本研究探討了半導體光放大器技術的發展趨勢，從而為研發資源管理和新技術的推廣提供參考。

摘要

隨著 5G、移動通信和光通信技術的發展，半導體光放大器 （SOA） 已成為重要的研究課題。然而，大多數與 SOA 相關的研究都集中在技術討論或市場研究上，但未能指出關鍵的 SOA 技術和 SOA 技術的發展趨勢。因此，本研究對 SOA 專利進行了分析，并構建了 SOA 專利的技術網絡。結果表明，關鍵的SOA技術主要應用于激光器、半導體激光器、光導、無線通信以外的電磁波傳輸通信以及控制光源的器件。在 5 項關鍵 SOA 技術中，激光器 （H01S3） 占比最高，為 22.21%。因此，并不側重于特定的技術領域，而是具有多個技術領域的特征。此外，近年來半導體激光器也取得了長足的發展。最后，專利權人分析表明，對于 SOA 技術，公共部門和學術界在早期技術開發或后續技術開發中發揮的作用相對較弱。但是，隨著移動通信和光通信的快速發展，各國政府可以考慮在未來投入額外的研發資金和資源。本文構建了專利技術網絡模型，以探討 SOA 技術的發展趨勢。這個模型可以作為研發資源管理和新技術推廣的參考。

關鍵詞

半導體光放大器;半導體激光器;專利分析;專利網絡;技術分析

1.引言

光信號在沿光纖傳輸時具有一定程度的損耗，傳輸距離受損耗的限制，因此，必須增強光信號才能長距離傳輸。傳統的強化方法涉及使用再生器，但不同速率和信號格式需要不同的再生器，并且每個通道都需要單獨的再生器，這需要高昂的網絡成本。因此，需要一種不使用發射器的方法來增強光信號。光放大是一種不需要使用發射器的光增強方法。半導體光放大器 （SOA） 可以支持任何速率和信號格式，因為它們只是放大接收到的信號。此外，與光纖放大器相比，SOA 的結構更小，更容易與其他器件集成。隨著新一波可穿戴設備和物聯網，小型和低功耗元件越來越受到關注。因此，SOA 是主流研究中感興趣的話題 [1–3]。

隨著光通信技術的發展，對實現高速、大容量的需求越來越多，SOA 已成為一個重要的研究課題。根據市場研究機構 Technovio 的報告，2019 年至 2023 年期間，全球光放大器市場規模將增長 9.3594 億美元，年復合年增長率 （CAGR） 接近 9% [4]。因此，全球 SOA 市場將繼續增長 [5]，越來越多的研究集中在 SOA 技術的發展上 [1–3]。然而，以前的研究主要集中在技術細節的討論 [6–8] 或市場研究 [5,9]。這些研究未能指出推動 SOA 發展的關鍵技術，具體來說，SOA 用于多個領域，包括光纖、激光器、光學元件、半導體制造和通信元件。因為 SOA 具有無限的未來業務可能性，所以識別關鍵技術很重要。對于研究型大學或企業來說，最關鍵的問題是資源配置，即確定要投資于不同技術領域的人員數量或資金量。本文試圖通過對關鍵技術使用網絡分析方法，解釋不同技術領域在技術網絡中的地位和位置，并確定關鍵技術來解決這個問題。本研究的重點是通過專利分析構建了 SOA 技術網絡模型。專利是衡量創新產出的最直接證據，可以作為觀察技術發展趨勢的指標[10–12]，可以使用專利進行產學研技術合作成果的研究[13?14]或工業技術的相關研究[15?16]，專利信息可以作為技術發展的最直接指標之一。本研究根據專利信息考察了 SOA 技術發展趨勢和關鍵技術領域。總體而言，本研究與以前討論 SOA 技術和市場方面的研究不同，因為它主要討論 SOA 的關鍵技術，建立技術網絡模型和并探討技術發展趨勢。本研究結果可為政府、學術界和工業界的技術發展趨勢提供參考。隨后的文獻綜述側重于 SOA 和關鍵技術網絡分析的研究。此外，在論文結束之前，介紹了本研究用于關鍵技術網絡分析的研究設計和實證證據。

2.文獻綜述

2.1.SOA 的發展現狀

SOA 是一種直接放大光信號的器件，無需先將其轉換為電信號 [17]。SOA 由半導體材料制成，具有與半導體激光器相同的工作原理，換句話說，受激能級躍遷現象用于光信號放大。SOA 具有體積小、結構簡單、功耗低、壽命長、成本低等特點。它們可以很容易地與其他光學元件和電路集成，適合大規模生產，并可以實現放大和切換功能，SOA 在光波長轉換和光交換應用中受到廣泛重視。SOA 基本上是半導體激光管，它可以放大來自光纖端任一側的任何光信號，并將放大后的信號從通過另一端連接的光纖中發送出去，SOA采用小型封裝，雙向傳輸，從而減小了設備的尺寸。然而，它有一些局限性，包括高耦合損耗、偏振相關性、和高噪聲系數，需要高質量的抗反射涂層 [18]。因此，未來的研究方向是改善這些局限性。

由于光信號在光系統中的傳播過程中總是會衰減，因此，光放大器是長距離傳輸系統中不可或缺的組件。與 SOA 相關的技術包括光學 [2,3]、半導體 [1]、材料 [19]、通信 [20] 和表面處理 [21] 技術，因此，SOA 構成了一個跨學科的研究課題。此外，隨著 5G、移動通信和光通信技術的發展，各國政府目前高度重視 SOA 的發展潛力，相信會分配足夠的資源來促進該技術的發展[5]。因此，本研究以 SOA 為主要分析對象，通過專利分析確定了關鍵的 SOA 技術。關鍵技術的探索是通過網絡分析進行的，這將在下面的文本中詳細解釋。

2.2. 關鍵技術網絡分析

一些研究使用網絡分析來考察某些知識領域的研究趨勢和發展軌跡 [22,23]，并確定特定國家的知識圖譜、方向和技術發展 [24,25]。網絡分析也被用于探索技術合作和知識流動狀態 [26?27]，網絡分析還可以精確指示技術和知識的傳輸路徑和演變。具體來說，專利數據分析可以提供有關技術發展的客觀可行的信息。這些信息包括專利批準年份、數量和技術類別 [28]，因此專利數據可用于分析某些技術的發展。本研究使用網絡分析來檢查技術節點之間的連通性和共現性。用于對技術進行分類的方法基于 Mun 等 [29] 和 Zhang 等 [30] 的研究，也使用了現有和成熟的專利分類結構。網絡分析用于檢查 SOA 的關鍵參與者，以觀察關鍵的 SOA 技術領域。

3.研究設計

3.1.檢索策略和數據來源

本研究主要采用來自美國專利商標局 （USPTO） 的數據，因為美國系統在國際技術分析方面具有普遍的代表性。此外由于美國是世界上最大的商業貿易市場，研究人員在衡量全球創新活動時通常采用美國專利商標局數據庫[28,31]。專利數據僅限于 1990 年 1 月至 2019 年 12 月期間宣布的美國專利，此外，使用 Derwent 智能檢索工具用于專利檢索。Derwent 智能檢索工具中使用的過程相當于數百名專家閱讀數據庫中注冊的官方專利的全部公共數據，然后進行翻譯、重寫關鍵點和摘要、調試、規范化專利權人，并將重寫和規范化的數據記錄在數據庫中。Derwent 智能搜索是一種涉及手動閱讀和排列的關鍵詞搜索方法。檢索標準為“SSTO/ Semiconductor Optical Amplifier”，共找到 990 項專利。此外，對于技術網絡的分類，USPTO 和歐洲專利局于 2013 年初建立了合作專利分類 （CPC） 系統。因此，本研究采用 CPC 系統對專利進行分類。

3.2. 關鍵參與者分析

本研究使用關鍵參與者分析來探索技術網絡內的關鍵技術。通過技術網絡分析確定專利技術網絡的關鍵技術。每個技術領域的中心性都引用了 Abraham 等人 [32]，使用 Key Player problem-positive 和 Key Player problem-negative 兩種方法，對網絡中的關鍵技術進行分類。

3.2.1. Key Player problem-positive

Key Player problem-positive方法是指一個節點連接到其他節點的能力。這種能力主要基于相鄰中心性和特征向量中心性。相鄰中心性是指一個節點與其他節點之間的最小距離之和的倒數。一個節點與其他節點越近，該節點的接近度或可訪問性就越高。

其中 d(ni, nj) 表示節點 ni 到節點 nj 的距離。

特征向量中心性反映了一個節點是否與大量節點連接，以及所考慮的節點連接的節點是否同時連接到其他節點。如果一個節點連接到中心性較高的節點，則該節點具有高度的中心性。換句話說，相鄰節點不相等 [33]。

其中 Ce(ni) 和 Ce(nj) 是節點 i 和節點 j 的特征向量中心性；aij表示進入相鄰矩陣 A 的節點；λ 是相鄰矩陣 A 的最大特征向量值，是一個常數。

在上述公式中，一個節點的特征向量中心性被認為是所有其他節點的中心性的線性組合，因此，從公式 [34] 中得到一個線性函數。

3.2.2. Key Player problem-negative

Key Player problem-negative方法考慮了網絡穩定性的維護。因此，刪除節點會將網絡更改為分段網絡。該方法主要基于中介中心性和加固結構孔。中介中心性是指網絡中的某些節點依賴于某些節點(中介)，即媒介，與網絡中的其他節點連接。不同節點之間的連接和流動取決于節點的中心性程度。

其中 gjk表示從節點 j 到節點 k 的快捷方式數量；gjk(ni) 表示節點 j 必須通過節點i才能到達節點 k 的快捷方式數量。

除了中介中心性之外，另一個衡量節點中介能力的指標是結構孔的數量。結構孔描述了占據網絡消息通信主要路由的節點的特征。Burt [35] 指出，結構孔的影響可以通過加固結構孔RSH 值來確定，RSH 值介于 0 和 1 之間，RSH 值越高表示結構孔的效果越好。

其中 Cij 表示將總和乘以i的 i-j 結構孔的程度，以定義一個從 0 到 1 變化的變量 RSH，該變量RSH與i周圍的網絡加強 i-j結構孔的程度而變化；Pik 表示 i 和 k 之間連接的強度（j 和 i 之間的連接除以 i 的其他連接之和）;mij表示i和 j之間連接的連接強度（j 和 i 之間的連接除以 i的再i網絡中的最大連接）;mkj表示 k 和 j 之間連接的邊際強度。

其中總和是i的所有連接點 k、k≠i、j。當 i 沒有 i-j 結構孔（mij等于 1）或 i 的所有其他接點都是到 j 的橋（所有 mkj 都等于 1）時，表達式 Cij為零。索引接近 1 的程度是 j 與 j 斷開連接，并且 i 最近的聯系人也與 j 斷開連接。

--未完待續--

參考文獻：

1. Ahmad, H.; Azmy, N.F.; Azmi, A.N.; Zulkifli, M.Z.; Ismail, M.F. Configurable triple wavelength semiconductor optical amplifier fiber laser using multiple broadband mirrors. Microw. Opt. Technol. Lett. 2020, 62, 46–52.

2. Lu, Y.; Wang, F.; Gu, J.; Shi, L.; Pengm, M.; Huang, J.; Kang, W. Photonic generation of broadly tunable radio-frequency signal using a reflective semiconductor optical amplifier. Opt. Appl. 2019, 49, 27–36.

3. Yang, X.; Lindberg, R.; Margulis, W.; Fr?jdh, K.; Laurell, F. Continuously tunable, narrow-linewidth laser based on a semiconductor optical amplifier and a linearly chirped fiber Bragg grating. Opt. Express 2019, 27, 14213–14220.

4. Technovio. Global Optical Amplifier Market 2019–2023; Technovio: London, UK, 2018.

5. Marketandresearch.biz. Global Semiconductor Optical Amplifier (SOA) Market Research Report 2019; Marketandresearch.biz: New York, NY, USA, 2019.

6. Kaur, S.; Shukla, M.K. All-optical parity generator and checker circuit employing semiconductor optical amplifier-based Mach-Zehnder interferometers. Opt. Appl. 2017, 47, 263–271.

7. Li, Q.; Wang, Z.; Wang, H.; Cui, C.; Wu, C. Artificial neuron based on nonlinear polarization rotation in a semiconductor optical amplifier. Opt. Commun. 2019, 435, 405–408.

8. Nosratpour, A.; Razaghi, M.; Darvish, G. Numerical analysis of four wave mixing in photonic crystal semiconductor optical amplifier. Opt. Commun. 2019, 433, 104–110.

9. GenMarketInsights. Global Semiconductor Optical Amplifier (SOA) Market Insights, Forecast to 2025; GenMarketInsights: Pune, India, 2018.

10. Gui, B.; Ju, Y.; Liu, Y. Mapping technological development using patent citation trees: An analysis of bogie technology. Technol. Anal. Strateg. Manag. 2019, 31, 213–226.

11. Lee, C.; Lee, G. Technology opportunity analysis based on recombinant search: Patent landscape analysis for idea generation. Scientometrics 2019, 121, 603–632.

12. Woo, H.G.; Yeom, J.; Lee, C. Screening early stage ideas in technology development processes: A text mining and K-nearest neighbours approach using patent information. Technol. Anal. Strateg. Manag. 2019, 31, 532–545.

13. Ardito, L. Markets for university inventions: The role of patents’ underlying knowledge in university-to-industry technology commercialisation. Int. J. Technol. Manag. 2018, 78, 9–27.

14. Azagra-Caro, J.M.; Barberá-Tomás, D.; Edwards-Schachter, M.; Tur, E.M. Dynamic interactions between university-industry knowledge transfer channels: A case study of the most highly cited academic patent. Res. Policy 2017, 46, 463–674.

15. Kim, M.; Park, Y.; Yoon, J. Generating patent development maps for technology monitoring using semantic patent-topic analysis. Comput. Ind. Eng. 2016, 98, 289–299.

16. Yan, B.; Luo, J. Filtering patent maps for visualization of diversification paths of inventors and organizations. J. Assoc. Inf. Sci. Technol. 2017, 68, 1551–1563. Appl. Sci. 2020, 10, 1552 11 of 11

17. Imran, M.; Collier, M.; Landais, P. Performance analysis of semiconductor optical amplifier as a gate switch. Aip Conf. Proc. 2019, 2146, 020016.

18. Transparency Market Research. Optical Amplifiers Market—Global Industry Analysis, Size, Share, Growth, Trends and Forecast 2015–2023; Transparency Market Research: Albany, NY, USA, 2020.

19. Wang, W.; Allaart, K.; Lenstra, D. Semiconductor optical amplifier gain anisotropy: Confinement factor against material gain. Electron. Lett. 2004, 40, 1602–1603. [CrossRef]

20. Yang, S.; Zhang, Y.; Li, Q.; Zhu, X.; Bergman, K.; Magill, P.; Baehr-Jones, T.; Hochberg, M. Quantum dot semiconductor optical amplifier/silicon external cavity laser for O-band high-speed optical communications. Opt. Eng. 2015, 54, 1–5.

21. Soto, H.; García, E.; Marquez, H.; Valles, N. A simple experimental technique to obtain an optimum antireflection coating in semiconductor optical amplifiers. Microw. Opt. Technol. Lett. 2000, 27, 223–225.

22. Chen, K.; Zhang, Y.; Fu, X. International research collaboration: An emerging domain of innovation studies? Res. Policy 2019, 48, 149–168.

23. Silva, J.T.M.; Ablanedo-Rosas, J.H.; Rossetto, D.E. A longitudinal literature network review of contributions made to the academy over the past 55 years of the IJPR. Int. J. Prod. Res. 2019, 57, 4627–4653.

24. De Paulo, A.F.; Porto, G.S. Solar energy technologies and open innovation: A study based on bibliometric and social network analysis. Energy Policy 2017, 108, 228–238.

25. Shen, F.; Ma, T.A. methodology to position nations’ efforts in a technology domain with a patent network analysis: Case of the electric vehicle domain. Technol. Anal. Strateg. Manag. 2018, 30, 1084–1104.

26. Ho, Y.; Chiu, H. A social network analysis of leading semiconductor companies’ knowledge flow network. Asia Pac. J. Manag. 2013, 30, 1265–1283.

27. Jewell, J.; Vetier, M.; Garcia-Cabrera, D. The international technological nuclear cooperation landscape: A new dataset and network analysis. Energy Policy 2019, 128, 838–852.

28. Graham, S.J.H.; Marco, A.C.; Myers, A.F. Patent transactions in the marketplace: Lessons from the USPTO patent assignment dataset. J. Econ. Manag. Strategy 2018, 27, 343–371.

29. Mun, C.; Yoon, S.; Park, H. Structural decomposition of technological domain using patent co-classification and classification hierarchy. Scientometrics 2019, 121, 633–652.

30. Zhang, T.; Chen, J.; Jia, X. Identification of the key fields and their key technical points of oncology by patent analysis. PLoS ONE 2015, 10, 1–18.

31. Zahringer, K.; Kolympiris, C.; Kalaitzandonakes, N. Time to patent at the USPTO: The case of emerging entrepreneurial firms. J. Technol. Transf. 2018, 43, 923–952.

32. Abraham, A.; Hassanien, A.E.; Sná?el, V. Computational Social Network Analysis: Trends, Tools and Research Advances; Springer: London, UK, 2010.

33. Batool, K.; Niazi, M.A. Towards a methodology for validation of centrality measures in complex networks. PLoS ONE 2014, 9, 1–14.

34. Borgatti, S.P.; Everett, M.G. A Graph-theoretic perspective on centrality. Soc. Netw. 2006, 28, 466–484.

35. Burt, R.S. Reinforced structural holes. Soc. Netw. 2015, 43, 149–161.

36. Sharma, K.; Baul, S. Global Semiconductor Lasers Market: Opportunity Analysis and Industry Forecast, 2014–2022; Allied Market Research: London, UK, 2017.

37. Espacenet. CPC Scheme and CPC Definitions. Available online:https://www.cooperativepatentclassification.org/cpcSchemeAndDefinitions/table (accessed on 12 February 2020).

注：本文由天津見合八方光電科技有限公司挑選并翻譯，旨在推廣和分享相關半導體光放大器SOA基礎知識，助力SOA技術的發展和應用。特此告知，本文系經過人工翻譯而成，雖本公司盡最大努力保證翻譯準確性，但不排除存在誤差、遺漏或語義解讀導致的不完全準確性，建議讀者閱讀原文或對照閱讀，也歡迎指出錯誤，共同進步。