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使用恒定功率放大器的海底光纜系統(tǒng)信噪比建模及實驗分析

摘要:美國康寧研發(fā)公司和康寧科學中心的研究人員,在國際知名期刊Journal of Lightwave Technology,針對具有恒定輸出功率放大器系統(tǒng)建立了廣義下垂的SNR模型,并進行了實驗驗證。該模型對具有恒定功率放大器的海底光纜鏈路中廣義信號下垂模型進行了擴展和增強。實驗結(jié)果表明,該模型具有很好的精度。

  2020年6月,美國康寧研發(fā)公司和康寧科學中心的研究人員,在國際知名期刊Journal of Lightwave Technology,針對具有恒定輸出功率放大器系統(tǒng)建立了廣義下垂的SNR模型,并進行了實驗驗證。該模型對具有恒定功率放大器的海底光纜鏈路中廣義信號下垂模型進行了擴展和增強。實驗結(jié)果表明,該模型具有很好的精度。

  全球光通信網(wǎng)絡中數(shù)據(jù)流量的強勁增長,促使業(yè)界迫切尋求增加傳輸容量的方法。但是,海底光纜系統(tǒng)相比于地面網(wǎng)絡系統(tǒng),在電學特性上有幾個不同的特點。為了增加光纜的總?cè)萘?,最近的行業(yè)研究趨勢集中在通過更多的光纖路徑分配可用的電功率,以較低的發(fā)射光功率傳輸各個光信道,從而降低了接收到的SNR值。除了電學特性的不同,海底光纜系統(tǒng)另一個特點是通常會使用EDFA,這個可看作是恒定輸出功率(COP)系統(tǒng)。在海底典型的長鏈路系統(tǒng)中,實際信號功率會被EDFA所產(chǎn)生的ASE噪聲所代替,即出現(xiàn)信號下垂現(xiàn)象。為了獲得傳輸路徑的最大值,需要準確的對低通道功率和低SNR的系統(tǒng)進行建模分析,尤其是針對恒定功率放大器的海底光纜系統(tǒng)。

  擴展和增強了具有恒定輸出功率的光放大器的系統(tǒng)信號下垂SNR模型,在原有的高斯噪聲(GN)模型基礎上,引入了ASE噪聲項和非線性噪聲項,解決了信號下垂或者廣義的信號下垂現(xiàn)象。模型可以預測系統(tǒng)的SNR、信號功率和噪聲功率的情況,經(jīng)實驗驗證具有較好的精度。

  海底光纜具有容量大、通信質(zhì)量高、低成本和安全可靠等優(yōu)點,目前已經(jīng)取代了原有的海底通信電纜,成為了重要的國際通訊手段?;诤愣üβ史糯笃?A href="http://3xchallenge.com/site/CN/Search.aspx?page=1&keywords=%e6%b5%b7%e5%ba%95%e5%85%89%e7%bc%86&column_id=ALL&station=%E5%85%A8%E9%83%A8" target="_blank">海底光纜系統(tǒng)進行SNR建模分析,對建設大容量、長距離海底光纜系統(tǒng)提供了理論依據(jù),有利于高效建設全球性的數(shù)字通訊網(wǎng)絡,對加強國際間經(jīng)濟、技術和文化交流,起著十分重大的作用。

  研究人員指出了光纖的類型對SNR模型差異有一定的影響,即具有較高衰減和/或較高非線性損傷的光纖具有較低的性能,因此在鏈路的末端具有低SNR。此外較低的SNR也會造成更大的模型差異。該結(jié)論對實際系統(tǒng)設計和建模分析都有一定的參考價值。

圖1 在不同光纖類型和不同的鏈路長度下,GD模型和AWGN模型在三個方面的SNR差異

  研究人員擴展和增強了傳統(tǒng)的模型,使得所建立的模型具有更好的普適性。研究人員通過蒙特卡洛模型分析,對比評估了模型在不同16QAM和QPSK兩種調(diào)制格式的情況下的模型的精度,模型SNR和傳輸數(shù)據(jù)的一致性較好。

圖2 蒙特卡洛數(shù)值傳輸建模與GD和AWGN模型相比,在10,020 km處的PM-QPSK信號和在6000 km處的PM-16QAM信號

  在同類模型預測結(jié)果和實驗進行對比中,研究人員所建立的模型和實驗的吻合度最高。這說明可以有效預測系統(tǒng)的SNR、信號功率和噪聲功率。有力的推動了此類理論研究的工作的進程。

圖3 傳輸距離為10302公里時,模型和實驗的SNR-通道功率曲線對比

圖4 發(fā)射功率為-7dBm時,模型和實驗SNR-距離曲線的對比


  本文出處

  該研究成果的文章題目為:“SNR Model for Generalized Droop With Constant Output Power Amplifier Systems and Experimental Measurements”

  發(fā)表于:Journal of Lightwave Technology,論文鏈接(DOI):10.1109/JLT.2020.2996061


  作者 | John D. Downie, Xiaojun Liang, Viacheslav Ivanov, Petr Sterlingov, and Nikolay Kaliteevskiy



  撰稿人 | 楊世雄




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