曾德干涉仪 (MZI) 是最广泛使用的硅光子器件组件之一。在硅平台上实现的马赫-曾德尔干涉仪是各种应用的关键元件,从电信(用于光子波导开关和光子调制器)到传感和信号处理 [2]、[3]、[4]。MZI 的实用性源于其干涉特性,这是通过在 MZI 的两个臂之间产生相对相移来实现的。这种相移可以通过使用移相器或使 MZI 的两个臂的光路长度不相等来实现。MZI 的两个臂不相等的 MZI 配置称为不平衡 MZI。在本文中,我们展示了一种不平衡 MZI 设计,我们对其进行了建模、模拟和随后的制造。我们研究了几种不平衡 MZI 设计,并分析了这些设备的模拟和实验传输特性。我们阐明了波导建模的过程,并进行了分析以补偿制造变化,并详细介绍了一些数据分析。 2. 材料与方法 2.1 理论 马赫-曾德干涉仪 (MZI) 包括一个分束器和一个光束组合器,它们通过一对波导相互连接,如图 1 所示。MZI 配置包括分束器将波导输入端 (E i ) 的入射光分成波导的臂或分支。随后,光在输出端重新组合成光束
基于硫代构化相位变化材料(PCM)的光子记忆细胞的实现引起了人们的关注,因为它们的快速,可逆和非易失性编程功能。[1]在硅光子平台上整合PCM存储器单元,例如GE 2 SB 2 TE 5(GST)和Aginsbte(AIST),[2] [2]可以使全观内存处理,并在其电子交通方面具有显着的优势,并在带状,速度,速度,速度,速度,速度,速度,速度,速度和并行处理中。[3,4]在开发光学逻辑门,[5,6]可恢复可填充的Photonic电路,[7-9]电气控制的光子记忆细胞,[10,11]等离激源性波导开关,[12,13] Neuro-neuro启发的光子Synapes,[14]和Neural Net-Net-net-net-net-net-net-net-net-net-net-net-net-Net-net-net-net-Net-net-net-Net-net-net-net-Ner ner Net-net-net-nerter Worts中。[15,16]先前的研究系统地研究了光子记忆细胞对二硝基二硝酸盐仪(SI 3 N 4)和硅启用器(SOI)平台的性能,[17,18],在这些平台上,从基线(完全结晶的状态)观察到了单调增加的透射率,该传播是作为拟合程序的拟合功率。这个完善的单调光学编程使可变的可变性能够归因于Hebbian学习的基本生物神经突触的峰值依赖性可塑性(STDP)。[14]值得注意的是,最近在各种光电平台上开发了人工突触,例如[19],基于Chalcogenide玻璃波波[20]和H-BN/WSE 2异质结构。[21]在STDP中,神经元之间的连接强度,即突触重量或突触效率,根据神经元的输出和输入尖峰的相对时机进行调整。[22]突触可塑性的基本公式,即突触重量的变化可以表示为δw¼f(δt),其中δt p p p pre,t pre,t post和t pre分别是后和神经前的时间。δT<0带有δW<0和δT> 0引入长期抑郁(LTD),并带有δW> 0的长期增强(LTP)。