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本文作者：賴俊森楊愛英孫雨南作者單位：北京理工大學光電學院

異步延遲采樣（ADS）

ADS通過加入延遲線對光信號在一個比特周期內進行兩次采樣，獲取信號的相圖［10］，即二維幅度直方圖，并進行傳輸損傷分析。采用ADS技術的OPM模塊結構如圖1（a）所示，待測的WDM光信號以帶寬為1nm的光帶通濾波器（BPF）進行選通，濾除相鄰信道光信號功率，但不影響選通信道的被監測光信號的波形狀態；光電探測器（PD）輸出電信號經帶寬為0．8倍信號符號率的低通電濾波器（LPF）消除帶外噪聲干擾；再進行3dB分路，一路以可調電延遲線（VDL）引入Δt延遲；最后以外部圖1ADS原理。（a）ADS光性能監測器結構圖；（b）10Gb／sNRZ－OOK半比特ADS示意圖Fig．1PrincipleofADS．（a）StructureofthedelaytapsamplingOPMmonitor；（b）halfbitdelaytapsamplingof10Gb／sNRZ－OOK時鐘驅動的低采樣速率的模數轉換器（ADC）對兩路電信號進行采樣并對采樣后數據做進一步處理。以10Gb／sNRZ－OOK信號為例說明半比特ADS原理，如圖1（b）所示。其中Tb＝100ps為信號比特周期；以可調電延遲線設定3dB分路之后的一路電信號延遲時間為Δt＝50ps，即半比特延遲；如采用80MSPS的14－bit分辨率雙輸入ADC，例如AD9644，進行異步降頻采樣，則采樣周期Ts＝12．5ns，Ts與Tb無關，且TsTb；雙路ADC的每次采樣包含兩個采樣點E（xi）和E（yi），對應的時間差為Δt，將兩路采樣點進行幅度值的歸一化，之后再以X－Y模式做二維散點圖可得ADS相圖。在NRZ－OOK半比特ADS相圖中，沿45°對角線的兩端代表0、1電平的不同組合狀態（0，0）和（1，1）；其間的過渡點對應眼圖中波形的上升和下降沿，沿－45°對角線的最大寬度反映其斜率。ADS相圖中包含被測信號相同或相鄰比特周期間的過渡態信息，能夠反映信號波形受傳輸損傷影響的狀態，可用作OPM。

OPM仿真驗證

對光信號速率、碼型調制格式透明，并能同時監測多種傳輸損傷是OPM技術的核心要求。在10Gb／s及更低速率系統中，NRZ－OOK為代表的強度調制直接檢測（IM－DD）系統因調制和接收器件簡單、成本低而占據主導地位。但在40Gb／s及更高速率的系統中，由于CD和PMD容限的降低和對頻譜效率要求的提高，NRZ－OOK調制不再適用于長距離傳輸。而以相位輔助強度調制，如ODB，也稱相位整形二進制傳輸（PSBT）和相位調制，如RZ－DPSK等為代表的先進調制格式由于損傷閾值高、頻譜效率高而受到重視［20］。以上述三種碼型調制格式為監測對象，基于OptiSIM4．0商業仿真軟件平臺構建采用ADS和ANN技術的OPM仿真系統，驗證所提出方案的透明性和損傷參數集總監測能力。

110Gb／sNRZ－OOK

10Gb／sNRZ－OOK光性能監測系統如圖3（a）所示，1550nm連續光源（CW）經工作于正交傳輸點的無啁啾馬赫－曾德爾調制器（MZM）進行外調制產生NRZ信號，數據源為10Gb／s偽隨機二進制序列（PRBS），其序列長度為27－1。級聯的摻鉺光纖放大器（EDFA）和可調光衰減器（VOA）用于調整系統的OSNR值，通過設置不同單模光纖（SMF）的傳輸距離和CD、PMD系數來模擬不同程度的CD和DGD傳輸損傷，入纖光功率保持為0以消除非線性效應影響。包含損傷的光信號一部分經PD光電轉換后以示波器（OSC）顯示眼圖作為參考，另一部分經ADS監測器進行Δt＝50ps，即半比特延遲采樣和數據采集，最后通過提取相圖特征參量對ANN模型進行多損傷監測的訓練和測試。光通信性能監測系統圖中的細實線代表電路連接，粗實線代表光路，而虛線代表信號數據，下同。NRZ信號在不同損傷條件下的眼圖與相圖如圖3（b）所示，OSNR導致信號1電平和過渡點幅度分布展寬；CD和DGD均導致信號時域展寬，但CD導致信號消光比降低，相圖點沿45°對角線外擴，而DGD導致信號波形三角化，相圖出現非對稱性。根據不同損傷參數特點，提取相圖特征參數，其中珡m和σm分別為相圖采樣點到原點距離的均值和標準差；珋θ為相圖采樣點角度平均值；Qd＝（μ1－μ0）／（σ1＋σ0）類似眼圖中Q值的定義，以相圖中沿45°對角線上采樣點區分0、1電平，求其均值和標準差得對角線Q值。以上述4個參數構成如圖3（c）所示ANN模型的輸入向量，OSNR，CD，DGD參數構成輸出向量，MLP－3包含26個隱元，采用擬牛頓（Quasi－Newton）算法作為訓練算法，ANN的訓練使用張齊軍教授開發的NeuroModeler軟件包。為了驗證ANN模型監測傳輸損傷的性能，以125組不同損傷條件下相圖參數構成訓練樣本，其中OSNR分別為40，36，32，28，24dB；CD分別為0，200，400，600，800ps／nm；DGD分別為0，12，24，36，48ps，對ANN進行訓練。在訓練完成后，以另外的64組不同損傷參數，其中OSNR分別為38，34，30，26dB；CD分別為100，300，500，700ps／nm；DGD分別為6，18，30，42ps，構成測試樣本對ANN的預測輸出進行測試。10Gb／sNRZ－OOK光性能監測結果如圖4所示，其中ANN模型在200次迭代之后的訓練誤差Etrain＝0．008，ANN模型預測輸出與測試樣本相關系數Rc＝99．3％，損傷參數監測的均方根誤差分別為EOSNR＝0．1dB，ECD＝8．34ps／nm和EDGD＝0．92ps，在監測損傷參數的測量范圍內，監測誤差小于5％。

240Gb／sODB

40Gb／s光通信系統與10Gb／s系統相比，CD容限減小16倍，PMD容限減小4倍，NRZ－OOK調制的無電中繼再生可傳輸距離大大縮短。ODB調制格式采用三電平調制，非連續的相鄰1電平之間相位相差π，在CD、PMD或濾波器效應引入波形展寬時，產生干涉相消，使0電平保持低電位，從而大幅提高其對色散損傷的閾值，而且其頻譜較NRZ－OOK調制更窄，有利于窄信道間隔的WDM傳輸［20］。同時，ODB調制格式只需改動發射機，而接收機不變，在性能和復雜度之間實現折中。40Gb／sODB光性能監測系統如圖5（a）所示，信號源產生40Gb／sPRBS，其序列長度為27－1，首先進行雙二進制預編碼，之后經帶寬為10GHZ的低通濾波器產生三電平驅動信號，在工作于傳輸零點的MZM中對1550nm的CW光源進行外調制得ODB信號，入纖功率保持為0，消除非線性效應影響。光纖鏈路中OSNR、CD和PMD三種傳輸損傷的模擬與眼圖監測部分與4．1中相同，ADS監測器的延遲為半比特，即Δt＝12．5ps。不同損傷條件下的ODB信號眼圖與ADS相圖如圖5（b）所示，OSNR降低導致0、1電平和過渡點幅度值均勻展寬；CD導致波形三角化，相圖中第3象限采樣點外擴；DGD導致波形斜率降低，消光比減小，相圖點沿對角線方向閉合。根據相圖變化特點提取特征參數，其中珡m、σm、珋θ和Qd與4．1中相同，σm3為相圖第3象限采樣點到原點距離的標準差。以相圖特征參數為輸入向量，監測損傷參數為輸出向量構造ANN模型如圖5（c）所示，采用擬牛頓訓練算法，隱元數目為32個。以125組不同的傳輸損傷組合構成訓練樣本，其中有OSNR分別為42，38，34，30，26dB；CD分別為0，40，80，120，160ps／nm；DGD分別為0，4，8，12，16ps，對ANN進行訓練。以64組不同的傳輸損傷組合構成測試樣本對訓練完成的ANN模型進行預測輸出的檢驗，其中有OSNR分別為40，36，32，28dB；CD分別為20，60，100，140ps／nm；DGD分別為2，6，10，14ps。監測結果如圖6所示，ANN模型訓練誤差Etrain＝0．031，預測輸出與測試樣本相關系數Rc＝97．6％，損傷監測均方根誤差為EOSNR＝0．72dB，ECD＝3．24ps／nm和EDGD＝0．49ps，測量范圍內的監測誤差小于5％。

340Gb／sRZ－DPSK

在RZ－DPSK調制格式中，由于采用了平衡光電探測（BPD），其達到相同誤碼率所需的OSNR值要求比OOK調制格式要低3dB，即接收機靈敏度提高一倍。對于受到光放大器自發輻射噪聲限制的長距傳輸系統而言，使用RZ－DPSK調制可使無電再生中繼可傳輸距離增加一倍，2003年以后的陸基和海纜長距大容量光通信系統中，DPSK和差分四相移鍵控（DQPSK）調制逐漸取代OOK而成為主流［21］。40Gb／sRZ－DPSK光性能監測系統如圖7（a）所示，序列長度為27－1的40Gb／sPRBS經差分預編碼后在工作于傳輸零點的MZM1中對CW光源進行相位信息加載，再采用40GHz正弦時鐘信號在工作于正交傳輸點的MZM2中進行RZ碼型調制，最終獲得50％占空比的RZ－DPSK信號。光纖鏈路中OSNR、CD和PMD三種傳輸損傷的模擬與4．1中相同，在加入傳輸損傷之后，部分光信號經過延遲干涉儀（DLI）解調和BPD平衡探測后，在OSC1中顯示解調信號眼圖；部分光信號直接PD檢測，在OSC2中顯示線路傳輸眼圖；部分光信號進入ADS監測器，其延遲量設置為1bit，即Δt＝25ps。不同損傷條件下的RZ－DPSK信號的解調后眼圖、線路傳輸傳輸眼圖和ADS相圖如圖7（b）所示，OSNR降低導致信號波形和相圖點幅度值的展寬；CD導致波形幅度值和消光比降低，相圖點局部外擴；DGD導致兩偏振態的信號產生相位差，在PD檢測中干涉相消，使信號波形幅度值降低，相圖點沿對角線方向縮短。根據相圖變化的特點，提取與傳輸損傷變化有關的特征參量，其中珡m和σm與4．1中相同，珋θhalf為相圖45°對角線以上采樣點到原點的角度平均值，σθ為全部采樣點到原點角度值的標準差，M為采樣點到原點幅度最大值與最小值之差。以上述特征參數為輸入向量，損傷參數為輸出向量構造ANN模型如圖7（c）所示，隱元數目為30，采用擬牛頓訓練算法。以125組傳輸損傷組合構成訓練樣本，包括OSNR分別為36，32，28，24，20dB；CD分別為0，12，24，36，48ps／nm；DGD分別為0，3，6，9，12ps，對ANN進行訓練。以64組不同的傳輸損傷組合構成測試樣本對訓練完成的ANN模型進行預測輸出的檢驗，包括OSNR分別為34，30，26，22dB；CD分別為6，18，30，42ps／nm；DGD分別為1．5，4．5，7．5，10．5ps。監測結果如圖8所示，ANN模型訓練誤差Etrain＝0．06，預測輸出與測試樣本相關系數Rc＝95．8％，監測均方根誤差為EOSNR＝0．15dB、ECD＝1．74ps／nm和EDGD＝0．61ps，測量范圍內的監測誤差小于5％。

結論

通過將異步延遲采樣相圖分析和人工神經網絡訓練相結合，提出了一種能夠對多種傳輸損傷參數進行集總監測的光性能監測方法。該方法通過對高速光信號進行異步延遲采樣，并構造相圖來反映多種信道傳輸損傷，再結合人工神經網絡統計學習算法對不同損傷的特征進行提取和訓練，從而實現多損傷參數的集總監測。構建了10Gb／sNRZ－OOK（IM－DD），40Gb／sODB（多電平調制）和RZ－DPSK（相位調制）三種光通信性能監測仿真系統，仿真結果表明該方法對于多種信號速率和多種碼型調制格式的監測具有透明性，并具有對以及多種傳輸損傷的集總監測能力；同時具有電信號處理帶寬要求低，損傷監測準確度高的優點。該方法的硬件結構簡單，適應性強，可在光傳輸網絡中的關鍵節點進行分布式和非侵入式的光纖通信性能的在線監測。