集成光学相控阵（OPA）已成为光探测与测距（LiDAR）和光无线通信（OWC）等应用中实现光束形成和转向的关键技术。然而，由于电漂移、热漂移和制造误差等因素，随着通道数量的增加，在 OPA 中实现精确相位控制和管理相位误差变得更具挑战性。传统的 OPA 校准方法通常依赖于基于迭代优化的算法，如遗传或爬山方法，这些方法通常涉及耗时且繁琐的程序，特别是对于按比例集成的 OPA。为了应对这些挑战，韩国科学技术院（KAIST）的研究人员提出了新颖的相位控制方法，该方法利用了专为 64 通道集成 OPA 量身定制的深度神经网络（DNN）架构。这种方法简化相位校准过程，提高这些先进光学系统的光束转向控制效率。![]()
64 通道集成硅基 OPA 芯片的设计布局如图 1（a）所示。OPA 芯片包括一个输入光栅耦合器、一个 6 级多模干涉仪（MMI）分光器、64 个电光（EO）移相器和光栅辐射器，所有这些都针对波长为 1550 nm 的横向电（TE）模传播进行了优化。![]()
图 1：（a）64 通道光相控阵（OPA）的设计布局；（b）用电线粘合制作的 OPA 板上芯片模块。横向光束转向是通过向每个移相器施加正向偏置电压，通过等离子体色散效应引起相位变化来实现的。纵向光束转向是通过在光栅辐射器上采用 ni-n 加热器，利用热光学（TO）效应实现的。研究重点是与横向光束转向有关的相位控制方面。OPA 芯片是在美国国家纳米制造中心（NNFC）的 8 英寸晶圆上用 220 纳米硅绝缘体（SOI）平台制造的。如图 1（b）所示，芯片通过电线键合连接到印刷电路板（PCB）上。为了训练和评估用于 OPA 相位校准的 DNN 模型，研究人员采用了图 2 所示的实验装置。来自激光二极管（LD）的光源通过光栅耦合器耦合到 OPA 模块。OPA 模块上 64 个移相器的电压控制是通过定制的 LabVIEW 软件控制的数模转换器 （DAC） 板实现的。![]()
图 2. 为训练用于 OPA 相位校准的深度神经网络 （DNN） 模型而收集数据的实验装置。同样的设置也用于评估训练后 DNN 模型的性能。通过单个移相器进行相位调整的光最终从辐射器中发射出来，产生远场光束图案。然后使用傅立叶成像系统捕捉远场光束分布，并从生成的二维图像中得出相应的一维光束分布。收集到的数据被用来训练 DNN 模型，通过将生成的电压设置输入 OPA，该模型可以重现所需的光束强度分布。为了解决 64 通道 OPA 中相位控制的复杂性和非唯一性问题，研究人员采用了串联网络架构，如图 3 所示。这种架构简化了训练步骤，确保了所需波束分布和电压集之间的一对一映射。![]()
图 3. 用于 OPA 相位控制的串联网络模型示意图。该模型由两个相互连接的网络组成：预先训练的正向建模网络和反向建模网络。训练过程包括首先训练正向建模网络，然后固定其权重，接着训练反向建模网络。两个网络都采用了超参数调整和均方误差 （MSE） 损失函数，以尽量减少训练过程中的偏差。研究人员以爬山算法（HA）搜索的 20 个评估数据集为参考，评估了其训练的 DNN 模型的横梁预测性能，在 20 个案例中的 16 个案例中观察到了一致的结果。![]()
图 4. （a） 比较远场光束强度分布的 5 个代表性实验结果：由爬山算法（HA）校准的参考光束（灰色），由训练有素的 DNN 预测的光束强度分布（红色），以及使用训练有素的 DNN 预测电压集获取的实验光束强度分布（蓝色）。（b） 通过 HA 获得的电压集与 DNN 中间层提取的电压集组合的比较。图 4（a）显示了不同方向上 5 个具有代表性的归一化光束分布，比较了三种情况：由 HA 校准的参考光束（灰色）、由训练有素的 DNN 预测的光束强度分布（红色），以及使用训练有素的 DNN 预测电压集获得的实验光束强度分布（蓝色）。此外，图 4（b） 显示了从训练有素的网络中间层提取的电压集和使用 HA 获得的电压集在 5 种不同远场光束强度分布情况下的并排比较。预测电压集产生的归一化实验光束分布在 5 个不同的光束分布中显示出平均 7.05 dB 的边模抑制比（SMSR），略高于网络模拟结果中达到的 6.88 dB。这一 SMSR 水平与使用爬山算法 （HA） 实现的归一化波束分布中观察到的平均 SMSR 7.11 dB 非常接近。虽然峰值强度平均降低了 0.84 dB，但实验光束分布与 HA 校准光束的质量非常接近，这表明 DNN 能够成功地再现所需的光束分布。KAIST 的研究人员展示了用于 OPA 波束成形的深度学习杠杆相位校准方法。与传统爬山算法相比，该方法的性能略有下降，但简化了多波束点的校准，为光学系统和光子应用带来了希望。利用深度学习的力量，简化并增强了先进集成光学相控阵的相位校准过程，推进了激光雷达和光无线通信等新兴技术中更高效、更精确的波束转向控制。[1] J.-Y. Kim, J. Kim, J. Yoon, and H. Kurt, "Deep Learning-Driven Phase Calibration Methodology for Enhanced Beamforming in Integrated Optical Phased Array," School of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science & Technology (KAIST), Daejeon, Republic of Korea, 2024, pp.
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