Polygon search algorithm for ultra-compact multifunctional integrated photonics design
DOI: https://doi.org/10.1364/PRJ.514920
光子集成电路（PIC）在光计算、光互连和信号处理中起着关键作用。与传统电路相比，PIC具有更大的带宽、更低的功耗和更高的数据速率。PIC的关键基础是光子器件。大量的基本光子器件被连接以形成复杂的PIC 。近年来，逆设计算法为光子器件的发展提供了重要的推动力。逆向设计算法通常使所得光子装置具有显著较小的占用面积。此外，逆向设计算法非常灵活，不受传统设计逻辑的约束，实现具有优异性能的光子器件。
然而，现有的逆设计算法在设计超紧凑、复杂的多功能集成光子器件时仍存在三大不足。1.单一功能器件无法适应大规模PIC的发展要求，而PIC规模的不断扩大意味着其集成度和工艺鲁棒性的大幅下降；2.现有的逆设计算法不能满足超紧凑复杂光子器件的设计要求，优化效率不足。 直接二进制搜索（DBS）算法容易陷入局部收敛，导致难以设计出高度集成的器件、遗传算法（GA）在迭代过程中容易产生大量性能恶化的个体，导致计算成本高昂；3.第三，随着PIC处理能力的提高，现有的PIC器件，如光互连系统，不能满足PIC的带宽要求。
该工作也提出针对性的三种解决方法：1.设计超紧凑的多功能集成光子器件；2.提出一种新的整合不同传统算法优势的设计能力更强的逆设计算法；3.结合模分复用（MDM）技术设计多功能器件，以指数方式增加光通信的带宽；
基于此，国防科技大学杨俊波研究团队提出了一种名为多边形搜索（PS）算法的新型逆设计算法，旨在解决超紧凑多功能集成光子器件设计中的问题，并设计了一个集成的双信道模式转换交叉波导（DCMC-CW）模块。该算法通过引入“试错”策略，结合形状优化框架，能够在保持高搜索速度的同时，提高优化效果和效率，PS算法还利用近似梯度或神经网络来预测FOM最佳的结构，从而加速优化过程，增强算法的鲁棒性。
考虑到DBS算法的“试验和比较”的搜索策略，使相对较高的优化效率，防止恶化的评价指标，伴随形状优化算法的复杂器件的出色实现也受益于连续器件形状提供的宽搜索空间。因此，该工作考虑在形状优化框架中引入“试验和比较”策略，以同时提高设计效率和效果。
该工作主要思路如下。首先，将器件的结构设计为多面体棱柱。然后，移动第一个顶点几次，以找到一个位置，提高评价指标。之后，依次移动其他顶点。 在每个顶点的搜索过程中，通过“尝试比较”策略，使评价指标保持不变。PS算法流程图如图1。
图1 PS算法的原理 (a) 第一个顶点的搜索过程示意图 (b) PS算法的流程图
DCMC-CW集成模块
图3 PS算法设计过程中第二步的两种预测方法
集成的DCMC-CW模块可以选择性地实现TE0和TE1TE1或TE0和TE2之间的相互转换。因此，单个或一对集成模块可以将这三种模式相互转换，如图4所示。除了用作多模转换器之外，集成模块还可以用作交叉波导，用于多信道通信中的低损耗信道交叉。
如图4f和g所示，仿真结果表明，当 TE0输入在左端口时，单个集成模块在1.55 μm处的插入损耗和最大串扰分别为0.45 dB和−22.10 dB。当TE0TE0输入在上端口时，单个集成模块在1.55 μ m处的插入损耗和最大串扰分别为0.38 dB和−29.21 dB另一个重要的结果是，当TE0输入到任意端口时，单个集成模块的IL和CT在工作频带（1.45~1.65 μm）内始终小于0.79 dB，小于−16.77 dB。当使用两个集成模块进行TE1TE1和TE2TE2之间的相互转换时，IL为0.99dB，CT为−17.90dB，1.55 μm。此外，IL总是小于1.60 dB，并且CT在整个工作频带内始终低于−15.51 dB。这些结果代表了单个集成模块在模式转换和通道交叉中的性能。
实验与仿真基本一致。
由于大多数PIC的二维布局，在光芯片中的多个通道之间的交叉几乎是不可避免的。此外，随着光芯片处理能力的增长，对芯片间通信带宽的需求也在增加。集成DCMC-CW模块提供了一种新颖的方法，通过构建多通道CMDM系统来解决光学芯片的这两个重大挑战，该工作使用PS算法设计了一个TE0−TE1模混频器和一个TE0TE0弯曲波导，并将它们与几个集成模块连接，形成一种四通道CMDM系统的配置，如图5所示。
仿真结果表明，四通道CMDM系统在每个通道都具有较低的IL和CT。系统在1.55 μm处的平均IL和平均最大CT分别为0.96 dB和−20 dB。此外，该系统的模式转换率也达到了很高的程度.该系统在1.55 μm处的平均ER为20.00dB，表明了该系统的实用性。
图6 PS算法与一些主流的反求设计算法进行了对比实验
如图6所示，PS算法与主流的逆设计算法相比，具有明显的效果和效率优势。在优化过程的每个阶段，PS算法都能保持较高的器件性能提升速度。此外，PS算法可以提高器件性能的程度是其他算法难以实现的。当多个相同器件级联时，这种性能优势将呈指数级增长。
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