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Enregistrement W3179522571 · doi:10.1364/ol.431983

Millimeter-long metamaterial surface-emitting antenna in the silicon photonics platform

2021· article· en· W3179522571 sur OpenAlexaff
Pablo Ginel‐Moreno, Alejandro Sánchez‐Postigo, J. de‐Oliva‐Rubio, Abdelfettah Hadij‐ElHouati, Winnie N. Ye, J. Gonzalo Wangüemert‐Pérez, Íñigo Molina‐Fernández, Jens H. Schmid, Pavel Cheben, Alejandro Ortega‐Moñux

Notice bibliographique

RevueOptics Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensNational Research Council CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesJunta de AndalucíaMinisterio de Ciencia, Innovación y UniversidadesUniversidad de Málaga
Mots-clésOpticsMaterials scienceAntenna (radio)MetamaterialOptoelectronicsPhotonicsWaveguideSilicon photonicsBeam divergencePhysicsLaserBeam diameterTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integrated optical antennas are key components for on-chip light detection and ranging technology (LIDAR). In order to achieve a highly collimated far field with reduced beam divergence, antenna lengths on the order of several millimeters are required. In the high-index contrast silicon photonics platform, achieving such long antennas typically demands weakly modulated gratings with lithographic minimum feature sizes below 10 nm. Here, we experimentally demonstrate a new, to the best of our knowledge, strategy to make long antennas in silicon waveguides using a metamaterial subwavelength grating (SWG) waveguide core loaded with a lateral periodic array of radiative elements. The mode field confinement is controlled by the SWG duty cycle, and the delocalized propagating mode overlaps with the periodic perturbations. With this arrangement, weak antenna radiation strength can be achieved while maintaining a minimum feature size as large as 80 nm. Using this strategy, we experimentally demonstrate a 2-millimeter-long, single-etched subwavelength-engineered optical antenna on a conventional 220 nm SOI platform, presenting a measured far-field beam divergence of 0.1° and a wavelength scanning sensitivity of 0.13°/nm.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil0,606

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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