复旦大学信息科学与工程学院电磁波信息科学教育部重点实验室，上海 200433
为了在保持帧结构完整性的同时，低代价地传输管理和控制信号，提出面向高速频分复用相干无源光网络（FDM-CPON）的两种传输管理和控制信号传输机制，即数字端辅助管理和控制通道（AMCC）和数据通道的相加和相乘。通过将AMCC传输的通断键控（OOK）信号映射为数据通道信号幅值的变化，完成数据通道信号幅值再调制，成功将AMCC与数据通道相结合，实现了管理和控制信号与数据通道信号的同步传输。实验结果表明，在基于16QAM传输20 km光纤的200 Gbit/s FDM-CPON系统中，当AMCC的带宽和调制因子（MI）相同时，乘性AMCC对于信号性能的影响更小，自身传输信号的质量也更高。在AMCC的MI为26.1%、带宽为24.4 MHz时，乘性AMCC对信号灵敏度的惩罚比加性AMCC小3 dB。以上研究为未来高速相干频分复用无源光网络AMCC传输与系统设计提供重要参考。
光通信 相干无源光网络 相干光通信 光纤通信 频分复用 辅助管理和控制通道
Author Affiliations
Abstract
1 Nankai University, Institute of Modern Optics, Tianjin, China
2 University of Arizona, Department of Electrical and Computer Engineering, Tucson, Arizona, United States
3 University of Southern California, Department of Electrical Engineering, Los Angeles, California, United States
4 University of Louisiana at Lafayette, Department of Electrical and Computer Engineering, Lafayette, Louisiana, United States
5 Xi’an Jiaotong University, School of Information and Communications Engineering, Xi’an, China
A designed visual geometry group (VGG)-based convolutional neural network (CNN) model with small computational cost and high accuracy is utilized to monitor pulse amplitude modulation-based intensity modulation and direct detection channel performance using eye diagram measurements. Experimental results show that the proposed technique can achieve a high accuracy in jointly monitoring modulation format, probabilistic shaping, roll-off factor, baud rate, optical signal-to-noise ratio, and chromatic dispersion. The designed VGG-based CNN model outperforms the other four traditional machine-learning methods in different scenarios. Furthermore, the multitask learning model combined with MobileNet CNN is designed to improve the flexibility of the network. Compared with the designed VGG-based CNN, the MobileNet-based MTL does not need to train all the classes, and it can simultaneously monitor single parameter or multiple parameters without sacrificing accuracy, indicating great potential in various monitoring scenarios.
pulse amplitude modulation optical performance monitoring intensity modulation optical fiber communication neural network applications Advanced Photonics Nexus
2024, 3(2): 026009
复旦大学通信科学与工程系电磁波信息科学教育部重点实验室，上海 200433
太赫兹技术作为6G时代的核心通信技术，可以有效解决频段资源日益稀缺的窘境，以满足流量、连接数急剧增长的需求，实现更大的传输带宽。现有机器学习算法如深度神经网络、卷积神经网络和长短期记忆网络等，均可以有效缓解6G传输系统中的强非线性效应，是实现6G太赫兹无线通信的重要手段。介绍了应用于光子毫米波和太赫兹无线传输系统的不同深度学习范式，讨论了应用光子技术办法产生超高速THz波无线信号的国内外主要进展及技术路线对比，并且对较为经典的或是目前最新的应用于太赫兹通信系统中的人工智能技术进行了介绍，同时对未来大速度、高容量的太赫兹通信技术的发展提出了展望。
太赫兹无线通信 6G 人工智能 机器学习 神经网络 光纤通信 激光与光电子学进展
2024, 61(3): 0306001
提出了一种基于神经网络的多输入多输出（MIMO）均衡器，并在大容量模分-波分复用通信系统中进行了实验验证。该系统基于6模掺铒光纤放大器实现了16通道波分复用双极化48 Gbaud 16阶正交振幅调制（16QAM），在LP01、LP02、LP11a、LP11b、LP21a、LP21b六种模式上传输了100 km少模光纤（FMF）。为降低非线性的影响，在接收端数字信号处理中，采用基于多标签技术的MIMO神经网络均衡器，能够显著提升系统性能。实验结果表明，经100 km的FMF传输，MIMO神经网络均衡器的强大性能使得系统的比特误码率能满足15% 软判决前项纠错阈值要求。
光纤光学 光纤通信 模分复用 波分复用 神经网络均衡
Author Affiliations
Abstract
1 School of Information Science and Technology, Fudan University, Shanghai 200433, China
2 Changfei Optical Fiber and Cable Joint Stock Limited Company, Wuhan 430073, China
3 Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210000, China
We experimentally transmit eight wavelength-division-multiplexing (WDM) channels, 16 quadratic-amplitude-modulation (QAM) signals at 32-GBaud, over 1000 km few mode fiber (FMF). In this experiment, we use WDM, mode division multiplexing, and polarization multiplexing for signal transmission. Through the multiple-input–multiple-output (MIMO) equalization algorithms, we achieve the total line transmission rate of 4.096 Tbit/s. The results prove that the bit error rates (BERs) for the 16QAM signals after 1000 km FMF transmission are below the soft-decision forward-error-correction (SD-FEC) threshold of , and the net rate reaches 3.413 Tbit/s. Our proposed system provides a reference for the future development of high-capacity communication.
optical fiber communication mode division multiplexing few-mode fiber multiple-input–multiple-output high-capacity transmission long-distance transmission Chinese Optics Letters
2024, 22(1): 010602
河北华美光电子有限公司，河北 张家口 075400
为了解决无光输入时光收发一体模块的接收监控有时会出现异常的问题，提出了一种精确选择跨阻放大器解耦电容和软件校准相配合使用的方法。首先，测试了监控异常时的I2C总线波形和接收电源噪声波形，验证了多种型号跨阻放大器和不同监控解耦电容值对接收监控的影响，确认了接收无光监控异常主要是由跨阻放大器监控残留噪声和监控电容解耦2个原因造成的；然后，通过实验选取合适的监控信号解耦电容，同时使用二阶方程进行软件校准。测试结果表明，该方法可以完全解决无光时的接收监控异常问题。
光纤通信 光电收发一体模块 监控校准电路噪声 optical fiber communication, optoelectronics trans
中国航天科工集团 北京遥感设备研究所，北京 100039
为实现高数据传输率、强抗干扰性和超低误码率的目标，采用光纤通信技术传输高帧频、高分辨力的数字图像数据。本设计针对Cameralink 接口红外图像数据源，设计了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)控制的自适应分辨率和帧频的光纤收发系统，采用了低成本SPARTAN6器件XC6SLX45、串并转换芯片组DS90UB903/904、小型化单模小封装可插拔(SFP)单纤双向收发光模块，实现了双路图像光纤收发功能。其中FPGA 接收Cameralink 接口图像数据，进行图像转换处理，再通过内部集成电路(I2 C)总线控制串并转芯片组实现自适应图像串行化和解串功能，并驱动光模块实现光电转换。本设计实现了分辨率640×512、帧频100 Hz 红外图像数据的发送和接收功能，并通过了各项环境试验，已应用于实际型号项目中。
光纤通信 Cameralink 接口 串并转换芯片组 optical fiber communication Cameralink serial-to-parallel conversion module 太赫兹科学与电子信息学报
2023, 21(6): 782
南京邮电大学电子与光学工程学院、柔性电子（未来技术）学院，江苏 南京 210023
随着光纤通信技术的不断发展，基于轨道角动量（OAM）模式传输的空分复用技术引起了人们的广泛关注。本文提出了一种反谐振光纤（ARF），其结构主要分为三部分：内层高折射率紫水晶玻璃管作为环芯，其有效增大了纤芯与包层的折射率差，有利于OAM模式的稳定传输；中间层二氧化硅（SiO2）玻璃管起到调节色散的作用；外层负曲率管处于反谐振状态，进一步增强了对环芯光子能量的限制。该光纤可在1.5~1.7 μm波段内稳定传输130个OAM模式。基于矢量有限元法（FEM）对ARF进行建模仿真与分析，结果表明，最大有效折射率差为6.08×10-3，最小色散变化率仅为0.43 ps·nm-1·km-1，限制损耗（CL）维持在10-14~10-8dB/m量级之间且最高模式纯度达到99.26%，有效模场面积最大值为187.38 μm2，非线性系数最小值为0.87 W-1·km-1，数值孔径（NA）均大于0.064。此外，还分析了光纤制作误差对其性能的影响。本文所设计的支持OAM模式传输的ARF在长距离光纤通信、高速信息传输等领域具有广泛的应用前景。
轨道角动量 反谐振光纤 限制损耗 色散 光纤通信 光学学报
2023, 43(23): 2306006
随着通信技术的飞速发展, 光通信系统也对传输距离、信道容量以及传输速率有着更高的要求, 而想要解决这些问题, 则需要研究性能更加优良的FEC码型方案。级联码是诸多码型中纠正突发和随机错误性能较好, 且可以保持较低冗余度的一种, 因此成为主要研究对象。在国际电联G.975.1标准的级联码基础上提出了两种新型RS-BCH编码, 在理论上对其进行了对比分析, 并进行相应的建模仿真, 其中一种是RS(255,239)码与BCH(31,16)码相结合的级联码, 而另一种是RS(255,239)码与BCH(511,448)码相结合的级联码, 这两种级联码与单一RS(255,239)编码以及原码的纠错性能相比有较大提升, 且后者冗余度适中, 易于实现, 更加适合于高速传输的光通信系统。
光纤通信 信道编码 RS编码 BCH编码 级联码 optical fiber communication channel coding RS code BCH code concatenated code
