1 江西师范大学江西省光电子与通信重点实验室，江西 南昌 330022
2 上海交通大学平湖智能光电研究院，浙江 平湖314200
设计并制备了一种基于树形结构的1×8硅基热光开关，该热光开关由1个2×2和6个1×2马赫-曾德尔干涉仪的基本单元结构组成。该1×8硅基热光开关采用与互补金属氧化物半导体兼容的工艺制造。通过氮化钛加热器来改变波导的温度，利用硅的热光效应实现光开关功能。实验结果表明：在1550 nm工作波长下，该热光开关的平均片上插入损耗约为1.1 dB；所有输出端口的串扰都小于-23.6 dB；开关响应时间小于60 μs。
集成光学 硅基开关 马赫-曾德尔干涉仪 热光开关
1 重庆邮电大学通信与信息工程学院，重庆 400065
2 重庆邮电大学智能通信与网络安全研究院，重庆 400065
提出了一种渐进式训练方案来重新配置马赫-曾德尔干涉仪（MZI）前馈光学神经网络（ONN）的相移，从而对抗MZI的相位误差和分束器误差，提高识别准确率。为了验证所提方案，利用Neuroptica Python仿真平台搭建了3层MZI-ONN结构，并在考虑到MZI相位误差和分束器误差的情况下，利用Iris和MNIST数据集验证了所提方案的有效性。仿真结果表明：在Iris数据集下，对于3层4×4 MZI-ONN结构，所提方案的识别准确率能够提升64.15百分点；在MNIST数据集下，对于4×4、6×6、8×8和16×16规模的MZI-ONN，所提方案的识别准确率能够提升2.00~37.00百分点。所提方案极大地提高了MZI-ONN的抗误差性能，有助于未来大规模、高准确率MZI-ONN的实现。
光计算 马赫-曾德尔干涉仪 光学神经网络 相位误差 分束器误差 渐进式训练 抗误差
Author Affiliations
Abstract
1 Department of Biomedical Engineering, College of Future Technology, Peking University, Beijing 100871, China
2 National Biomedical Imaging Center, Peking University, Beijing 100871, China
We present a novel noncontact ultrasound (US) and photoacoustic imaging (PAI) system, overcoming the limitations of traditional coupling media. Using a long coherent length laser, we employ a homodyne free-space Mach–Zehnder setup with zero-crossing triggering, achieving a noise equivalent pressure of 703 Pa at 5 MHz and a -6 dB bandwidth of 1 to 8.54 MHz. We address the phase uncertainty inherent in the homodyne method. Scanning the noncontact US probe enables photoacoustic computed tomography (PACT). Phantom studies demonstrate imaging performance and system stability, underscoring the potential of our system for noncontact US sensing and PAI.
noncontact ultrasound sensing photoacoustic imaging Mach–Zehnder interferometer Chinese Optics Letters
2024, 22(3): 031702
重庆邮电大学通信与信息工程学院，重庆 400065
介绍了一种基于绝缘体上硅（SOI）的马赫-曾德尔干涉仪（MZI）型高灵敏度折射率传感器。在该传感器中采用悬空槽（SSlot）波导作为传感臂，条形波导作为参考臂，利用两臂不同模式之间的干涉提高传感器的灵敏度。分析了MZI型传感器的工作原理，推导了灵敏度公式，通过灵活调节两臂长度和合理设计SSlot波导，实现了9.824×104 nm/RIU的高灵敏度。该传感器还具有尺寸小、制造简单等优势，可广泛应用于生物医疗、环境监测等领域。
光谱学 硅光子学 折射率传感器 马赫-曾德尔干涉仪 灵敏度
光子学报
2023, 52(10): 1052418
1 广东工业大学 机电工程学院，广州 510006
2 广东工业大学 精密微电子制造技术重点实验室，广州 510006
为了研究自相似脉冲在Mach-Zehnder干涉仪的压缩特性，采用非线性薛定谔方程对自相似脉冲的演化和压缩进行了模拟，分析了基于级联单模光纤的Mach-Zehnder干涉仪的光纤参数对脉冲压缩的影响。结果表明，在不考虑高阶色散的情况下，当上臂的两种单模光纤长度分别为8.16 m和2.16 m、下臂的单模光纤长度为8.16 m时，获得半峰全宽为27.85 fs、峰值功率为1860.59 W、基座能量比例为10.241%的最佳压缩脉冲; 考虑高阶色散时，脉冲在单模光纤中传输呈现出峰值功率增大、基座增大的现象，且脉冲右移不利于输出基座较小的压缩脉冲; 当3阶色散系数小于0.001 ps3/km时，利用Mach-Zehnder干涉仪来压缩能获得质量较好的飞秒脉冲。该研究结果对于自相似脉冲的压缩研究具有一定的参考价值。
光纤光学 Mach-Zehnder干涉仪 自相似脉冲 超短脉冲 基座能量比例 单模光纤 fiber optics Mach-Zehnder interferometer self-similar pulse ultrashort pulse pedestal energy ratio single-mode fiber
南京邮电大学通信与信息工程学院，江苏 南京 210003
面向数字图像识别，使用光学器件构建基于快速傅里叶变换（FFT）的光学神经网络（ONN），其中的线性光学处理单元由马赫-曾德尔干涉仪（MZI）实现。这些MZI以网格状布局连接，对通过的光信号进行调制，实现乘法和加法，从而实现对图像的分类识别。针对该ONN对手写数字图像进行识别出现的问题，研究训练算法中的主要超参数即动量系数和学习率对网络性能的影响。首先比较不同学习率下随机梯度下降（SGD）、均方根传递（RMSprop）、适应性矩估计（Adam）和自适应梯度（Adagrad）4种训练算法结合不同非线性函数和不同隐藏层个数后，ONN在识别手写数字图像上的表现。实验结果显示：在学习率从0.5变化到5×10-5、RMSprop训练算法下，具有2个隐藏层、非线性函数为Softplus的FFT型ONN具有最高的识别精确度，达97.4%。此外，着重分析在具有不同动量系数的SGD算法结合不同非线性函数和不同隐藏层个数时ONN对手写数字图像识别的准确率、运行内存和训练时间的影响。进一步，在学习率为0.05和0.005时，比较了SGD、RMSprop训练算法以及各自在引入动量后的网络识别性能。实验结果显示：动量系数为0时，采用SGD算法训练的具有2个隐藏层、非线性函数为Softplus的ONN的识别精度为96%，动量系数为0.9时，ONN的识别精度提高到96.9%；而加入动量的RMSprop算法会导致网络识别准确率不收敛或收敛较慢。
光学神经网络 马赫-曾德尔干涉仪 训练算法 动量 学习率 激光与光电子学进展
2023, 60(22): 2220001
1 天津大学精密仪器与光电子工程学院精密测试技术及仪器国家重点实验室，天津 300072
2 山东龙泉管道工程股份有限公司，山东 淄博 255200
事件识别是分布式光纤传感的重要应用，现有的模式识别手段存在泛化性差和对弱振动识别的准确率低两个主要难题。以马赫-曾德尔干涉仪为应用对象，从样本来源的角度改善传统的分类器，以时域信号经经验模态分解所得的本征模态函数构建训练样本，使用卷积算子提取信号的波形特征、频域特征、时频域特征，构建深度学习网络，并在相同的神经网络框架下以原始信号为输入设计了4个对照组。所提识别方案在测试集和验证集上对6种目标信号的准确率分别为97.02%和94.88%，泛化性和分类精度均处于最优状态。分类器的平均样本响应时间低于0.07 s，具备良好的可行性与发展前景。
深度学习 经验模态分解 马赫-曾德尔干涉仪 本征模态函数 事件识别 光学学报
2023, 43(19): 1906005
电子科技大学信息与通信工程学院光纤传感与通信教育部重点实验室，四川 成都 611731
许多幅度再生方案可用马赫‐曾德尔干涉仪（MZI）结构进行建模。研究级联光学相位共轭器（OPC）的MZI（OPC‐MZI）再生方案，以实现近乎理想的相位保持再生。通过分析整个级联系统的功率和相位转移特性，优化设计了满足需求的硅基MZI再生芯片单元。采用正交相移键控（QPSK）调制信号仿真验证了OPC‐MZI再生方案的可行性。仿真结果表明：当输入信噪比为16 dB时，与单级MZI再生芯片相比，OPC‐MZI再生方案的噪声抑制比（NRR）可提高1 dB，相位扰动也由5.7°降至0.07°。
光通信 全光再生 光学相位共轭器 马赫‐曾德尔干涉仪 多级调制信号 中国激光
2023, 50(19): 1906005
