Modeling of AlInAsSb waveguide avalanche photodiodes for MWIR applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mid-wave infrared (MWIR) photodetectors are obtaining increased market demand in various application fields such as sensing, spectroscopy, medical diagnostics, and communication systems. The application scope is also being expanded due to the integration ability for these devices into the silicon platforms. Although the MWIR avalanche photodiodes (APDs) have been developed and reported by some laboratories, progresses are still needed on reducing the signal-to-noise ratio, enhancing the quantum efficiency and improving bandwidths etc. These goal-oriented tasks are very challenging especially due to the internal impact ionization mechanism, the structure and material complexity, and the routine design trade-off issues among all the device performances. Therefore, modeling of such MWIR APDs as well as the relevant software package are highly requested to save the development time and cost. In this work, two-dimensional modeling of MWIR AlInAsSb waveguide APD operating at 2 μm is presented. The edge-butt waveguide coupling is investigated based on the beam propagation method. The APD photon-electronic behavior are further simulated based on a drift-diffusion theory. The frequency response and bandwidth are also evaluated. Modeling results of I-V curves, multiplication gain, breakdown voltage, excess noise factor, -3 dB bandwidth and gain-bandwidth product are presented with some comparable to the experimental report from other researchers. The bandwidth results are analysed and discussed further with clues for possible improvement.
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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 ».