2025年1月JLT光通信论文评析

3/25/2025，光纤在线讯，光纤在线特约编辑，邵宇丰，王安蓉，张颜鹭，张旭，许占夺，向泓劲，匡富豪，贾岚斯，隆茜，崔梦琦。

        2025年1月出版的JLT主要刊登了以下一些方向的文章，包括：光电路交换机、光延迟线、色散控制、光纤激光器、适配器、故障检测等，笔者将逐一评析。

1、光电路交换机
        日本名古屋大学的Takumi Mitsuya等研究人员设计了一种三级光电路交换机架构，旨在克服数据中心网络中因流量激增而面临的扩展升级瓶颈[1]，如图1所示。他们将波长路由WR交换机和空间DC交换机组合为三级网络（共八种方案），大幅度提升了收发端口数量与数据吞吐量。研究结果表明：在发射功率为0dBm时，有两种方案支持12288×12288和6144×6144的收发端口配置，而传统两级架构仅能实现384×384的收发端口配置；当采用32-Gbaud速率的 DP-16QAM调制方案时，接收信号的误码率（BER）均达到目标值（10-2），数据吞吐量分别达到2457.6 Tbps（12288端口）和1228.8 Tbps（6144端口）。综上所述，该类交换机通过优化端口配置降低了系统硬件成本，并为超大规模数据中心提供了低功耗、高吞吐量的大数据交换解决方案，未来在大数据中心建设中可体现其潜在应用价值。



2、光延迟线
        西班牙瓦伦西亚大学电信与多媒体研究所的Mario Annier等研究人员设计并实验验证了一种基于多芯光纤（MCF）的非均匀间隔光延迟线，以实现微波光子离散时间信号处理[2]。如图2所示，他们设计了32芯异质MCF，其中每个纤芯具备定制色散特性，能够在30 nm工作波长范围内实现调谐，适用于八种特定的微波信号处理应用。研究结果表明：采用5km均匀MCF和可变延迟线制备的非均匀间隔光延迟线可实现等效负系数转换，并支持中心频率为10 GHz的带通滤波（带宽值分别为4.67 GHz（5芯）和5.03 GHz（7芯））；还可在8 GHz下实现分数阶希尔伯特变换（相位偏移范围为±20°至±90°）；此外，如果进行微波脉冲相位编码，则能够准确依据编码过程输入信号（压缩比接近理论值）。因此，研究人员通过利用MCF的空间多样性提供了紧凑且高效的信号处理解决方案，且该器件具有尺寸小、重量轻和功耗低的应用优势，未来有望微波光子学领域发挥潜在应用价值。



3、色散控制
        韩国浦项科技大学的Jin-Woo Chae等研究人员设计了一种面向密集波分复用（DWDM）系统应用的群速度色散（GVD）控制模块，如图3所示。该模块能够有效在光纤系统中实现精确可控的色散效应[3]。研究人员评估了应用各种时间相关单光子计数法时测出的时间差精度，分析了通过GVD模块的每条传输路径中光信号到达的时间差，证明了通过调整滤波信号之间的跨越时间可有效控制预期色散效应的产生。研究结果表明：该GVD模块的插入损耗值为4.67dB，它能够感应与379km单模光纤（插入损耗为75.8dB）相当的大色散效应。综上所述，该方案在一定程度上解决了在长距离光纤通信中难以对信道中特定群速度色散预处理的问题，未来有望在需要精确控制色散效应的光通信系统中应用。



4、光纤激光器
        苏州大学的Kuen Yao Lau等研究人员设计了一种使用铋掺杂磷硅酸盐玻璃光纤的O波段锁模光纤激光器，并展示了一种利用3×3光耦合器（OC）的锁模铋掺杂光纤激光器[4]。研究人员同时比较了使用2×2 OC非线性放大环镜（NALM）和3×3 OC NALM的光学性能，如图4所示。他们使用3×3 OC 能将泵浦功率阈值降低到 299.6mW。研究结果表明：3×3 OC NALM 与分光比为70：30的非对称 2×2 OC NALM 相比，锁模启动效率至少提高了45%，而此时光腔的泵浦功率更低，能稳定维持在2×2 OC NALM锁模的26%。此外，3×3 NALM的输出功率至少比传统的2×2 NALM高2倍。综上所述，该研究为改善O波段光纤激光器的锁模过程提供了借鉴参考。



5、适配器
        天津大学精密仪器与光电子工程学院的Zheng Liu等研究人员开发了一种新型适配器用于提升光纤通信系统中端到端深度学习的泛化能力，如图5所示[5]。该器件具有可解释结构，能在不改变原有信号处理结构时插入和应用，可在传输距离波动100km和功率波动0.5dBm的范围内实现信号的正确判别，还可通过优化均衡算法显著提升信号收发性能。研究结果表明，使用该器件后信号在1000km和2000km传输距离下的符号错误率（SER）波动分别不超过0.00097和0.00341；在接收功率变化范围为2-3dBm时，使用次优星座图结合该器件应用时平均误码率降低了0.0062，接收性能与最优星座图相当，表明该器件不仅提高了系统的鲁棒性，还降低了复杂星座图的优化求。综上所述，该方案为光纤通信系统中深度学习技术的实用化提供了参考借鉴。



6、故障检测
        北京邮电大学信息光子学与光通信国家重点实验室的Zhang Chunyu等研究人员设计了一种新型专家增强型机器学习方案，用于在光传输网络（OTN）中检测现场部署的光模块故障，如图6所示[6]。研究人员通过将决策树算法与专家知识相结合（在数据驱动建模的预处理阶段嵌入专家知识），成功实现了对光模块故障的高效检测。研究结果表明：专家增强型故障检测模型在样本有限情况下表现出色，与传统数据驱动型方案相比，平均F1分数提升了0.3607，漏报率降低了0.3317，误报率降低了0.0026；在仅有50个故障样本时，应用该方法即可实现0.98的F1分数，而传统方法则需要5000个故障样本才能达到相同性能，显著减少了对故障样本数量的需求。在极端情况下（仅10个故障样本时），该模型的F1分数为0.4，漏报率为0.6，误报率为0.0046，可显示出一定的应用鲁棒性。综上所述，因为该方案能显著提升故障检测性能，且减少了对故障样本数量的需求，因此为未来设计高效可靠且应用成本更低的光模块故障检测系统提供了参考借鉴。



参考文献
[1] MITSUYA T, HIGUCHI R, KUNO T, et al. Three-Stage Optical Circuit Switch Architectures for Intra-Datacenter Networking[J/OL]. Journal of Lightwave Technology, 2025, 43(2): 400-407. 
[2] GONZ?LEZ P?REZ M A, NAZEMOSADAT E, GASULLA I. Multicore Fiber Nonuniformly-Spaced Optical Delay Line for Microwave Signal Processing[J/OL]. Journal of Lightwave Technology, 2025, 43(2): 408-418. 
[3] CHAE J W, SEO H, KIM Y H. DWDM-Based Effective Group Velocity Dispersion Module for Long-Distance Quantum Communication[J/OL]. Journal of Lightwave Technology, 2025, 43(1): 81-86. 
[4] LAU K Y, LIN J, FIRSTOV S, et al. A Low-Threshold Nonlinear-Amplifying-Loop-Mirror Mode-Locked Bismuth-Doped Fiber Laser Using A 3×3 Coupler[J/OL]. Journal of Lightwave Technology, 2025, 43(1): 328-333.
[5] LIU Z, LIU T, ZHAO J, et al. A Module to Enhance the Generalization Ability of End-to-End Deep Learning Systems in Optical Fiber Communications[J/OL]. Journal of Lightwave Technology, 2025, 43(2): 596-601. 
[6] ZHANG C, SUN Z, YANG W, et al. Expertise-Enhanced Machine Learning for Failure Detection on Field-Deployed Optical Modules[J/OL]. Journal of Lightwave Technology, 2025, 43(1): 137-154.