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光纖通信系統中的信道均衡技術探析

2010-07-31 03:48:36符永源
中國新技術新產品 2010年21期

符永源

(海南電網公司信息通信分公司,海南 海口 570203)

1 前言

作為逐漸成為主流的通信技術,光纖通信從已開始就顯示出無比的優越性,引起人們的廣大關注。與先前使用的電纜傳輸方式相比,它具有低損耗、通信容量大、不受電磁干擾、保密性好等突出優點。因此,光纖通信的出現被認為是通信史上一次根本性的改革。尤其是美國率先提出的“信息高速公路”計劃曾經風靡全球,極大地促進了其核心--光纖傳輸系統的科研和產業的蓬勃發展。因而作為二十一世紀通信網的主要傳輸手段的光纖通信,正呈現出旺盛的生命力。對于光纖通信系統而言影響很大的因素之一是色散:光脈沖在光纖信道中傳輸時會展寬,這種脈沖的展寬會造成脈沖間的碼間串擾,導致接收信號眼圖的關閉,降低光通信系統的性能。光傳輸系統的色散容限與系統速率的平方成反比,40Gbit/s系統的色散容限只有10Gbit/s系統的1/16,十分嚴格。而色散在溫度和壓力等外界環境影響下會是動態效應明顯的參數。當線路情況發生改變,如環網保護時工作路由和保護路由的長度不同時,色散補償也必須做出相應的動態調整。迄今為止,全世界鋪設的光纖干線的80%為G.652光纖。我國的八縱八橫主要干線鋪設的基本也是G.652。在G.652光纖上開通高速系統,關鍵問題是色散補償。傳統的提高受色散限制的光域色散補償技術有色散補償光纖(DCF)、線性啁啾光纖布拉格光柵等。傳統的色散補償技術是在光域中實現對光纖信道色散效應的補償,不需要電光-光電轉換,因此似乎更適合光纖通信系統的高速率要求。然而隨著傳輸速率的進一步提高,色散的影響顯得更加明顯,且隨時間和環境等變化,很難用光域技術進行補償,因此需要使用其他的補償技術。另一方面,隨著動態網絡的出現,光脈沖信號經過的光路也會隨路由選擇的不同發生變化,同樣需要一種動態的色散補償技術,而這種動態的色散補償技術也很難用傳統的色散補償技術實現。而電信號處理技術及集成電路所固有的低成本,人們逐漸意識到可以利用電的處理技術來實現色散的動態補償。由于這些信道均衡技術在光纖通信系統中實現時需要在光電轉換之后進行的,因此通常稱之為電信道均衡技術,以區別于光信道均衡技術。相對于傳統的光域的色散補償技術,電域色散補償具有很多優點[1],隨著電子處理速度的提高,越來越多的光傳輸系統采用了電域色散補償模塊。

2 光纖通信系統和信道均衡技術

2.1 光纖通信原理

所謂光纖通信,就是利用光纖來傳輸攜帶信息的光波以達到通信的目的。為了使光波成為攜帶信息的載體,就必須對之進行調制,在接收端再把信息從光波中檢測出來。然而,由于目前技術水平有限,對光波進行頻率調制與相位調制等仍局限在實驗室內,尚未達到實用化水平,因此目前大都采用強度調制與直接檢測(IM-DD)的方式。又因為目前的光源器件與光接收器件的非線性比較嚴重,所以對光器件的線性度要求比較低的數字光纖通信在光纖通信中占據主要位置。典型的光纖通信系統方框圖如圖1所示:

圖1

2.2 信道均衡

在數字傳輸系統中,如果調制帶寬超過了信道的相干帶寬,將會產生碼間干擾,而光纖通信中,色散是產生碼間干擾的主要原因,碼間干擾是制約光纖通信速率和質量的主要障礙。均衡正是用來克服各種碼間干擾的信號處理操作。接收機中能夠補償或減小接收信號的碼間干擾的補償器,就稱為均衡器。信道均衡就是通過均衡器來調節的。均衡分為兩種,一是頻域均衡,二是時域均衡。圖2為均衡器的結構分類框圖。

圖2

3 判決反饋均衡器原理及其結構

判決反饋均衡器的原理圖如下圖3所示:

圖3 判決反饋均衡器的結構

DFE的基本思路是:當前碼元受到的ISI有來自其先前碼元的拖尾干擾和其后續碼元的前導干擾,因此,當檢測并判定出一個信息碼元后,就可在檢測后續碼元之前預測并消除這個當前碼元對后續碼元的ISI。DFE均衡器是在線性均衡器的基礎上,加上了反饋支路,以提高均衡性能。

圖上所示的判決反饋均衡器由兩個濾波器組成,一個是前饋濾波器,另一個是反饋濾波器。前饋濾波器的作用與FFE的作用一樣。反饋濾波器是將前面已經檢測的符號的判決輸出作為它的輸入,該反饋濾波器的作用是從過去已經檢測到的符號來估計當前正檢測符號的碼間干擾。然后將它與前饋濾波器輸出相加,從而減小了當前輸出符號的碼間干擾。反饋濾波器的抽頭系數由包括前向濾波器在內所決定的信道沖激響應的拖尾決定。

4 自適應均衡器

4.1 自適應均衡器

色散被認為是在光纖通信信道中傳輸高速率數據和長距離時的主要障礙,而均衡正是對付碼間干擾的一項技術。從廣義上講,均衡可以指任何用來削弱碼間干擾的信號處理操作。由于光纖信道的未知性,這就要求均衡器必須能夠實時地跟蹤光纖通信信道的變化而做出相應的調整,這種均衡器又被稱作自適應均衡器。

4.2 自適應算法

a.最小均方算法(LMS):最小均方算法[2]即LMS(Least Mean Square)算法最早是由B.Widrow和Hoff于1959年提出來的。其顯著特點是實現簡單,不需要計算有關的相關函數,也不需要矩陣求逆運算等。b.遞歸最小二乘法(RLS):最小二乘法[3]是一種典型的有效的數據處理方法。它的提出和應用可以追溯到1795年,當著名學者高斯在預測行星和彗星運動軌跡時,他認為根據所獲得的觀察數據來推斷位置參數時,未知參數最可能的值是這樣一個數據,即它使各項實際觀測值和計算值之間的差的平方乘以度量其精度的數值以后的和為最小。這就是著名的最小二乘法的最早的思想。從此以后,最小二乘法得到了廣泛的應用。遞歸最小二乘法(Recursive Least Square)是最小二乘算法的一類快速算法。該算法的一個顯著特點是它的收斂速度比一般的LMS算法快一個數量級,但是其性能的改善是以其計算的復雜性為代價的。

[1]M.Bohn,W.Rsenkranz,P.M.Krummrich,B.J.Offrein,G.L.Bona,Experimental verification of combined adaptive PMD and GVD compensation in a 40Gb/s transmission using integrated optical FIR-filters and spectrum monitoring,in Techn.Dig.Dig.OFC'04,Los Angeles,Feb.22-27,TuG3,2004

[2]王周舟,自適應均衡算法的研究,碩士學位論文,大連海事大學,2007

[3]尚小天,自適應均衡技術的研究,碩士論文,西安電子科技大學,2006

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