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图1 基于非对称双芯模式转换的高效率偏振不敏感O波段端面耦合器
1. 导读
在硅基光子集成芯片领域，实现高效率、偏振不敏感的光纤-芯片耦合一直是亟待攻关的难题，主要有端面耦合器与光栅耦合器两种方式。与光栅耦合器相比，端面耦合器往往具有更低损耗、偏振不敏感度、更大工作带宽等优势。然而，传统倒锥形波导型端面耦合器往往受限于制备工艺所允许的最小尖端尺寸，其耦合效率难以进一步提升。尤其是，对于O波段（1260-1360 nm），实现偏振不敏感的高效率端面耦合器更是极具挑战，其原因是：即便引入宽度仅数十纳米的尖端结构，其TM偏振模式仍存在显著的模式失配。为此，人们引入双层锥形波导结构，一定程度上减轻了这一问题，但仍然高度依赖于极小特征尺寸工艺能力，超出了目前常规流片平台水平。针对上述问题，浙江大学戴道锌教授团队在Nanophotonics发表最新文章，提出了一种高效率偏振不敏感O波段端面耦合器：利用非对称双芯模式转换结构（见图1），使220 nm厚标准硅光波导的TE/TM模场以倏逝场耦合方式转化为邻近薄芯硅光波导，可显著扩大双偏振的模斑尺寸，从而与光纤模场更为匹配。特别是，该端面耦合器无需引入尺寸极小的尖端，与常规130
nm节点工艺兼容。此项研究为实现偏振不敏感的高效率端面耦合器提供了清晰的理论思路和设计方法，有望为未来大规模硅光集成的端面耦合封装铺平道路，具有广阔应用前景。2. 研究背景
在集成光子学领域，光纤-芯片高效耦合一直是至关重要的基础问题。过去数十年，人们往往采用光栅耦合、端面直接耦合、光子线键合、3D耦合器等特定结构来提升耦合效率。其中，端面耦合器与光栅耦合器应用最为广泛。与光栅耦合器相比，端面耦合器往往具有更低损耗、偏振不敏感度、更大工作带宽等优势。值得注意的是，传统倒锥形波导型端面耦合器往往需要引入尺寸极小的尖端结构。因此，其耦合效率受限于制备工艺所允许最小尖端尺寸而难以进一步提升。特别是，对于O波段，硅光波导具有很强的模场束缚能力，即便引入宽度仅数十纳米的尖端结构，其TM偏振模式仍存在显著的模式失配。因此，如何实现O波段的偏振不敏感高效率端面耦合器仍然极具挑战。为此，人们引入双层锥形波导等结构，以削弱其光场束缚能力，从而一定程度上减轻了其端面耦合问题，但仍然高度依赖于极小特征尺寸工艺能力，目前的常规流片平台难以满足其需求。总的来说，当前亟需发展一种易制备的低损耗、大带宽、偏振不敏感O波段端面耦合器。3. 创新研究
针对上述挑战，团队首次提出了一种偏振不敏感的高效率O波段端面耦合器（见图1）：利用非对称双芯模式转换结构，使220
nm厚标准硅光波导的TE/TM模场以倏逝场耦合方式转化为邻近薄芯硅光波导，可显著扩大双偏振的模斑尺寸，从而与光纤模场更为匹配。特别地，该模式转换过程无需引入尺寸极小的尖端，与常规130
nm节点工艺兼容。在此，需要对耦合区中各段波导的宽度和长度进行优化，以确保TE/TM模式能够在不同的耦合区域实现低损耗耦合。进一步，对薄波导模式扩展区进行优化设计，以便更好地匹配光纤的模场，并最大程度地减小衬底泄露损耗。首先利用FDTD仿真了从220
nm厚标准硅光波导到光纤（MFD~4
μm）的耦合，其总耦合损耗、偏振相关损耗、光场传输图、对准容差以及加工容差如图2所示。芯片到光纤的总耦合损耗为0.44-0.56
dB，偏振相关损耗<0.097
dB。![]()
图2 总耦合损耗仿真分析
实验结果表明，所研制的端面耦合器在O波段的耦合损耗为0.8-1.4 dB、偏振相关损耗约0.3
dB （见图3），与理论预期结果吻合良好。![]()
图3 测试的耦合损耗以及偏振相关损耗
4. 应用与展望
研究团队针对O波段端面耦合重要需求，创造性地提出非对称双芯模式转换结构，使220
nm厚标准硅光波导的TE/TM模场以倏逝场耦合方式转化为邻近薄芯硅光波导，可显著扩大双偏振的模斑尺寸，具有高耦合效率、低偏振相关损耗等优异性能，尤其是其制备仅需常规130
nm节点工艺，为未来大规模硅光集成的端面耦合封装铺平道路，具有广阔应用前景。该研究成果以“Asymmetric bi-level dual-core mode
converter for high-efficiency and polarization-insensitive O-band fiber-chip
edge coupling: breaking the critical size limitation”为题在线发表在Nanophotonics。本文作者分别是Xiaolin
Yi, Dongyue Sun, Weike Zhao, Hanwen Li, Long Zhang, Yaocheng Shi, Daoxin Dai，其中Daoxin
Dai教授为通讯作者。戴道锌教授团队隶属于浙江大学光电科学与工程学院光及电磁波研究中心。该工作受到国家重点研发计划、国家自然科学基金等项目支持。
