摘要：模数转换器（ADC）负责把模拟信号转换成数字信号，是连接现实世界与数字世界的桥梁，被广泛应用于通信、航空航天和人工智能等领域。传统电子ADC受限于抖动噪声、热噪声等问题，已经成为高性能信号处理的瓶颈。相比之下，光子ADC具有超低抖动、超宽带宽等优势，有望突破这
模数转换器（ADC）负责把模拟信号转换成数字信号，是连接现实世界与数字世界的桥梁，被广泛应用于通信、航空航天和人工智能等领域。传统电子ADC受限于抖动噪声、热噪声等问题，已经成为高性能信号处理的瓶颈。相比之下，光子ADC具有超低抖动、超宽带宽等优势，有望突破这些限制。然而，现有的全光ADC由于采用马赫-曾德干涉仪（MZI）进行量化，精度通常低于4-bit，且缺乏可编程性。
为了解决这一问题，复旦大学和绍芯实验室的周鹏、程增光团队开发了一种基于后道集成相变材料（PCM）的可编程非易失的全光ADC（PADC）。PCM可以在非晶态与晶态之间切换，利用其不同结晶度对光吸收的影响，实现多级调控，从而实现可编程的PADC。该研究用单个芯片实现了2-bit与4-bit精度的PADC，量化过程中零能耗。并且由测得的65状态PCM预测可以实现8-bit的PADC，这是迄今为止精度最高的PADC。并且作为相关工作以“Programmable Non-Volatile Photonic Analog-to-Digital Converter Based on Back-End-of-Line Compatible Phase-Change Materials”发表于《Advanced Materials》。
【PADC工作原理介绍】
如图1所示，这一模数转换系统主要由光采样与光量化两部分组成。周期性脉冲从低抖动的锁模激光器（MLL）中产生，并且经过电光调制器（EOM）后被加载模拟信号，得到被编码的光脉冲序列，之后被输入到PADC芯片中进行量化。在芯片中，光被分为N等份，经过不同结晶度的PCM单元后，每个通道的输出功率会有所不同，最终经过探测器（PD）与比较器（CMP）之后产生量化的数字信号。
图1：光子模数转换系统示意图
【PADC芯片的制备与表征】
PADC芯片由代工厂AMF制作，采用180nm的CMOS工艺，对需要沉积PCM的波导区域进行了开窗口处理（去除表面覆盖的保护层），回片后在实验室中后道集成PCM与保护层SiO2，后续对所沉积的PCM与保护层进行了表征，并且使用Lumerical软件对晶态/非晶态PCM的光场进行了仿真，以验证这一后道集成工艺的可行性。所采用的PADC芯片由多个级联的分束器组成，最终组成一个一进四出的光波导结构，并在其中三个输出通道（ch1）的末端沉积了PCM与保护层，用于后续调节以及量化测试。同时，PCM也可对各个通道的透过率进行补偿，以弥补芯片制造过程中带来的误差。图2：PADC器件的制造以及材料表征
【PADC芯片的测试】
芯片制备完成之后，在光学测试平台上对其进行测试。首先将三个通道（ch123）的PCM权重进行适当调节，以适应对输入功率进行四等分（Level 0-3）的需求，得到了2-bit的PADC并测试得到其传递函数、微分非线性（DNL）以及积分非线性（INL）。再利用类似的方法，通过对一个PCM进行五个状态的调节，并且采用时间复用的技术，可以在原来2-bit PADC芯片的基础上实现一个4-bit的PADC芯片，从而实现更灵活的、适用于不同应用场景的可编程PADC。由于PCM的非易失特性，这一量化过程也是零能耗的。值得注意的是，在这里我们实现了65个PCM的可区分状态，预计能够实现8-bit的PADC，这是有报道以来最高的光子ADC精度。后续还重新设计了光路，对2-bit的PADC芯片进行了高速信号输入，以测试其动态响应。作为概念演示，将一个321 MHz的模拟输入信号转换为数字信号，采样率为40 MS/s，有效比特数（ENOB）为1.53-bit。图3：2-bit PADC的测试结果（静态特性）
图4：4-bit PADC的测试结果（静态特性）
图5：2-bit PADC的高速测试结果（动态特性）
【小结】
研究者们结合标准硅光子技术与后道兼容的PCM，开发了一种可编程PADC芯片。通过精确控制PCM结晶度，该芯片可实现2-bit模数转换，并通过可编程PCM状态与时间复用技术在同一芯片上实现了4-bit的PADC，甚至有望达到8-bit。由于PCM的非易失性，在初始调节后无需额外能量维持状态，从而降低能耗。在321 MHz输入频率和 40 MS/s采样率下，PADC的ENOB为1.53-bit，展现出高速应用潜力。此外，PCM的后道集成也为与大规模光电子系统集成提供了可能，而PCM的可调节也赋予芯片一定的校准能力，用提高光子集成电路的稳定性。这一技术为可编程、节能、高速ADC的发展奠定了基础，推动信号处理与AI应用的发展。
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来源：高分子科学前沿