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基于深度學(xué)習(xí)的光纖通信非線性補(bǔ)償技術(shù)

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發(fā)表于 2024-12-8 08:00:00 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎(jiǎng)勵(lì) |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
引言
/ k% |* e0 d* A0 b' P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(jìn)調(diào)制格式以滿足不斷增長(zhǎng)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(xué)習(xí)的非線性補(bǔ)償技術(shù),特別關(guān)注子載波復(fù)用(SCM)系統(tǒng)[1]。
1 Y# \9 U0 o; L: R: i- C/ p ) Y0 N2 O5 G, k

/ t% w7 L" Z) f. u. J7 v系統(tǒng)架構(gòu)與基本原理
( w5 `9 F: a: ]SCM通過(guò)符號(hào)速率優(yōu)化來(lái)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(gè)子載波,每個(gè)子載波承載部分?jǐn)?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。, R- B- K6 |/ ]3 @

7 E& H& D: k3 H; q; N& j/ N# S圖1:SCM系統(tǒng)框圖,展示了發(fā)射機(jī)和接收機(jī)架構(gòu),包括子載波生成、復(fù)用和各種補(bǔ)償技術(shù)。
9 U  u1 L) y; q+ a/ J6 J0 B$ e  d: q: n8 Q
該系統(tǒng)對(duì)每個(gè)子載波采用雙偏振(DP)信號(hào),使用升余弦脈沖整形數(shù)學(xué)表達(dá)傳輸信號(hào)。子載波間的間距經(jīng)過(guò)精心優(yōu)化,以防止干擾同時(shí)最大化頻譜效率。: F$ [' \0 i2 q

- S* w1 ~( P4 A5 |  a7 O; w非線性補(bǔ)償方法1 S. U/ A# `9 s; y" i$ |% s
傳統(tǒng)數(shù)字反向傳播(DBP)已被廣泛用于非線性補(bǔ)償,但面臨計(jì)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)。
2 @" W( V+ A, V
+ T7 F$ g! x( K3 n! v圖2:展示(a)SCM-DBP過(guò)程中的SSN和CSN補(bǔ)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)。- b# O) s6 v& @$ }, @
7 I% e3 c6 P; F0 ^8 f6 a
深度學(xué)習(xí)增強(qiáng)解決方案
1 T4 L& u7 G, F' u$ _, {( ]7 b0 Y/ B" K, dSCM學(xué)習(xí)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(shí)現(xiàn)了性能提升和復(fù)雜度降低。主要?jiǎng)?chuàng)新包括并行處理多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同時(shí)處理不同子載波,通過(guò)時(shí)域?yàn)V波用優(yōu)化的FIR濾波器替代頻域運(yùn)算,以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中進(jìn)行自適應(yīng)補(bǔ)償學(xué)習(xí)最優(yōu)濾波器系數(shù)。4 F( a3 L7 O9 p1 c# P5 d& `1 M

6 y1 n; T9 p! j3 B性能分析
% O2 }8 }% r) z  j4 c- i大量仿真證明了SCM-LDBP相比傳統(tǒng)方法的有效性。" Z: d8 u3 E" f' ], P

3 u$ V: D: B6 E8 H) S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(zhǎng)和(b)20跨度/步長(zhǎng)條件下,顯示了隨干擾子載波增加的Q因子改善。
* r: z; t& W* D) v: c! {  [* y& D3 r; G' U
4 l% \# `. e' \* t
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。$ E; I& G# W' W/ y
6 c" _/ Q# M, s4 {
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(kuò)展性。
: Z- U0 m6 [! W" Y3 M% q% h' a! c" l1 N9 W# C) M! _; o
復(fù)雜度考慮; {0 F- g- Q5 d) W+ n( S1 A& r% L
SCM-LDBP的一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)是降低了計(jì)算需求。復(fù)雜度降低通過(guò)消除FFT/IFFT運(yùn)算、優(yōu)化時(shí)域?yàn)V波和并行處理架構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)。, G! B" G+ X4 b( Z8 S

' \* T6 s! [6 y7 ]! A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(jì)算需求顯著降低。
% D8 j2 B0 L& E* ]! v* K( j  J: o$ M& k3 c% V: }! ~' ?. B# f; Y
% c% ^, I! |3 X, i' l# X
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(shì)。
( M6 O' r6 P" j5 I: l7 H
: a5 ~9 Z# q' u- v# A, F. ]高速應(yīng)用/ J8 m2 p# J% P  k; b! \
SCM-LDBP的優(yōu)勢(shì)延伸到120波特的高速傳輸系統(tǒng)。$ b  M! @2 F+ [1 ^! R
: P3 b' |8 H/ e0 `
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。
. @7 l' ~- Z& G5 a' p9 _5 f/ U# [  z, C
性能-復(fù)雜度權(quán)衡0 Q1 `7 _  `& v2 {$ g$ \/ s
理解性能提升和計(jì)算需求之間的平衡對(duì)實(shí)際實(shí)施很重要。( g4 v: N, z' j2 b" E# C& N
" \0 t) s; A0 A* j& R* n" S% s
圖8:32波特系統(tǒng)在不同跨度每步長(zhǎng)下的性能與復(fù)雜度分析,說(shuō)明最優(yōu)工作點(diǎn)。
5 ^* E! J2 t- G1 u& `( p
5 O. i2 y1 j* v# J0 ^9 V6 L& Z* u
6 }' U/ t9 E1 t7 j$ L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(shì)。# Z& r4 w) y$ L0 B3 V# v* l
6 j" m0 d( c( k
實(shí)施考慮因素
* r7 I$ U- f; k成功部署SCM-LDBP需要注意訓(xùn)練要求,包括128幀每幀4098個(gè)符號(hào),優(yōu)化批次大小為32,使用學(xué)習(xí)率0.001的Adam優(yōu)化器。在濾波器設(shè)計(jì)方面,需要優(yōu)化CDC FIR濾波器長(zhǎng)度,實(shí)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(jǐn)慎選擇子載波數(shù)量,優(yōu)化發(fā)射功率,同時(shí)考慮傳輸距離。該技術(shù)在城域網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)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。6 _/ F+ c3 V: k: b' F
( p3 l2 M& \4 g
未來(lái)發(fā)展方向- e( N) W/ y' ], w3 ]5 l: l( |# u
研究方向涵蓋與現(xiàn)有SCM部署的集成、擴(kuò)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(shí)現(xiàn)和實(shí)時(shí)處理能力等領(lǐng)域。
0 l3 i5 m9 R  ]; m
+ Q$ U! P! V3 x( k本文展示了SCM-LDBP為光纖通信中的非線性補(bǔ)償提供了有效解決方案。該方法成功將深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)信號(hào)處理技術(shù)的優(yōu)勢(shì)相結(jié)合,在降低復(fù)雜度的同時(shí)實(shí)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(bǔ)償技術(shù)將對(duì)下一代光通信系統(tǒng)變得更加重要。
+ s' T8 d/ T6 H
& k5 m+ `9 [. F5 T6 L參考文獻(xiàn)
4 m, X9 \4 {4 A" q. M' T, a* q[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.
* Q6 q) F' `* c) e- V5 w! p7 Q0 E* c' E( I2 ^& J* r% D
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! x( E  W  S1 a0 a  q! u點(diǎn)擊左下角"閱讀原文"馬上申請(qǐng)0 u2 w" @5 z0 b* t  \, L2 Z8 W

% w" n7 P0 L6 Z3 H* D歡迎轉(zhuǎn)載
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轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處,請(qǐng)勿修改內(nèi)容和刪除作者信息!+ Z8 b; T4 r* y  E
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