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引言& G/ q+ X4 U7 Y3 ^% ?
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]。
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% w- l: c/ n" i! g& v系统架构与基本原理. s3 {' D# q9 L5 G
SCM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。
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3 q ?, }- v6 l; E) [# S; z/ l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。% H/ ^; m( k" N; }
, H3 T$ k7 k2 ^( x( y0 x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。/ v/ ?' S) L, b8 R" C$ e/ ]! y' i
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非线性补偿方法
( j7 j4 F; C" z) T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)。
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6 z! v8 X. q' h1 ]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。- f) p" X1 n1 p
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深度学习增强解决方案5 s/ Y! u5 x, C: v. U5 Q; }. Z
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。8 Y8 I# b7 p. ~+ f1 V9 A# E: y
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性能分析
. b; X- a9 [. Q大量仿真证明了SCM-LDBP相比传统方法的有效性。
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! |$ F% c0 D, m" B5 \) ]/ ~0 p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。
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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。8 e2 F+ U' K$ G! r1 }# e, L
' i- Y, G2 J% M4 a4 {$ e0 }5 I: N- x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 _4 ]2 L. U3 ?- n8 _
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复杂度考虑; G/ E+ w0 ]# O; Z8 g1 _
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。
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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。
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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。/ U4 g# L5 \; p) @! J# f! K( J
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高速应用
/ L) ?5 ^$ P4 [1 kSCM-LDBP的优势延伸到120波特的高速传输系统。+ t- I$ v; U# P
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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。
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! ]- n2 J5 `% k4 {( g' v性能-复杂度权衡. |0 x3 M9 P' K; ]% m' T
理解性能提升和计算需求之间的平衡对实际实施很重要。8 c0 {6 _5 t. s+ @! Q' `, B" g
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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。
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8 B" d" u' E- r |- ?9 N x- X% V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。
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实施考虑因素9 C. ]' ^( Z* z2 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。( d. m& _# y* @# V. M p% s
) i+ F4 O+ @7 ~6 A未来发展方向
6 L: Q1 }1 f( S0 v4 f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。1 X! O' O3 g% {1 H! x
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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。
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参考文献8 t |- c }# D$ B! R/ F- M# m6 f
[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. |% D0 @$ m% H* G: {
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, M, V) U9 r1 N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。
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