一种自混合传感器中vcsel的优化设计

《一种自混合传感器中vcsel的优化设计》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、一种自混合传感器中VCSEL的优化设计激光器中的自混合是指：外界物体通过外腔返回的反馈光和原来信号进行混合，改变了激光器发出的激光信号的阈值增益和相位；从而改变了光的斜率效率，输出功率和频谱。在光通信中，激光器的自混合现象是一个不利因素[1]，因为它引起的光噪声、谱线展宽、相干碎灭等现象会给激光系统带来致命的破坏。垂直腔面发射激光器的设计中总是以消除自混合现象为一重要内容。然而，现在自混合现象已经被研究者广泛运用在测量领域[2]，包括距离测量、速度测量、位移测量等。其高精密度和准确度、无伤测量使之在高精密测量领域很有优势[3]。微机械悬臂粱的毫微米（1

2、0-10m）级别测量，又将成为其一个伟大的应用[4]。通过优化VCSEL外部设计来使自混合信号最大化，现在还没有相关文献作品出现。根据参考文献[2]，在光反馈系统中，输出镜反射率是一个重要参数。在我们的设计中，从另一个角度利用文献[2]中的结论，我们降低输出镜的反射率，以使我们的设计效果更加明显。但这样也带来负面因素：损耗急剧增大，且此损耗不会被量子阱的增益所改善。　　本文给出一种改善的方法：即通过改进增益材质和反射镜反射率，很好的优化了自混合信号。根据我们的实验模型，我们发现，顶镜和底镜的已调输出光信号的强度有很大区别。这说明只把面向反馈的镜面作为研

3、究对象并不是最好选择。1仿真系统我们在激光器和悬臂之间搭建一个微外腔，长度在35~200μm；表面涂有一层薄的有机薄膜（约50nm）。传感器的悬臂会随着测量对象的状况而震动，从而，导致外腔长度（Z）的的变化，反馈光的相位也随外腔长度的变化而周期性的变化，周期为发出光的半波波长。由此，我们可以通过测量超过阈值的输出功率，得到毫微米级别的震动信息。（1）h为普朗克常量；v为激光频率；q为电子电荷，ηd为量子效率的微分量，Ith为阈值电流。调制深度（或称为可见度）我们定义为：（2）　　能见度可以很好的表征处传感器的灵敏度和固有信噪比（不计外界误差幅度影响），

4、它将是本文主要的测量对象。由于半导体激光器的设计多集成了光检器[5]，这样整个传感器会非常的紧凑，紧固，简洁，且更容易实现量产。激光器的结点电压的变化量或者阈值电流可以用万用表记录下来，详见图1。2标准的VCSEL结构我们研究的标准的VCSEL结构为：由3个6nm的In0.17Ga0.83As/GaAs0.92P0.08结构的量子阱发出的970nm光的激光器，放置一个38电子偶的底端分布式布拉格反射镜和一个23电子偶的顶端分布式布拉格反射镜（AlxGa1-xAs,x:0.12-0.9）之间。我们之所以选择这种材质，是因为这种InGaAs的紧凑结构有高的

5、增益，且使底层结构为透明的比较方便。反射镜都参杂Np=2.5×1018cm-3和Nn=1.5-2.0×1018cm-3，杂质损耗设定为（11×10-18cm3Np+5×10-18cm3Nn）cm-1[6]，我们的设计结构反射率为：98.36%（顶镜），99.88%（底镜）。杂质损耗分别为1.3%和0.1%。透射率分别为0.3%和0.02%。阈值模态的增益为41cm-1（忽略孔径氧化和散射损耗）。每个阱阈值增益为548cm-1。激光器的氧化孔径为3μm，我们假定其为单向横向方式。我们用矩阵乘法计算有效反射率和带有三镜腔反馈模型的布拉格反射镜的光传输。我们

6、给出了一个对数增益模型（g=g0×ln[N/Ntr]）以及一个激光速率方程来计算输出功率和注入电流的载流子密度。增益模型和速率方程中用到的已知参数。这些数据是由参考[7]得到的。聚合物组成的悬臂（n=1.5，4.5μm厚度）反射率为2×10-4（包括耦合损耗）。g0：增益系数；Ntr:透明载流子密度；ηi:固有量子效率；Γ3QW:有效限制因数；A：无辐射复合系数；B:双分子复合系数；C：奥杰复合系数，β：自发射因数。3能见度VS电流大多数边发射激光二极管，方程一的第二项占主要因素。但是对低透射率二级管如VCSELs，第一项也很重要。下面我们分析其原因。

7、量子效率的微分量为：（3）为固有量子效率，ai为固有损耗，F为输出功率到达镜面部分。对象VSCSL这样的有双不对称镜的激光器来说，输出功率到达各镜面的部分是不同的。顶镜包括反馈部分的输出功率表达式为：（4）Teff，Reff和Rbot为功率透射率及顶镜和底镜的反射率。由于VCSEL的透射率很低，Reff（△R/R≈5×10-4）的微弱变化就将导致Teff的巨大改变，从而导致F（包括反馈光相位）的改变。这意味着相对于边发射激光器，VCSEL的效率微分量更加重要。有文献指出，在VCSEL中效率微分量的变化量相当于到达顶镜光信息量的40%。[8]。我们搭建的

8、优化模型中测量结果达到10%[5]。输出部分的相位的重要性，在图2中也表现出来。当阈值低时从底