Abstracto
Las redes de comunicación de fibra óptica desempeñan un papel importante en la red mundial de telecomunicaciones. Sin embargo, los efectos no lineales en la fibra óptica y el ruido del transceptor limitan en gran medida el rendimiento de los sistemas de comunicación por fibra. En este artículo, el producto de la información mutua (MI) y el ancho de banda de comunicación se utiliza como métrica de la tasa de información alcanzable (AIR). En este trabajo también se considera la pérdida de MI causada por el transceptor, y el MI bit a bit, información mutua generalizada (GMI), se utiliza para calcular el AIR. Esta pérdida es más significativa en el uso de formatos de modulación de orden superior. El análisis AIR se realiza en los formatos de modulación QPSK, 16QAM, 64QAM y 256QAM para los sistemas de comunicación con diferentes anchos de banda de comunicación y distancias de transmisión basados en el modelo de ruido gaussiano mejorado (EGN). El artículo proporciona sugerencias para la selección del formato de modulación óptimo en diferentes escenarios de transmisión.
Gráficamente abstracto
1. Introducción
Más del 95% del tráfico de datos digitales se transporta a través de redes de fibra óptica [1]. La velocidad de transmisión de información de los sistemas de comunicación por fibra óptica limita la velocidad de comunicación de las redes de telecomunicaciones globales. Con el desarrollo de la tecnología de comunicación por fibra, se logra un mayor ancho de banda de comunicación y una mayor velocidad de símbolos para transmitir más bits en un segundo. Sin embargo, también se producen efectos no lineales graves que provocan que se transmitan menos bits válidos por segundo. Mientras tanto, la ecualización de ruido de fase mejorada (EEPN) disminuye aún más la calidad de la señal [2]. En otras palabras, la velocidad de comunicación efectiva está limitada por efectos no lineales y ruido de transmisión. Este fenómeno es más evidente cuando se aplican formatos de modulación de orden superior. Generalmente, un formato de modulación más alto significa una tasa de error de símbolo (SER) más alta [3, 4]. Sin embargo, el uso del formato de modulación de alto orden puede transmitir más bits por cada símbolo. Por lo tanto, no es suficiente utilizar la radio señal-ruido (SNR) para evaluar el rendimiento del sistema de comunicación. Para medir razonablemente la capacidad de comunicación, se debe utilizar como métrica la velocidad de bits de transmisión que el sistema puede soportar efectivamente. Se puede utilizar información mutua generalizada (GMI) para medir la velocidad de bits de transmisión efectiva del sistema. Para los sistemas multiplexados por división de longitud de onda (WDM), se pueden utilizar más canales para transmitir señales al mismo tiempo para lograr velocidades de datos más altas. Aunque un mayor ancho de banda reducirá aún más la SNR debido a las interacciones entre canales, la penalización en el rendimiento es mucho menor que la ganancia en la velocidad de información que surge del uso de más canales [5]. Por lo tanto, este artículo emplea el número de bits efectivamente transmitidos en un segundo como métrica de la tasa de información alcanzable (AIR). El modelo de ruido gaussiano mejorado (EGN) se aplica para analizar el rendimiento del sistema de fibra óptica en diferentes condiciones. Finalmente, el formato de modulación óptimo se obtiene mediante análisis exhaustivos de diferentes escenarios de transmisión. Las discusiones que se llevan a cabo proporcionan una dirección de optimización para futuros sistemas de comunicación de fibra óptica de alta capacidad.
Este artículo evalúa diferentes escenarios de comunicación en términos de velocidades de bits efectivas que pueden transmitirse de manera eficiente. Esta métrica proporciona una comparación justa de los sistemas y los resultados tienen implicaciones fundamentales y brindan sugerencias esclarecedoras para la investigación de seguimiento. Las conclusiones de este artículo se basan en sistemas sin la aplicación de técnicas de corrección de errores directa (FEC) [6, 7]. Los diferentes tipos de códigos FEC tienen diferentes capacidades de corrección de errores y, en este caso, la investigación de AIR solo necesita llevar a cabo un paso más en función de nuestros resultados. Además, el impacto de la introducción de códigos de corrección de errores en la velocidad de bits de transmisión es lineal, por lo que las conclusiones de este artículo son esclarecedoras y aplicables a sistemas con FEC.
Este documento está organizado de la siguiente manera. El GMI y el MI se introducen en la sección. 2. La Sección 3 analiza el modelo EGN. Los resultados y la discusión se pueden encontrar en la Sección. 4 y algunas propuestas para el futuro se presentan en la Sección. 5.
2 Información mutua generalizada
La información mutua (IM) es una medida de la cantidad de información que comparten dos variables aleatorias. Cuantifica el grado en que el conocimiento de una variable reduce la incertidumbre sobre la otra variable. Para las señales de comunicación, cuanto mayor sea el MI entre el transmisor y el receptor, mejor será la calidad de la comunicación. Esto significa que se transmite más información correctamente. El límite de Shannon se utiliza para medir la capacidad del canal, calculando el MI entre las señales antes de entrar al canal y las señales al salir del canal. Sin embargo, el receptor seguirá causando pérdida en MI. Por lo tanto, las señales utilizadas en el cálculo se expanden en secuencias de bits, como se muestra en la Fig. 1, y la tasa de información se calcula en función del GMI.
Figura 1
Esquema de MI y GMI
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Supongamos que la señal de bits modulada en el momentoles {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)
donde Ibm⊂{1,2,...,M}Imb⊂{1,2,...,M}tarjeta(Ibm)=M/2tarjeta(Imb)=M/2fY |X(y|x)fY|X(y|x)CNCNBkBkEE
Figura 2
GMI y MI de DP-QPSK, DP-16QAM, DP-64QAM y DP-256QAM,DP: doble polarización
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3 Modelo de ruido gaussiano mejorado
Debido a la existencia de efectos no lineales, la propagación de la señal en la fibra es muy complicada. Es imposible proporcionar expresiones explícitas para las transiciones de señales. Sin embargo, los efectos no lineales del canal no son muy fuertes cerca de la potencia óptima, donde el comportamiento de la propagación de la señal es cercano a la propagación de la señal lineal. Ésta es la suposición básica del modelo de ruido gaussiano basado en perturbaciones. Poggiolini et al. propuso el modelo EGN para estimar rápidamente la SNR de sistemas de comunicación de fibra óptica [10, 11]. En este artículo, se utiliza el modelo EGN para calcular rápidamente la SNR del canal y luego se agrega la evaluación basada en EGN de la interferencia no lineal correspondiente para estimar el GMI del sistema. El modelo EGN en la banda C se puede expresar aproximadamente como [12, 13]
SNR=Pσ2+σ2s-s+σ2s-n,SNR=Pσ2+σs-s2+σs-n2,
(3)
σ2=σ2TRx+σ2ASE,σ2=σTRx2+σASE2,
(4)
σ2s-s=Nϵ+1sηP3,σs-s2=Nsϵ+1ηP3,
(5)
σ2s-n≈3(Nϵ+1s2+Nϵ+2sϵ+2)ησ2ASEP2+3Nϵ+1sηκP3,σs-n2≈3 (Nsϵ+12+Nsϵ+2ϵ+2)ησASE2P2+3Nsϵ+1ηκP3,
(6)
dóndeP, 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)
donde Leff{{0}}(1−e− Ls)/ Leff=(1−e− Ls)/ 2 2NchNchRsRsC≈0.557C≈0.557 LsLsΦ (x)Φ(x)κκ]. La precisión del modelo EGN en la banda C ya ha sido verificada por otros académicos en nuestros trabajos anteriores [14,15,16,17].
4. Resultados y discusión
Para un sistema de comunicación óptica espaciada por Nyquist, según el teorema de muestreo de Nyquist, el número de símbolos transmitidos por segundo se puede medir a través del ancho de banda del sistema. El valor de GMI representa el número efectivo de bits en un símbolo. Multiplicar el ancho de banda por el GMI da el número efectivo de bits por segundo transmitidos en cada modo de polarización. Este artículo estudia el escenario de comunicación de un sistema de comunicación de fibra de 80 km por tramo de 32 GBaud con diferentes formatos de modulación, distancias de transmisión y anchos de banda. Los resultados de AIR versus distancias de transmisión y anchos de banda se muestran en la Fig. 3.
Fig. 3
AIRE versus distancia de transmisión y ancho de banda de comunicación. La velocidad de símbolo es de 32 GBaud y cada tramo de fibra es de 80 km.
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La degradación de MI en el receptor es particularmente grave para los formatos de modulación de orden superior, como se muestra en la Fig. 2. Cuando la SNR es baja, la GMI del formato de modulación de orden alto cae bruscamente y puede ser incluso más baja que la de el formato de orden bajo en la región SNR baja. Además, los formatos de modulación de orden superior se ven afectados de manera más significativa por el ruido, lo que resulta en una degradación de GMI más severa. Está demostrado que los formatos de modulación de orden superior muestran sus ventajas en el caso de distancias de transmisión más cortas o anchos de banda de comunicación más pequeños. Para sistemas con largas distancias de transmisión y grandes anchos de banda, algunos formatos de modulación de orden bajo pueden ser más robustos y apropiados. La Figura 4 muestra el formato de modulación óptimo para diferentes situaciones de transmisión.
Figura 4
Los formatos de modulación óptimos bajo diferentes distancias de transmisión y anchos de banda de comunicación. La velocidad de símbolo es de 32 GBaud y cada tramo de fibra es de 80 km.
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Para los sistemas de comunicación terrestre, la longitud del tramo de fibra común es de 80 km y la distancia de transmisión es inferior a 10.000 km. Cuando la velocidad de símbolo es de 32 GBaud y la distancia de transmisión supera los 2000 km, el formato de modulación de 16QAM siempre puede obtener el AIR más alto. Cuando la distancia de transmisión se reduce a entre 240 y 2000 km, el esquema de modulación de 64QAM se convierte en el formato más adecuado. La señal 256QAM puede superar los otros tres formatos de modulación sólo cuando la distancia de transmisión es inferior a 240 km.
Para estudiar sistemas con tasas de símbolos más altas, fijamos la distancia de transmisión en 8000 km. La Figura 5 muestra el GMI con diferentes velocidades de símbolo y diferentes anchos de banda de comunicación a una distancia de transmisión de 8000 km y un tramo de fibra de 80 km.
figura 5
AIR por transmisor versus velocidad de símbolos y ancho de banda de comunicación. La distancia de transmisión es de 8000 km y cada tramo de fibra es de 80 km.
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Cada curva en la Fig. 5 es casi igual de recta, y esto significa que el GMI está débilmente correlacionado con la tasa de símbolo. Sin embargo, el aumento de la velocidad de comunicación puede ahorrar el número de canales para la transmisión WDM y, por tanto, ahorrar el coste de los conjuntos de componentes relacionados. Por lo tanto, los transmisores de mayor velocidad tienen AIR más eficiente por transmisor. Mientras tanto, el GMI se comporta casi independientemente de la velocidad de símbolo, por lo que 16QAM aún puede obtener el mejor rendimiento a 8000 km, como se muestra en la Fig. 4.
También se estudia un sistema de comunicación submarino con una longitud de 50 km. En comparación con el sistema con un tramo de 80 km, acortar el tramo a 50 km puede mejorar significativamente la SNR del sistema [14], por lo que los formatos de modulación de orden superior podrían beneficiarse de esto. El resultado se muestra en la Fig. 6.
Figura 6
AIR versus distancias de transmisión y anchos de banda de comunicación. La velocidad de símbolo es de 32 GBaud y cada tramo de fibra es de 50 km.
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La intersección entre curvas con diferentes colores en un mismo grupo avanza hacia una mayor distancia de comunicación cuando se utiliza modulación de orden superior. Esto demuestra que el formato de modulación de orden superior obtiene más mejoras que el formato de orden inferior con el aumento de la SNR del sistema. Dado que el escenario de transmisión actual se refiere a un sistema submarino, nos centramos en el escenario en el que la distancia de comunicación supera los 8000 km. Cuando la longitud del tramo es de 50 km, se puede encontrar que el formato de modulación QPSK casi puede alcanzar el GMI máximo (2 bits/sim/polarización). Esta es también la razón por la que el formato QPSK se utiliza ampliamente en las comunicaciones submarinas actuales. Sin embargo, el formato de modulación 16QAM también obtiene una gran mejora, y el uso del formato 16QAM dentro de 12000 km puede mejorar significativamente el sistema AIR, especialmente para un ancho de banda mayor.
En resumen, la velocidad de símbolos tiene poco efecto en el GMI del sistema, pero la aplicación de una velocidad de símbolos más alta puede reducir efectivamente la cantidad de transceptores y componentes de enlace necesarios. Para sistemas de comunicación terrestre de larga distancia (2000-10000 km) con 80 km por tramo, el formato 16QAM puede obtener el AIR más alto. Para los sistemas de comunicación submarinos con cada tramo de fibra de 50 km [18], el 16QAM muestra una mejora de rendimiento más significativa en comparación con el formato QPSK. En un sistema de comunicación terrestre o en un sistema de comunicación submarino, se puede observar que el ancho de banda de comunicación tiene efectos marginales en la SNR, como se muestra en la Fig. 5. Por lo tanto, es importante lograr un equilibrio entre los transmisores de alta velocidad y el número de canales. al diseñar nuevos sistemas de fibra óptica. Para facilitar su uso, enumeramos los resultados (selección óptima del formato de modulación) para un ancho de banda superior a 2,4 THz como en las siguientes Tablas 1 y 2.
Tabla 1 Formato de modulación óptimo para un ancho de banda superior a 2,4 THz y una distancia de tramo de 80 km
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Tabla 2 Formato de modulación óptimo para un ancho de banda superior a 2,4 THz y una distancia de tramo de 50 km
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5 propuestas para el futuro
El MI del formato de modulación de orden alto es siempre mayor que el del formato de orden bajo. Sin embargo, el GMI del formato de modulación de orden superior podría ser menor que el del formato de orden inferior debido a la pérdida de información provocada por el transceptor. Por tanto, el uso de transceptores más avanzados puede ser una solución eficaz. De hecho, la diferencia SNR entre cada formato de modulación es muy pequeña, especialmente cuando el orden de modulación es superior a 4 (igual o superior a 16QAM) [19]. Varios métodos que pueden reducir la pérdida de información en el lado del receptor o desplazar la intersección entre líneas sólidas con diferentes colores (formatos de modulación) hacia la izquierda (región SNR baja) en la Fig. 2 serán una dirección de investigación interesante para la comunicación por fibra de próxima generación. sistemas. Por otro lado, otra línea de investigación candente utiliza varios enfoques, como la conformación de constelaciones y la conformación de formas de onda [20], para mejorar el GMI del sistema de fibra óptica, acercando así la línea de puntos en la Fig. 2 al límite de Shannon (el línea gris). Los sistemas de comunicación por fibra óptica, a pesar de que aún les queda un largo camino por recorrer, acabarán convirtiéndose en la piedra angular de las futuras redes de telecomunicaciones.
Disponibilidad de datos y materiales.
Los datos que respaldan los hallazgos de este estudio están disponibles del autor correspondiente, previa solicitud razonable.
