Abstract
Rețelele de comunicații cu fibră optică joacă un rol important în rețeaua globală de telecomunicații. Cu toate acestea, efectele neliniare în fibra optică și zgomotul transceiver limitează foarte mult performanța sistemelor de comunicație prin fibră. În această lucrare, produsul informațiilor reciproce (MI) și lățimii de bandă de comunicare este utilizat ca metrică a ratei de informare realizabilă (AIR). Pierderea MI cauzată de transceiver este, de asemenea, luată în considerare în această lucrare, iar MI pe biți, informații reciproce generalizate (GMI), este utilizată pentru a calcula AIR. Această pierdere este mai semnificativă în utilizarea formatelor de modulație de ordin superior. Analiza AIR este efectuată în formatele de modulație QPSK, 16QAM, 64QAM și 256QAM pentru sistemele de comunicații cu lățimi de bandă de comunicație și distanțe de transmisie diferite, pe baza modelului de zgomot Gaussian (EGN) îmbunătățit. Lucrarea oferă sugestii pentru selectarea formatului optim de modulație în diferite scenarii de transmisie.
Abstract grafic
1. Introducere
Peste 95% din traficul de date digitale este transportat prin rețele de fibră optică [1]. Rata de transmitere a informațiilor a sistemelor de comunicații cu fibră optică limitează rata de comunicație a rețelelor globale de telecomunicații. Odată cu dezvoltarea tehnologiei de comunicație prin fibră, se realizează o lățime de bandă de comunicare mai mare și o rată mai mare de simboluri pentru a transmite mai mulți biți într-o secundă. Cu toate acestea, apar și efecte neliniare severe și conduc la mai puțini biți validi transmisi pe secundă. Între timp, zgomotul de fază îmbunătățit de egalizare (EEPN) scade și mai mult calitatea semnalului [2]. Cu alte cuvinte, rata efectivă de comunicare este limitată de efectele neliniare și de zgomotul de transmisie. Acest fenomen este mai evident atunci când se aplică formate de modulare de ordin superior. În general, un format de modulație mai mare înseamnă o rată de eroare a simbolului (SER) mai mare [3, 4]. Cu toate acestea, utilizarea formatului de modulare de ordin înalt poate transmite mai mulți biți pentru fiecare simbol. Prin urmare, nu este suficientă utilizarea radioului semnal-zgomot (SNR) pentru a evalua performanța sistemului de comunicații. Pentru a măsura în mod rezonabil capacitatea de comunicare, rata de transmisie pe care sistemul o poate suporta efectiv ar trebui utilizată ca măsurătoare. Informațiile reciproce generalizate (GMI) pot fi utilizate pentru a măsura rata efectivă de transmisie a sistemului. Pentru sistemele multiplexate cu diviziune în lungime de undă (WDM), mai multe canale pot fi utilizate pentru a transmite semnale în același timp pentru a obține rate de date mai mari. Deși lățimea de bandă mai mare va reduce și mai mult SNR din cauza interacțiunilor inter-canal, penalizarea performanței este mult mai mică decât câștigul ratei de informare care rezultă din utilizarea mai multor canale [5]. Prin urmare, această lucrare folosește numărul de biți transmiși efectiv într-o secundă ca metrică a ratei de informare realizabilă (AIR). Modelul de zgomot gaussian îmbunătățit (EGN) este aplicat pentru a analiza performanța sistemului de fibră optică în diferite condiții. În cele din urmă, formatul optim de modulație este obținut prin analize cuprinzătoare ale diferitelor scenarii de transmisie. Discuțiile care au loc oferă o direcție de optimizare pentru viitoarele sisteme de comunicații cu fibră optică de mare capacitate.
Această lucrare evaluează diferite scenarii de comunicare în termeni de rate efective de biți care pot fi transmise eficient. O astfel de măsurătoare oferă o comparație corectă a sistemelor, iar rezultatele au implicații fundamentale și oferă sugestii perspicace pentru cercetările ulterioare. Concluziile din această lucrare se bazează pe sisteme fără aplicarea tehnicilor de corectare a erorilor directe (FEC) [6, 7]. Diferite tipuri de coduri FEC au capacități diferite de corectare a erorilor, iar cercetarea AIR în acest caz trebuie doar să efectueze un pas suplimentar pe baza rezultatelor noastre. Mai mult, impactul introducerii codurilor de corectare a erorilor asupra ratei de transmisie este liniar, astfel încât concluziile din această lucrare sunt perspicace și aplicabile pentru sistemele cu FEC.
Această lucrare este aranjată după cum urmează. GMI și MI sunt introduse în Sect. 2. Secțiunea 3 discută modelul EGN. Rezultatele și discuția pot fi găsite în Sect. 4 și câteva propuneri pentru viitor sunt prezentate în Sect. 5.
2 Informații reciproce generalizate
Informația reciprocă (MI) este o măsură a cantității de informații pe care două variabile aleatoare o partajează. Ea cuantifică gradul în care cunoașterea unei variabile reduce incertitudinea cu privire la cealaltă variabilă. Pentru semnalele de comunicare, cu cât MI este mai mare între emițător și receptor, cu atât calitatea comunicației este mai bună. Aceasta înseamnă că mai multe informații sunt transmise corect. Limita Shannon este folosită pentru a măsura capacitatea canalului, prin calcularea MI-ului dintre semnale înainte de intrarea în canal și semnalele la părăsirea canalului. Cu toate acestea, receptorul va provoca în continuare pierderi în MI. Prin urmare, semnalele utilizate în calcul sunt extinse în secvențe de biți, așa cum se arată în Fig. 1, iar rata de informare este calculată pe baza GMI.
Fig. 1
Schema MI și GMI
Imagine la dimensiune completă
Să presupunem că semnalul de bit modulat la timpleste {c1,l,c2,l,...,cm,l}{c1,l,c2,l,...,cm,l}xlxlxi∈X,card(X)=Mxi∈ X,card(X)=Myiyiyi∈Yyi∈Y{L1,l,L2,l,...,Lm,l}{L1,l,L2,l,...,Lm,l}
MI=I(X:Y)=1M∑i=1M∫CNfY|X(y|xi)log2fY|X(y|xi)1M∑Mj{{5} }fY|X(y|xj)dy,MI=I(X:Y)=1M∑i{=1M∫CNfY|X(y|xi)log2fY| X(y|xi)1M∑j=1MfY|X(y|xj)dy,
(1)
GMI{{0}}∑k=1mEBk,Y[log2fY|Bk(Y|Bk)12∑b∈{0,1}fY|Bk(Y|b) ]=1M∑k=1m∑b∈{0,1}∑i∈Ibm∫CNfY|X(y|xi)log2∑j∈IbkfY|X(y| xj)12∑Mp=1fY|X(y|xp)dy,GMI{=∑k{=1mEBk,Y[log2fY|Bk(Y|Bk)12∑b ∈{0,1}fY|Bk(Y|b)]=1M∑k{=1m∑b∈{0,1}∑i∈Imb∫CNfY|X( y|xi)log2∑j∈IkbfY|X(y|xj)12∑p=1MfY|X(y|xp)dy,
(2)
unde Ibm⊂{1,2,...,M}Imb⊂{1,2,...,M}card(Ibm)=M/2card(Imb)=M/2fY |X(y|x)fY|X(y|x)CNNCBkBkEE
Fig. 2
GMI și MI ale DP-QPSK, DP-16QAM, DP-64QAM și DP-256QAM,DP: dublă polarizare
Imagine la dimensiune completă
3 Model de zgomot Gaussian îmbunătățit
Datorită existenței efectelor neliniare, propagarea semnalului în fibră este foarte complicată. Este imposibil să se furnizeze expresii explicite pentru tranzițiile semnalului. Cu toate acestea, efectele neliniare ale canalului nu sunt foarte puternice în apropierea puterii optime, unde comportamentul de propagare a semnalului este apropiat de propagarea semnalului liniar. Aceasta este ipoteza de bază a modelului de zgomot gaussian bazat pe perturbații. Poggiolini şi colab. a propus modelul EGN pentru estimarea rapidă a SNR al sistemelor de comunicații prin fibră optică [10, 11]. În această lucrare, modelul EGN este utilizat pentru a calcula rapid SNR-ul canalului, iar apoi evaluarea bazată pe EGN a interferenței neliniare corespunzătoare este adăugată pentru a estima GMI-ul sistemului. Modelul EGN în banda C poate fi exprimat aproximativ ca [12, 13]
SNR=Pσ2+σ2s-s+σ2s-n,SNR=Pσ2+σs-s{2+σs-n2,
(3)
σ2=σ2TRx+σ2ASE,σ2=σTRx{2+σASE2,
(4)
σ2s-s=Nϵ+1sηP3,σs-s2=Nsϵ{+1ηP3,
(5)
σ2s-n≈3(Nϵ+1s2+Nϵ+2sϵ{+2)ησ2ASEP{2+3Nϵ+1sηκP3,σs-n2≈3 (Nsϵ+12+Nsϵ{+2ϵ{+2)ησASE2P2+3Nsϵ{+1ηκP3,
(6)
UndeP, σ2ASEσASE2σ2TRxσTRx2NsNs
ϵ=310log⎡⎣1+6LsLeffsinh−1(π2| 2|R2sN2chLeff)⎤⎦,ϵ=310log[1+6LsLeffsinh−1(π2| 2| Rs2Nch2Leff)],
(7)
η≈827 2Leffπ| 2|R2ssinh−1(π22| 2|LeffN2chR2s)−8081κ 2L2effπ| 2|LsR2s[Φ(Nch+12)+C+1],η≈827 2Leffπ| 2|Rs2sinh−1(π22| 2|LeffNch2Rs2)−8081κ 2Leff2π| 2|LsRs2[Φ(Nch+12)+C{+1],
(8)
unde Leff{{0}}(1−e− Ls)/ Leff=(1−e− Ls)/ 2 2NchNchRsRsC≈0.557C≈0,557 LsLsΦ (x)Φ(x)κκ]. Acuratețea modelului EGN în banda C a fost deja verificată de alți cercetători și în lucrările noastre anterioare [14,15,16,17].
4 Rezultate și discuții
Pentru un sistem de comunicații optice cu distanță Nyquist, conform teoremei de eșantionare Nyquist, numărul de simboluri transmise pe secundă poate fi măsurat prin lățimea de bandă a sistemului. Valoarea GMI reprezintă numărul efectiv de biți dintr-un simbol. Înmulțirea lățimii de bandă cu GMI oferă numărul efectiv de biți pe secundă, transmisi în fiecare mod de polarizare. Această lucrare studiază scenariul de comunicare al unui sistem de comunicații prin fibră de 80 km pe span 32 GBaud cu diferite formate de modulație, distanțe de transmisie și lățimi de bandă. Rezultatele AIR față de distanțe și lățimi de bandă de transmisie sunt prezentate în Fig. 3.
Fig. 3
AIR versus distanța de transmisie și lățimea de bandă de comunicație. Rata simbolului este de 32 GBaud și fiecare lungime a fibrei este de 80 km
Imagine la dimensiune completă
Degradarea MI la receptor este deosebit de gravă pentru formatele de modulație de ordin superior, așa cum se arată în Fig. 2. Când SNR este scăzut, GMI-ul formatului de modulație de ordin înalt scade brusc și poate fi chiar mai mic decât cel al formatul de comandă scăzută la regiunea SNR scăzută. Mai mult, formatele de modulare de ordin superior sunt afectate mai semnificativ de zgomot, rezultând o degradare mai severă a GMI. Este demonstrat că formatele de modulație de ordin superior își arată avantajele în cazul distanțelor de transmisie mai scurte sau a lățimii de bandă de comunicare mai mici. Pentru sistemele cu distanțe mari de transmisie și lățimi de bandă mari, unele formate de modulare de ordin scăzut pot fi mai robuste și mai adecvate. Figura 4 prezintă formatul optim de modulație pentru diferite situații de transmisie.
Fig. 4
Formatele optime de modulare la diferite distanțe de transmisie și lățimi de bandă de comunicare. Rata simbolului este de 32 GBaud și fiecare lungime a fibrei este de 80 km
Imagine la dimensiune completă
Pentru sistemele de comunicații terestre, lungimea comună a fibrei este de 80 km, iar distanța de transmisie este mai mică de 10000 km. Când rata de simbol este de 32 GBaud și distanța de transmisie depășește 2000 km, formatul de modulație 16QAM poate obține întotdeauna cel mai mare AIR. Când distanța de transmisie este redusă la între 240 și 2000 km, schema de modulare a 64QAM devine cel mai potrivit format. Semnalul 256QAM poate depăși celelalte trei formate de modulație doar atunci când distanța de transmisie este mai mică de 240 km.
Pentru a studia sistemele cu rată de simbol mai mare, am fixat distanța de transmisie la 8000 km. Figura 5 prezintă GMI cu diferite rate de simbol și diferite lățimi de bandă de comunicație la distanța de transmisie de 8000 km și o distanță de fibră de 80 km.
Fig. 5
AIR per transmițător față de rata de simbol și lățimea de bandă de comunicare. Distanța de transmisie este de 8000 km și fiecare distanță de fibră este de 80 km
Imagine la dimensiune completă
Fiecare curbă din Fig. 5 este aproape la fel de dreaptă și aceasta înseamnă că GMI este slab corelat cu rata simbolului. Cu toate acestea, creșterea ratei de comunicare poate economisi numărul de canale pentru transmisia WDM și, prin urmare, economisește costul setului de componente aferente. Prin urmare, emițătoarele de viteză mai mare au AIR mai eficient pe emițător. Între timp, GMI se comportă aproape independent de rata de simbol, astfel încât 16QAM poate obține în continuare cea mai bună performanță la 8000 km, așa cum se arată în Fig. 4.
De asemenea, este studiat un sistem de comunicații submarin cu o lungime a deschiderii de 50 km. În comparație cu sistemul cu o lungime de 80 km, scurtarea intervalului la 50 km poate îmbunătăți semnificativ SNR-ul sistemului [14], astfel încât formatele de modulare de ordin superior ar putea beneficia de acest lucru. Rezultatul este prezentat în Fig. 6.
Fig. 6
AIR versus distanțe de transmisie și lățimi de bandă de comunicație. Rata simbolului este de 32 GBaud și fiecare lungime a fibrei este de 50 km
Imagine la dimensiune completă
Intersecția dintre curbele cu culori diferite din același grup se deplasează către o distanță de comunicare mai mare atunci când se utilizează modulația de ordin superior. Acest lucru demonstrează că formatul de modulație de ordin superior obține mai multe îmbunătățiri decât formatul de ordin inferior odată cu creșterea SNR-ului sistemului. Deoarece scenariul actual de transmisie se referă la un sistem submarin, ne concentrăm pe scenariul în care distanța de comunicare depășește 8000 km. Când lungimea intervalului este de 50 km, se poate constata că formatul de modulație QPSK poate atinge aproape GMI maxim (2 biți/sym/polarizare). Acesta este și motivul pentru care formatul QPSK este utilizat pe scară largă în comunicațiile actuale submarine. Cu toate acestea, formatul de modulație 16QAM obține, de asemenea, o mare îmbunătățire, iar utilizarea formatului 16QAM pe o rază de 12000 km poate îmbunătăți semnificativ sistemul AIR, în special pentru o lățime de bandă mai mare.
În rezumat, rata simbolurilor are un efect redus asupra sistemului GMI, dar aplicarea unei rate de simbol mai mare poate reduce efectiv numărul de transceiver și componente de legătură necesare. Pentru sistemele de comunicații terestre pe distanțe lungi (2000–10000 km) cu 80 km pe interval, formatul 16QAM poate obține cel mai mare AIR. Pentru sistemele de comunicații submarine cu fiecare lungime de fibră de 50 km [18], 16QAM prezintă o îmbunătățire mai semnificativă a performanței în comparație cu formatul QPSK. Într-un sistem de comunicații terestru sau un sistem de comunicații submarin, se poate observa că lățimea de bandă de comunicație are efecte marginale asupra SNR, așa cum se arată în Fig. 5. Prin urmare, compromisul între transmițătoarele de mare viteză și numărul de canale este important. la proiectarea noilor sisteme de fibră optică. Pentru comoditatea utilizării, listăm rezultatele (selectarea optimă a formatului de modulație) pentru lățimea de bandă care depășește 2,4 THz, ca în următoarele Tabele 1 și 2.
Tabelul 1 Formatul optim de modulație pentru lățime de bandă de peste 2,4 THz și distanță de 80 km
Masa de dimensiuni complete
Tabelul 2 Formatul optim de modulație pentru lățime de bandă de peste 2,4 THz și distanță de 50 km
Masa de dimensiuni complete
5 Propuneri pentru viitor
MI-ul formatului de modulare de ordin înalt este întotdeauna mai mare decât cel al formatului de ordin scăzut. Cu toate acestea, GMI-ul formatului de modulație de ordin superior ar putea fi mai mic decât cel al formatului de ordin inferior din cauza pierderii de informații cauzate de transceiver. Prin urmare, utilizarea unor transceiver mai avansate poate fi o soluție eficientă. De fapt, diferența SNR între fiecare format de modulație este foarte mică, mai ales când ordinea de modulație este mai mare de 4 (egal sau peste 16QAM) [19]. Diverse metode care pot reduce pierderea de informații la nivelul receptorului sau pot deplasa intersecția dintre liniile continue cu culori diferite (formate de modulare) la stânga (regiunea SNR scăzută) din Fig. 2 vor fi o direcție de cercetare interesantă pentru comunicația prin fibră de generație următoare. sisteme. Pe de altă parte, o altă direcție fierbinte de cercetare utilizează diverse abordări, cum ar fi modelarea constelației și modelarea formei de undă [20], pentru a îmbunătăți GMI-ul sistemului de fibre optice, deplasând astfel linia punctată din Fig. 2 mai aproape de limita Shannon ( linie gri). Sistemele de comunicații cu fibră optică, în ciuda faptului că au încă un drum lung de parcurs, vor deveni în cele din urmă piatra de temelie a viitoarelor rețele de telecomunicații.
Disponibilitatea datelor și materialelor
Datele care susțin concluziile acestui studiu sunt disponibile de la autorul corespunzător, la cerere rezonabilă.
