Design and Analysis of C-Band Tunable On-Chip Integrated CW-MOPA Based on Er–Yb:Co-Doped Waveguides in Lithium Niobate on Insulator Platform
Notice bibliographique
Résumé
Erbium–Ytterbium:co-doped Lithium Niobate on insulator (Er–Yb:LNOI) is a promising platform for implementation of photonic integrated circuits (PICs), offering optical gain to the LNOI system, and enabling on-chip lasers and amplifiers. However, a key challenge for Er–Yb:LNOI lasers and amplifiers lies in achieving higher output power and efficiency while preserving single-longitudinal mode operation. We propose for the first time, to the best of our knowledge, an on-chip integrated full C-band tunable continuous wave-master oscillator power amplifier (CW-MOPA) based on Er–Yb:co-doped waveguides (EYCDWs) in a single Lithium Niobate on insulator platform. The EYCDWs in master oscillator (MO) and power amplifier (PA) stages are pumped using 980 nm laser diodes in forward and backward configurations, respectively. The performance of the proposed tunable on-chip integrated CW-MOPA is analyzed over full C-band (1530–1565 nm). Record high on-chip power of 500 mW is achieved at 1545 nm for 50% of the coupling ratio. Besides, highest slope efficiency (SE) and side-mode suppression ratio (SMSR) of 67.4% and 70.7 dB are achieved at 1545 nm for 50% of coupling ratio, respectively. Similarly, minimum linewidth (LW) of 124 MHz is observed for lasing wavelength of 1555 nm considering 60% of the coupling ratio. Finally, the effect of energy transfer upconversion (UC) on the performance of on-chip CW-MOPA is also observed. A power penalty of approximately 140 mW has been observed in on-chip laser power. The demonstrated high-efficiency, tunable CW-MOPA system enables compact and scalable photonic solutions for next-generation applications like 6 G networks, underwater optical communications, LiDAR, and resilient free-space optical links, offering robust performance in challenging environments while outperforming bulk optics in size, power efficiency, and operational reliability.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».