76%光电转换效率梯度渐变折射率结构940 nm半导体激光器

来源 :中国激光 | 被引量 : 0次 | 上传用户:gideonkim
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为改善宽面940 nm半导体激光二极管(LD)的输出功率及光电转换效率(WPE),设计并制作了一种包含梯度渐变折射率(GRIN)结构的新型量子阱激光器。通过二维自洽软件模拟计算了新结构激光器与传统分别限制结构(SCH)激光器的能带结构,结果表明新的激光器结构能够显著消除各异质结间的过渡势垒。通过低压金属有机物化学气相沉积(LP-MOCVD)的方法生长了高质量激光器外延材料。制成后的100 μm条宽、 2000 μm腔长的激光器器件在室温25 ℃下经过连续(CW)电流测试发现,梯度渐变折射率结构激光器较分别限制结构激光器在10 A电流下电压约低0.07 V。通过结构与生长优化,激光器内吸收系数从0.52 cm-1降至0.43 cm-1,最大光电转换效率由69%提升至76%。最终制成的940 nm半导体激光器器件室温25 ℃下输出功率10.0 W(10 A电流时),斜率效率高达1.24 W/A。
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报导了Nd:YAG脉冲激光器基波(1.06微米)与它的四次谐波泵浦的参量放大器输出(0.42~0.7微米连续可调)在KDP晶体中进行和频,产生0.3~0.41微米连续可调的紫外激光.以及Nd:YAG脉冲激光器的二次谐波(0.53微米)泵浦的若丹明6G染料激光在ADP晶体中倍频,产生0.28~0.3微米连续可调的紫外激光的实验结果.
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为进一步提高室内可见光定位系统性能,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的可见光指纹定位方法。该方法利用参考节点LED的光强信号作为特征,构建指纹数据库,将接收器坐标作为训练标签,引入一维CNN学习模型进行训练,建立基于光强信息的定位模型。CNN的应用,较好地解决了全连接前馈神经网络定位精度低、稳定性差的问题。在室内5 m×5 m×3 m的定位场景下,利用所提定位方法可以获得平均定位误差为4.44 cm的定位精度。通过仿真实验,对比分析了不同室内可见光定位方法的性能,验证了所提方法的技术优势。
利用初始透过率为89.5%的Co∶MgAl2O4 晶体作为1.3 μm波段的可饱和吸收体,采用双镜谐振腔,实现了1319 nm Nd∶YAG激光器的高效率、低阈值被动调Q运转。当抽运功率为10.0 W时,获得平均输出功率为490 mW,最窄脉冲宽度为18.3 ns,重复频率为17.5 kHz,对应单脉冲能量为28.1 μJ,峰值功率高达1533 W的脉冲激光。结果表明,Co∶MgAl2O4
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