2024年4月JLT光通信论文评析
发布时间：2024-06-03 16:55:46 热度：821
6/03/2024，光纤在线讯，光纤特约编辑，邵宇丰，王安蓉，杨林婕，柳海楠，李文臣，胡文光，陈超，张颜鹭，岳京歌，靳清清。
2024年4月出版的JLT主要刊登了以下一些方向的文章，包括：滤波器、无源光网络、光交换、神经网络、多通道空分复用、机器学习等，笔者将逐一评析。
1、滤波器
美国德克萨斯大学阿灵顿分校的F. A. Simlan等研究人员设计了锗（Ge）制备的导模共振（GMR）型长波红外（LWIR）滤波器[1]，如图1所示。该滤波器采用单层GMR滤波器作为带阻滤波器，可实现较高光密度和边带效率；在基底背面加入了抗反射（AR）层增强滤波器的稳定性，相比于窄带陷波滤波器结构，该方案可弥补带宽不可调带来的工作限制。该滤波器的低透光率测量值低至0.021%，光密度为3.68。综上所述，该设计方案在制备光谱可调高性能滤波器方面具有潜在的应用价值，也为在长波红外谱域制备具有快速沉积稀疏薄膜结构的各种功能器件奠定了研发基础。
2、无源光网络
暨南大学的Haide Wang等研究人员设计了采用高级加密标准（AES）算法和星座成形四电平脉冲幅度调制（GCS-PAM4）导频的相干无源光网络（PON）密钥分配方案[2]。如图2所示，GCS-PAM4导频中的第一个比特用于载波相位恢复（CPR），第二个比特用于分配密钥而不占用额外开销；通过极化码对密钥比特进行编码，保证无误码分配（每个码字支持频繁密钥更新过程）和提升相干PON的安全性。实验结果表明：在采用16进制正交幅度调制的数字子载波复用型200Gbps相干PON的系统中，密钥分发在上行传输时无差错，且不占用额外通信开销；在下行传输时可通过AES算法防止窃听。此外，与二进制相移键控导频方案相比，采用GCS-PAM4导频后CPR过程中几乎没有性能损失；上述设计方案对于未来增强PON物理层安全性能具有参考借鉴价值。
3、光交换
上海交通大学的Shuai Zhang等研究人员设计了在数据中心网络（DCN）光交换平面中采用需求矩阵分解（DMD）调度算法进行资源分配（如图3所示），实现在重配置延迟不可忽略的情况下提高系统吞吐量[3]。研究结果表明，应用混合整数非线性规划进行部分重新配置和中断可显著提高系统工作性能；研究人员还设计了新方法用于实现调度过程中的部分重配置和中断。研究结果表明：允许部分重构和中断的DMS调度算法的应用使得系统资源分配性能提升了33%。该方案的设计和应用为未来数据中心网络的建设及其中光交换资源的分配提供了参考借鉴。
4、神经网络
复旦大学的An Yan等研究人员设计了支持带宽限制信号处理和实现非线性缓解的自适应部分响应神经网络均衡（APR-NNE）方法。如图4所示，该方法实现了通道均衡和噪声白化平衡[4]，支持在均衡器训练期间自动优化白化系数，无需在后置滤光片后引入额外扫描或训练过程，可在匹配通道响应方面实现最佳性能平衡。面向输出的部分响应信号，研究人员应用最大似然序列估计序列来缓解采用APR-NNE后噪声抑制过程引入的已知符号间串扰（ISI），并恢复原始信号；研究人员在10dB 带宽为57GHz的系统中成功收发和传输了150GBaud的4阶脉冲幅度调制（PAM4）信号。研究结果表明：采用该方案能有效补偿带宽限制引起的ISI，在C波段0.5 km 标准单模光纤传输后能有效接收PAM4信号（达到7%硬判决前向纠错阈值）。上述方案有望在未来光纤传输系统中应用以改善PAM4信号的收发质量。
5、多通道空分复用
加拿大魁北克拉瓦尔大学的Arman Safarnejadian等研究人员在相干检测光传输系统中结合多通道空分复用（N-SDM）结构，实现了1.6Tbps数据中心互连（DCI） [5]。研究人员设计了两种不同带宽和长度的双极性硅光子（SiP）IQ调制器，并构建了单通道N-SDM系统模型，如图5所示。研究人员结合硬件特性修改单通道模型参数后对系统进行了端到端检查，确定了最低功耗下SDM通道的并行度。研究结果表明：在1.6T-DCI系统中，三通道SDM结构不仅在所有多通道解决方案中消耗功率最少；且与单通道方案相比可节省高达59%的系统功耗。由于上述方案在满足DCI大传输容量的同时降低了功耗，因此有望在未来数据中心互连中起到降本增效的作用。
6、机器学习
上海交通大学的Y. Xu等研究人员应用噪声自适应网络设计了端到端机器学习方案（如图6所示），并在强度调制直接检测型100G无源光网络（PON）系统中进行了验证[6] 。研究人员设计了一种支持信道建模分析的噪声自适应网络来模拟信道响应和信道噪声对传输信号的影响；其结构具备多尺度深度神经网络（MscaleDNN）特征，可以更好表征不同频率下的信道响应。研究人员使用两个神经网络在发送端和接收端取代独立的信号处理模块，通过联合训练实现系统收发性能的优化；同时引入内存缓冲技术和约束损失，以显著提高端到端机器学习效率和信号收发性能。研究结果表明：相比于接收端进行Volterra非线性均衡和间接方式联合均衡，应用该方案后接收机灵敏度分别提升了0.8 dB和1.2 dB，并实现了31.4 dB的系统功率预算；该方案可有效降低系统配置复杂度且可提升信号收发性能，为未来的高速率大容量光通信系统设计提供了新视角。
参考文献
[1] F. A. Simlan, K. J. Lee, Y. H. Ko, N. Gupta and R. Magnusson, "Fabrication of Single-Layer Resonant Infrared Filters With High Optical Density," in?Journal of Lightwave Technology, vol. 42, no. 7, pp. 2345-2350, 1 April1, 2024, doi: 10.1109/JLT.2023.3335946.
[2] R. H. Wang et al, "Pilot-Based Key Distribution and Encryption for Secure Coherent Passive Optical Networks," in?Journal of Lightwave Technology, vol. 42, no. 8, pp. 2792-2798, 15 April15, 2024, doi: 10.1109/JLT.2023.3348296.
[3] S. Zhang, J. Shao, B. Chen, W. Sun and W. Hu, "Interruptible Scheduling of Partially Re-Configurable Optical Switching in Data Center Networks," in Journal of Lightwave Technology, vol. 42, no. 7, pp. 2212-2224, 1 April1, 2024, doi: 10.1109/JLT.2023.3341042.
[4] A. Yan et al., "Adaptive Partial-Response Neural Network Equalization for Bandwidth-Limited PAM Transmission in Intra-Datacenter Interconnect," in Journal of Lightwave Technology, vol. 42, no. 8, pp. 2762-2773, 15 April15, 2024, doi: 10.1109/JLT.2023.3348482.
[5] A. Safarnejadian, A. Mohammadi, L. A. Rusch, W. Shi and M. Zeng, "A Power-Efficient SDM Structure for Next-Generation Data Center Interconnect," in?Journal of Lightwave Technology, vol. 42, no. 7, pp. 2252-2259, 1 April1, 2024, doi: 10.1109/JLT.2023.3341402.?
[6] Y. Xu, L. Huang, W. Jiang, X. Guan, W. Hu and L. Yi, "End-to-End Learning for 100G-PON Based on Noise Adaptation Network," in?Journal of Lightwave Technology, vol. 42, no. 7, pp. 2328-2337, 1 April1, 2024, doi: 10.1109/JLT.2023.3341495.?
2024年4月出版的JLT主要刊登了以下一些方向的文章，包括：滤波器、无源光网络、光交换、神经网络、多通道空分复用、机器学习等，笔者将逐一评析。
1、滤波器
美国德克萨斯大学阿灵顿分校的F. A. Simlan等研究人员设计了锗（Ge）制备的导模共振（GMR）型长波红外（LWIR）滤波器[1]，如图1所示。该滤波器采用单层GMR滤波器作为带阻滤波器，可实现较高光密度和边带效率；在基底背面加入了抗反射（AR）层增强滤波器的稳定性，相比于窄带陷波滤波器结构，该方案可弥补带宽不可调带来的工作限制。该滤波器的低透光率测量值低至0.021%，光密度为3.68。综上所述，该设计方案在制备光谱可调高性能滤波器方面具有潜在的应用价值，也为在长波红外谱域制备具有快速沉积稀疏薄膜结构的各种功能器件奠定了研发基础。
2、无源光网络
暨南大学的Haide Wang等研究人员设计了采用高级加密标准（AES）算法和星座成形四电平脉冲幅度调制（GCS-PAM4）导频的相干无源光网络（PON）密钥分配方案[2]。如图2所示，GCS-PAM4导频中的第一个比特用于载波相位恢复（CPR），第二个比特用于分配密钥而不占用额外开销；通过极化码对密钥比特进行编码，保证无误码分配（每个码字支持频繁密钥更新过程）和提升相干PON的安全性。实验结果表明：在采用16进制正交幅度调制的数字子载波复用型200Gbps相干PON的系统中，密钥分发在上行传输时无差错，且不占用额外通信开销；在下行传输时可通过AES算法防止窃听。此外，与二进制相移键控导频方案相比，采用GCS-PAM4导频后CPR过程中几乎没有性能损失；上述设计方案对于未来增强PON物理层安全性能具有参考借鉴价值。
3、光交换
上海交通大学的Shuai Zhang等研究人员设计了在数据中心网络（DCN）光交换平面中采用需求矩阵分解（DMD）调度算法进行资源分配（如图3所示），实现在重配置延迟不可忽略的情况下提高系统吞吐量[3]。研究结果表明，应用混合整数非线性规划进行部分重新配置和中断可显著提高系统工作性能；研究人员还设计了新方法用于实现调度过程中的部分重配置和中断。研究结果表明：允许部分重构和中断的DMS调度算法的应用使得系统资源分配性能提升了33%。该方案的设计和应用为未来数据中心网络的建设及其中光交换资源的分配提供了参考借鉴。
4、神经网络
复旦大学的An Yan等研究人员设计了支持带宽限制信号处理和实现非线性缓解的自适应部分响应神经网络均衡（APR-NNE）方法。如图4所示，该方法实现了通道均衡和噪声白化平衡[4]，支持在均衡器训练期间自动优化白化系数，无需在后置滤光片后引入额外扫描或训练过程，可在匹配通道响应方面实现最佳性能平衡。面向输出的部分响应信号，研究人员应用最大似然序列估计序列来缓解采用APR-NNE后噪声抑制过程引入的已知符号间串扰（ISI），并恢复原始信号；研究人员在10dB 带宽为57GHz的系统中成功收发和传输了150GBaud的4阶脉冲幅度调制（PAM4）信号。研究结果表明：采用该方案能有效补偿带宽限制引起的ISI，在C波段0.5 km 标准单模光纤传输后能有效接收PAM4信号（达到7%硬判决前向纠错阈值）。上述方案有望在未来光纤传输系统中应用以改善PAM4信号的收发质量。
5、多通道空分复用
加拿大魁北克拉瓦尔大学的Arman Safarnejadian等研究人员在相干检测光传输系统中结合多通道空分复用（N-SDM）结构，实现了1.6Tbps数据中心互连（DCI） [5]。研究人员设计了两种不同带宽和长度的双极性硅光子（SiP）IQ调制器，并构建了单通道N-SDM系统模型，如图5所示。研究人员结合硬件特性修改单通道模型参数后对系统进行了端到端检查，确定了最低功耗下SDM通道的并行度。研究结果表明：在1.6T-DCI系统中，三通道SDM结构不仅在所有多通道解决方案中消耗功率最少；且与单通道方案相比可节省高达59%的系统功耗。由于上述方案在满足DCI大传输容量的同时降低了功耗，因此有望在未来数据中心互连中起到降本增效的作用。
6、机器学习
上海交通大学的Y. Xu等研究人员应用噪声自适应网络设计了端到端机器学习方案（如图6所示），并在强度调制直接检测型100G无源光网络（PON）系统中进行了验证[6] 。研究人员设计了一种支持信道建模分析的噪声自适应网络来模拟信道响应和信道噪声对传输信号的影响；其结构具备多尺度深度神经网络（MscaleDNN）特征，可以更好表征不同频率下的信道响应。研究人员使用两个神经网络在发送端和接收端取代独立的信号处理模块，通过联合训练实现系统收发性能的优化；同时引入内存缓冲技术和约束损失，以显著提高端到端机器学习效率和信号收发性能。研究结果表明：相比于接收端进行Volterra非线性均衡和间接方式联合均衡，应用该方案后接收机灵敏度分别提升了0.8 dB和1.2 dB，并实现了31.4 dB的系统功率预算；该方案可有效降低系统配置复杂度且可提升信号收发性能，为未来的高速率大容量光通信系统设计提供了新视角。
参考文献
[1] F. A. Simlan, K. J. Lee, Y. H. Ko, N. Gupta and R. Magnusson, "Fabrication of Single-Layer Resonant Infrared Filters With High Optical Density," in?Journal of Lightwave Technology, vol. 42, no. 7, pp. 2345-2350, 1 April1, 2024, doi: 10.1109/JLT.2023.3335946.
[2] R. H. Wang et al, "Pilot-Based Key Distribution and Encryption for Secure Coherent Passive Optical Networks," in?Journal of Lightwave Technology, vol. 42, no. 8, pp. 2792-2798, 15 April15, 2024, doi: 10.1109/JLT.2023.3348296.
[3] S. Zhang, J. Shao, B. Chen, W. Sun and W. Hu, "Interruptible Scheduling of Partially Re-Configurable Optical Switching in Data Center Networks," in Journal of Lightwave Technology, vol. 42, no. 7, pp. 2212-2224, 1 April1, 2024, doi: 10.1109/JLT.2023.3341042.
[4] A. Yan et al., "Adaptive Partial-Response Neural Network Equalization for Bandwidth-Limited PAM Transmission in Intra-Datacenter Interconnect," in Journal of Lightwave Technology, vol. 42, no. 8, pp. 2762-2773, 15 April15, 2024, doi: 10.1109/JLT.2023.3348482.
[5] A. Safarnejadian, A. Mohammadi, L. A. Rusch, W. Shi and M. Zeng, "A Power-Efficient SDM Structure for Next-Generation Data Center Interconnect," in?Journal of Lightwave Technology, vol. 42, no. 7, pp. 2252-2259, 1 April1, 2024, doi: 10.1109/JLT.2023.3341402.?
[6] Y. Xu, L. Huang, W. Jiang, X. Guan, W. Hu and L. Yi, "End-to-End Learning for 100G-PON Based on Noise Adaptation Network," in?Journal of Lightwave Technology, vol. 42, no. 7, pp. 2328-2337, 1 April1, 2024, doi: 10.1109/JLT.2023.3341495.?
