news 2026/3/28 15:00:00

【SOA仿真5】SOA增益纹波计算

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
【SOA仿真5】SOA增益纹波计算

摘要

本文通过增益纹波公式,计算得到增益纹波数值和增益纹波波长间隔,并根据增益纹波设计需求,可以求得腔面反射率控制需求。

1. 增益纹波公式

1.1 增益纹波大小公式

当SOA的腔面有残余反射时,通过半导体光放大器的光的强度变化如下面增益公式:

其中,Gs是单程增益,R1、R2是两个腔面的残余反射率。Φ是光束通过放大器时的相位变化,与波长相关。公式1中的sin2Φ项是输出信号强度产生调制的原因,此时残余端面反射率会在增益谱上表现为纹波。

增益纹波的相对幅度是G的最大值和最小值的比值,Gmax和Gmin分别对应sin2Φ=0和sin2Φ=1时的取值,据此可得到增益调制的峰谷比(增益纹波):

当RGs≥1时,芯片满足激射条件,产生激光振荡;当RGs<1,放大器工作在增益区,增益谱呈现周期性纹波;RGs越小,纹波越小。对未镀膜的SOA的端面反射率大概0.32(可有菲涅尔公式计算得出),此时Gs>3就会产生激射。

单程增益的分贝形式,如下面公式:

1.2 增益纹波周期公式

公式1中的Φ由下面公式给出:

2. 增益纹波计算

下面以见合八方1550nm SOA(型号为JSA-BT515G25)为例,对增益纹波进行计算。该款型号的单程增益Gs_dB=26dB(对应Gs=400),腔长1mm。

图1 见合八方1550nm SOA

2.1 纹波大小和腔面反射率

根据公式5,我们分别绘制了在纹波为1dB,0.1dB,0.01dB时,单程增益与反射率的对应曲线,如图2所示。

图2 单程增益Gs和腔面反射率R对纹波幅度m_dB

根据SOA芯片的单程增益以及纹波要求,可求得对应的腔面反射率要求。

以如需要纹波小于1dB,则腔面反射率应小于1.5e-4,如纹波要求小于0.1dB,则需要腔面反射率<1.5e-5。

2.2 纹波波长间隔计算

以见合八方1550nm SOA(型号为JSA-BT515G25)为例子,其波导腔长为1mm,按公式9计算得到在1550nm处纹波波长间隔0.343nm。

3. 实测验证

对见合八方1550nm SOA(型号为JSA-BT515G25)进行实际测试,以与计算结果进行比对,图3为该款SOA的增益谱实测结果。

图3,见合八方SOA(JSA-BT515G25)增益谱实测数据

图中高频抖动为测试系统误差,低频包络对应SOA的实际增益纹波。

纹波间隔:图中低频包络的峰峰值间隔,大概在0.35nm(1540.85-1540.5=0.35)左右,与计算得到0.343nm基本相符。

纹波幅度:图中纹波幅度为0.1dB左右,以单程增益26dB计算,可得到等效腔面反射率大约为1.5E-5。后面文章我们将进一步仿真计算腔面等效反射率。

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/3/27 17:24:29

ISTA 1B标准深度解读:大件商品运输包装的“安全通行证”

做大件商品电商、工业设备外贸或大型家电供应链的朋友&#xff0c;大概率都踩过运输破损的坑——一台冰箱运输中磕碰掉漆&#xff0c;一台工业机床减震失效&#xff0c;轻则客户拒收索赔&#xff0c;重则直接造成几千上万元的损失。其实解决这个问题的关键&#xff0c;就是读懂…

作者头像 李华
网站建设 2026/3/26 22:58:00

【Open-AutoGLM高效开发秘籍】:不装这4个插件等于浪费80%性能

第一章&#xff1a;Open-AutoGLM性能瓶颈的根源剖析 在大规模语言模型推理系统中&#xff0c;Open-AutoGLM作为自动化生成与优化推理流程的核心组件&#xff0c;其性能表现直接影响整体系统的响应效率和吞吐能力。尽管架构设计上具备高度模块化与可扩展性&#xff0c;但在实际部…

作者头像 李华
网站建设 2026/3/27 4:10:19

时序数据库选型指南:如何为大数据场景选择合适的时序数据库

引言 在工业物联网、智能制造、能源管理等大数据场景中,时序数据呈现爆炸式增长。如何高效存储、管理和分析这些海量时序数据,成为企业数字化转型的关键挑战。选择一款合适的时序数据库,不仅关系到系统性能,更直接影响企业的存储成本和运维效率。本文将从技术选型的核心维度出…

作者头像 李华
网站建设 2026/3/27 8:07:37

终于有人把知识图谱+LLM融合讲明白了!

介绍 2025最新出版的《Knowledge Graphs and LLMs in Action》是一本关于人工智能技术融合的权威指南。全书聚焦知识图谱与大语言模型的协同应用&#xff0c;探索如何将知识图谱的结构化推理能力与大语言模型的自然语言理解能力结合&#xff0c;构建更强大、可靠且可解释的AI系…

作者头像 李华
网站建设 2026/3/27 14:35:00

为什么你的Open-AutoGLM在手机上跑不动?深度剖析部署失败的5大根源

第一章&#xff1a;为什么你的Open-AutoGLM在手机上跑不动&#xff1f;许多开发者尝试将开源大语言模型 Open-AutoGLM 部署到移动设备时&#xff0c;常常遇到运行失败、卡顿甚至闪退的问题。这并非代码本身存在缺陷&#xff0c;而是由移动设备的硬件限制与模型运行需求不匹配所…

作者头像 李华