【摘 要】
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近十年,随着云计算、移动互联网和虚拟现实等新型业务的发展,数据容量的增长逐渐从长距离传输的核心网络向中短距离传输的城域网络转移,因此运营商对城域网中的传输节点以及光通信传输线路提出了更高的要求。由于城域网中光节点以及用户数量庞大且传输距离通常小于100公里,因此城域网对于成本和功耗远远比骨干网敏感。如何实现低成本高速光传输,是光通信技术必须应对的重要课题。直接检测光传输技术与相干检测相比具有更低的
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近十年,随着云计算、移动互联网和虚拟现实等新型业务的发展,数据容量的增长逐渐从长距离传输的核心网络向中短距离传输的城域网络转移,因此运营商对城域网中的传输节点以及光通信传输线路提出了更高的要求。由于城域网中光节点以及用户数量庞大且传输距离通常小于100公里,因此城域网对于成本和功耗远远比骨干网敏感。如何实现低成本高速光传输,是光通信技术必须应对的重要课题。直接检测光传输技术与相干检测相比具有更低的成本优势,因而成为近年来短距离高速光传输领域的研究热点。但直接检测技术也有相应需要面对的问题,首先,直接检测通常是在接收端用光电二极管(PD)对信号进行检测,由于光电二极管的平方律特性会对信号带来信号拍频干扰(SSBI),使信号劣化,严重影响了系统的传输性能,我们需要在接收端采用相应的数字信号处理(DSP)算法对其进行补偿。另一方面,由于数据的爆炸式增长,光通信系统需要支持的传输容量也越来越高,我们一般利用高阶调制格式来达到高的频谱效率,但是在传输过程中由于光纤信道受非线性效应影响,功率受限无法达到很高的光信噪比,如何提升系统传输容量也成为了人们研究的热点。与此同时,在光通信系统中,光信号的在线监测也是高效运行的重要保障,其中对接收端信号的码型识别是重要而基本的一个需求,近年来,随着算法的发展和支撑硬件计算速度的提升,深度学习技术在分类识别方面展现了强大的能力,能否将深度学习应用到信号码型识别中是一个值得探索的方向。本文围绕短距离直接检测光通信系统性能提升这一主题深入展开研究,主要研究工作与创新点如下:(1)详细推导了 Kramers-kroing(KK)光直接检测系统的最小相位条件以及信号幅度和相位的变换关系,并基于MATLAB搭建了完整的仿真平台。(2)将概率整形技术引入到KK光直接检测系统中来提升系统的传输容量,设计了在直接检测系统中应用概率整形技术的方法,对比在不同光信噪比(OSNR),不同载波信号功率比(CSPR)下传输容量的提升。仿真结果表明,在CSPR为8dB时,概率整形下的正交振幅调制(QAM)信号相对于标准信号OSNR要求降低了 1.12dB。(3)使用AlexNet神经网络模型,对概率整形下的KK直接检测系统接收到的星座图进行码型识别,在基于Tensorflow环境下,对信号在不同OSNR的情况下进行训练,并在OSNR为23dB时达到98%识别率。
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