撰稿|由课题组供稿
近日，厦门大学陈锦辉副教授和陈焕阳教授研究团队提出模分复用光谱学概念，并设计了首个模分解复用集成光谱仪。研究人员利用深度学习技术，分别实现了单样本多模解复用光谱重建和多样本光谱重构分辨率增强功能。该工作将波导模式探测和光谱分析集成在单一器件中，为模分复用系统设计提供新的思路，并为光谱技术在模分复用系统中的推广提供了新的技术路径。
在大数据时代，信息的爆炸性增长对资源日渐短缺的通信系统提出了严峻挑战。为了提高光通信网络的信息承载力和传递效率，波分复用、偏振复用和模分复用等技术得到了广泛而深入的研究。同时，将多种复用技术相结合(例如波分-模分混合复用)有望进一步提升整个通信系统的传输速率，相关的光电器件研究也将有望迎来新机遇与新突破。
近年来，小型化光谱仪的发展让光谱分析技术惠及那些追求便携、节能和低成本的应用场景。一些基于新颖材料（如带隙渐变纳米线或可调控二维材料）的小型光谱仪已经在自由空间光谱探测中得到证实。然而，在波导体系中，光谱信息通常被调制在基模上，或被分散在高阶导模中以形成散斑图样，却鲜有工作将高阶导模视作独立信道。因此，当每个模式均作为独立信道传输光谱信息时，由于模式之间强烈的耦合效应，如何依靠单个器件同时实现模式解复用和光谱测量仍然是一项挑战。传统的技术方案是先分离模式信道，再分别对每个信道进行光谱探测。这类光谱检测技术的光电复杂度将伴随模式数量的增长而上升，难以满足大规模通信系统的小型化与集成化需求。迄今为止，兼容模分复用系统的片上多模光谱仪仍未见诸报道，是一个具有研究潜力和应用前景的方向。
近日，厦门大学陈锦辉副教授和陈焕阳教授研究团队提出了模分复用光谱学概念，并设计了首个模分解复用集成光谱仪。它由多模分支波导和光电探测器阵列组成（如图1所示），利用结构色散以及探测器的光电转换功能，实现了模式解复用、分光、探测一体化。研究人员利用深度学习技术，有效解决了各模态之间的非线性耦合问题，分别实现了单样本多模解复用光谱重建和多样本光谱重构分辨率增强功能。
图1 多模解复用光谱仪示意图
作为概念的验证，研究人员通过数值模拟的方式演示了基于25个光电探测器的多模光谱重构。结果表明，当不同模式和波长的光场通过分支结构时，会形成各异的光强分布，进而通过均一采样的光电探测器阵列转换为不同的光电流阵列分布。研究团队利用深度学习算法实现了四个模式（TE1-TE4）上光谱信息的单样本一次性重构，在1500 nm-1600 nm范围内光谱分辨率可达15 nm。此外，他们进一步将多模测量重建方法应用于增强光谱分辨技术，即如果将同一个光谱信息在不同时序下分别调制到不同的模式上，并通过设计的片上集成光电探测阵列，则多时序样本重建出的光谱分辨率相较于单模单次重构（分辨率约7 nm）提高1.3倍，达到3 nm，突破传统计算光谱分辨率受器件数量的限制。
图2 单样本多模光谱重构结果
这项工作在单一片上集成器件上集成了模式探测和光谱分析功能，为模分复用系统的设计提供新的思路，揭示了波导模式的更多潜在用途，并为光谱技术在模分复用系统中的推广提供了新的技术路径。
该成果作为封底论文发表于卓越行动计划高起点新刊《Opto-Electronic Science》2022年第11期，题为“Towards integrated mode-division demultiplexing spectrometer by deep learning”。硕士生郑泽寰和博士生朱圣科为共同第一作者，陈锦辉副教授和陈焕阳教授为共同通讯作者。
论文链接：
https://www.oejournal.org/article/doi/10.29026/oes.2022.220012
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