面向中短距光纖通信系統(tǒng)的多維自適應(yīng)傳輸技術(shù)

唐明，陳曦

（華中科技大學(xué)光學(xué)與電子信息學(xué)院/武漢光電國家研究中心，湖北 武漢 430074）

1 引言

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展極大地提高了人們的生產(chǎn)生活質(zhì)量，推動了高清視頻、云計算、云存儲、增強(qiáng)現(xiàn)實、虛擬現(xiàn)實等新型應(yīng)用的快速發(fā)展。隨著第五代移動通信的快速部署，網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)容面臨著迫切需求與極大挑戰(zhàn)。目前，絕大多數(shù)的網(wǎng)絡(luò)流量均直接或者間接地由光纖通信系統(tǒng)承載與轉(zhuǎn)發(fā)[1]，這得益于其獨(dú)特的容量優(yōu)勢。相比于微波通信僅幾十兆赫茲的可利用帶寬，目前光纖通信系統(tǒng)僅O+C+L 波段就具有近30 THz（1 THz=106MHz）的低損耗窗口。如此豐富的帶寬資源保證了光纖的大容量通信能力。

1962年波長位于850 nm 附近的半導(dǎo)體激光器的研制成功[2]與1970年低損耗光纖的拉制成功[3]成為光纖通信系統(tǒng)誕生的2個標(biāo)志性事件。在隨后的幾十年間，光纖通信系統(tǒng)經(jīng)歷了多次更新?lián)Q代，傳輸指標(biāo)由最初的45 Mbit/s速率和648 m的無再生傳輸距離[4]發(fā)展到現(xiàn)在最大可在17107 km 的單根單模光纖上支持51.5 Tbit/s 的速率[5]。短短的40年間，光纖通信系統(tǒng)的傳輸速率與距離積增大了3×1010倍以上。這一巨大的增速與多種技術(shù)的突破密切相關(guān)，如低損耗光纖、窄線寬半導(dǎo)體激光器、摻鉺光纖放大器（EDFA,Erbium-doped fiber amplifier）、波分復(fù)用、相干接收、數(shù)字信號處理等。為應(yīng)對不同的通信場景，現(xiàn)代通信系統(tǒng)也對器件和技術(shù)有針對性地取舍和優(yōu)化。

根據(jù)思科（Cisco）[1]和貝爾實驗室（Bell Labs）[6]的估計與預(yù)測，現(xiàn)在和未來的主要網(wǎng)絡(luò)流量都將集中在以數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)和城域網(wǎng)為代表的中短距離傳輸網(wǎng)絡(luò)中。隨著網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與業(yè)務(wù)的日趨復(fù)雜，傳統(tǒng)的固定光網(wǎng)絡(luò)面臨極大的挑戰(zhàn)。為解決這一問題，軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN,software defined network）被提出[7]。通過分離數(shù)據(jù)層和控制層，SDN 可有效地利用網(wǎng)絡(luò)資源，降低系統(tǒng)運(yùn)營成本，提高網(wǎng)絡(luò)的靈活性，這依賴于位于物理層的帶寬可變收發(fā)機(jī)（BVT,bandwidth variable transponder）[8]。值得一提的是，中短距網(wǎng)絡(luò)是典型的成本敏感場景，光電器件的有效帶寬往往受限。而高速信號會占用更寬的帶寬資源，導(dǎo)致信號承受更多的損傷，阻礙了系統(tǒng)進(jìn)一步擴(kuò)容。因此，研究面向中短距離網(wǎng)絡(luò)的低成本大容量靈活光纖傳輸技術(shù)具有重要意義。

首先是對光纖傳輸方案的選型。根據(jù)收發(fā)機(jī)類型不同，光纖通信系統(tǒng)主要分為相干（coherent）和強(qiáng)度調(diào)制直接檢測（IM/DD,intensity modulation and direct detection）2類方案。相干通信以較高的接收機(jī)靈敏度興起于20世紀(jì)80年代，但真正引起研究熱潮的是2005年發(fā)表的偏振復(fù)用數(shù)字恢復(fù)相位相干接收方案[9-10]。相干方案充分利用光纖信道中的物理維度，實現(xiàn)較高的頻譜效率。并且相干接收機(jī)可恢復(fù)完整的光場信息，通過后端的數(shù)字信號處理（DSP,digital signal processing）技術(shù)，能有效補(bǔ)償信道中的各類損傷[11]。但是相干調(diào)制與解調(diào)過程對光電器件要求苛刻，成本較高，且用于各類損傷補(bǔ)償?shù)腄SP 增加了功耗，這些特性使相干技術(shù)多用于海纜等長距通信系統(tǒng)。與相干通信系統(tǒng)不同，IM/DD 系統(tǒng)伴隨著光纖通信系統(tǒng)的興起與發(fā)展。自20世紀(jì)70年代起，第一代光纖通信系統(tǒng)即采用基于IM/DD 的開關(guān)鍵控（OOK,on-off keying）調(diào)制格式[12]，受限于光纖色散，該系統(tǒng)需使用再生器對信號再生恢復(fù)，且相鄰再生器間隔最高僅10 km。通過遷移波長至低損耗的1550 nm 附近，使用單模光纖以消除模間色散，以及應(yīng)用色散補(bǔ)償技術(shù)對色度色散有效管理，第四代IM/DD 系統(tǒng)最高可支持1000 km 傳輸[12]。即便如此，復(fù)雜的色散管理和有限的頻譜效率讓IM/DD 逐漸退出長距通信系統(tǒng)。但在中短距通信系統(tǒng)中，色散值較小不需要色散管理，IM/DD 方案得益于其結(jié)構(gòu)簡單、成本低廉、功耗低等優(yōu)勢，被廣泛應(yīng)用。近年來，研究人員也考慮將相干系統(tǒng)簡化，在保留頻譜效率優(yōu)勢的同時，降低系統(tǒng)成本與功耗，使其更加適用于中短距系統(tǒng)[13]。隨著硅基集成技術(shù)的逐漸成熟，相干系統(tǒng)有望在將來應(yīng)用于中短距系統(tǒng)，但固有的器件需求使其難以在短期內(nèi)與IM/DD 系統(tǒng)競爭。

OOK 仍然是目前廣泛應(yīng)用的IM/DD 方案，但由于其僅有兩電平，嚴(yán)重限制了頻譜效率，這一問題在帶寬受限的背景下尤為突出。使用高級調(diào)制格式提高頻率效率，并與DSP 技術(shù)結(jié)合抑制信道損傷成為目前提升IM/DD 系統(tǒng)性能的主流方案[14]。具有代表性的高級調(diào)制格式包括以下3種：脈沖幅度調(diào)制（PAM,pulse amplitude modulation）、無載波幅度相位調(diào)制（CAP,carrier-less amplitude and phase modulation）與離散多音調(diào)制（DMT,discrete multi-tone）。PAM 在OOK 的基礎(chǔ)上增加調(diào)制電平以提高頻率效率。CAP 則將復(fù)數(shù)調(diào)制與頻譜厄米共軛結(jié)合，實現(xiàn)高頻譜效率的強(qiáng)度調(diào)制。PAM 和CAP 均可認(rèn)為是單載波調(diào)制，而DMT 是由若干正交子載波組成的多載波調(diào)制方案，其中每個子載波均可進(jìn)行獨(dú)立的調(diào)制編碼。因此，相比于單載波方案，DMT可根據(jù)信道條件或者網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的不同進(jìn)行靈活的調(diào)整，以實現(xiàn)更高的頻譜效率和更高的靈活度。以DMT 為基礎(chǔ)開展面向中短距系統(tǒng)的靈活自適應(yīng)傳輸研究具有天然的優(yōu)勢。本文將介紹幾種基于DMT的高性能自適應(yīng)傳輸方案，這幾種方案以靈活的調(diào)制與編碼為工具，從不同角度改進(jìn)傳統(tǒng)的比特與功率加載（BPL,bit and power loading）方案。

2 三維自適應(yīng)調(diào)制編碼

本節(jié)在BPL 基礎(chǔ)上引入前向糾錯編碼（FEC,forward error correction）維度，實現(xiàn)三維自適應(yīng)調(diào)制編碼。FEC 不同的碼率用于改善調(diào)制粒度，以應(yīng)對復(fù)雜的信道變化。本節(jié)所提算法基于查找表，相比于傳統(tǒng)BPL 算法——LC（Levin-Campello）算法[15]，顯著降低了算法復(fù)雜度，也在一定程度上提高了傳輸速率。

基于DMT 系統(tǒng)最經(jīng)典的自適應(yīng)算法是BPL，即在不同子載波上加載不同的調(diào)制格式與功率。根據(jù)傳輸需求，此類算法可分為速率自適應(yīng)（RA,rate adaptive）和裕度自適應(yīng)（MA,margin adaptive）[16]。前者是在固定的信號功率條件下，最大化無誤碼傳輸?shù)目偹俾?；后者是在固定速率下，最大化信號功率裕度。本文著重關(guān)注RA 算法。目前，已有很多具體實現(xiàn)BPL 的算法，以Chow[17]、LC[15]等算法為代表，已被廣泛應(yīng)用于多載波通信系統(tǒng)中。得益于調(diào)制簡單靈活，頻譜效率高，QAM 是BPL 最為常用的調(diào)制方案。但普通QAM 的頻譜效率以1 bit為間隔，調(diào)制粒度較粗糙，在處理復(fù)雜的信道變化時，BPL 需調(diào)整信號功率分布以匹配合適階次的QAM，這種做法在一定程度上損失了信道容量。

另一方面，光纖通信系統(tǒng)以無誤碼傳輸為基礎(chǔ)，一般認(rèn)為誤碼率降低到10-15即達(dá)到無誤碼條件。前向糾錯編碼以一定冗余為代價大大放寬了誤碼率的限制。以常用的7%冗余的硬判決FEC 為例，糾錯前誤碼率達(dá)到3.8×10-3時，即可認(rèn)為達(dá)到糾錯后無誤碼狀態(tài)。一般傳輸方案使用固定的FEC，但本文注意到根據(jù)冗余量的大小，F(xiàn)EC 可對頻譜效率微調(diào)，以改善調(diào)制粒度。本節(jié)方案利用這一特性，在原有BPL 基礎(chǔ)上，增加對FEC 碼率的調(diào)節(jié)，實現(xiàn)包括調(diào)制格式與功率在內(nèi)的三維自適應(yīng)調(diào)制編碼。

2.1 最佳調(diào)制編碼方案與SNR 關(guān)系

BPL 根據(jù)信道狀態(tài)信息（CSI,channel state information）加載調(diào)制格式和功率，最常用的CSI為信噪比（SNR,signal-to-noise ratio）。給定誤碼率（BER,bit error rate）時，SNR 與調(diào)制格式間存在對應(yīng)關(guān)系，這是實施BPL 的基礎(chǔ)條件。與傳統(tǒng)二維自適應(yīng)算法類似，三維自適應(yīng)算法需確定SNR 與最佳調(diào)制編碼方案間的關(guān)系。首先確定QAM 調(diào)制格式的SNR 與糾錯前BER 的關(guān)系，再由FEC 建立糾錯前BER 與糾錯后BER 的關(guān)系，即可得到SNR 與糾錯后BER 的關(guān)系。在給定BER 限下，即可找到不同SNR 下速率最高的調(diào)制編碼方案。下面將分析上述得到SNR 與BER 關(guān)系的具體過程。

根據(jù)矩形QAM 星座圖的判決邊界和噪聲分布，Cho 等[18]嚴(yán)格推導(dǎo)出無FEC 時，加性高斯白噪聲信道下SNR 與BER 關(guān)系，如式(1)所示。

其中，I和J表示QAM 的同相分量和正交分量的幅度個數(shù)，Υ表示信噪比，erfc 為誤差函數(shù)，可表示為

本節(jié)采用廣泛使用的RS（Reed-Solomon）編碼——RS（255,239）與RS（255,223）作為FEC的母碼[19]。由于固定的DMT 幀結(jié)構(gòu)，不同的調(diào)制格式對RS 編碼需進(jìn)行相應(yīng)的縮短，具體組合如下：2QAM、2QAM-RS(64,48)、2QAM-RS(64,32)、4QAM、4QAM-RS(128,112)、4QAM-RS(128,96)、8QAM、8QAM-RS(192,176)、8QAM-RS(192,160)、16QAM、16QAM-RS(255,239)、16QAM-RS (255,223)，共12種備選調(diào)制編碼方案。結(jié)合式(1)與RS編碼糾錯[19]，即可得到不同調(diào)制編碼方案下SNR與BER 的關(guān)系。在不失一般性的前提下，為方便比較，取10-5作為糾錯后BER 限來比較調(diào)制編碼方案的優(yōu)劣，以得到最佳調(diào)制編碼方案。結(jié)果如圖1所示，其中實線表示對應(yīng)SNR 下選取的方案，虛線表示拋棄的方案。最左側(cè)的起始點表示該方案滿足糾錯后BER=10-5時的最小SNR，即閾值SNR。需要注意的是，在實際仿真與實驗中存在一定的SNR 估計誤差，為提高算法的穩(wěn)定性，閾值SNR（SNRth）需引入一定的裕度μ，則新的閾值SNR表示為

圖1 加性高斯白噪聲信道下解碼后誤碼率為10-5時的最佳調(diào)制編碼方案

此外，調(diào)制編碼方案的頻譜效率（單位為每符號信息比特，bit/symbol）和閾值SNR 間滿足凸函數(shù)關(guān)系才能使加載方案達(dá)到整體最優(yōu)[20]。8QAMRS(192,176)雖然可以在SNR 為14～15 dB 時表現(xiàn)出最好的性能，但由于其不滿足凸函數(shù)關(guān)系，為提升加載算法的整體性能其也被拋棄。

2.2 三維自適應(yīng)算法

根據(jù)圖1所示的不同SNR 下最佳調(diào)制編碼方案，在估計到各載波的SNR 后，通過簡單查表的方法即可找到對應(yīng)載波應(yīng)加載的調(diào)制格式與FEC編碼。例如，由圖1可知，當(dāng)估計的某一子載波SNR為11 dB 時，對應(yīng)的調(diào)制編碼方案為4QAMRS(128,112)，那么分配該子載波的調(diào)制格式為4QAM，F(xiàn)EC 編碼為RS(128,112)。此外，本文發(fā)現(xiàn)雖然FEC 的引入減小了調(diào)制的粒度，但仍然存在一定的間隙，反映在圖1中是相鄰2種調(diào)制編碼方案的閾值SNR 間存在間隙。當(dāng)子載波SNR 處于該間隙中時，為滿足BER 需求，僅能被分配具有較低頻譜效率的方案。例如，4QAM-RS(128,112)的閾值SNR 為8.96 dB，上述例子中具有11 dB SNR 的子載波存在2.04 dB 的功率冗余。多載波系統(tǒng)的冗余功率累積會造成性能損失。因此，根據(jù)圖1查表確定每個子載波的初始調(diào)制編碼方案后，三維自適應(yīng)算法計算總?cè)哂喙β逝c每個載波升級到相鄰具有更高頻譜效率的調(diào)制編碼方案的頻譜效率增益與所需的功率之比α。再將冗余功率依次分配到具有最大α的載波，用于升級該載波的調(diào)制編碼。每次分配后，需對升級的載波重新計算α以尋找新的最大α。當(dāng)載波已被分配到最大調(diào)制編碼方案，停止該載波的方案升級（將α設(shè)置為0）。冗余功率被分配完畢時即完成三維自適應(yīng)算法的流程。該算法細(xì)節(jié)可參考文獻(xiàn)[21]。

2.3 仿真結(jié)果

為展示三維自適應(yīng)調(diào)制編碼算法的實際性能，本文搭建了仿真平臺，結(jié)構(gòu)如圖2所示。發(fā)送的二進(jìn)制信號首先經(jīng)過串并轉(zhuǎn)換以對應(yīng)DMT 的不同子載波；再根據(jù)分配的FEC 編碼對各個子載波進(jìn)行獨(dú)立編碼，并映射到對應(yīng)的調(diào)制格式上，進(jìn)行QAM調(diào)制。QAM 信號的功率同樣由自適應(yīng)算法決定。在完成分配后，頻域信號經(jīng)過逆快速傅里葉變換（IFFT,inverse fast Fourier transform）轉(zhuǎn)換到時域。為接收端進(jìn)行幀同步與信道估計，需要在數(shù)據(jù)信號前添加訓(xùn)練序列。為避免有限的器件帶寬和光纖色散引入的符號間串?dāng)_（ISI,inter-symbol interference），DMT 信號需要引入一定量的循環(huán)前綴，最后經(jīng)過并串轉(zhuǎn)換得到基帶的時域信號。以上為發(fā)送端的DSP 算法流程，產(chǎn)生的時域信號被加載至任意波形發(fā)生器以完成模擬信號的產(chǎn)生，該信號經(jīng)由低通濾波與放大后，驅(qū)動馬赫曾德調(diào)制器（MZM,Mach-Zehnder modulator）將基帶信號調(diào)制到光載波上，光載波由可調(diào)激光器產(chǎn)生。偏振控制器用于調(diào)整光載波的偏振態(tài)、降低MZM 的損耗。調(diào)制后的光信號經(jīng)過單模光纖傳輸后，由EDFA 放大，并利用帶通濾波器濾除帶外自發(fā)輻射噪聲。在光探測器進(jìn)行光電轉(zhuǎn)換前，由可調(diào)光衰減器控制接收光功率，以衡量不同系統(tǒng)狀態(tài)下自適應(yīng)加載算法的性能。

在接收端，模擬的電信號由數(shù)字存儲示波器采樣存儲，用作后續(xù)的離線DSP 處理。信號首先進(jìn)行幀同步，找到數(shù)據(jù)幀的幀頭；再經(jīng)過串并轉(zhuǎn)換將串行信號轉(zhuǎn)換為并行信號。去除冗余的循環(huán)前綴后，由快速傅里葉變換（FFT,fast Fourier transform）變換到頻域進(jìn)行后續(xù)的信道估計與均衡，得到恢復(fù)后的星座圖?；谛亲鶊D可進(jìn)行SNR 估計[22]，作為自適應(yīng)算法的輸入。最后，通過星座圖解映射與FEC 解碼將調(diào)制信號恢復(fù)為二進(jìn)制信號，與發(fā)送信號對比計算BER。需要說明的是，因為自適應(yīng)算法需要預(yù)先獲取SNR，因此一般需要對信道的SNR預(yù)先估計，再根據(jù)估計得到的SNR 進(jìn)行后續(xù)的調(diào)制、編碼與功率的加載。詳細(xì)的系統(tǒng)參數(shù)如表1所示，DSP 算法仿真程序使用Matlab 編寫，光傳輸系統(tǒng)模型基于VPI Transmission Maker 仿真軟件搭建，仿真結(jié)果如圖3所示。

圖2 DMT 仿真平臺

表1 DMT 傳輸系統(tǒng)模型參數(shù)

圖3 仿真中不同接收光功率下三維自適應(yīng)加載算法與傳統(tǒng)方案對比

圖3(a)為改變接收光功率時不同傳輸方案的誤碼率變化，未在圖中標(biāo)注的調(diào)制編碼方案在圖3(a)所示的接收光功率范圍（-18～-9 dBm）內(nèi)測量誤碼率均為0?？梢妭鹘y(tǒng)方案的誤碼率隨接收光功率的增大而減小，且調(diào)制編碼方案的頻譜效率越高，誤碼率也越高。而三維自適應(yīng)算法可在較寬范圍內(nèi)保證BER 均在目標(biāo)誤碼率以下，且SNR 裕度需根據(jù)接收光功率進(jìn)行一定的調(diào)整，接收光功率越高時，SNR 裕度越大。圖3(b)為達(dá)到目標(biāo)BER 以下方案的有效數(shù)據(jù)速率，循環(huán)前綴與訓(xùn)練序列等冗余信息在速率計算中均被去除?？梢娖胀ㄕ{(diào)制編碼方案的速率不隨接收光功率而改變，但三維自適應(yīng)算法使速率隨著接收光功率的增大而增大，且對于任意接收光功率，自適應(yīng)算法均實現(xiàn)了優(yōu)于最佳普通方案的速率。當(dāng)接收光功率為-14 dBm 時，SNR 裕度為1 dB 的自適應(yīng)算法實現(xiàn)7.84 Gbit/s 的有效速率，是最佳普通方案的1.93倍。

為檢驗算法在帶限信道中的性能，固定接收光功率為-10 dBm，改變電低通濾波器的帶寬觀察性能變化。仿真中，使用五階貝塞爾濾波器模擬電低通濾波器，定義濾波器帶寬系數(shù)為濾波器帶寬3 dB 帶寬與基帶信號帶寬的比例，當(dāng)帶寬系數(shù)為1時可認(rèn)為無帶限效應(yīng)，仿真結(jié)果如圖4所示。圖4(a)展示的是BER 與濾波器帶寬系數(shù)關(guān)系?？梢婋S著濾波器帶寬的減小，帶限效應(yīng)加重，普通方案的BER 隨之上升。而在不同帶寬下，三維自適應(yīng)信號的BER 較為穩(wěn)定，當(dāng)SNR 裕度為2 dB時，BER 穩(wěn)定于目標(biāo)BER 以下。圖4(b)展示的是有效數(shù)據(jù)速率與濾波器帶寬系數(shù)的關(guān)系。同樣地，圖4(b)中只顯示了達(dá)到目標(biāo)BER 以下的方案。在濾波器帶寬系數(shù)為0.4，即帶寬為1.25 GHz時，普通方案都無法滿足BER 需求。三維自適應(yīng)信號能在圖4所示的任意帶寬下滿足BER需求，速率也隨帶寬的增大而增大。圖5展示了當(dāng)濾波器帶寬系數(shù)為0.5時的三維自適應(yīng)算法加載細(xì)節(jié)。圖5(a)為SNR 隨子載波的變化，可見普通方案的SNR 隨子載波索引（頻率）的增大而平滑降低，而三維自適應(yīng)方案呈階梯狀降低，與預(yù)計的SNR 變化趨勢符合較好，此時的SNR 裕度為2 dB。圖5(b)為三維參數(shù)的大小，調(diào)制格式由頻譜效率表示，可見此時僅有16QAM（頻譜效率為4 bit/symbol）與4QAM（頻譜效率為2 bit/symbol），而碼率有4種，使用的組合調(diào)制編碼方案共5種，分別為16QAM、16QAM-RS(255,239)、16QAM-RS(255,223)、4QAM-RS(128,112)、4QAM-RS (128,96)。功率分配呈現(xiàn)階段上升，幅度保持在±3 dB 以內(nèi)，這一現(xiàn)象與經(jīng)典的BPL 算法相似[17]。

圖5 三維自適應(yīng)算法的加載細(xì)節(jié)

三維自適應(yīng)與二維自適應(yīng)算法的性能比較結(jié)果如圖6所示，二維自適應(yīng)算法采用經(jīng)典的LC 算法。圖6(a)為三維自適應(yīng)算法與采用不同編碼的LC算法的速率對比。可見，三維自適應(yīng)算法始終優(yōu)于LC 算法。LC 算法在有RS 編碼時速率隨帶寬增加上升更快。當(dāng)帶寬足夠高時，LC 算法趨近飽和，而三維自適應(yīng)算法的速率仍然在上升。這是由于在調(diào)制格式最高階次的限制下，三維自適應(yīng)算法可通過修改碼率使速率上升，而LC 算法無法調(diào)節(jié)編碼，速率趨近飽和。圖6(b)比較了二維和三維算法的循環(huán)次數(shù)，用于表征復(fù)雜度。由于三維自適應(yīng)算法采用查找表的方法，相比多次迭代的LC 算法，大幅降低了循環(huán)次數(shù)，使算法得以快速收斂。

圖6 不同濾波器帶寬系數(shù)下三維和二維自適應(yīng)算法性能比較

綜上所述，三維自適應(yīng)方案在不同的測量信道條件下均表現(xiàn)出優(yōu)于固定調(diào)制編碼方案與二維自適應(yīng)方案的速率，并且算法復(fù)雜度遠(yuǎn)低于經(jīng)典的二維自適應(yīng)方案。本文研究團(tuán)隊同樣開展了實驗研究，結(jié)論與仿真結(jié)果高度符合，詳情可參考文獻(xiàn)[21]。

3 自適應(yīng)分塊預(yù)編碼

本節(jié)介紹分塊預(yù)編碼方案。本節(jié)方案將可變的預(yù)編碼塊與調(diào)制格式分配結(jié)合，實現(xiàn)與LC 算法相近的速率，但具備更低的信號功率峰均比（PAPR,peak-to-average power ratio）。

雖然以DMT 為代表的多載波調(diào)制格式在靈活度與頻譜效率上優(yōu)于單載波調(diào)制格式，但由于各子載波間存在隨機(jī)的相位匹配，使多載波信號在時域上有概率出現(xiàn)較大的峰值，增加了信號的PAPR。較高的PAPR 會降低驅(qū)動器的放大效率，并會在光纖傳輸過程中引入非線性效應(yīng)，從而劣化信號質(zhì)量。為抑制DMT 的PAPR，研究人員已提出了多種方法，具有代表性的方法有直接削波[23]、選擇映射（SLM,selective mapping）[24]、部分傳輸序列（PTS,partial transmit sequence）[25]和預(yù)編碼[26]等。直接削波法十分簡單，即當(dāng)信號的功率超出閾值時，將信號功率修改為閾值。削波法可以有效地降低PAPR，但由于該操作為非線性運(yùn)算，導(dǎo)致頻譜展寬并引入帶內(nèi)非線性噪聲，一定程度上降低了信號質(zhì)量。因此，削波的大小需要根據(jù)系統(tǒng)參數(shù)權(quán)衡。與削波法不同，其他3種方法屬于線性運(yùn)算，不會引入額外的噪聲。但經(jīng)典的SLM 與PTS 算法均需額外的開銷，用于傳輸特定的相位序列降低了有效傳輸速率，并且在尋找合適的相位序列過程中需要進(jìn)行大量的運(yùn)算，消耗了大量的計算資源。預(yù)編碼是一種擴(kuò)頻技術(shù)[27]，僅需在原有的調(diào)制數(shù)據(jù)上進(jìn)行一次矩陣運(yùn)算即可完成，而解碼過程也只需一次逆矩陣運(yùn)算。相比SLM 與PTS，預(yù)編碼不僅不會引入額外開銷，還具有更低的復(fù)雜度。此外，為實現(xiàn)最強(qiáng)的PAPR 削減能力，預(yù)編碼矩陣常采用正交矩陣[27]。預(yù)編碼方案的名稱以預(yù)編碼矩陣的類型而命名，如DFT-S（discrete Fourier transform-spread）方案使用DFT 矩陣[28]，CAZAC（constant amplitude zero auto-correlation）預(yù)編碼方案[29]使用Zadoff-Chu 序列產(chǎn)生的CAZAC 矩陣，OCT（orthogonal circulant matrix transform）預(yù)編碼方案[30]使用循環(huán)位移Zadoff-Chu 序列生成的OCT 矩陣。此外，研究人員發(fā)現(xiàn)，在應(yīng)用預(yù)編碼方案后，即使在衰落信道中，經(jīng)過解碼的各子載波具有相近的SNR 分布，這顯著提升了信號在衰落信道中的性能[29,31]。由于各項明顯的優(yōu)勢，預(yù)編碼被廣泛應(yīng)用于多載波通信系統(tǒng)中。

本節(jié)從理論上推導(dǎo)出預(yù)編碼的SNR均衡原理[32]，并基于此，研究多分塊預(yù)編碼與自適應(yīng)調(diào)制技術(shù)相結(jié)合的方案，提出一種自適應(yīng)分塊預(yù)編碼（APP,adaptively partitioned precoding）算法，以同時實現(xiàn)信號PAPR 的抑制和總傳輸容量的提升。

3.1 噪聲均衡

其中，Xm和Ym分別表示預(yù)編碼前和預(yù)編碼后的調(diào)制信號，維度為表示預(yù)編碼矩陣，維度為Nm×Nm。是正交矩陣，若DMT 使用的循環(huán)前綴足夠長，保證接收信號無載波間串?dāng)_，那么接收信號可表示為

那么第i個子載波的噪聲功率為

其中，cmn表示預(yù)編碼矩陣中第m行第n列元素，且滿足?？紤]到各子載波的噪聲獨(dú)立分布互不相關(guān)，式(7)可寫為

即預(yù)編碼塊內(nèi)任意子載波的噪聲功率是該預(yù)編碼塊內(nèi)所有子載波噪聲的平均。因此，若不修改信號功率，該預(yù)編碼塊內(nèi)的SNR 近似相同，從理論上證明了正交預(yù)編碼矩陣具有SNR 均衡的效果。

3.2 自適應(yīng)分塊預(yù)編碼算法

傳統(tǒng)的預(yù)編碼方案對所有子載波使用同一預(yù)編碼矩陣編碼。由3.1節(jié)可知，所有子載波具有相近的SNR，因此所有子載波僅分配一種調(diào)制格式。這限制了調(diào)制格式分配的自由度，導(dǎo)致其傳輸容量無法與傳統(tǒng)的BPL 算法相媲美。本文介紹的APP算法用于解決傳統(tǒng)BPL 算法較高PAPR 和預(yù)編碼方案傳輸容量較低的問題。具體而言，需解決劃分預(yù)編碼塊與分配子載波調(diào)制格式這2個問題。

為與BPL 公平對比，本節(jié)僅考慮所有調(diào)制方案采用相同的FEC 編碼，即使用標(biāo)準(zhǔn)的7%硬判決FEC 限3.8×10-3作為解碼前BER。首先，采用與第2.1節(jié)類似的方法，得到最佳調(diào)制格式。如圖7所示，每段線的左側(cè)表示閾值SNR。在已知載波SNR時，即可根據(jù)圖7得到對應(yīng)的調(diào)制格式。

圖7 加性高斯白噪聲信道下使用硬判決FEC 的最佳QAM 調(diào)制方案與SNR 關(guān)系

基于圖7所示查找表，APP 算法步驟可描述如下。詳細(xì)步驟可參考文獻(xiàn)[32]。

步驟1估計所有子載波SNR，并將所有子載波按照按SNR 由高到低排序。

步驟2從具有最高SNR 的載波開始，按步驟1的載波順序，逐漸增加第一預(yù)編碼塊中載波數(shù)量，直到該分塊的均衡SNR 第一次達(dá)到圖7所示的某一調(diào)制方案的閾值SNR，將該調(diào)制方案分配給該分塊內(nèi)所有子載波。

步驟3增加新的預(yù)編碼分塊，該分塊的子載波由上一分塊后第一個載波開始，仍按步驟2原理依次增加子載波數(shù)目，直到第一次達(dá)到某一閾值SNR，并分配對應(yīng)的調(diào)制格式。重復(fù)此步驟，直到所有載波均被分配到預(yù)編碼塊中，或剩余載波的SNR 低于最低閾值SNR。

步驟4最后一個預(yù)編碼分塊的均衡SNR 可能大于最近的閾值SNR，即存在冗余信號功率。將此冗余信號功率依次加載到具有最大信息比特增益的子載波上，提高該載波的頻譜效率，直到所有冗余功率分配完畢。

3.3 實驗驗證

高速傳輸信號往往占據(jù)較寬的頻譜范圍，這意味著信號在光纖中傳輸會累積更多的色散。對于普通的IM/DD 系統(tǒng)而言，大色散會導(dǎo)致信號發(fā)生頻譜選擇性衰落[33]，嚴(yán)重減小可利用帶寬資源，限制傳輸容量。頻譜衰落的原因是色散引入的相移破壞了強(qiáng)度信號2個邊帶的頻譜共軛對稱條件，在功率探測過程中，2個邊帶發(fā)生拍頻生成余弦項，導(dǎo)致頻譜被余弦包絡(luò)切割[12]。單邊帶調(diào)制是避免色散引入的頻譜選擇性衰落的有效手段[33-34]，通過消除其中一個冗余邊帶，在直接探測過程中避免了雙邊帶拍頻，從而避免余弦項的產(chǎn)生。與雙邊帶信號不同，單邊帶信號屬于復(fù)數(shù)信號，無法通過傳統(tǒng)的強(qiáng)度調(diào)制生成。實現(xiàn)單邊帶調(diào)制一般有2種方法。一種是采用IQ 調(diào)制器進(jìn)行復(fù)數(shù)調(diào)制，生成單邊帶信號。但相比于普通的馬赫曾德強(qiáng)度調(diào)制器，IQ 調(diào)制器由2個馬赫曾德調(diào)制器和一個相位調(diào)制器組成，成本大幅提升，偏置點控制也更加復(fù)雜。另一種方法是獨(dú)立調(diào)制馬赫曾德調(diào)制器的兩臂。這一過程可近似為復(fù)數(shù)調(diào)制，從而以相同的調(diào)制器成本即可產(chǎn)生單邊帶信號[33]。為在高速信號中檢測分塊預(yù)編碼性能，本文將基于單邊帶調(diào)制直接檢測系統(tǒng)開展研究。

實驗?zāi)Ｐ腿鐖D8所示，發(fā)射端的DSP 流程與圖2中類似，主要區(qū)別是在IFFT 前引入了預(yù)編碼。基帶數(shù)字信號導(dǎo)入任意波形發(fā)生器生成模擬信號，采樣率為40 GSa/s。經(jīng)過電放大器放大后分別驅(qū)動雙驅(qū)馬赫曾德調(diào)制器的兩臂，當(dāng)兩路信號滿足互為希爾伯特變換關(guān)系時，即可產(chǎn)生單邊帶信號?？烧{(diào)衰減器1控制入纖功率為4 dBm。標(biāo)準(zhǔn)普通單模光纖長度為50 km 或80 km。在接收端前，通過圖8的虛線框內(nèi)器件組合控制信號的光信噪比（OSNR,optical signal-to-noise ratio），并由光譜儀測量OSNR大小。在進(jìn)入光探測器前，可調(diào)衰減器3控制接收光功率固定在-1 dBm。由于該光探測器響應(yīng)度較低（0.45A/W），故在其后添加電放大器。然后由數(shù)字存儲示波器采樣存儲放大后的信號，采樣率為80 GSa/s。接收端DSP 也與圖2類似，不同的是在信道估計與均衡后添加解預(yù)編碼操作，用于恢復(fù)QAM 信號。

優(yōu)化調(diào)制器的調(diào)制深度后，比較不同光纖長度下APP 算法與LC 算法的性能。為公平比較，2種算法的信號平均功率保持一致，而非峰值功率一致，結(jié)果如圖9所示?？梢妰烧咚俾蕩缀跻恢?，且BER 均低于FEC 限，可實現(xiàn)無誤碼傳輸。據(jù)本文調(diào)查所知，文獻(xiàn)[32]是預(yù)編碼方案第一次達(dá)到BPL算法的速率。

圖8 面向自適應(yīng)分塊預(yù)編碼DMT 的單邊帶調(diào)制直接檢測傳輸系統(tǒng)模型

此外，本文還對比了LC 與APP 的PAPR 性能。由于時域DMT 信號存在隨機(jī)性，因此一般采用互補(bǔ)累積分布函數(shù)（CCDF,complementary cumulative distribution function）表示PAPR 性能，具體含義為一段時間內(nèi)，具有高于某一PAPR 值（PAPR0）的DMT 符號個數(shù)占總DMT 符號個數(shù)的比例。如圖10所示，當(dāng)CCDF 為10-3時，LC 的PAPR 在13.7 dB左右，與傳輸距離無關(guān)。而APP 的PAPR 隨傳輸距離而波動，但均低于LC 的PAPR，最高可削減2 dB PAPR，這意味著相比于LC，當(dāng)信號峰值功率歸一化時，APP 可能實現(xiàn)最高2 dB 的SNR 提升。

圖9 APP 與LC 傳輸性能對比

圖10 APP 和LC 的PAPR 性能對比

進(jìn)一步地，圖11展示了2種自適應(yīng)算法的分配細(xì)節(jié)。此時APP 分配3個預(yù)編碼塊，每個編碼子集內(nèi)一般僅有一種調(diào)制格式，但子集3是例外，其包含2種調(diào)制格式，這是由于冗余功率分配到對應(yīng)的載波提高了調(diào)制比特數(shù)。LC 和APP 算法的估計SNR與預(yù)計SNR 均符合較好，但LC 的SNR 波動更為劇烈，APP 的SNR 變化更為穩(wěn)定。這是由于信道隨時間波動，LC 每個載波獨(dú)立調(diào)制，因此受波動影響較大，而處于一個預(yù)編碼塊內(nèi)載波的噪聲被均衡，抵抗信道波動能力較強(qiáng)。此外，APP 算法僅需離散的幾個功率值分配，LC 則需要連續(xù)的功率加載。

圖11 光纖長度為50 km 與OSNR 為32 dB 時APP 和LC 的分配細(xì)節(jié)對比

綜上所述，本文研究了預(yù)編碼的噪聲均衡原理，基于此原理提出了自適應(yīng)分塊預(yù)編碼（APP）算法。采用靈活分塊預(yù)編碼的APP 算法可達(dá)到與LC 相近的速率，且相比于LC 算法，APP 最高可削減2 dB 的PAPR，理論上可提高2 dB 的SNR。此外，得益于預(yù)編碼的噪聲均衡特性，載波的SNR波動被預(yù)編碼抑制，APP 算法具有更強(qiáng)的抵抗信道變化的能力。

4 自適應(yīng)分塊熵加載

本節(jié)在正交幅度調(diào)制（QAM,quadrature amplitude modulation）基礎(chǔ)上引入概率整形（PS,probabilistic shaping）技術(shù)。比起普通 QAM，PS-QAM 實現(xiàn)了整形增益與近乎無限精細(xì)的調(diào)制粒度，更適合自適應(yīng)加載算法，但同時也提高了復(fù)雜度。本節(jié)提出以預(yù)編碼塊為單位實施PS-QAM 分配的熵加載算法，在抑制復(fù)雜度提升的同時大幅提高傳輸速率，比LC 算法有9%的速率提升。

光纖信道一般由放大器的自發(fā)輻射噪聲占據(jù)主導(dǎo)，可近似認(rèn)為是加性高斯白噪聲信道。根據(jù)香農(nóng)定理，在加性高斯白噪聲信道中，當(dāng)信號服從高斯分布時，可以逼近信道的香農(nóng)極限[35]。而普通QAM 屬于均勻分布信號，距離香農(nóng)極限存在間隙，并且無法通過FEC 編碼彌補(bǔ)。在高SNR 處這個間隙值約為1.53 dB[35]。為彌補(bǔ)這一局限，基于分布匹配（DM,distribution matching）的概率整形（PS,probabilistic shaping）技術(shù)被提出[36]。通過結(jié)合概率幅度整形（PAS,probabilistic amplitude shaping）與恒定成分分布匹配器（CCDM,constant composition distribution matcher），使QAM 的不同星座點的概率分布貼近離散高斯分布或麥克斯韋玻爾茲曼（MB,Maxwell-Boltzmann）的概率分布，構(gòu)成PS-QAM，實現(xiàn)逼近香農(nóng)極限的能力。實用的PS-QAM 自2015年被提出以來[36]引起了研究熱潮。由于良好的兼容性，PS-QAM 被迅速應(yīng)用到單載波相干通信系統(tǒng)[37]。實驗表明，相比于普通QAM，PS-QAM 可提高15.5%～34%的傳輸距離[38]。除貼近香農(nóng)極限這一優(yōu)點以外，通過調(diào)節(jié)概率分布，PS-QAM 可實現(xiàn)近乎無限精細(xì)粒度的頻譜效率調(diào)節(jié)。這一特性非常適合于通過自適應(yīng)加載以匹配不同的信道。在文獻(xiàn)[39]中，研究人員研究在多載波系統(tǒng)的不同載波上加載不同概率分布的PS-QAM，實現(xiàn)比單載波系統(tǒng)更高的頻譜效率。概率分布不同，PS-QAM 的信息熵（information entropy）也不同。參考傳統(tǒng)的比特與功率加載，上述多載波系統(tǒng)加載多種PS-QAM 的做法也稱作熵加載（EL,entropy loading）[39]。由于PS-QAM 出色的性能，它很快被引入IM/DD 系統(tǒng)中[40-41]。由于DMT 是IM/DD 方案中易于適配高級調(diào)制格式的解決方案，因此PS-QAM 常與DMT 組合使用。得益于PS-QAM 的整形增益，基于DMT 的熵加載可以實現(xiàn)比使用普通QAM 的傳統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)制編碼算法更強(qiáng)的性能。

另一方面，PS-QAM 也帶來了復(fù)雜度的巨大提升。相比于普通QAM，PS-QAM 需要額外的DM和逆 DM。若熵加載針對每個載波獨(dú)立加載PS-QAM，則DMT 需要與數(shù)據(jù)子載波數(shù)相同的DM與逆DM（一般為幾百對），這將給硬件帶來極大的負(fù)擔(dān)，幾乎無法在實際系統(tǒng)中實現(xiàn)。而根據(jù)第3節(jié)中的結(jié)果，經(jīng)過分塊預(yù)編碼，每個獨(dú)立分塊內(nèi)往往僅有一種調(diào)制格式。由于預(yù)編碼塊個數(shù)有限，則加載的PS-QAM 也將遠(yuǎn)小于子載波的數(shù)目，這將大幅降低熵加載的實現(xiàn)復(fù)雜度。自適應(yīng)分塊預(yù)編碼與熵加載結(jié)合可以在降低熵加載復(fù)雜度的同時，利用PS-QAM 的高頻譜效率實現(xiàn)高速自適應(yīng)調(diào)制編碼傳輸。

4.1 自適應(yīng)分塊熵加載算法

與使用普通QAM 的自適應(yīng)加載算法相同，熵加載算法需要確定最佳PS-QAM 與SNR 間的關(guān)系。由于PS-QAM 的星座點概率分布不再是均勻的，PS-QAM 頻譜效率的計算方法與普通QAM 并不相同。互信息量（MI,mutual information）或一般互信息量（GMI,generalized mutual information）常用于計算PS-QAM 在不同信道條件下的最大可實現(xiàn)頻譜效率。但這是基于理想FEC 的條件下，因此MI 與GMI 不能體現(xiàn)PS-QAM 的實際性能。為與普通QAM 公平比較，本節(jié)基于相同的現(xiàn)有FEC，比較不同QAM 的每符號信息比特。使用6.25%Staircase-FEC 與20% LDPC 的級聯(lián)碼作為FEC，為實現(xiàn)無誤碼傳輸，一般信號的歸一化互信息量（NGMI,normalized generalized mutual information）應(yīng)大于0.858[42]。以無誤碼為條件，通過在加性高斯白噪聲信道中的蒙特卡洛仿真，得到普通QAM 與基于不同星座圖的最佳PS-QAM 和SNR 的關(guān)系。

如圖12所示，由于較粗的調(diào)制粒度，普通QAM的每符號信息比特隨SNR 呈現(xiàn)階梯型增長，而得益于連續(xù)的概率分布調(diào)節(jié)，PS-QAM 的每符號信息比特實現(xiàn)連續(xù)的增長。相比于第2節(jié)中使用FEC 有限地改善調(diào)制粒度，PS-QAM 從根本上解決了這個問題。且在相同每符號信息比特下，PS-QAM 比普通QAM 需要更低的SNR，這個SNR 差是由PS 的整形增益帶來的。特別地，PS-QAM 中，低階星座圖在低SNR 時可實現(xiàn)更高的頻譜效率，那么根據(jù)SNR 范圍選擇星座圖可實現(xiàn)更高的SNR 增益。當(dāng)每符號信息比特為2.5 bit 時，選擇PS-16QAM 比PS-64QAM 與PS-256QAM 更佳。而當(dāng)每符號信息比特為4 bit 時，PS-64QAM 是最好的選擇，因為此時已超出PS-16QAM 上限，且PS-256QAM 需要更高的SNR。

圖12 加性高斯白噪聲信道中NGMI 小于0.858時的最佳PS-QAM 與普通QAM 與SNR 關(guān)系

參考3.2節(jié)的算法，根據(jù)圖12的關(guān)系曲線，分塊預(yù)編碼算法步驟可描述如下。

步驟1估計所有子載波SNR，并對所有子載波按照SNR 大小由高到低排序。

步驟2設(shè)定預(yù)編碼塊數(shù)目，基于步驟1排序，所有預(yù)編碼塊按順序相鄰放置。通過移動相鄰預(yù)編碼塊的分界載波，遍歷所有載波組合。根據(jù)3.1節(jié)描述的SNR 均衡原理與香農(nóng)容量定理，計算所有載波組合的總?cè)萘俊?/p>

步驟3選擇總?cè)萘孔罡叩念A(yù)編碼分塊組合，根據(jù)最佳分塊的SNR 加載PS-QAM，并恢復(fù)子載波索引。

由于步驟2中，在指定的預(yù)編碼塊數(shù)目下，此算法遍歷了所有相鄰預(yù)編碼塊，并在其中選擇了實現(xiàn)最高容量的組合，因此稱之為最佳分塊預(yù)編碼（OPP,optimally partitioned precoding）熵加載。在對子載波按SNR 排序后，根據(jù)蒙特卡洛仿真，在噪聲功率不一致時，相比于不相鄰放置，相鄰放置預(yù)編碼塊可取得更高的容量，因此OPP 不考慮不相鄰放置子載波的情況。描述步驟2過程的示意如圖13所示，以8個子載波，指定預(yù)編碼塊為2為例。由于步驟1中對子載波按SNR 降序排列，當(dāng)預(yù)編碼塊1中子載波數(shù)目逐漸增多時，根據(jù)式(8)可知，均衡的SNR 逐漸降低。同時，對于預(yù)編碼塊2而言，高SNR 載波轉(zhuǎn)移至預(yù)編碼塊1中，其均衡SNR 也逐漸降低。通過移動相鄰預(yù)編碼塊間的分界點，即可遍歷所有相鄰分塊方式。再根據(jù)每種分塊方式的均衡SNR 與香農(nóng)公式即可計算總?cè)萘?，并選出實現(xiàn)最大總?cè)萘康姆謮K方式。對于多預(yù)編碼分塊而言，由于子載波仍然是相鄰放置，相比于圖13的唯一不同點即增加了預(yù)編碼塊分界點個數(shù)。但由于步驟2中采用遍歷的方法，隨著預(yù)編碼分塊數(shù)目的增大，復(fù)雜度將隨之以指數(shù)級增加。

圖13 OPP 算法遍歷過程示意

另一種常見的分塊方法是對子載波按照頻率順序等間隔分割。此方法不考慮實際的信道特性，僅與子載波數(shù)與設(shè)定的預(yù)編碼塊有關(guān)，稱之為等間隔分塊預(yù)編碼（EPP,equally partitioned precoding）。相比于OPP，EPP 直接根據(jù)子載波數(shù)目與指定的預(yù)編碼塊數(shù)，得到預(yù)編碼塊的分塊樣式，復(fù)雜度為O(1)。詳情也可參考文獻(xiàn)[43]。

4.2 實驗結(jié)果

本實驗采用與3.3節(jié)相同的單邊帶傳輸系統(tǒng)，主要區(qū)別在于將評價指標(biāo)由OSNR修改為接收光功率[43]，并且由于PS-QAM 的引入，DSP 略有不同，如圖14所示。

圖14 分塊熵加載DMT 的發(fā)送與接收DSP

由于OPP 的復(fù)雜度隨預(yù)編碼分塊的個數(shù)增大而迅速增加，首先研究預(yù)編碼分塊數(shù)對凈速率的影響。經(jīng)過80 km 標(biāo)準(zhǔn)單模光纖傳輸后，圖15表示凈速率與預(yù)編碼分塊數(shù)目的關(guān)系。可見當(dāng)分塊數(shù)大于或等于3時OPP 的凈速率趨于穩(wěn)定，這也說明僅需3種PS-QAM 即可。固定預(yù)編碼分塊數(shù)為3時，比較EPP、OPP 與傳統(tǒng)的LC 算法性能，結(jié)果如圖16所示。可見EPP 與OPP 均遠(yuǎn)優(yōu)于LC 算法，并且OPP 針對信道特性進(jìn)行合理的分塊，實現(xiàn)比EPP 更高的速率。當(dāng)凈速率為60 Gbit/s 時，OPP相比于LC 實現(xiàn)了4.4 dB 的接收機(jī)靈敏度提升，并且在接收光功率為-15 dBm 時，OPP 實現(xiàn)9%的速率提升。

圖15 EPP 與OPP 的凈速率與預(yù)編碼分塊數(shù)目關(guān)系

綜上所述，得益于PS-QAM 的整形增益與精細(xì)粒度的頻譜效率調(diào)節(jié)能力，熵加載方案表現(xiàn)出遠(yuǎn)勝于使用普通QAM 的自適應(yīng)加載方案的速率。但以子載波為粒度的熵加載方案復(fù)雜度極高，不適合實際使用。自適應(yīng)預(yù)編碼分塊與熵加載結(jié)合將以子載波為粒度的加載更改為以預(yù)編碼塊為粒度的加載，有效減少了使用的PS-QAM 數(shù)目。并且本節(jié)所提OPP 方案可針對信道特性選擇最優(yōu)的預(yù)編碼分塊組合。實驗表明，對于EPP 與OPP 這2種分塊熵加載算法，3個預(yù)編碼塊（3種PS-QAM）已足夠?qū)崿F(xiàn)較好的性能，相比于EPP 與LC，OPP 表現(xiàn)出最優(yōu)的速率。在凈速率為60 Gbit/s 且傳輸距離為80 km 時，OPP 相比于LC 算法提高了4.4 dB 的接收機(jī)靈敏度。

圖16 LC、EPP 與OPP 的凈速率與接收光功率關(guān)系

5 結(jié)束語

本文以DMT 傳輸方案為基礎(chǔ)，通過調(diào)制編碼技術(shù)實現(xiàn)了3種高性能的自適應(yīng)傳輸方案：調(diào)制、功率與FEC 三維自適應(yīng)調(diào)制編碼、自適應(yīng)分塊預(yù)編碼與自適應(yīng)分塊熵加載。第一種方案針對傳統(tǒng)QAM 調(diào)制格式的粗粒度問題，引入不同碼率的FEC 改善調(diào)制粒度，提高編碼增益，且基于查找表，相比于傳統(tǒng)基于迭代的比特與功率二維加載算法大幅降低了算法復(fù)雜度。第二種方案解決DMT 系統(tǒng)高PAPR 與預(yù)編碼方案速率受限的問題。通過靈活分塊預(yù)編碼，提出的算法達(dá)到傳統(tǒng)自適應(yīng)算法的速率，并最高可降低2 dB 的PAPR。第三種方案采用PS 技術(shù)提高QAM 調(diào)制格式的整形增益，顯著改善了調(diào)制粒度，但也增加了調(diào)制復(fù)雜度。所提分塊熵加載算法依靠信道特性與預(yù)編碼SNR 均衡原理，對子載波分塊加載PS-QAM，顯著減少使用的PS-QAM 種類，并實現(xiàn)遠(yuǎn)勝于傳統(tǒng)自適應(yīng)算法的速率。這3種方案從調(diào)制編碼的角度改善傳輸性能，在優(yōu)化角度與算法復(fù)雜度上有所差異。在應(yīng)用角度，可針對具體場景取舍調(diào)制編碼方式，在性能、復(fù)雜度和成本等因素間尋找最佳的權(quán)衡點。在中短距傳輸系統(tǒng)中，自適應(yīng)調(diào)制編碼可在不明顯修改硬件的條件下有效提高傳輸質(zhì)量，針對特定信道或業(yè)務(wù)需求敏捷調(diào)整，有效支持未來靈活大容量光網(wǎng)絡(luò)的建立與發(fā)展。