2022年7月JLT光通信论文评析
发布时间：2022-08-31 15:51:26 热度：3112
8/31/2022，光纤在线讯，光线在线特约编辑：邵宇丰，王安蓉，伊林芳，杨骐铭，田青，于妮，李彦霖，陈鹏，李冲，刘栓凡，袁杰，左仁杰。
2022年7月出版的JLT主要刊登了以下一些方向的文章，包括：短距离光通信，机器学习，光电探测器，可见光通信，光子辅助雷达与通信集成系统以及LMS均衡算法等。笔者将逐一评析。
1.短距离光通信
南京信息工程大学的Suiyao Zhu等研究人员设计基于时频联合干扰的正交啁啾复用（OCDM）-模分复用（MDM）短距离光通信方案，如图1所示。该方案通过离散菲涅尔变换（DFnT）完成了OCDM信号的数字化过程，再结合洛伦兹（Lorenz）混沌模型和Logistic混沌模型实现了正交啁啾子载波和啁啾符号的时频联合干扰。啁啾信号具有良好的脉冲压缩和扩频能力，利用基于DFnT的OCDM可以实现最大程度的啁啾扩频；双混沌模型的时频联合干扰可以增加密钥空间以提高信息传输的安全性。研究人员在一个无源光网络（PON）系统（少模光纤长度为5km）中对收发性能进行了测试，结果表明：OCDM加密信号的传输速率可达32Gb/s；与正交频分复用（OFDM）信号相比（误码率同为10-2），OCDM信号的接收机灵敏度增益可达1.48 dB，密钥空间可达1×10144[1]。因此，该方案具有较好的抗干扰能力，在未来短距离光通信中具有潜在的应用价值。
2.机器学习
德国爱德华光网络有限公司的Khouloud Abdelli等研究人员提出了一种基于机器学习（ML）的半导体激光器预测性维护架构（如图2所示），用于实时监测和预测半导体激光器在运行期间的工作状态；包括三个步骤：实时性能退化预测、退化检测以及剩余使用寿命（RUL）预测。首先，采用基于注意力机制的门控递归单元（GRU）模型对激光器的性能退化进行实时预测；然后利用卷积自编码器检测激光器的退化或异常行为，给定预测的退化性能值；一旦检测到异常状态，就采用基于注意力机制的深度学习模型估计激光器的RUL并输入到维修规划中。研究人员利用半导体可调谐激光器加速老化实验得到的数据对所提架构进行了验证，结果表明：该架构具有非常好的性能退化预测能力（均方根误差（RMSE）为0.01），异常检测精度高达94.24 %，且具有较好的RUL估计能力（RMSE为142小时）[2]。因此，该架构方案的设计在未来可为保障半导体激光器的安全运行提供借鉴思路。
3.光电探测器
山东大学的Yulan Zhou等研究人员设计了光栅辅助半导体光放大器（SOA）- PIN光电探测器（GA-SOA-PIN），如图3所示。该器件在SOA与PIN之间插入了一个反射式光栅辅助滤波器用于滤除自发辐射（ASE）噪声，进一步提高接收灵敏度。研究人员通过仿真实验对该光电探测器的性能进行了研究，结果表明：在光信号中心波长为1.55 μ m、数据传输速率为100Gbps、误码率为10-12时，该器件的接收灵敏度可达-25dBm，增益带宽积可达2.62THz。对于数据速率超过40Gbps的传输系统，采用GA-SOA-PIN光电探测器的性能优于传统的雪崩光电二极管（APD）和SOA-PIN光电探测器[3]。毫无疑问，该光电探测器在未来高速光传输系统喝无源光网络（PON）中具有极高的实际应用价值。
4.可见光通信
台北科技大学的Hai-Han Lu等研究人员设计了面向波分复用的可见光激光通信（WDM-VLLC）环状网络，如图4所示。他们在发射端采用基于光电反馈技术的两级注入锁定型红-绿-蓝激光二极管（RGB-LDs），以同时实现信号的高速传输及现场照明功能，并采用光分插复用技术实现了点对多点的数据通信。研究结果表明：中心站-中心站（CS-CS）的传输速率为150Gbit/s、CS到光节点的传输速率为50Gbit /s、白光照度为604lux。通过7.5m/9m/10.5m/12m的可见光链路和5m光纤（采用聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）材料）链路传输后，误码率可达到10-9；且接收到的四阶脉冲幅度调制（PAM4）信号眼图较为清晰[4]。因此，该类网络在未来可满足高速无线通信系统进一步发展的应用需求。
5.光子辅助雷达与通信集成系统
清华大学的Zhujun Xue等研究人员为缓解正交频分复用（OFDM）信号产生的相位噪声带来的负面影响，设计了采用光电振荡器（OEO）的光子辅助雷达与通信集成系统，如图5所示。他们对相位噪声产生的机理以及OFDM信号的解调过程进行了理论分析，并通过实验研究了该系统（OEO和OFDM信号工作频率分别为24GHz和2GHz）的传输性能。结果表明：二维雷达成像的距离分辨率和速度分辨率可达到0.075m和4.4 km/h；当采用16阶正交幅度调制（16QAM）时，通信容量可达到6.4 Gbps；与应用普通本振（LO）方案相比，当副载波间距为125 kHz时，OEO的误差矢量幅值（EVM）从12.5%降低到4.7%[5]；实验结果与理论分析相一致，可见微波光子器件在雷达通信集成系统中具有较大的应用优势。
6.LMS均衡算法
佐治亚理工学院的Shuang Yao等研究人员设计了采用训练序列来提高强度调制/直接检测（IM/DD）系统中最小均方（LMS）均衡算法收敛速度的方案。该序列由一阶马尔可夫链（MC）生成，支持更快地调整抽头系数。研究人员在采用四阶脉冲幅度调制（4PAM）技术的IM/DD系统中对该序列的应用性能进行了研究。结果表明，与独立同分布样本组成的训练序列相比，当训练长度相同时，该序列具有更低的前向纠错误码率（pre-FEC BER）。在标准单模光纤（SSMF）距离为5 km、6 dB带宽约10 GHz的系统（如图6所示）中有效传输43Gbaud 4PAM信号，训练序列长度可缩短70%以上；当SSMF距离为10km时，信号由于色散会产生功率衰减，训练序列长度可缩短48%以上[6]。
参考文献：
[1] S. Zhu et al., “Secure OCDM-PON Mode Division Multiplexed Systems Based on Time-Frequency Joint Perturbation,” J. Light. Technol., vol. 40, no. 14, pp. 4599–4606, 2022, doi: 10.1109/JLT.2022.3168056.
[2] K. Abdelli, H. Grieer, and S. Pachnicke, “A Machine Learning-based Framework for Predictive Maintenance of Semiconductor Laser for Optical Communication,” J. Light. Technol., vol. 40, no. 14, pp. 4698–4708, 2022, doi: 10.1109/JLT.2022.3163579.
[3] Y. Zhou, J. Zhao, X. Li, S. Member, and S. Member, “A High-Speed Grating-Assistant SOA-PIN,” vol. 40, no. 14, pp. 4689–4697, 2022.
[4] H.-H. Lu et al., “WDM-VLLC and White-Lighting Ring Networks with Optical Add-Drop Multiplexing Scheme,” J. Light. Technol., vol. 40, no. 13, pp. 1–1, 2022, doi: 10.1109/jlt.2022.3162205.
[5] Z. Xue, S. Li, J. Li, X. Xue, X. Zheng, and B. Zhou, “OFDM Radar and Communication Joint System using Opto-electronic Oscillator with Phase Noise Degradation Analysis and Mitigation,” J. Light. Technol., vol. 40, no. 13, pp. 4101–4109, 2022, doi: 10.1109/JLT.2022.3156573.
[6] S. Yao et al., “Accelerating LMS-based Equalization with Correlated Training Sequence in Bandlimited IM/DD Systems,” J. Light. Technol., vol. 40, no. 13, pp. 4268–4275, 2022, doi: 10.1109/JLT.2022.3164031.
2022年7月出版的JLT主要刊登了以下一些方向的文章，包括：短距离光通信，机器学习，光电探测器，可见光通信，光子辅助雷达与通信集成系统以及LMS均衡算法等。笔者将逐一评析。
1.短距离光通信
南京信息工程大学的Suiyao Zhu等研究人员设计基于时频联合干扰的正交啁啾复用（OCDM）-模分复用（MDM）短距离光通信方案，如图1所示。该方案通过离散菲涅尔变换（DFnT）完成了OCDM信号的数字化过程，再结合洛伦兹（Lorenz）混沌模型和Logistic混沌模型实现了正交啁啾子载波和啁啾符号的时频联合干扰。啁啾信号具有良好的脉冲压缩和扩频能力，利用基于DFnT的OCDM可以实现最大程度的啁啾扩频；双混沌模型的时频联合干扰可以增加密钥空间以提高信息传输的安全性。研究人员在一个无源光网络（PON）系统（少模光纤长度为5km）中对收发性能进行了测试，结果表明：OCDM加密信号的传输速率可达32Gb/s；与正交频分复用（OFDM）信号相比（误码率同为10-2），OCDM信号的接收机灵敏度增益可达1.48 dB，密钥空间可达1×10144[1]。因此，该方案具有较好的抗干扰能力，在未来短距离光通信中具有潜在的应用价值。
2.机器学习
德国爱德华光网络有限公司的Khouloud Abdelli等研究人员提出了一种基于机器学习（ML）的半导体激光器预测性维护架构（如图2所示），用于实时监测和预测半导体激光器在运行期间的工作状态；包括三个步骤：实时性能退化预测、退化检测以及剩余使用寿命（RUL）预测。首先，采用基于注意力机制的门控递归单元（GRU）模型对激光器的性能退化进行实时预测；然后利用卷积自编码器检测激光器的退化或异常行为，给定预测的退化性能值；一旦检测到异常状态，就采用基于注意力机制的深度学习模型估计激光器的RUL并输入到维修规划中。研究人员利用半导体可调谐激光器加速老化实验得到的数据对所提架构进行了验证，结果表明：该架构具有非常好的性能退化预测能力（均方根误差（RMSE）为0.01），异常检测精度高达94.24 %，且具有较好的RUL估计能力（RMSE为142小时）[2]。因此，该架构方案的设计在未来可为保障半导体激光器的安全运行提供借鉴思路。
3.光电探测器
山东大学的Yulan Zhou等研究人员设计了光栅辅助半导体光放大器（SOA）- PIN光电探测器（GA-SOA-PIN），如图3所示。该器件在SOA与PIN之间插入了一个反射式光栅辅助滤波器用于滤除自发辐射（ASE）噪声，进一步提高接收灵敏度。研究人员通过仿真实验对该光电探测器的性能进行了研究，结果表明：在光信号中心波长为1.55 μ m、数据传输速率为100Gbps、误码率为10-12时，该器件的接收灵敏度可达-25dBm，增益带宽积可达2.62THz。对于数据速率超过40Gbps的传输系统，采用GA-SOA-PIN光电探测器的性能优于传统的雪崩光电二极管（APD）和SOA-PIN光电探测器[3]。毫无疑问，该光电探测器在未来高速光传输系统喝无源光网络（PON）中具有极高的实际应用价值。
4.可见光通信
台北科技大学的Hai-Han Lu等研究人员设计了面向波分复用的可见光激光通信（WDM-VLLC）环状网络，如图4所示。他们在发射端采用基于光电反馈技术的两级注入锁定型红-绿-蓝激光二极管（RGB-LDs），以同时实现信号的高速传输及现场照明功能，并采用光分插复用技术实现了点对多点的数据通信。研究结果表明：中心站-中心站（CS-CS）的传输速率为150Gbit/s、CS到光节点的传输速率为50Gbit /s、白光照度为604lux。通过7.5m/9m/10.5m/12m的可见光链路和5m光纤（采用聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）材料）链路传输后，误码率可达到10-9；且接收到的四阶脉冲幅度调制（PAM4）信号眼图较为清晰[4]。因此，该类网络在未来可满足高速无线通信系统进一步发展的应用需求。
5.光子辅助雷达与通信集成系统
清华大学的Zhujun Xue等研究人员为缓解正交频分复用（OFDM）信号产生的相位噪声带来的负面影响，设计了采用光电振荡器（OEO）的光子辅助雷达与通信集成系统，如图5所示。他们对相位噪声产生的机理以及OFDM信号的解调过程进行了理论分析，并通过实验研究了该系统（OEO和OFDM信号工作频率分别为24GHz和2GHz）的传输性能。结果表明：二维雷达成像的距离分辨率和速度分辨率可达到0.075m和4.4 km/h；当采用16阶正交幅度调制（16QAM）时，通信容量可达到6.4 Gbps；与应用普通本振（LO）方案相比，当副载波间距为125 kHz时，OEO的误差矢量幅值（EVM）从12.5%降低到4.7%[5]；实验结果与理论分析相一致，可见微波光子器件在雷达通信集成系统中具有较大的应用优势。
6.LMS均衡算法
佐治亚理工学院的Shuang Yao等研究人员设计了采用训练序列来提高强度调制/直接检测（IM/DD）系统中最小均方（LMS）均衡算法收敛速度的方案。该序列由一阶马尔可夫链（MC）生成，支持更快地调整抽头系数。研究人员在采用四阶脉冲幅度调制（4PAM）技术的IM/DD系统中对该序列的应用性能进行了研究。结果表明，与独立同分布样本组成的训练序列相比，当训练长度相同时，该序列具有更低的前向纠错误码率（pre-FEC BER）。在标准单模光纤（SSMF）距离为5 km、6 dB带宽约10 GHz的系统（如图6所示）中有效传输43Gbaud 4PAM信号，训练序列长度可缩短70%以上；当SSMF距离为10km时，信号由于色散会产生功率衰减，训练序列长度可缩短48%以上[6]。
参考文献：
[1] S. Zhu et al., “Secure OCDM-PON Mode Division Multiplexed Systems Based on Time-Frequency Joint Perturbation,” J. Light. Technol., vol. 40, no. 14, pp. 4599–4606, 2022, doi: 10.1109/JLT.2022.3168056.
[2] K. Abdelli, H. Grieer, and S. Pachnicke, “A Machine Learning-based Framework for Predictive Maintenance of Semiconductor Laser for Optical Communication,” J. Light. Technol., vol. 40, no. 14, pp. 4698–4708, 2022, doi: 10.1109/JLT.2022.3163579.
[3] Y. Zhou, J. Zhao, X. Li, S. Member, and S. Member, “A High-Speed Grating-Assistant SOA-PIN,” vol. 40, no. 14, pp. 4689–4697, 2022.
[4] H.-H. Lu et al., “WDM-VLLC and White-Lighting Ring Networks with Optical Add-Drop Multiplexing Scheme,” J. Light. Technol., vol. 40, no. 13, pp. 1–1, 2022, doi: 10.1109/jlt.2022.3162205.
[5] Z. Xue, S. Li, J. Li, X. Xue, X. Zheng, and B. Zhou, “OFDM Radar and Communication Joint System using Opto-electronic Oscillator with Phase Noise Degradation Analysis and Mitigation,” J. Light. Technol., vol. 40, no. 13, pp. 4101–4109, 2022, doi: 10.1109/JLT.2022.3156573.
[6] S. Yao et al., “Accelerating LMS-based Equalization with Correlated Training Sequence in Bandlimited IM/DD Systems,” J. Light. Technol., vol. 40, no. 13, pp. 4268–4275, 2022, doi: 10.1109/JLT.2022.3164031.
