19、硅平台上的高速光子集成芯片与CMOS光子学技术解析

硅平台上的高速光子集成芯片与CMOS光子学技术解析

1. 引言

硅光子学是一门利用硅的光学和电学材料特性的学科。目前,已经有多种将硅光子器件集成到更高级系统的方案,涵盖了从混合到单片集成的各种实现方式。

Luxtera采用了以互补金属氧化物半导体(CMOS)为先的方法来发展硅光子学。这种方法是在一个经过充分表征和维护的CMOS工艺基础上,逐步添加工艺模块以实现光学功能。这样做的原因有两个方面:一方面是为了利用先进的制造工艺和持续改进的CMOS设计与制造能力;另一方面是考虑到建设和维护先进节点CMOS晶圆厂的巨大成本,无法仅依靠新兴的光电子应用来支撑。

在实际应用中,应用需求决定了所需的功能以及器件的性能。系统、器件和工艺之间的耦合非常紧密,就像在电子学中一样,光学器件的性能受到CMOS技术能力及其在特定工艺代中的限制。器件的改进路径与工艺改进密切相关,虽然在不同材料系统中可以实现更好的单个器件,但目前这些系统还无法支持高水平的系统集成。因此,集成的好处更可能在系统层面而不是器件层面实现。Luxtera选择光互连作为目标应用领域,是因为其在性能(速度、功率)和市场规模(成本)方面的扩展需求与CMOS技术的扩展特性相匹配。

2. 为光子集成启用CMOS工艺
2.1 前端集成的原理

Luxtera的理念是将通用的电子设计和制造工艺扩展到光学组件。他们希望光子学成为集成电路设计师创建具有附加功能的复杂电路和系统的工具包的一部分,使光学组件像晶体管、电阻器、电容器等一样成为基本元素。并且,这些光学组件要与基本电气设备在同一硅片中同时制造,以确保与CMOS完全兼容,并从硅处理的进步中受益。

前端集成的方法

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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