Abstrato
As redes de comunicação de fibra óptica desempenham um papel importante na rede global de telecomunicações. No entanto, os efeitos não lineares na fibra óptica e no ruído do transceptor limitam bastante o desempenho dos sistemas de comunicação por fibra. Neste artigo, o produto da informação mútua (MI) e da largura de banda de comunicação é usado como a métrica da taxa de informação alcançável (AIR). A perda de MI causada pelo transceptor também é considerada neste trabalho, e o MI bit a bit, informação mútua generalizada (GMI), é usado para calcular o AIR. Esta perda é mais significativa no uso de formatos de modulação de ordem superior. A análise AIR é realizada nos formatos de modulação QPSK, 16QAM, 64QAM e 256QAM para os sistemas de comunicação com diferentes larguras de banda de comunicação e distâncias de transmissão com base no modelo de ruído gaussiano aprimorado (EGN). O artigo fornece sugestões para a seleção do formato de modulação ideal em diferentes cenários de transmissão.
Resumo gráfico
1. Introdução
Mais de 95% do tráfego de dados digitais é transportado por redes de fibra óptica [1]. A taxa de transmissão de informações dos sistemas de comunicação de fibra óptica limita a taxa de comunicação das redes globais de telecomunicações. Com o desenvolvimento da tecnologia de comunicação por fibra, maior largura de banda de comunicação e maior taxa de símbolos são realizadas para transmitir mais bits em um segundo. No entanto, também ocorrem efeitos não lineares graves e levam a menos bits válidos transmitidos por segundo. Enquanto isso, o ruído de fase aprimorado com equalização (EEPN) diminui ainda mais a qualidade do sinal [2]. Em outras palavras, a taxa efetiva de comunicação é limitada por efeitos não lineares e ruído de transmissão. Este fenômeno é mais óbvio quando são aplicados formatos de modulação de ordem superior. Geralmente, um formato de modulação mais alto significa uma taxa de erro de símbolo (SER) mais alta [3, 4]. No entanto, o uso do formato de modulação de alta ordem pode transmitir mais bits por cada símbolo. Portanto, não é suficiente utilizar o rádio sinal-ruído (SNR) para avaliar o desempenho do sistema de comunicação. Para medir razoavelmente a capacidade de comunicação, a taxa de bits de transmissão que o sistema pode efetivamente suportar deve ser usada como métrica. Informações mútuas generalizadas (GMI) podem ser usadas para medir a taxa de bits de transmissão efetiva do sistema. Para sistemas multiplexados por divisão de comprimento de onda (WDM), mais canais podem ser usados para transmitir sinais ao mesmo tempo para atingir taxas de dados mais altas. Embora a largura de banda maior reduza ainda mais o SNR devido às interações entre canais, a penalidade de desempenho é muito menor do que o ganho na taxa de informação decorrente do uso de mais canais [5]. Portanto, este artigo emprega o número de bits efetivamente transmitidos em um segundo como a métrica da taxa de informação alcançável (AIR). O modelo de ruído gaussiano aprimorado (EGN) é aplicado para analisar o desempenho do sistema de fibra óptica sob diferentes condições. Finalmente, o formato de modulação ideal é obtido por análises abrangentes de diferentes cenários de transmissão. As discussões são conduzidas para fornecer uma direção de otimização para futuros sistemas de comunicação de fibra óptica de alta capacidade.
Este artigo avalia diferentes cenários de comunicação em termos de taxas de bits efetivas que podem ser transmitidas com eficiência. Essa métrica fornece uma comparação justa de sistemas, e os resultados têm implicações fundamentais e fornecem sugestões perspicazes para pesquisas de acompanhamento. As conclusões deste artigo são baseadas em sistemas sem a aplicação de técnicas de correção direta de erros (FEC) [6, 7]. Diferentes tipos de códigos FEC têm diferentes capacidades de correção de erros, e a pesquisa do AIR, neste caso, só precisa dar mais um passo com base em nossos resultados. Além disso, o impacto da introdução de códigos de correção de erros na taxa de bits de transmissão é linear, portanto as conclusões deste artigo são esclarecedoras e aplicáveis a sistemas com FECs.
Este artigo está organizado da seguinte forma. O GMI e o MI são introduzidos na Seção. 2. A Seção 3 discute o modelo EGN. Os resultados e discussão podem ser encontrados na Seção. 4 e algumas propostas para o futuro são apresentadas na Seção. 5.
2 Informação mútua generalizada
A informação mútua (MI) é uma medida da quantidade de informação que duas variáveis aleatórias compartilham. Quantifica o grau em que o conhecimento de uma variável reduz a incerteza sobre a outra variável. Para sinais de comunicação, quanto maior for o MI entre o transmissor e o receptor, melhor será a qualidade da comunicação. Isso significa que mais informações são transmitidas corretamente. O limite de Shannon é utilizado para medir a capacidade do canal, calculando o MI entre os sinais antes de entrar no canal e os sinais ao sair do canal. No entanto, o receptor ainda causará perda no MI. Portanto, os sinais utilizados no cálculo são expandidos em sequências de bits, conforme mostrado na Figura 1, e a taxa de informação é calculada com base no GMI.
Figura 1
Esquema de MI e GMI
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Suponha que o sinal de bit modulado no tempolé {c1,l,c2,l,...,cm,l}{c1,l,c2,l,...,cm,l}xlxlxi∈X,card(X)=Mxi∈ X,cartão(X)=Meuiyiyi∈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)
onde Ibm⊂{1,2,...,M}Imb⊂{1,2,...,M}cartão(Ibm)=M/2cartão(Imb)=M/2fY |X(y|x)fY|X(y|x)CNCNBkBkEE
Figura 2
GMI e MI de DP-QPSK, DP-16QAM, DP-64QAM e DP-256QAM,PD: dupla polarização
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3 Modelo de ruído gaussiano aprimorado
Devido à existência de efeitos não lineares, a propagação do sinal na fibra é muito complicada. É impossível fornecer expressões explícitas para transições de sinal. Porém, os efeitos não lineares do canal não são muito fortes perto da potência ótima, onde o comportamento da propagação do sinal é próximo da propagação linear do sinal. Esta é a suposição básica do modelo de ruído gaussiano baseado em perturbações. Poggiolini et al. propuseram o modelo EGN para estimar rapidamente o SNR de sistemas de comunicação de fibra óptica [10, 11]. Neste artigo, o modelo EGN é usado para calcular rapidamente o SNR do canal e, em seguida, a avaliação baseada em EGN da interferência não linear correspondente é adicionada para estimar o GMI do sistema. O modelo EGN na banda C pode ser expresso 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)
ondeP, 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)
onde Leff{{0}}(1−e− Ls)/ Leff=(1−e− Ls)/ 2 2NchNchRsRsC≈0.557C≈0,557 LsLsΦ (x)Φ(x)κκ]. A precisão do modelo EGN na banda C já foi verificada por outros estudiosos também em nossos trabalhos anteriores [14,15,16,17].
4. Resultados e discussão
Para um sistema de comunicação óptica espaçado de Nyquist, de acordo com o teorema de amostragem de Nyquist, o número de símbolos transmitidos por segundo pode ser medido através da largura de banda do sistema. O valor de GMI representa o número efetivo de bits em um símbolo. Multiplicar a largura de banda pelo GMI dá o número efetivo de bits por segundo, transmitidos em cada modo de polarização. Este artigo estuda o cenário de comunicação de um sistema de comunicação em fibra de 32 GBaud de 80 km por vão com diferentes formatos de modulação, distâncias de transmissão e larguras de banda. Os resultados do AIR versus distâncias de transmissão e larguras de banda são mostrados na Fig.
Figura 3
AIR versus distância de transmissão e largura de banda de comunicação. A taxa de símbolos é de 32 GBaud e cada extensão de fibra é de 80 km
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A degradação do MI no receptor é particularmente severa para formatos de modulação de ordem superior, como mostrado na Fig. 2. Quando o SNR é baixo, o GMI do formato de modulação de ordem superior cai drasticamente e pode ser ainda menor do que o de o formato de baixa ordem na região de baixo SNR. Além disso, os formatos de modulação de ordem superior são afetados de forma mais significativa pelo ruído, resultando em uma degradação mais severa do GMI. É demonstrado que formatos de modulação de ordem superior mostram suas vantagens no caso de distâncias de transmissão mais curtas ou larguras de banda de comunicação menores. Para sistemas com longas distâncias de transmissão e grandes larguras de banda, alguns formatos de modulação de ordem inferior podem ser mais robustos e apropriados. A Figura 4 mostra o formato de modulação ideal para diferentes situações de transmissão.
Figura 4
Os formatos de modulação ideais sob diferentes distâncias de transmissão e larguras de banda de comunicação. A taxa de símbolos é de 32 GBaud e cada extensão de fibra é de 80 km
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Para sistemas de comunicação terrestre, o comprimento comum do vão de fibra é de 80 km e a distância de transmissão é inferior a 10.000 km. Quando a taxa de símbolo é de 32 GBaud e a distância de transmissão excede 2.000 km, o formato de modulação de 16QAM pode sempre obter o AIR mais alto. Quando a distância de transmissão é reduzida para entre 240 e 2.000 km, o esquema de modulação 64QAM torna-se o formato mais adequado. O sinal 256QAM pode superar os outros três formatos de modulação somente quando a distância de transmissão for inferior a 240 km.
Para estudar sistemas com taxas de símbolos mais altas, fixamos a distância de transmissão em 8.000 km. A Figura 5 mostra o GMI com diferentes taxas de símbolos e diferentes larguras de banda de comunicação a uma distância de transmissão de 8.000 km e extensão de fibra de 80 km.
Figura 5
AIR por transmissor versus taxa de símbolos e largura de banda de comunicação. A distância de transmissão é de 8.000 km e cada extensão de fibra é de 80 km
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Cada curva na Fig. 5 é quase uma linha reta, e isso significa que o GMI está fracamente correlacionado com a taxa de símbolos. No entanto, o aumento da taxa de comunicação pode economizar o número de canais para transmissão WDM e, portanto, economizar o custo dos conjuntos de componentes relacionados. Portanto, transmissores de maior velocidade possuem AIR mais eficiente por transmissor. Enquanto isso, o GMI se comporta quase independentemente da taxa de símbolos e, portanto, o 16QAM ainda pode obter o melhor desempenho a 8.000 km, conforme mostrado na Figura 4.
Também é estudado um sistema de comunicação submarino com vão de 50 km. Comparado com o sistema com vão de 80 km, encurtar o vão para 50 km pode melhorar significativamente o SNR do sistema [14], de modo que os formatos de modulação de ordem superior poderiam se beneficiar disso. O resultado é mostrado na Fig.
Figura 6
AIRs versus distâncias de transmissão e larguras de banda de comunicação. A taxa de símbolos é de 32 GBaud e cada extensão de fibra é de 50 km
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A interseção entre curvas com cores diferentes no mesmo grupo se move em direção a uma distância de comunicação maior quando a modulação de ordem superior é usada. Isto prova que o formato de modulação de ordem superior obtém mais melhorias do que o formato de ordem inferior com o aumento do SNR do sistema. Como o cenário de transmissão atual se refere a um sistema submarino, focamos no cenário onde a distância de comunicação excede 8.000 km. Quando o comprimento do vão é de 50 km, verifica-se que o formato de modulação QPSK pode quase atingir o GMI máximo (2 bits/sym/polarização). Esta é também a razão pela qual o formato QPSK é amplamente utilizado nas comunicações submarinas atuais. Porém, o formato de modulação 16QAM também obtém uma grande melhoria, e o uso do formato 16QAM dentro de 12.000 km pode melhorar significativamente o sistema AIR, especialmente para largura de banda maior.
Em resumo, a taxa de símbolos tem pouco efeito no GMI do sistema, mas a aplicação de uma taxa de símbolos mais alta pode efetivamente reduzir o número de transceptores e componentes de link necessários. Para sistemas de comunicação terrestre de longa distância (2.000 a 10.000 km) com 80 km por vão, o formato 16QAM pode obter o AIR mais alto. Para os sistemas de comunicação submarinos com cada vão de fibra de 50 km [18], o 16QAM apresenta melhoria de desempenho mais significativa em comparação ao formato QPSK. Em um sistema de comunicação terrestre ou submarino, pode-se observar que a largura de banda de comunicação tem efeitos marginais no SNR, conforme mostrado na Fig. 5. Portanto, o trade-off entre transmissores de alta velocidade e o número de canais é importante ao projetar novos sistemas de fibra óptica. Para conveniência de uso, listamos os resultados (seleção ideal do formato de modulação) para largura de banda superior a 2,4 THz conforme nas Tabelas 1 e 2 a seguir.
Tabela 1 Formato de modulação ideal para largura de banda superior a 2,4 THz e distância de amplitude de 80 km
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Tabela 2 Formato de modulação ideal para largura de banda superior a 2,4 THz e distância de amplitude de 50 km
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5 Propostas para o futuro
O MI do formato de modulação de ordem superior é sempre maior que o do formato de ordem inferior. No entanto, o GMI do formato de modulação de ordem superior pode ser inferior ao do formato de ordem inferior devido à perda de informação causada pelo transceptor. Portanto, o uso de transceptores mais avançados pode ser uma solução eficaz. Na verdade, a diferença SNR entre cada formato de modulação é muito pequena, principalmente quando a ordem de modulação é superior a 4 (igual ou superior a 16QAM) [19]. Vários métodos que podem reduzir a perda de informação no lado do receptor ou deslocar a intersecção entre linhas sólidas com cores diferentes (formatos de modulação) para a esquerda (região SNR baixa) na Fig. 2 serão uma direção de pesquisa interessante para comunicação por fibra de próxima geração. sistemas. Por outro lado, outra direção de pesquisa importante usa várias abordagens, como modelagem de constelação e modelagem de forma de onda [20], para melhorar o GMI do sistema de fibra óptica, deslocando assim a linha pontilhada na Fig. linha cinza). Os sistemas de comunicação por fibra óptica, apesar de ainda terem um longo caminho a percorrer, acabarão por se tornar a pedra angular das futuras redes de telecomunicações.
Disponibilidade de dados e materiais
Os dados que apoiam as conclusões deste estudo estão disponíveis no autor correspondente, mediante solicitação razoável.
