基于深度学习的光纤通信非线性补偿技术

逍遥设计自动化

引言
' k% x0 B! u9 d/ L- |! \光纤通信系统因光纤非线性效应而面临显著挑战，这限制了传输距离和系统性能。随着数据速率提高和采用先进调制格式以满足不断增长的带宽需求，非线性效应变得更加明显。本文概述了基于深度学习的非线性补偿技术，特别关注子载波复用(SCM)系统[1]。
1 u/ ^$ _1 u! C

jfwchbvky5164080196903.png

系统架构与基本原理
7 a- s/ H* |* FSCM通过符号速率优化来减轻非线性失真，已成为有效的解决方案。在SCM系统中，总带宽被分成多个子载波，每个子载波承载部分数据。这种方法与单载波系统相比，提供了更好的灵活性和非线性容限。

tyuqb3npx1o64080197003.png

图1：SCM系统框图，展示了发射机和接收机架构，包括子载波生成、复用和各种补偿技术。
) F4 K$ \& ~( f7 c" q5 t8 `. W
2 Y: ?3 u" m  W* ^7 E该系统对每个子载波采用双偏振(DP)信号，使用升余弦脉冲整形数学表达传输信号。子载波间的间距经过精心优化，以防止干扰同时最大化频谱效率。

非线性补偿方法
传统数字反向传播(DBP)已被广泛用于非线性补偿，但面临计算复杂度的挑战。在SCM系统中，需要处理两种主要的非线性效应：自身子载波非线性(SSN)和交叉子载波非线性(CSN)。
6 P* L% M/ o6 U- r; [0 ]3 `

qgy4h1veb0x64080197103.png

- I- }7 m- y2 g图2：展示(a)SCM-DBP过程中的SSN和CSN补偿阶段，以及(b)提出的SCM-LDBP结构，演示了神经网络架构。
7 }6 E; J, i4 M+ G' y( K8 h
: D& A0 p; p/ x) a深度学习增强解决方案
SCM学习型DBP(SCM-LDBP)方法将传统DBP原理与深度神经网络相结合，实现了性能提升和复杂度降低。主要创新包括并行处理多个神经网络同时处理不同子载波，通过时域滤波用优化的FIR滤波器替代频域运算，以及神经网络在训练过程中进行自适应补偿学习最优滤波器系数。

. |2 T( |7 c6 ]* C4 q7 ]9 K0 ?性能分析
2 A9 s# h0 U( q6 h, F) J0 W大量仿真证明了SCM-LDBP相比传统方法的有效性。
2 L+ G9 _# P7 u4 t/ J- V

xwc3ixzeily64080197204.png

# B5 l' y1 D4 @- I' u图3：不同干扰子载波数量下SCM-DBP的性能比较，在(a)1跨度/步长和(b)20跨度/步长条件下，显示了随干扰子载波增加的Q因子改善。
; u) t" a7 C. Z8 i0 X7 E
5 q2 _: @% ^! F- Q: K4 f

35iaft0musc64080197304.png

图4：SCM-DBP与SCM-LDBP在不同干扰子载波数量下的性能比较，展示了所提方法的优越性能。

结果表明SCM-LDBP在32波特系统中相比SCM-DBP提高0.3 dB的Q因子，与传统方法相比降低31.7%的复杂度，并且随数据速率提高保持良好的性能扩展性。
3 u7 a9 v. |2 \( K% ~" V& C, K1 _
复杂度考虑
SCM-LDBP的一个关键优势是降低了计算需求。复杂度降低通过消除FFT/IFFT运算、优化时域滤波和并行处理架构来实现。
/ t- j' h. i; m7 X! ]& ?. a$ e

zhyv4gno5ei64080197404.png

) l7 F7 w4 _% f8 p0 b. n- p图5：32波特系统中SCM-DBP和SCM-LDBP在不同干扰子载波数量下的复杂度比较，显示计算需求显著降低。

mij2owy0jwi64080197504.png

图6：120波特系统的复杂度比较，展示在更高数据速率下保持效率优势。

高速应用
SCM-LDBP的优势延伸到120波特的高速传输系统。
3 ^) ?# c) K3 x; B$ `7 g6 \

xe24nds4at264080197604.png

图7：120波特SCM系统的性能结果，显示(a)不同干扰子载波的SCM-DBP结果和(b)SCM-DBP与SCM-LDBP方法的比较。

7 F" k3 ?. _3 _/ r7 s' e' ~性能-复杂度权衡
4 H/ {8 g* E7 s' r0 g+ A: [理解性能提升和计算需求之间的平衡对实际实施很重要。

uqlbaqxyxgt64080197704.png

# y, h  l% o0 B# d9 v图8：32波特系统在不同跨度每步长下的性能与复杂度分析，说明最优工作点。
) }- O% ]: B6 E7 I! `- ?8 @( Y
" w" D& w" W& M9 n

bod30qsww2y64080197804.png

* H( E/ j- e' V4 w. a8 ?( g, M% h图9：120波特系统的性能-复杂度权衡分析，显示在更高数据速率下保持优势。

实施考虑因素
/ ~" `$ u- B7 y( Y, Z成功部署SCM-LDBP需要注意训练要求，包括128帧每帧4098个符号，优化批次大小为32，使用学习率0.001的Adam优化器。在滤波器设计方面，需要优化CDC FIR滤波器长度，实现7抽头CSN-LPF，并平衡复杂度与性能。系统参数方面需要谨慎选择子载波数量，优化发射功率，同时考虑传输距离。该技术在城域网络、长距离传输系统和高容量数据中心显示出特别好的效果。

( }" s* j. v6 \' B未来发展方向
$ z. l% p8 F; _5 n! I研究方向涵盖与现有SCM部署的集成、扩展到更高阶调制格式、在波分复用系统中的应用、硬件高效实现和实时处理能力等领域。
. Z5 P8 ]& Y/ w" o
本文展示了SCM-LDBP为光纤通信中的非线性补偿提供了有效解决方案。该方法成功将深度学习与传统信号处理技术的优势相结合，在降低复杂度的同时实现了更好的性能。随着数据速率持续提高和网络架构发展，这种高效的补偿技术将对下一代光通信系统变得更加重要。

% j2 ]7 M) A" h7 P1 \' Z参考文献
[1] W. S. Saif, S. K. O. Soman and O. A. Dobre, "Deep Learning-Assisted Nonlinearity Compensation in Subcarrier-Multiplexing Coherent Optical Systems," Journal of Lightwave Technology, vol. 42, no. 23, pp. 8162-8172, Dec. 1, 2024, doi: 10.1109/JLT.2024.3427121.
* A. D, g1 ?  N- ~/ a
3 Q" x1 R$ m/ ^1 ?- g) k% e, U' O- cEND


$ l* B/ |, x% |2 P软件申请我们欢迎化合物/硅基光电子芯片的研究人员和工程师申请体验免费版PIC Studio软件。无论是研究还是商业应用，PIC Studio都可提升您的工作效能。
5 |0 _0 h& n" l& N点击左下角"阅读原文"马上申请
6 ?3 b0 ^* U" z% e6 L; M* h
4 Q  N. |2 i6 r欢迎转载

转载请注明出处，请勿修改内容和删除作者信息！
# J- Q. S" d" z$ b4 {7 z$ n
& ^5 @6 l" z! V& F5 M

jz0elu14dq564080197904.gif

2 Q' f# w# Y( ?7 Z关注我们

+ E# G2 X$ s2 ]& Y" D% h prkqap5u04m64080198004.png

% F; \2 B  h0 M7 B$ J% o  ?, i b0c1h45korf64080198105.png * a( j2 o; t' [0 G- c' |4 h

& S4 ^  ]5 t$ r; Q- J: l) B# X+ { 340rszt5lsu64080198205.png ! g" e7 W: c$ B& x8 W1 [

                     
7 F3 l8 {4 [( D4 x
0 `! ]5 s5 z1 z- y2 h# D+ a

0 U6 V' y! B/ k0 G: u+ ^关于我们：
* t6 t/ N. @8 L% a! @. w2 s深圳逍遥科技有限公司（Latitude Design Automation Inc.）是一家专注于半导体芯片设计自动化（EDA）的高科技软件公司。我们自主开发特色工艺芯片设计和仿真软件，提供成熟的设计解决方案如PIC Studio、MEMS Studio和Meta Studio，分别针对光电芯片、微机电系统、超透镜的设计与仿真。我们提供特色工艺的半导体芯片集成电路版图、IP和PDK工程服务，广泛服务于光通讯、光计算、光量子通信和微纳光子器件领域的头部客户。逍遥科技与国内外晶圆代工厂及硅光/MEMS中试线合作，推动特色工艺半导体产业链发展，致力于为客户提供前沿技术与服务。
3 x" }, t3 ^! O
+ c' t* c8 s" L0 L# }* ^$ p$ ]http://www.latitudeda.com/
（点击上方名片关注我们，发现更多精彩内容）