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Photonics – Chinese

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Interconnect 微环调制器仿真中 coupler问题

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    • 202222011203
      Subscriber

      耦合器我如果使用coupling coefficient固定为0.1,眼图是很完美的,调制速率也可以很高。

      将coupling coefficient 换位table,导入fdtd的仿真结果,即使在不同的波长处耦合效率不同,0.06~0.11,其结果差别很大,眼图是混乱的,调制速率上限不高。

      于是我将导入的耦合效率,全部改成0.11,是对应1.26~1.36um波长范围内,20个采样点,这依旧不能改变结果。

      相反地,我如果使用coupling coefficient选项,固定耦合效率为0.11,眼图是非常好的,调制速率也可很高。

       

      我的问题:

      coupling coefficient与table这两个选项有什么不同,为什么20个采样点与coupling coefficient的区别那么大。

      参考模型:Ring Modulator – Ansys Optics

    • 202222011203
      Subscriber

      这里说,最好用coupling coefficient而不是table,table计算会引入人工延时,计算结果不准确。

      我想问一下,我从fdtd计算出的coupling coefficient,interconnect中直接导入相关点(波长)的coupling coefficient就可以了,这与实际的结果是相符的吗?

    • Guilin Sun
      Ansys Employee

      你在比较不同的耦合效率啊,这两个不是一个器件因为参数不同。可能会有误差,但是要比较同一个器件的不同方法,你应该将Table里的参数设置为一个固定的0.1或者0.11 这样才能比较。

      原则上应该按FDTD仿真结果,你比较一下上面说的方法看看差多少。

    • 202222011203
      Subscriber

       

      这是我的仿真结构,按理来说,带宽至少有20GHz,能够支持10Gb/s的数据传输。一下是coupler不同,导致的不同结果。

      这里coupler input parameter选择的coupling coefficient,10Gb/s对应的眼图。

      这里coupler input parameter使用的是table,导入cpf2_copy.txt,其波长范围为1.30-1.33um,100个点,我将coupling coefficient都设置为0.13,其眼图如图所示。

      这是导入fdtd结果,在不同波长下对应的coupling coefficient不同,眼图很差。虽然耦合效率在0.06-0.08,但我用input parameter为coupling coefficient时,取0.06也可以得到很好的眼图。

      这里我仍旧使用table,导入文件只用激光工作波长对应的coupling coefficient。

      我想问:是否可以直接使用input parameter为coupling coefficient的仿真,像下图所说的,不使用frequency dependent value,而是使用single value(在TSM模式下仿真ring resonator/modulator)。

      ,这是对应的Q,按理论计算,我的带宽应该是超过10GHz,甚至20GHz,完全能够有能力传输10Gb/s的数据。

       

       

    • Guilin Sun
      Ansys Employee

      当不同波长用不同耦合系数时,出射的振幅差别大,再加上文件说的问题,出现很差的结果不奇怪。你可以用不同耦合系数,想办法将眼图叠加起来看看如何?乱的另外原因可能是,周期不等!你看看眼图,有的是三个周期有多少一个周期,结果当然很乱。

    • Guilin Sun
      Ansys Employee

      咨询同事后提供一下信息:

      当用多波长耦合系数时,一般波长点不足够多,因此拟合时可能需要Disable数字滤波器的一些功能。因此建议你用时间域和频率域分别仿真确保两者结果一致。另外对于环形谐振腔,建议用单点耦合系数可以完美解决此问题,毕竟耦合系数差别不大,与实际结果也基本一致。

      • 202222011203
        Subscriber

        我懂了,谢谢你

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