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光波のコヒーレンス長の導出

​ここでは、光波のコヒーレンス長(可干渉距離)と光源スペクトル幅の関係を、以下の2つのケースについて導出していきます。

 

​<1>光源スペクトルが正規分布の場合

​<2>スペクトル幅の広い光源の帯域をバンドパスフィルタで制限する場合(即ちステップ形状のスペクトル)

ここで、OCT(Optical Coherence Tomography)における深さ分解能は<1>のモデルから導出された値が一般的に採用されていますので、<1>の後半でこちらについても示します。OCTでは測定物から反射してくる光を検出するため往復のパスとなり、深さ分解能はコヒーレンス長の半分の値となる点には要注意です。

<1>光源スペクトルが正規分布の場合

ステップ1:k空間​におけるスペクトル幅の導出

​光波のスペクトル特性を、以下のようにk空間(波数空間)における正規分布(ガウス分布)として表す。

​ここで、Iは光波の全強度、kは S(k) がピークとなる波数、wは k空間におけるスペクトルの標準偏差である。

S(k)を図示すると以下のようになる。

波数の分布を正規分布で図示しています。

ここで、以下のように定義する。

・kはS(k)がピークの半分となるときの波数

・ΔkはS(k)の半値全幅

このとき、

​よって、

ステップ2:λ空間​におけるスペクトル幅の導出

①において、k=2π / λ,  kp = 2π / λp として、 λ空間(波長空間)に変換すると、次のようになる。

コヒーレンス長の導出_065.png

S(2π/λ)を図示すると以下のようになる。

コヒーレンス長の導出_067.png

ここで、以下のように定義する。

・λはS(2π/λ)がピークの半分となるときの波長

・ΔλはS(2π/λ)の半値全幅

このとき、

コヒーレンス長の導出_066.png

よって、

ステップ3:実空間​におけるコヒーレンス長の導出

実空間(x空間)における光波の分布をE(x)とする。

​また、振幅がピークとなる位置をxp、位置xpにおける位相を -δ とする。

​このとき、

ここで、以下のことは自明である(奇関数の性質より)。

ゆえに、

コヒーレンス長の導出_030.png

ここで、以下のようにおく。

コヒーレンス長の導出_031.png

積分と微分の順序交換の定理[1]より、以下のことが言える。

コヒーレンス長の導出_032.png

この式を解くと以下のようになる。

ここで、

よって、

ゆえに、

E(x) を図示すると以下のようになる。

OCT等で見られる光波の空間分布を示しています。

ここで、以下のように定義する。

 ・E(x)はE(x)の振幅

 ・xはE(x) がピークの半分となるときの位置

 ・ΔxはE(x)の半値全幅

このとき、

よって、

ステップ4:ΔxとΔλの関係の導出

②と③より、最終的に以下の関係式が得られる。

コヒーレンス長の導出_064.png

※右辺の係数0.88の値はΔxとΔλの定義の仕方で若干変わります。

ΔxとΔλの関係を図示すると、以下のようになる。

コヒーレンス長の導出_057.png

応用:OCTの深さ分解能とコヒーレンス長の関係

OCT(Optical Coherence Tomography)における深さ分解能は光源スペクトルが正規分布のモデルで得られた④式から導出された値が一般的に採用されているので、ここでOCTの深さ分解能とコヒーレンス長の関係について示す。以下の図に示すように、屈折率nの物質中の観察面からの反射光を観察するとき、深さ分解能Δdとコヒーレンス長Δxの関係について考える。

コヒーレンス長の導出_058.png

ここまで求めてきたコヒーレンス長Δxは空気中における距離なので、物質中の距離に対しては空気換算長で考える必要がある。また、反射光を観察する場合は往復の距離になるので、光路長は実際の距離の2倍となる。このことを加味すると、コヒーレンス長と深さ分解能の関係は以下のようになる。

コヒーレンス長の導出_060.png

これを④に代入して、以下の式が得られる[2][3]

コヒーレンス長の導出_063.png

<2>スペクトル幅の広い光源の帯域をバンドパスフィルタで制限する場合(即ちステップ形状のスペクトル)

ステップ1:k空間​におけるスペクトル幅の導出

​光波のスペクトル特性を、以下のようにk空間(波数空間)におけるステップ形状の分布として表す。

コヒーレンス長の導出(矩形波)_020.png

​但し、

コヒーレンス長の導出(矩形波)_003.png

​ここで、Iは光波の全強度、kは k空間におけるスペクトル帯域の中間の波数、kはそれぞれスペクトル帯域の端の波数、Δkはスペクトル帯域の幅である。

S(k)を図示すると以下のようになる。

ステップ形状のスペクトル

ステップ2:λ空間​におけるスペクトル幅の導出

⑪において、k=2π / λ,  k = 2π / λ とし、 λ空間(波長空間)に変換すると、次のようになる。

コヒーレンス長の導出(矩形波)_021.png

但し、

コヒーレンス長の導出(矩形波)_022.png

更に、以下のようにおく。

コヒーレンス長の導出(矩形波)_011.png

このとき、ΔλとΔkの関係は以下のように導出される。

コヒーレンス長の導出(矩形波)_023.png

よって、S(2π/λ)は以下のようになる。

コヒーレンス長の導出(矩形波)_033.png

S(2π/λ)を図示すると以下のようになる。

ステップ形状のスペクトル(λ空間)

ステップ3:実空間​におけるコヒーレンス長の導出

実空間(x空間)における光波の分布をE(x)とする。

​また、振幅がピークとなる位置をxp、位置xpにおける位相を -δ とする。

​このとき、

コヒーレンス長の導出(矩形波)_032.png

E(x) を図示すると以下のようになる。

コヒーレンス長の導出(矩形波)_043.png

ここで、E(x)はE(x)の振幅である。

この場合のコヒーレンス長の定義方法については、以下の2通りが考えられる。

(i) メインローブ全幅の半分をコヒーレンス長 ΔxA と定義する場合

xp に対し ± 2π / Δk でEA+(x)はゼロになる(このゼロ点間の幅をメインローブ全幅とする)。その半分の ± π / Δk では、EA+(x)はピークに対し 2/π 倍となるが、このときの幅 2π / Δk をコヒーレンス長 ΔxA と定義する。

コヒーレンス長の導出(矩形波)_037.png

(ii) メインローブの半値全幅をコヒーレンス長 ΔxB と定義する場合

​ΔxBは以下のように計算できる。

コヒーレンス長の導出(矩形波)_044.png

これは解析的に解くことは難しいので、数値的に求めると、以下のようになる。

コヒーレンス長の導出(矩形波)_045.png

ステップ4:ΔxとΔλの関係の導出

(i) コヒーレンス長を ΔxA で定義した場合

⑫、⑬aより、

コヒーレンス長の導出(矩形波)_042.png

(ii) コヒーレンス長を ΔxB で定義した場合

⑫、⑬bより、

コヒーレンス長の導出(矩形波)_040.png
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