大功率半导体激光器噪声的压缩传感表征和失效机理研究

采用新颖的压缩传感理论，设计出最佳观测矩阵，在计算机上完成大功率半导体激光器中各种噪声功率的计算分解表征，去替代传统的专用频谱分析仪功能；通过分析器件的白噪声、低频1/f噪声和随机电报信号RTS等不同噪声的功率谱，研究激光器的位错生长导致激活区的内部缺陷、氧化污染造成的腔面退化、金属扩散到内部引起的电极和欧姆接触退化以及端面绝缘层失效机理；针对大功率半导体激光器的热产生机制和结构特点，分析器件的热影响，改进热传导封装方式；根据器件的激活能或电流加速系数，外推常规条件下器件加速寿命预测模型；实现一个大功率半导体激光器噪声功率智能检测分析与寿命评价系统；为大功率半导体激光器的可靠性综合评估、失效机理分析和寿命评价，建立一种快速、无损、有效的预测模型。

根据1/f噪声结构，基于压缩感知的正交匹配追踪去噪(OMPDN)算法，以小波树结构为分解条件，提取大功率半导体激光器中的白噪声及1/f噪声。以小波基作为稀疏基，高斯随机矩阵作为测量矩阵对信号测量并进行压缩感知的重建，滤除白噪声后准确提取1/f噪声信号进行器件参数估计。实验结果表明，该方法对高斯白噪声混杂的1/f噪声进行估计,比小波变换估计更加逼近真实值。检测估计出的1/f噪声拐点位置及频率指数γ值。通过分析器件的白噪声、低频1/f噪声和随机电报信号RTS等不同噪声的功率谱，研究了激光器的位错生长导致激活区的内部缺陷、氧化污染造成的腔面退化、金属扩散到内部引起的电极和欧姆接触退化以及端面绝缘层失效机理；结合1/f噪声信号功率谱随频率成反比变化的关系，以及稀疏分解可以根据信号灵活构造原子库的特点，提出一种基于稀疏分解估计大功率半导体激光器1/f噪声的新方法，并且构造了具备1/f噪声特点的过完备库。在该过完备库中通过匹配追踪(MP)算法完成了白噪声与1/f噪声混叠信号的稀疏分解。实验结果显示，该方法成功的估计出淹没在白噪声环境中1/f噪声的γ参数，并与频谱分析仪的测量结果有较好的一致性，最后通过对比不同的过完备库证明了所构造的过完备库的优越性。高功率半导体激光器的结温上升，不仅影响它的输出功率、斜坡效率、阈值电流和寿命，而且还会产生光谱展宽和波长偏移。因此，热管理成为泵浦激光器研发中的一个主要问题。首先，建立了噪声功率谱与结温变化的物理模型，根据压缩感知理论,将测量得到含有高斯白噪声和1/f噪声的混叠复合噪声信号稀疏化后，进行基追踪算法去噪（BPDN）,通过改变算法的迭代次数及测量矩阵大小,获得1/f噪声电压功率谱与结温变化关系曲线，避免了直接测量结温的复杂性。通过数值估计结果，可以较好地指导高功率半导体激光器的热管理工作。为大功率半导体激光器的可靠性综合评估、失效机理分析和寿命评价，建立一种快速、无损、有效的预测模型。