抽象的な
光ファイバー通信ネットワークは、世界的な通信ネットワークにおいて重要な役割を果たしています。 ただし、光ファイバーの非線形効果とトランシーバーのノイズにより、ファイバー通信システムのパフォーマンスが大幅に制限されます。 この論文では、相互情報量 (MI) と通信帯域幅の積が、達成可能な情報速度 (AIR) の指標として使用されます。 この作業では、トランシーバーによって引き起こされる MI 損失も考慮されており、ビット単位の MI、一般化相互情報量 (GMI) が AIR の計算に使用されます。 この損失は、高次の変調フォーマットを使用するとより顕著になります。 AIR 解析は、拡張ガウス ノイズ (EGN) モデルに基づいて、通信帯域幅と伝送距離が異なる通信システムの QPSK、16QAM、64QAM、256QAM 変調形式で実行されます。 この文書では、さまざまな伝送シナリオにおける最適な変調フォーマットの選択に関する提案を提供します。
グラフィカルな抽象
1 はじめに
デジタル データ トラフィックの 95% 以上が光ファイバー ネットワーク上で伝送されます [1]。 光ファイバー通信システムの情報伝送速度は、世界規模の電気通信ネットワークの通信速度を制限します。 ファイバー通信技術の発展により、より広い通信帯域幅とより高いシンボルレートが実現され、1秒以内により多くのビットを送信できるようになりました。 ただし、深刻な非線形効果も発生し、1 秒あたりに送信される有効ビット数が減少します。 一方、等化強化位相ノイズ (EEPN) は信号品質をさらに低下させます [2]。 つまり、実効通信速度は非線形効果や伝送ノイズによって制限されます。 この現象は、高次の変調フォーマットが適用される場合にさらに顕著になります。 一般に、変調フォーマットが高いほど、シンボル誤り率 (SER) も高くなります [3、4]。 ただし、高次の変調形式を使用すると、各シンボルでより多くのビットを送信できます。 したがって、通信システムのパフォーマンスを評価するために信号対雑音無線 (SNR) を使用するだけでは十分ではありません。 通信能力を合理的に測定するには、システムが効果的にサポートできる伝送ビット レートを指標として使用する必要があります。 一般化相互情報量 (GMI) を使用して、システムの実効伝送ビット レートを測定できます。 波長分割多重 (WDM) システムでは、より多くのチャネルを使用して同時に信号を送信し、より高いデータ レートを実現できます。 帯域幅が大きくなると、チャネル間の相互作用により SNR がさらに低下しますが、パフォーマンスのペナルティは、より多くのチャネルの使用によって生じる情報速度のゲインよりもはるかに小さくなります [5]。 したがって、この論文では、達成可能な情報速度 (AIR) の指標として、1 秒間に実効的に送信されるビット数を使用します。 強化ガウス ノイズ (EGN) モデルを適用して、さまざまな条件下での光ファイバー システムのパフォーマンスを分析します。 最後に、さまざまな伝送シナリオを包括的に分析することによって、最適な変調フォーマットが得られます。 将来の大容量光ファイバ通信システムの最適化の方向性を示す議論が行われます。
このペーパーでは、効率的に送信できる実効ビット レートの観点から、さまざまな通信シナリオを評価します。 このような指標はシステムの公正な比較を提供し、結果は基本的な意味を持ち、追跡調査に洞察に満ちた提案を提供します。 この論文の結論は、前方誤り訂正 (FEC) 技術を適用していないシステムに基づいています [6、7]。 FEC コードの種類が異なれば、誤り訂正能力も異なります。この場合の AIR の研究は、結果に基づいてさらにステップを実行するだけで済みます。 さらに、誤り訂正符号の導入による伝送ビット レートへの影響は線形であるため、この文書の結論は洞察力に富み、FEC を備えたシステムに適用できます。
本稿は以下のように構成されている。 GMI と MI はセクションで紹介されます。 2. セクション 3 では EGN モデルについて説明します。 結果と議論はセクション 2 に記載されています。 4 と将来へのいくつかの提案がセクション 4 に示されています。 5.
2 一般化された相互情報
相互情報量 (MI) は、2 つの確率変数が共有する情報量の尺度です。 これは、1 つの変数に関する知識が他の変数に関する不確実性を軽減する度合いを定量化します。 通信信号の場合、送信機と受信機間の MI が高いほど、通信品質は高くなります。 これは、より多くの情報が正しく伝達されることを意味します。 シャノン制限は、チャネルに入る前の信号とチャネルから出るときの信号の間の MI を計算することにより、チャネル容量を測定するために使用されます。 ただし、受信機は依然として MI での損失を引き起こします。 そこで、計算に使用する信号を図1に示すようなビット列に展開し、GMIに基づいて情報速度を計算します。
図1
MIとGMIの概略図
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ある時点で変調されたビット信号がlは {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)
ここで、Ibm⊂{1,2,...,M}Imb⊂{1,2,...,M}カード(Ibm)=M/2card(Imb)=M/2fY |X(y|x)fY|X(y|x)CNCNBkBkEE
図2
DP-QPSK、DP-16QAM、DP-64QAM、DP-256QAM の GMI と MI、DP: 二重偏波
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3 強化されたガウス ノイズ モデル
非線形効果の存在により、ファイバー内の信号伝播は非常に複雑になります。 信号の遷移を明示的に表現することは不可能です。 ただし、チャネルの非線形効果は、信号伝播の動作が線形信号伝播に近い最適パワー付近ではあまり強くありません。 これは、摂動ベースのガウス ノイズ モデルの基本的な仮定です。 ポッジョリーニら。 は、光ファイバ通信システムの SNR を迅速に推定するための EGN モデルを提案しました [10, 11]。 この論文では、EGN モデルを使用してチャネル SNR を迅速に計算し、対応する非線形干渉の EGN ベースの評価を追加してシステム GMI を推定します。 C バンドの EGN モデルは次のように近似的に表すことができます [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)
どこP、σ2ASEσASE2σ2TRxσTRx2NsNs
ϵ=310log⎡⎣1+6LsLeffsinh−1(π2| 2|R2sN2chLeff)⎤⎦,ϵ=310log[1+6LsLeffsinh−1(π2| 2| Rs2Nch2Leff)]、
(7)
η≈827 2レフπ| 2|R2ssinh−1(π22| 2|LeffN2chR2s)−8081κ 2L2effπ| 2|LsR2s[Φ(Nch+12)+C+1],η≈827 2レフπ| 2|Rs2sinh−1(π22| 2|LeffNch2Rs2)−8081κ 2Leff2π| 2|LsRs2[Φ(Nch+12)+C+1]、
(8)
ここで、Leff{{0}}(1−e− Ls)/ Leff=(1−e− Ls)/ 2 2NchNchRsRsC≈0.557C≈0.557 LsLsΦ (x)Φ(x)κκ]。 C バンドにおける EGN モデルの精度は、他の学者によっても以前の研究ですでに検証されています [14、15、16、17]。
4 結果と考察
ナイキスト間隔光通信システムの場合、ナイキスト サンプリング定理に従って、1 秒あたりに送信されるシンボルの数はシステムの帯域幅を介して測定できます。 GMI の値は、シンボル内の有効なビット数を表します。 帯域幅に GMI を乗算すると、各偏波モードで送信される 1 秒あたりの有効ビット数が得られます。 この論文では、さまざまな変調形式、伝送距離、帯域幅を使用した、スパンあたり 80 km の 32 GBaud ファイバー通信システムの通信シナリオを研究します。 AIR と伝送距離および帯域幅の関係の結果を図 3 に示します。
図3
AIR と伝送距離および通信帯域幅の関係。 シンボルレートは 32 GBaud、各ファイバースパンは 80 km
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図 2 に示すように、受信機での MI の劣化は、高次の変調フォーマットで特に深刻です。SNR が低い場合、高次の変調フォーマットの GMI は急激に低下し、高次の変調フォーマットの GMI よりもさらに低くなることがあります。低 SNR 領域での下位フォーマット。 さらに、高次の変調フォーマットほどノイズの影響を大きく受け、GMI の劣化がさらに深刻になります。 伝送距離が短い場合や通信帯域幅が狭い場合には、高次の変調形式が有利であることが実証されています。 伝送距離が長く、帯域幅が広いシステムの場合、一部の低次変調フォーマットはより堅牢で適切な場合があります。 図 4 は、さまざまな伝送状況に最適な変調フォーマットを示しています。
図4
異なる伝送距離や通信帯域下での最適な変調方式。 シンボルレートは 32 GBaud、各ファイバースパンは 80 km
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地上通信システムの場合、一般的なファイバスパン長は80km、伝送距離は10000km未満です。 シンボルレートが 32 GBaud で伝送距離が 2000 km を超える場合、変調方式 16QAM は常に最高の AIR が得られます。 伝送距離が240～2000kmになると、64QAMの変調方式が最適となります。 256QAM 信号は、伝送距離が 240 km 未満の場合にのみ、他の 3 つの変調形式を超えることができます。
より高いシンボルレートのシステムを研究するために、伝送距離を 8000 km に固定しました。 図 5 は、伝送距離 8000 km、ファイバ スパン 80 km における、異なるシンボル レートと異なる通信帯域幅の GMI を示しています。
図5
送信機あたりの AIR とシンボル レートおよび通信帯域幅の関係。 伝送距離は8000km、各ファイバースパンは80km
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図 5 のすべての曲線はほぼ直線であり、これは GMI がシンボル レートと弱い相関があることを意味します。 ただし、通信速度が向上すると、WDM 伝送のチャネル数が節約できるため、関連するコンポーネント セットのコストが節約されます。 したがって、高速送信機では、送信機あたりの AIR の効率が高くなります。 一方、GMI はシンボル レートとはほぼ独立して動作するため、図 4 に示すように、16QAM は 8000 km でも最高のパフォーマンスを得ることができます。
スパン長50kmの海底通信システムも研究されている。 スパンが 80 km のシステムと比較して、スパンを 50 km に短縮するとシステムの SNR [14] が大幅に向上するため、高次の変調フォーマットはこの恩恵を受ける可能性があります。 結果を図6に示します。
図6
AIR と伝送距離および通信帯域幅の関係。 シンボルレートは 32 GBaud、各ファイバースパンは 50 km
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高次の変調が使用されると、同じグループ内の異なる色の曲線間の交差点は、より長い通信距離に向かって移動します。 これは、システム SNR の増加に伴い、高次の変調フォーマットが低次のフォーマットよりもさらに改善されることを証明しています。 現在の伝送シナリオは海底システムを参照しているため、通信距離が 8000 km を超えるシナリオに焦点を当てます。 スパン長が 50 km の場合、QPSK 変調形式はほぼ最大 GMI (2 ビット/sym/偏波) に達することができることがわかります。 これが、QPSK 形式が現在の海底通信で広く使用されている理由でもあります。 ただし、16QAM 変調形式も大幅に改善されており、12000 km 以内で 16QAM 形式を使用すると、特に帯域幅が大きい場合にシステム AIR が大幅に向上します。
要約すると、シンボル レートはシステム GMI にほとんど影響しませんが、より高いシンボル レートを適用すると、必要なトランシーバとリンク コンポーネントの数を効果的に削減できます。 スパンあたり 80 km の長距離 (2000 ～ 10000 km) 地上通信システムの場合、16QAM 形式で最高の AIR を取得できます。 各ファイバー スパンが 50 km [18] の海底通信システムの場合、16QAM は QPSK フォーマットと比較して大幅なパフォーマンスの向上を示します。 地上通信システムや海底通信システムでは、図5に示すように、通信帯域幅がSNRに与える影響はわずかであることがわかります。したがって、高速送信機とチャネル数のトレードオフが重要です。新しい光ファイバーシステムを設計するとき。 使いやすいように、帯域幅 2.4 THz を超える場合の結果 (変調方式の最適な選択) を次の表 1 および表 2 に示します。
表 1 帯域幅 2.4 THz 以上、スパン距離 80 km に最適な変調フォーマット
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表 2 帯域幅 2.4 THz 以上、スパン距離 50 km の最適な変調フォーマット
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5 未来への提案
高次変調フォーマットの MI は、常に低次フォーマットの MI よりも高くなります。 ただし、トランシーバーによる情報の損失により、高次変調フォーマットの GMI は、低次フォーマットの GMI よりも低くなる可能性があります。 したがって、より高度なトランシーバーの使用が効果的な解決策となる可能性があります。 実際、各変調フォーマット間の SNR の差は、特に変調次数が 4 より大きい (16QAM 以上) 場合、非常に小さくなります [19]。 受信側での情報損失を軽減したり、図2の異なる色の実線(変調方式)の交点を左(低SNR領域)にシフトしたりする様々な手法は、次世代光ファイバ通信の興味深い研究方向となるだろう。システム。 一方、別の注目されている研究方向では、コンスタレーション整形や波形整形 [20] などのさまざまなアプローチを使用して光ファイバー システムの GMI を改善し、それによって図 2 の点線をシャノン限界 (灰色の線）。 光ファイバー通信システムは、まだまだ長い道のりではありますが、最終的には将来の通信ネットワークの基礎となるでしょう。
データと資料の入手可能性
この研究の結果を裏付けるデータは、合理的な要求に応じて責任著者から入手できます。
