基于深度學習的光纖通信非線性補償技術(shù)

逍遙設(shè)計自動化

引言
' g( H1 ?# D1 x' k, N光纖通信系統(tǒng)因光纖非線性效應(yīng)而面臨顯著挑戰(zhàn)，這限制了傳輸距離和系統(tǒng)性能。隨著數(shù)據(jù)速率提高和采用先進調(diào)制格式以滿足不斷增長的帶寬需求，非線性效應(yīng)變得更加明顯。本文概述了基于深度學習的非線性補償技術(shù)，特別關(guān)注子載波復(fù)用(SCM)系統(tǒng)[1]。
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系統(tǒng)架構(gòu)與基本原理
8 s& X* e* a& T' JSCM通過符號速率優(yōu)化來減輕非線性失真，已成為有效的解決方案。在SCM系統(tǒng)中，總帶寬被分成多個子載波，每個子載波承載部分數(shù)據(jù)。這種方法與單載波系統(tǒng)相比，提供了更好的靈活性和非線性容限。
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0 \, h( L, J& z圖1：SCM系統(tǒng)框圖，展示了發(fā)射機和接收機架構(gòu)，包括子載波生成、復(fù)用和各種補償技術(shù)。

該系統(tǒng)對每個子載波采用雙偏振(DP)信號，使用升余弦脈沖整形數(shù)學表達傳輸信號。子載波間的間距經(jīng)過精心優(yōu)化，以防止干擾同時最大化頻譜效率。

非線性補償方法
: |% W  r5 T6 S# T8 u. d傳統(tǒng)數(shù)字反向傳播(DBP)已被廣泛用于非線性補償，但面臨計算復(fù)雜度的挑戰(zhàn)。在SCM系統(tǒng)中，需要處理兩種主要的非線性效應(yīng)：自身子載波非線性(SSN)和交叉子載波非線性(CSN)。
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圖2：展示(a)SCM-DBP過程中的SSN和CSN補償階段，以及(b)提出的SCM-LDBP結(jié)構(gòu)，演示了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

6 j& m7 U0 Y0 G& N* I$ x深度學習增強解決方案
SCM學習型DBP(SCM-LDBP)方法將傳統(tǒng)DBP原理與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，實現(xiàn)了性能提升和復(fù)雜度降低。主要創(chuàng)新包括并行處理多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同時處理不同子載波，通過時域濾波用優(yōu)化的FIR濾波器替代頻域運算，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓練過程中進行自適應(yīng)補償學習最優(yōu)濾波器系數(shù)。
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- d3 D9 M/ K/ Q+ X( P/ ?  c; `, O性能分析
大量仿真證明了SCM-LDBP相比傳統(tǒng)方法的有效性。
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圖3：不同干擾子載波數(shù)量下SCM-DBP的性能比較，在(a)1跨度/步長和(b)20跨度/步長條件下，顯示了隨干擾子載波增加的Q因子改善。
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& D) f- P# ?. h+ C: s3 X2 H圖4：SCM-DBP與SCM-LDBP在不同干擾子載波數(shù)量下的性能比較，展示了所提方法的優(yōu)越性能。

結(jié)果表明SCM-LDBP在32波特系統(tǒng)中相比SCM-DBP提高0.3 dB的Q因子，與傳統(tǒng)方法相比降低31.7%的復(fù)雜度，并且隨數(shù)據(jù)速率提高保持良好的性能擴展性。
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' f8 O$ S6 o2 D* j5 H9 n) N復(fù)雜度考慮
SCM-LDBP的一個關(guān)鍵優(yōu)勢是降低了計算需求。復(fù)雜度降低通過消除FFT/IFFT運算、優(yōu)化時域濾波和并行處理架構(gòu)來實現(xiàn)。

圖5：32波特系統(tǒng)中SCM-DBP和SCM-LDBP在不同干擾子載波數(shù)量下的復(fù)雜度比較，顯示計算需求顯著降低。
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3 m! j9 b3 s1 @6 n+ b- ^' {7 C圖6：120波特系統(tǒng)的復(fù)雜度比較，展示在更高數(shù)據(jù)速率下保持效率優(yōu)勢。

) w6 W, X6 \9 a; ]" e高速應(yīng)用
2 ?2 _- D; V- _+ K5 @SCM-LDBP的優(yōu)勢延伸到120波特的高速傳輸系統(tǒng)。

圖7：120波特SCM系統(tǒng)的性能結(jié)果，顯示(a)不同干擾子載波的SCM-DBP結(jié)果和(b)SCM-DBP與SCM-LDBP方法的比較。
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性能-復(fù)雜度權(quán)衡
/ j( O7 t. A8 K" Z5 t3 n; e理解性能提升和計算需求之間的平衡對實際實施很重要。

圖8：32波特系統(tǒng)在不同跨度每步長下的性能與復(fù)雜度分析，說明最優(yōu)工作點。


圖9：120波特系統(tǒng)的性能-復(fù)雜度權(quán)衡分析，顯示在更高數(shù)據(jù)速率下保持優(yōu)勢。
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實施考慮因素
  o+ _$ {( j8 n5 F, ]成功部署SCM-LDBP需要注意訓練要求，包括128幀每幀4098個符號，優(yōu)化批次大小為32，使用學習率0.001的Adam優(yōu)化器。在濾波器設(shè)計方面，需要優(yōu)化CDC FIR濾波器長度，實現(xiàn)7抽頭CSN-LPF，并平衡復(fù)雜度與性能。系統(tǒng)參數(shù)方面需要謹慎選擇子載波數(shù)量，優(yōu)化發(fā)射功率，同時考慮傳輸距離。該技術(shù)在城域網(wǎng)絡(luò)、長距離傳輸系統(tǒng)和高容量數(shù)據(jù)中心顯示出特別好的效果。
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未來發(fā)展方向
# k$ ~9 V) Q( p1 h研究方向涵蓋與現(xiàn)有SCM部署的集成、擴展到更高階調(diào)制格式、在波分復(fù)用系統(tǒng)中的應(yīng)用、硬件高效實現(xiàn)和實時處理能力等領(lǐng)域。

7 J/ R. T7 c2 M* ^本文展示了SCM-LDBP為光纖通信中的非線性補償提供了有效解決方案。該方法成功將深度學習與傳統(tǒng)信號處理技術(shù)的優(yōu)勢相結(jié)合，在降低復(fù)雜度的同時實現(xiàn)了更好的性能。隨著數(shù)據(jù)速率持續(xù)提高和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)發(fā)展，這種高效的補償技術(shù)將對下一代光通信系統(tǒng)變得更加重要。
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, I, B/ }. i: e7 A) A參考文獻
9 {$ w: |5 k* `3 ?' z/ _7 \[1] W. S. Saif, S. K. O. Soman and O. A. Dobre, "Deep Learning-Assisted Nonlinearity Compensation in Subcarrier-Multiplexing Coherent Optical Systems," Journal of Lightwave Technology, vol. 42, no. 23, pp. 8162-8172, Dec. 1, 2024, doi: 10.1109/JLT.2024.3427121.

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