探索用于电信的半导体激光器

发布时间:2023-11-24 09:31:39 阅读数: 103

半导体激光器在信息和电信领域的重要性无与伦比。半导体激光器是一种特殊的固态激光器,利用半导体作为有源介质来放大信号。近来,基于光纤的电信网络已成为最受欢迎的选择,每个光链路内部都配备了半导体激光器。半导体激光器已成为电信和数据通信行业快速商业化的支柱。

 

垂直面发射半导体激光器在数据通信中的应用
一种被称为 "异质结构激光器 "的特殊类型半导体激光器在现代电信业务中至关重要。研究人员在《光子学研究》(Photonics Research)杂志上发表文章指出,垂直腔表面发射激光器(VCSEL)是数据通信和传感应用的理想光学半导体激光器类型。

垂直腔表面发射激光器(VCSEL)是数据中心和高性能计算机(HPC)中基于多模光纤(MMF)的光链路的主要光源。电信系统的最新设计旨在提高 VCSE 半导体激光器的能效,使其即使在高温下也能在室温下维持高调制比特率,而无需调整工作参数。

这些特殊的半导体激光器有望在数据中心,特别是在芯片到芯片和片上光互连领域保持主导地位。现代电信系统中的 VCSEL 具有单模工作、光谱范围窄的特点,目前正针对多模光纤的长距离传输进行优化。这一进步有望在快速、不间断的数据传输中发挥重要作用。

什么是电信波段激光器?
开发跨越 1.2 至 1.6 μm 整个波长范围的紧凑型大功率半导体激光器对于电信系统的运行至关重要。2019 年,日本研究人员团队利用光泵浦 InP/InAs 开发出了可在电信特定范围(即电信波段激光器)内工作的纳米线半导体激光器,这是一项重大技术进步。

通过调整 InAs 量子阱层的厚度(从 6.8 纳米到 9.0 纳米),实现了精确的波长控制。直径约为 1 μm、长度为 10 μm 的纳米线由波长为 800 nm 的皮秒激光器激发。室温下的光致发光测量结果表明,根据激发功率的不同,激光阈值在 1.4 至 4.2 mJ cm-2 之间。这些半导体激光器是最优化、最高效的激光器,可为电信系统的数据流提供更高的效率。

纳米级量子点半导体激光器
现代技术进步对人类安全和可持续发展的未来至关重要。在 5G 和 6G 电信网络中,快速、低延迟的通信促进了不同终端之间的互联。这些关键应用中的一个共同要求是激光源能够以超高速执行复杂的任务,从而实现宽带、安全和高能效通信。

近来,量子点等纳米结构半导体激光器成为光通信设备的首选。根据发表在 IOP Conf. 系列》上发表的文章: 材料科学与工程》(Materials Science and Engineering)上发表的文章指出,在先进技术和高光学增益需求的推动下,量子点激光器在电信领域,尤其是光通信领域发挥着至关重要的作用。

量子点半导体激光器的概念于 1982 年提出。与传统半导体激光器相比,量子点激光器的温度依赖性更低,因此更受青睐。与量子阱激光器相比,量子点具有更好的量子约束性,因此量子点激光器具有更好的可调谐性。

研究报告提到,在 InGaN/GaN 量子点激光器的帮助下,已经开发出一种基于氮化物的红色激光器。激光器阵列的设计可能比较复杂,因此首选了在 635nm 高功率下工作的单波段激光器。其结构包括一个 GaInP 单量子阱。涉及数据存储的特定应用,尤其是在电信网络和数字视频磁盘中,都使用了这种特殊的半导体激光器。

微波信号在传感、空间通信、毫米波、太赫兹信号生成和蜂窝 5G 网络中有着多种多样的应用。最近,《光: 科学与应用》(Light: Science and Applications)上最近发表的一篇文章指出,在光注入条件下运行的半导体激光器被证明对微波产生非常有效。

光注入(OI)是指将主激光器的光注入从激光器的腔体。量子点(QD)半导体激光器微波频率的稳定局部最小值不受注入功率变化的影响。这些特性有利于推动未来基于半导体激光器的片上微波源的发展,从而提供成本效益和能源效率。

机器学习用于电信领域半导体激光器的预测性维护
作为光通信系统的重要组成部分,半导体激光器正经历着快速的技术进步,包括高速、低功耗和紧凑的外形,以满足下一代电信网络的需求。然而,这些要求对半导体激光器的可靠性提出了巨大挑战。为了找到有效的解决方案,世界各地都在开展研究。

在《光波技术期刊》(Journal of Lightwave Technology)上,研究人员提出了一种采用机器学习技术的预测性维护框架,用于实时监测和预测电信中使用的半导体激光器的健康状况。

该方法由三个阶段组成,第一个阶段是实时性能退化预测,利用的是基于注意力的门控递归单元(GRU)模型。随后是退化检测,利用卷积自动编码器识别异常行为或退化。最后一步是使用深度学习模型估算剩余使用寿命(RUL)。然后,估算出的 RUL 用于决策和维护规划。

所提出的方法在预测退化性能方面表现出卓越的能力,均方根误差(RMSE)小至 0.01。此外,该方法的异常检测准确率也很高,达到 94.24%。

半导体激光器是电信系统高效运行的必要条件。随着新材料的发现和基于量子的半导体激光器领域的进展,电信行业有望在未来几年迎来重大发展。
参考资料

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Horiuchi, N. (2019). Telecom-band laser. Nat. Photonics 13. 303. Available at: https://doi.org/10.1038/s41566-019-0432-4

Vijay, J. et. al. (2019, August). Structural and optical characteristics of nanoscale semiconductor lasers for telecommunication and biomedical applications: a review. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. Vol. 594 (1). 012002. IOP Publishing. Available at: https://www.doi.org/10.1088/1757-899X/594/1/012002

Grillot, F. et al. (2021). Uncovering recent progress in nanostructured light-emitters for information and communication technologies. Light Sci Appl 10, 156. Available at: https://doi.org/10.1038/s41377-021-00598-3

Abdelli. K. et. al. (2022). A Machine Learning-Based Framework for Predictive Maintenance of Semiconductor Laser for Optical Communication. Journal of Lightwave Technology. 40 (14). 4698-4708. Available at: https://www.doi.org/10.1109/JLT.2022.3163579

作者:Ibtisam Abbasi

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