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国际电气、电子和仪器工程高级研究杂志

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基于光约束因子的SMQW SOA性能分析

尼普·r·巴莱1林库·巴萨克2
  1. 达卡，美国国际大学电气与电子工程系硕士研究生
  2. 孟加拉国达卡，美国国际大学孟加拉国分校工程学院助理教授和研究生项目负责人
有关文章载于Pubmed，谷歌学者

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摘要

研究对称多量子阱(SMQW)半导体光放大器(SOA)的光学约束因子(OCF)对结构参数的依赖性，对优化SOA器件的设计具有重要意义。本文给出了SMQWSOA的总体结构，并分析了OCF对不同结构参数的依赖性。利用MATLAB进行模拟，研究了井层数、井厚和SMQW SOA屏障厚度对OCF的影响。模拟结果表明，随着量子阱层数和阱层厚度的增加，SMQW SOA的OCF增大。然而，阻挡层厚度的变化对OCF没有显著影响。模拟结果还表明，适当的井层数和井层厚度可以获得较好的OCF。这项研究的发现可以用于创建更高效、更稳定的SMQW SOA设计。

关键字
对称多量子阱，半导体光放大器，光约束因子。

介绍
半导体光放大器，简称SOA，用于全光系统中的许多应用，包括放大光信号而不将其转换为电信号[1]。SOA正变得越来越流行，因为它适合集成，并且可以用作功能设备。此外，它可以在宽带宽区域内工作。根据其活动区域的构造，SOA有许多类型(例如，多量子阱(MQW) SOA、行波(TW) SOA、量子点(QW) SOA、增益箝位(GC) SOA)[2-3]。根据量子阱层的不同，MQW SOA可以分为对称MQW SOA和非对称MQW SOA两种类型。对称多量子阱是本文研究的重点。SMQW SOA的结构与半导体激光器的结构相似。主要的区别在于它的两个面[4]上的抗反射镜(或涂层)。活性区域的制造是通过加载井和阻挡层来完成的。这些层生长使用不同类型的生长技术，如分子束外延(MBE)，有机金属蒸汽外延(OMVPE)[2]。使用SMQW SOA的优点是它能够在原始到超长波长波段执行，更高的饱和输出，超快增益恢复，低噪声操作，控制极化灵敏度，紧凑性和成本效益[5-7]。一些缺点包括较窄的全宽半最大(FWHM)增益带宽和增长层的复杂性[8-9]。
为了进行性能分析并与其他类型的SOA进行比较，必须清楚地了解SMQW SOA对各种因素的依赖关系。其中一个因素是光学限制因子(OCF)。OCF对层数和层厚的依赖关系对器件的性能分析很重要。性能分析对于设计SMQW SOA和asmqw SOA以及比较它们的性能也很重要。此外，饱和功率对结构参数的依赖性分析也很有用。因此，本工作的主要目标是通过计算机模拟分析OCF对SMQW SOA结构参数的依赖关系。

理论背景
三维SMQW SOA的简化示意图如图1所示。它显示了活跃区域的井和阻挡层，以及熔覆层。在这种情况下，我们认为活动区域长度等于腔长，锥度长度Lt等于零。活动区域的长度(L)由[11]给出，
图像
式中，Lc为空腔长度。放大器的设计具有可忽略的面反射率，以确保一次通过。
图像
显示了注入电流方向和功率方向。主动区域的长度被认为等于空腔区域的长度，而锥度长度被忽略。活性区域夹在两个掺杂熔覆层之间，并且可以根据应用的需要改变井和阻挡层的数量。(b) SMQW SOA的传导带(CB)和价带(VB)的基本结构，其中包层和阻挡材料为InP，阱材料为InGaAsP。这里一个¯害怕害怕一个½¯½1和¯害怕害怕一个½¯½2是好和屏障层的折射率和(¯害怕害怕一个½¯½1 >一个¯害怕害怕一个½¯½2)。
注入电流(I)与载流子密度(n)[12]相关，
图像
式中，q为电子电荷，V为活性区体积，n为载流子密度，τc为载流子寿命。在InGaAsP材料体系中，载流子寿命与Auger非辐射复合为[13]，
图像
式中，Anr为非辐射重组系数，B为双分子辐射重组系数，C为俄歇非辐射重组系数。
饱和功率对材料参数的依赖关系可表示为[12]，
图像
图像
式中，n为载流子密度，n0为透明载流子密度，Γ为光学约束因子，α为插入损耗，a为材料增益系数，h为PlanckÃⅰÂ′Â′s常数，c0为真空中光速，λ0为1.55 μm。OCF与有源层参数和层材料的折射率[2]有关。
图像
式中，Nw为阱数，Nb为势垒数，用(Nw−1)表示，dw为阱厚度，db为势垒厚度，μw为阱层材料的折射率(此例中为InGaAsP)， μb为势垒材料的折射率(此例中为InP)。将式(9)的值代入式(8)可得:
图像
OCF是活性区域内光强与总光强的比值。定义为“ΓÃ①Â′Â′。”顾名思义，光需要被限制在有源区域进行操作，不被散射或被其他层吸收。因此，需要更高的OCF。通常在激光操作中，OCF值保持在0.4或以上才能稳定运行。在SMQW SOA中，为了获得更好的性能，OCF为0.3到0.6是可以接受的。在大调制带宽系统中，需要更高的OCF[15-16]。OCF取决于摩尔分数，因此与材料组成[2]有关，从而导致量子阱和材料阱材料。

模拟
前一节中解释的SMQW SOA的方程被用于执行各种模拟。这些方程的计算机代码是在MATLAB 7.10.0中生成的。如果需要，可以使用OptiSystem软件观察设备。在本文的模拟中，为了避免计算的复杂性，锥度长度被省略。为这项研究选择的化合物在当今的实验中非常流行。它是1.55μm InP/InGaAsP体系。选择井层和阻挡层最重要的标准是井层的带隙能量(InGaAsP)低于阻挡层的带隙能量(InP)，而且对于阱材料折射率更大。晶格参数也需要匹配(在本例中为5.8694 Å)[10]。化合物的组成以In1−xGaxAsyP1−y[10]的形式表达。包括摩尔分数值的成分在这里没有详细提供。仿真中各参数的取值如表1[14]所示。
图像

结果与讨论
观察了不同结构参数，如量子阱数、势垒数、阱层厚度、势垒层厚度等的变化对OCF的影响。为0 ~ 20层间随井层数变化导致的OCF变化。结果表明，随井层数的增加，OCF呈指数增长，在0 ~ 0.8之间。图2显示了活跃区OCF随井数增加的依赖关系。井数越少，OCF值越低。当避免了层数增长的复杂性，且选择较高井数的限制时，SMQW SOA可以采用较低的井层数进行设计。然而，代价是更低的OCF。
阻挡层数变化引起的OCF变化如图3所示。势垒数(Nb) = (Nw-1);因此，OCF随封隔层数的变化趋势(图3)与OCF随井数的变化趋势(图2)相似。当封隔层数为3 ~ 12(井数为4 ~ 13)时，OCF变化范围为0 ~ 0.35。
图像
图像
通过改变4、10、15个井层的井层厚度，模拟得到了OCF的变化。图4显示了SMQW SOA 4个井区的OCF随井厚的变化曲线。当屏障数量为3个时，当井厚从4nm到13nm变化时，OCF约为0.005 ~ 0.06。此处的OCF范围较低。
图像
对于4 nm ~ 13 nm的井厚范围，还分析了10和15层的层状器件。图5显示了SMQW SOA 10个井筒活动区域的OCF随井厚的变化曲线。当屏障数量为9时，当井厚从4nm到13nm变化时，OCF约为0.03 ~ 0.35。这里的OCF范围比前一种情况高。
图像
图6显示了SMQW SOA 15个井筒活动区域的OCF随井厚的变化曲线。当屏障数量为14时，当井厚从4nm到13nm变化时，OCF约为0.085 ~ 0.8。这里的OCF范围高于4和10量子阱活跃区。
图像
从图4、图5和图6的结果可以看出，在相同厚度范围(4 nm ~ 13 nm)下，设计有10 ~ 15个量子阱的SMQW SOA具有更高的OCF。
为了观察不同阻挡层厚度时OCF的变化，将阻挡层厚度从4 nm变化到13 nm。4口井和10口井都确定了OCF与屏障厚度的关系图。两种情况下，OCF均随屏障厚度的增加而略有减小。从图7可以看出，OCF不依赖于屏障厚度(对于10口井)。阻挡层厚度从4 nm增加到13 nm，导致OCF从0.193增加到0.1965。
图像

结论
模拟和相关性分析结果表明，OCF对井厚和井层数的变化高度敏感，对屏障厚度的变化不太敏感。器件结构的目标是使用能产生更好OCF的设计参数。对各种图表的分析表明，当SMQW SOA中的井层数从10到15，井层厚度从10到13 nm时，可以获得更好的OCF。OCF越高，设备的稳定性越高。它影响模态条件(TE或TM，单模态或多模态)，散度以及阈值电流条件[17]。因此，在设计SMQW SOA时，OCF非常重要。使用SOA的一个主要缺点是模式效应;然而，解决方案是可用的，如使用Lyot滤波器[18]。

参考文献


















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