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引言) A2 H( ^5 y6 l% f; s) s6 m
硅基光电子技术实现了光谱仪的小型化,其中使用可调谐干涉仪的设计显示出独特优势。在各种调谐机制中,静电MEMS(微机电系统)重构因具有高调谐效率和超低功耗而脱颖而出。但是,由于MEMS器件具有微小的易受干扰组件,面临着显著的噪声挑战。本文探讨了创新的光谱仪设计,将易于制造的MEMS可重构波导耦合器与卷积自编码器去噪(CAED)机制相结合,实现了增强的光谱分辨率[1]。
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$ G; k: T( q, l Q系统架构与工作原理
$ L2 w' W; }- p" E系统由两个主要部分组成:MEMS计算光谱仪(MECS)和CAED机制。MECS使用悬臂可调波导耦合器,包括直波导和悬臂波导。当施加偏置电压时,悬臂波导静电下拉而直波导保持静止,产生垂直耦合间隙,从而改变对称模式和非对称模式之间的有效折射率差。
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& Y/ Q+ Q" x- \! A- I& D) Z3 t( A图1:概念图示,展示了(a) MECS结构及波导耦合器,(b) 未去噪的干涉图,(c) 未去噪的光谱重建,(d) CAED架构,(e) 去噪后的干涉图,(f) 去噪后的光谱重建。
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器件在硅绝缘体(SOI)晶圆上制造,具有0.22 μm厚的硅器件层和2 μm厚的埋氧层。两个波导宽度均为0.35 μm,用于支持单横电模式传播。耦合区域的初始间隙为200 nm,耦合长度为2030 μm。
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, T/ ?. s2 ?; A! [$ U! w图2:MECS实现细节,显示了(a) 整体结构,(b) 波导耦合器前端,(c) 耦合区域,(d) 悬臂位移机制,(e) 模式剖面,(f) 标定矩阵,(g) 光谱自相关,(h) 互相关分析,(i-k) 性能指标。$ {' S" _- Y4 J- \5 v3 L3 ~) r
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. h) i" c& Z; |) G% l8 Z& ?, O去噪机制与性能提升
& F7 y4 a: O+ B, ^/ wCAED机制采用卷积自编码器架构有效去除干涉图数据中的噪声。该方法不是直接训练自编码器恢复原始模式,而是学习识别和减去噪声模式,这对处理各种输入类型更加有效。
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8 H, q) S! V) |图3:CAED实现,展示了(a) 面向噪声的训练方案,(b) 噪声数据集创建,(c) 自编码器架构,(d-f) CNN参数优化,(g) 训练过程中均方误差和分辨率的演变。% ~" n1 e* N2 h6 i/ s/ O
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通过在不同信噪比(SNR)条件下的广泛测试证明了CAED方法的有效性。在30 dB信噪比下,系统的重建分辨率从1.2 nm显著提高到0.4 nm,接近无噪声值0.3 nm。6 y w: G$ |8 K5 u* ^; Y+ x
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! I8 @2 |7 @, }. Z图4:实验验证,显示了不同信噪比水平下的重建分辨率分布,以及各种输入类型的光谱重建结果,包括双波长、三波长、宽带和混合光谱。 |. m* e2 P* o& V/ S- e1 _
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) M& ?9 [) N. G6 Q0 X+ ?% i/ U性能对比与发展方向
/ @2 d) e: J; @* J* w a与现有片上光谱仪相比,该设计在保持高分辨率(0.4 nm)的同时,实现了最先进的带宽性能(300 nm)。静电MEMS调谐机制确保功耗低于70 μW,比传统热调谐方法低几个数量级。$ O& i' }( B( Y" w" }2 D
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图5:与报道的片上光谱仪的性能比较,涉及(a) 分辨率与带宽的关系,(b) 功耗与占用面积的关系。0 g0 m% H% {1 c; e
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该系统在各种输入场景下展示了稳健的性能,包括双波长、三波长、宽带和混合光谱重建。未来的改进可能涉及多级实现和MEMS执行器设计优化,以减少占用面积和降低工作电压。; h: J r: t4 v: h4 I$ a
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图6:多级设计研究,展示了(a) 示意结构,(b) 标定矩阵,(c-f) 不同波长间隔的重建结果。
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+ W% R. B4 T4 f8 r# G+ s6 ]结论
1 W6 M* ^$ }0 q1 C, R0 S2 H将MEMS技术与卷积自编码器去噪相结合代表了片上光谱技术的重大进展。该系统在30 dB信噪比条件下实现了300 nm带宽、0.4 nm重建分辨率和低于70 μW的超低功耗。CAED机制有效缓解了MEMS相关的噪声问题,将分辨率从1.2 nm提高到接近无噪声值0.3 nm。6 h9 F6 `- Z( [+ g( {
. t( Q ?& {; D该方法为开发高性能、节能的片上光谱仪奠定了基础,可应用于化学传感、医疗诊断和环境监测等领域。同时,所展示的CAED技术可扩展到其他受噪声影响的集成光电子器件应用中。
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9 k% c# ~& ?6 F4 d7 o参考文献2 l( W& y! ~; G/ z6 O% |. r( Q: J
[1] J. Zhou et al., "Denoising-autoencoder-facilitated MEMS computational spectrometer with enhanced resolution on a silicon photonic chip," Nature Communications, vol. 15, no. 10260, Dec. 2024, doi: 10.1038/s41467-024-54704-1.9 m4 e- I7 ^2 M0 k& P
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