提出一种基于绝缘体上硅的具有超高形状因子的光学平顶滤波器方案。该方案采用跑道型微环谐振器（RMRR）辅助非对称马赫-曾德尔干涉仪（MZI）结构，可实现的3 dB带宽为1.94 nm，相应的形状因子1（3 dB带宽与通带内功率下降10 dB时的通带宽度之比）和形状因子2（3 dB带宽与通带内功率下降15 dB时的通带宽度之比）分别为0.96和0.94，纹波因数（通带中最大功率与最小功率的比值）为2.40 dB。此外，分析了由RMRR引入的相移对该平顶滤波器性能的影响，并实验验证了通过调节施加在RMRR上的电压可以有效地调控其输出谱。该方案具有形状因子高、工艺复杂度低、体积小、质量轻、功耗低等优点，可广泛应用于高速光通信网络中。

目前光声成像中用于探测超声波的主流器件是基于压电材料的超声换能器，考虑到这类换能器的探测性能随器件尺寸的减小而大幅下降，科研者们近年来开始逐渐关注于小型化光学超声传感器的研究与开发。相较于传统的压电超声换能器，这些小型化的光学超声传感器通常具备较宽的探测带宽和与尺寸几乎无关的高灵敏度，在推动更深和更高分辨率的光声成像方面展现出了巨大的潜力。本文首先对光学超声传感器的发展历程进行了简要回顾，然后比较了3种重要的小型化光学超声传感器以及并行寻址的方法，其次介绍了这些传感器在光声活体成像方面的应用进展，最后展望了光学超声传感器的未来前景。

近年来，电磁诱导透明（EIT）效应得到了广泛的研究，特别是对其群延迟的动态可调谐在光通信领域有良好的应用前景。提出了一种一维光子晶体纳米梁腔辅助微环谐振腔的动态可调谐电磁诱导透明系统。在该系统中引入了石墨烯，通过改变石墨烯的费米能级实现了对类电磁诱导透明的开关调控和群延迟的动态调谐。此外，在改变纳米梁腔与微环谐振腔的耦合距离和微环谐振腔的半径时，实现了对EIT窗口“关—开—关”的调控。采用三能级原子系统解释了类EIT效应的物理机制，采用三维时域有限差分法对该结构进行仿真，并分析了该结构的传感特性和延迟特性，仿真结果表明，灵敏度为614.4 nm/RIU、品质因数为370.8、群延迟为7.1 ps、群指数高达895。该系统为光开关、传感器和慢光器件的研发提供了一种可行方案。

为有效地提高片上光交换网络的交换容量及规模，提出了一种基于波长和模式混合复用的无阻塞片上光交换网络架构。首先设计了基于微环谐振器的波长和模式混合复用的2×2光开关，并采用Benes拓扑互连成大规模无阻塞的交换网络。此外，通过设计波长和模式选择及复用模块，使所有节点间能够并行传输数据，并支持多播通信。为了验证所提观点，利用Ansys Lumerical 仿真平台模拟了一个支持2种模式和4种波长混合复用的16×16光交换网络。仿真验证了所提交换网络能够实现所有节点间多维复用信号的并行数据交换，且16×16网络的最大插入损耗小于2.1 dB，模间串扰小于-18.4 dB，网络最大和最小插入损耗差值小于0.5 dB，证明该交换网络具有良好的公平性。最后将所提结构与传统的基于单波长单模式以及多波长单模式的光交换网络进行对比，证明了所提结构可以在不增加波长成本的情况下提升交换网络的容量及节点的规模。

设计了一种基于绝缘体上硅的具有大带宽调谐范围的紧凑型可重构光学滤波器，该滤波器由两级双微环谐振器辅助对称马赫-曾德尔干涉仪结构级联构成，器件的尺寸为60 μm×87 μm。通过控制微环谐振器的相位，可以实现对滤波器输出带宽和中心波长的调谐。采用时域有限差分方法模拟该器件的性能，仿真结果表明，该滤波器的带宽调谐范围为1.5~5 nm，在调节带宽的过程中滤波器的阻带抑制度大于20 dB，通带损耗为0.73 dB~0.88 dB，同时该滤波器的中心波长调谐范围可以覆盖整个自由光谱范围，并保持3 dB带宽和形状因子基本不变。

为了能够得到洛伦兹线型、Fano线型、类电磁诱导透明和类电磁诱导吸收这4类线型，提出了一种基于Fabry-Perot（FP）腔的微槽型微环谐振器。该结构在FP腔外侧引入了两个空气孔来提高品质因数。通过改变结构参数和选取不同的波长范围，实现了以上4类线型。采用的模拟仿真方法为时域有限差分法，结合传输矩阵法，对所提结构进行了模拟仿真和参数优化数值模型的建立。仿真结果表明，所提结构的品质因数达到了90112，消光比约为15 dB。

由于卷积神经网络（CNN）识别精度与人类接近，故其在计算机视觉、图像和语音处理等方面取得了巨大的成功，但这种成功离不开硬件加速器的支撑。受到电子器件功率与速率的限制，当前的电加速器难以满足未来大规模卷积运算对硬件算力和能耗的需求。作为一种替代方案，提出了一种低能耗存算一体光子CNN加速器结构。该结构采用微环谐振器和非易失性相变材料Ge₂Sb₂Te₅构成无源光学矩阵乘法器来实现存内计算，从而减小了权重数据读取的能耗。利用Ansys Lumerical 仿真平台验证了10 Gb/s与20 Gb/s速率下4×4规模的光学矩阵乘法的运算。与传统的基于电光微环谐振器的光子CNN加速器数字电子与模拟光子（DEAP）相比，所提加速器结构在保持原运算速率的情况下减少了48.75%的功耗，并且在矩阵运算处的面积能够减少49.75%。此外，基于MNIST与notMNIST数据集对所提加速器的推理效果进行了仿真验证，识别精度分别为97.80%和92.45%。