Abstrakt
Glasfaser-Kommunikationsnetze spielen eine wichtige Rolle im globalen Telekommunikationsnetz. Nichtlineare Effekte in der Glasfaser und Transceiver-Rauschen schränken jedoch die Leistung von Glasfaserkommunikationssystemen erheblich ein. In diesem Artikel wird das Produkt aus gegenseitiger Information (MI) und Kommunikationsbandbreite als Maß für die erreichbare Informationsrate (AIR) verwendet. Der durch den Transceiver verursachte MI-Verlust wird in dieser Arbeit ebenfalls berücksichtigt und der bitweise MI, Generalized Mutual Information (GMI), wird zur Berechnung der AIR verwendet. Dieser Verlust ist bei der Verwendung von Modulationsformaten höherer Ordnung noch bedeutender. Die AIR-Analyse wird in den Modulationsformaten QPSK, 16QAM, 64QAM und 256QAM für die Kommunikationssysteme mit unterschiedlichen Kommunikationsbandbreiten und Übertragungsentfernungen auf Basis des Enhanced Gaußian Noise (EGN)-Modells durchgeführt. Der Beitrag liefert Vorschläge zur Auswahl des optimalen Modulationsformats in verschiedenen Übertragungsszenarien.
Grafische Zusammenfassung
1. Einleitung
Über 95 % des digitalen Datenverkehrs werden über Glasfasernetze übertragen [1]. Die Informationsübertragungsrate von Glasfaserkommunikationssystemen begrenzt die Kommunikationsrate der globalen Telekommunikationsnetze. Mit der Entwicklung der Glasfaserkommunikationstechnologie werden eine größere Kommunikationsbandbreite und eine höhere Symbolrate realisiert, um mehr Bits innerhalb einer Sekunde zu übertragen. Es treten jedoch auch schwerwiegende nichtlineare Effekte auf, die dazu führen, dass weniger gültige Bits pro Sekunde übertragen werden. Unterdessen verringert das entzerrungsverstärkte Phasenrauschen (EEPN) die Signalqualität weiter [2]. Mit anderen Worten: Die effektive Kommunikationsrate wird durch nichtlineare Effekte und Übertragungsrauschen begrenzt. Dieses Phänomen ist offensichtlicher, wenn Modulationsformate höherer Ordnung angewendet werden. Im Allgemeinen bedeutet ein höheres Modulationsformat eine höhere Symbolfehlerrate (SER) [3, 4]. Durch die Verwendung eines Modulationsformats höherer Ordnung können jedoch mehr Bits pro Symbol übertragen werden. Daher reicht es nicht aus, das Signal-Rausch-Radio (SNR) zu verwenden, um die Leistung des Kommunikationssystems zu bewerten. Um die Kommunikationsfähigkeit angemessen zu messen, sollte die Übertragungsbitrate, die das System effektiv unterstützen kann, als Maß verwendet werden. Generalized Mutual Information (GMI) kann verwendet werden, um die effektive Übertragungsbitrate des Systems zu messen. Bei Wellenlängenmultiplexsystemen (WDM) können mehr Kanäle zur gleichzeitigen Übertragung von Signalen verwendet werden, um höhere Datenraten zu erreichen. Obwohl die größere Bandbreite das SNR aufgrund der Wechselwirkungen zwischen den Kanälen weiter reduziert, ist der Leistungsnachteil viel geringer als der Informationsratengewinn, der sich aus der Verwendung von mehr Kanälen ergibt [5]. Daher wird in diesem Artikel die Anzahl der effektiv in einer Sekunde übertragenen Bits als Maß für die erreichbare Informationsrate (AIR) verwendet. Das erweiterte Gaußsche Rauschmodell (EGN) wird angewendet, um die Leistung des Glasfasersystems unter verschiedenen Bedingungen zu analysieren. Durch umfassende Analysen unterschiedlicher Übertragungsszenarien wird schließlich das optimale Modulationsformat ermittelt. Es werden Diskussionen geführt, die eine Optimierungsrichtung für zukünftige Hochleistungs-Glasfaser-Kommunikationssysteme vorgeben.
In diesem Artikel werden verschiedene Kommunikationsszenarien im Hinblick auf effektive Bitraten bewertet, die effizient übertragen werden können. Eine solche Metrik ermöglicht einen fairen Vergleich von Systemen, und die Ergebnisse haben grundlegende Implikationen und liefern aufschlussreiche Vorschläge für die Folgeforschung. Die Schlussfolgerungen in diesem Artikel basieren auf Systemen ohne die Anwendung von FEC-Techniken (Forward Error Correction) [6, 7]. Verschiedene Arten von FEC-Codes verfügen über unterschiedliche Fehlerkorrekturfähigkeiten, und die AIR-Forschung muss in diesem Fall nur einen weiteren Schritt auf der Grundlage unserer Ergebnisse durchführen. Darüber hinaus ist der Einfluss der Einführung von Fehlerkorrekturcodes auf die Übertragungsbitrate linear, sodass die Schlussfolgerungen in diesem Artikel aufschlussreich und auf Systeme mit FECs anwendbar sind.
Dieses Papier ist wie folgt gegliedert. Der GMI und der MI werden in Abschn. 2.1 vorgestellt. 2. Abschnitt 3 diskutiert das EGN-Modell. Die Ergebnisse und Diskussion finden sich in Abschn. 4 und einige Vorschläge für die Zukunft werden in Abschn. 4 vorgestellt. 5.
2 Verallgemeinerte gegenseitige Information
Gegenseitige Information (MI) ist ein Maß für die Menge an Informationen, die zwei Zufallsvariablen gemeinsam haben. Es quantifiziert den Grad, in dem die Kenntnis einer Variablen die Unsicherheit über die andere Variable verringert. Bei Kommunikationssignalen ist die Kommunikationsqualität umso besser, je höher der MI zwischen Sender und Empfänger ist. Dadurch werden mehr Informationen korrekt übermittelt. Der Shannon-Grenzwert wird zur Messung der Kanalkapazität verwendet, indem der MI zwischen den Signalen vor dem Eintritt in den Kanal und den Signalen beim Verlassen des Kanals berechnet wird. Der Empfänger verursacht jedoch immer noch Verluste im MI. Daher werden die bei der Berechnung verwendeten Signale in Bitsequenzen erweitert, wie in Abb. 1 dargestellt, und die Informationsrate wird basierend auf GMI berechnet.
Abb. 1
Schematische Darstellung von MI und GMI
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Angenommen, das Bitsignal wird zeitlich moduliertlist {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)
wobei Ibm⊂{1,2,...,M}Imb⊂{1,2,...,M}card(Ibm)=M/2card(Imb)=M/2fY |X(y|x)fY|X(y|x)CNCNBkBkEE
Abb. 2
GMI und MI von DP-QPSK, DP-16QAM, DP-64QAM und DP{3}}QAM,DP: doppelte Polarisation
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3 Erweitertes Gaußsches Rauschmodell
Aufgrund nichtlinearer Effekte ist die Signalausbreitung in der Faser sehr kompliziert. Es ist nicht möglich, explizite Ausdrücke für Signalübergänge bereitzustellen. Allerdings sind die nichtlinearen Effekte des Kanals in der Nähe der optimalen Leistung nicht sehr stark, wo das Verhalten der Signalausbreitung nahe an der linearen Signalausbreitung liegt. Dies ist die Grundannahme des störungsbasierten Gaußschen Rauschmodells. Poggiolini et al. schlugen das EGN-Modell zur schnellen Schätzung des SNR von Glasfaserkommunikationssystemen vor [10, 11]. In diesem Artikel wird das EGN-Modell zur schnellen Berechnung des Kanal-SNR verwendet und anschließend die EGN-basierte Bewertung der entsprechenden nichtlinearen Interferenz hinzugefügt, um den System-GMI abzuschätzen. Das EGN-Modell im C-Band kann ungefähr ausgedrückt werden als [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)
WoP, 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)
wobei Leff{{0}}(1−e− Ls)/ Leff=(1−e− Ls)/ 2 2NchNchRsRsC≈0.557C≈0,557 LsLsΦ (x)Φ(x)κκ]. Die Genauigkeit des EGN-Modells im C-Band wurde bereits von anderen Wissenschaftlern in unseren früheren Arbeiten bestätigt [14,15,16,17].
4. Ergebnisse und Diskussion
Für ein optisches Kommunikationssystem mit Nyquist-Abstand kann gemäß dem Nyquist-Abtasttheorem die Anzahl der pro Sekunde übertragenen Symbole über die Bandbreite des Systems gemessen werden. Der Wert von GMI stellt die effektive Anzahl von Bits in einem Symbol dar. Die Multiplikation der Bandbreite mit dem GMI ergibt die effektive Anzahl von Bits pro Sekunde, die über jeden Polarisationsmodus übertragen werden. In diesem Artikel wird das Kommunikationsszenario eines 32-GBaud-Glasfaserkommunikationssystems mit einer Länge von 80 km pro Spanne und verschiedenen Modulationsformaten, Übertragungsentfernungen und Bandbreiten untersucht. Die Ergebnisse von AIR im Vergleich zu Übertragungsentfernungen und Bandbreiten sind in Abb. 3 dargestellt.
Abb. 3
AIR versus Übertragungsentfernung und Kommunikationsbandbreite. Die Symbolrate beträgt 32 GBaud und jede Faserspanne beträgt 80 km
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Die MI-Verschlechterung am Empfänger ist bei Modulationsformaten höherer Ordnung besonders schwerwiegend, wie in Abb. 2 dargestellt. Wenn das SNR niedrig ist, fällt der GMI des Modulationsformats höherer Ordnung stark ab und kann sogar niedriger sein als der von das Format niedriger Ordnung im niedrigen SNR-Bereich. Darüber hinaus werden Modulationsformate höherer Ordnung stärker vom Rauschen beeinflusst, was zu einer stärkeren GMI-Verschlechterung führt. Es zeigt sich, dass Modulationsformate höherer Ordnung ihre Vorteile bei kürzeren Übertragungsentfernungen oder kleineren Kommunikationsbandbreiten zeigen. Für Systeme mit langen Übertragungsentfernungen und großen Bandbreiten können einige Modulationsformate niedriger Ordnung robuster und geeigneter sein. Abbildung 4 zeigt das optimale Modulationsformat für verschiedene Übertragungssituationen.
Abb. 4
Die optimalen Modulationsformate für unterschiedliche Übertragungsentfernungen und Kommunikationsbandbreiten. Die Symbolrate beträgt 32 GBaud und jede Faserspanne beträgt 80 km
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Bei terrestrischen Kommunikationssystemen beträgt die übliche Faserspannweite 80 km und die Übertragungsentfernung weniger als 10.000 km. Wenn die Symbolrate 32 GBaud beträgt und die Übertragungsentfernung 2000 km überschreitet, kann das Modulationsformat 16QAM immer die höchste AIR erreichen. Wenn die Übertragungsentfernung auf 240 bis 2000 km reduziert wird, ist das Modulationsschema von 64QAM das am besten geeignete Format. Das 256QAM-Signal kann die anderen drei Modulationsformate nur übertreffen, wenn die Übertragungsentfernung weniger als 240 km beträgt.
Um Systeme mit höheren Symbolraten zu untersuchen, haben wir die Übertragungsentfernung auf 8000 km festgelegt. Abbildung 5 zeigt das GMI mit unterschiedlichen Symbolraten und unterschiedlichen Kommunikationsbandbreiten bei einer Übertragungsentfernung von 8000 km und einer Glasfaserspannweite von 80 km.
Abb. 5
AIR pro Sender im Vergleich zu Symbolrate und Kommunikationsbandbreite. Die Übertragungsentfernung beträgt 8000 km und jede Faserspannweite beträgt 80 km
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Jede Kurve in Abb. 5 ist fast eine gerade Linie, was bedeutet, dass der GMI nur schwach mit der Symbolrate korreliert. Eine Erhöhung der Kommunikationsrate kann jedoch die Anzahl der Kanäle für die WDM-Übertragung und damit die Kosten für die entsprechenden Komponentensätze einsparen. Daher verfügen Sender mit höherer Geschwindigkeit über eine effizientere AIR pro Sender. Mittlerweile verhält sich das GMI nahezu unabhängig von der Symbolrate, sodass 16QAM immer noch die beste Leistung bei 8000 km erzielen kann, wie in Abb. 4 dargestellt.
Außerdem wird ein U-Boot-Kommunikationssystem mit einer Spannweite von 50 km untersucht. Im Vergleich zum System mit 80 km Spannweite kann eine Verkürzung der Spanne auf 50 km das SNR des Systems deutlich verbessern [14], sodass die Modulationsformate höherer Ordnung davon profitieren könnten. Das Ergebnis ist in Abb. 6 dargestellt.
Abb. 6
AIRs versus Übertragungsentfernungen und Kommunikationsbandbreiten. Die Symbolrate beträgt 32 GBaud und jede Faserspanne beträgt 50 km
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Der Schnittpunkt zwischen Kurven mit unterschiedlichen Farben in derselben Gruppe verschiebt sich in Richtung einer längeren Kommunikationsentfernung, wenn eine Modulation höherer Ordnung verwendet wird. Dies beweist, dass das Modulationsformat höherer Ordnung mit zunehmendem System-SNR eine größere Verbesserung erzielt als das Format niedrigerer Ordnung. Da sich das aktuelle Übertragungsszenario auf ein U-Boot-System bezieht, konzentrieren wir uns auf das Szenario, bei dem die Kommunikationsentfernung 8000 km überschreitet. Bei einer Spannenlänge von 50 km kann festgestellt werden, dass das QPSK-Modulationsformat fast den maximalen GMI (2 Bit/Sym/Polarisation) erreichen kann. Dies ist auch der Grund, warum das QPSK-Format in der aktuellen U-Boot-Kommunikation weit verbreitet ist. Allerdings erzielt auch das 16QAM-Modulationsformat eine große Verbesserung, und die Verwendung des 16QAM-Formats innerhalb von 12.000 km kann die System-AIR erheblich verbessern, insbesondere bei größeren Bandbreiten.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Symbolrate kaum Auswirkungen auf den GMI des Systems hat, aber die Anwendung einer höheren Symbolrate kann die Anzahl der erforderlichen Transceiver und Verbindungskomponenten effektiv reduzieren. Für terrestrische Kommunikationssysteme über große Entfernungen (2.000–10.000 km) mit 80 km pro Spanne kann das 16QAM-Format die höchste AIR erreichen. Für U-Boot-Kommunikationssysteme mit einer Faserspanne von jeweils 50 km [18] zeigt das 16QAM im Vergleich zum QPSK-Format eine deutlichere Leistungsverbesserung. In einem terrestrischen Kommunikationssystem oder einem U-Boot-Kommunikationssystem ist ersichtlich, dass die Kommunikationsbandbreite marginale Auswirkungen auf das SNR hat, wie in Abb. 5 dargestellt. Daher ist ein Kompromiss zwischen Hochgeschwindigkeitssendern und der Anzahl der Kanäle wichtig beim Entwurf neuer Glasfasersysteme. Zur Vereinfachung der Verwendung listen wir die Ergebnisse (optimale Auswahl des Modulationsformats) für Bandbreiten über 2,4 THz wie in den folgenden Tabellen 1 und 2 auf.
Tabelle 1 Optimales Modulationsformat für eine Bandbreite von über 2,4 THz und eine Spannweite von 80 km
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Tabelle 2 Optimales Modulationsformat für eine Bandbreite von über 2,4 THz und eine Spannweite von 50 km
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5 Vorschläge für die Zukunft
Der MI des Modulationsformats höherer Ordnung ist immer höher als der des Formats niedriger Ordnung. Der GMI des Modulationsformats höherer Ordnung könnte jedoch aufgrund des durch den Transceiver verursachten Informationsverlusts niedriger sein als der des Formats niedrigerer Ordnung. Daher kann der Einsatz fortschrittlicherer Transceiver eine effektive Lösung sein. Tatsächlich ist der SNR-Unterschied zwischen den einzelnen Modulationsformaten sehr gering, insbesondere wenn die Modulationsordnung höher als 4 ist (gleich oder über 16QAM) [19]. Verschiedene Methoden, die den Informationsverlust auf der Empfängerseite reduzieren oder den Schnittpunkt zwischen durchgezogenen Linien mit unterschiedlichen Farben (Modulationsformaten) in Abb. 2 nach links (niedriger SNR-Bereich) verschieben können, werden eine interessante Forschungsrichtung für die Glasfaserkommunikation der nächsten Generation sein Systeme. Andererseits nutzt eine andere aktuelle Forschungsrichtung verschiedene Ansätze wie Konstellationsformung und Wellenformformung [20], um den GMI des Glasfasersystems zu verbessern und dadurch die gepunktete Linie in Abb. 2 näher an die Shannon-Grenze zu verschieben (die graue Linie). Glasfaser-Kommunikationssysteme werden, auch wenn sie noch einen langen Weg vor sich haben, letztendlich zum Eckpfeiler künftiger Telekommunikationsnetze.
Verfügbarkeit von Daten und Materialien
Die Daten, die die Ergebnisse dieser Studie stützen, sind auf begründete Anfrage beim entsprechenden Autor erhältlich.
