Characterization and compensation of apodization phase noise in silicon integrated Bragg gratings
Notice bibliographique
Résumé
Precise and reliable apodization of silicon integrated Bragg gratings (IBGs) is the key to realizing their spectral tailoring for many optical applications such as optical signal processing and wavelength-division multiplexing systems. However, apodization in a silicon IBG that is typically realized by modifying the physical waveguide grating structure can also introduce unwanted grating phase variations that can affect the grating response. In this paper, we present a model to characterize apodized silicon IBGs which can take such apodization phase noise (APN) into account, based on direct synthesis of the physical grating structure. The model is used to characterize a set of different silicon IBGs apodized by lateral misalignment (ΔL) and duty-cycle (DC) modulations and designed with different responses, and the results show that the APN can greatly distort the complex responses of the gratings. Then, we develop a methodology to compensate the APN and thus to correct the distorted grating responses. The designed silicon IBGs were fabricated and tested experimentally. The accuracy of the model is examined by comparing the measured grating spectra with those predicted by the model. Spectral corrections are then demonstrated in Gaussian-apodized gratings based on ΔL- and DC-modulated silicon IBGs and a square-shaped filter developed on a ΔL-modulated IBG. Finally, a complex spectral correction of a photonic Hilbert transformer developed on a ΔL-modulated silicon IBG is achieved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».