面向下一代灵活光网络的数字相干光传输技术

付松年　向梦

摘要为了适应不同颗粒度的业务需求，最大化波分复用传输系统的频谱效率，光网络正逐渐朝着更灵活、高效、节能的趋势发展.基于带宽可变收发机（BVT）的灵活光网络传输技术因而得到了广泛的关注与研究.本文概述了国内外支持灵活光网络的数字相干光传输技术的最新研究进展，包括发射端支持传输速率可变的自适应编码、调制技术以及接收端相应的调制码型识别技术，最后对灵活光网络传输的未来研究方向进行了展望.

关键词灵活光网络；调制和编码；数字信号处理；相干光传输

中图分类号TN9291

文献标志码A

0引言

近年来随着互联网的崛起，人们对带宽的需求急剧增加.根据Cisco的分析，全球的网络协议通信容量（IP traffic）从2014到2019年将以23%的年均复合增长率（CAGR）增长[1].在频带资源一定的情况下，如何提高系统传输的频谱效率成为了研究热点.尽管传统的波分复用（WDM）网络在高速传输方面有很多优点，但WDM光网络是以固定的波长信道间隔，譬如50 G/100 G，作为最小颗粒度给业务分配带宽，在业务多样性的情况下，WDM光网络难以适应不同颗粒度的业务要求，导致系统的频谱效率偏低.另外一方面，灵活光网络打破了传统固定栅格光网络信道间隔固定的约束，由于能够灵活地使用光频谱资源，因而能够满足多种颗粒度业务传输的要求，进而使系统的频谱效率最大化.2009年，Jinno 等[2]首次提出了基于OFDM技术的频谱切片灵活光网络的概念，并且详细介绍了灵活光网络作为一种高频谱效率、可扩展的光网络架构能够满足動态高效的带宽服务.随后，这一灵活光网络的思想受到了业界的广泛关注并成为近年来的研究热点.2010年，Jinno等[3]又研究了调制码型和光频谱整形宽度对灵活光网络中带宽分配的影响.2011年，Patel等[4]将灵活光网络的概念推广到NyquistWDM传输系统.为了实现光网络传输带宽的灵活可变，可变带宽收发机（BVT）是灵活光网络中不可或缺的支撑器件.图1给出了基于BVT的灵活相干光传输系统框图，主要由数字发射机、光纤链路和数字相干接收机三部分组成.发射端的数字信号处理（DSP）以及数模转换器（DAC）能够显著提升系统的性能和灵活度.发射端的DSP包括编码映射、奈奎斯特脉冲整形及预补偿，之后离线产生的两个偏振方向上的同向和正交分量被加载到DAC完成信号的数字域电域转化.电光转换后，产生的光信号在光纤链路中进行传输.在接收端完成光电转换后，信号首先由模数转换器（ADC）实现电域数字域转化，之后在数字域进行相应的DSP对信号进行恢复.接收端的DSP包括前端校正、色散补偿、时钟恢复、频偏纠正、信道均衡、载波相位恢复及解码.本文综述了国际上灵活光网络传输技术的最新研究进展，包括发射端支持传输速率可变的自适应编码和调制技术、接收端的调制码型识别技术，最后对灵活光网络传输的未来研究方向进行了展望.

1发射端编码和调制

一般来说，发射端可以通过改变一个参数譬如调制码型、系统符号速率、编码速率来完成可变速率传输，例如200 Gbit/s、400 Gbit/s等.2012年，Teipen等[5]实验研究了通过改变标准MQAM调制码型来实现传输速率的改变，相比于改变系统符号速率，强调了其在系统重构上的优势.同年，Gho等[6]提出通过联合改变调制码型以及前向纠错编码（FEC）的编码速率来实现传输速率的改变.2014年，Fischer等[7]提出使用多维调制码型实现传输速率的改变.2015年，Rozental等[8]首次实现了无中断速率转换.2016年，Guiomar等[9]提出使用时域混合QAM实现了传输速率的改变.值得注意的是，业界更多的研究集中在改变调制码型，无论是考虑标准的MQAM、Hybrid QAM或者多维调制码型，来实现未来灵活光网络的可变速率传输.

1）标准的MQAM被最早用来实现传输速率的改变.图2给出了不同MQAM的星座图，考虑28 Gbaud的系统符号速率以及7%的FEC开销，使用DPQPSK调制码型可以实现100 Gbits传输，使用DP16QAM调制码型可以实现200 Gbits传输.但是我们看到，相邻MQAM调制码型之间的颗粒度间隔很大，使用MQAM系统的灵活性比较差.

2）为了解决MQAM调制码型间颗粒度大的问题，多维编码调制格式开始进入人们的视野.编码调制首先将信号空间的信号点分解为不同的子集，之后人为引入冗余度并且只允许子集信号点之间的传输.通过引入冗余度的大小可以自适应地完成传输速率的改变，另外编码调制也会带来一定的编码增益.整体而言，主要有两种编码调制的方式即格型编码以及网格编码[1011].图3给出了基于Schlfli 四维空间格子的几种格型编码调制码型的星座图，可以看到使用多维编码调制格式可以得到更精细的颗粒度间隙.但是我们也要看到对于多维编码调制格式其相应的编解码比较复杂，会增加BVT的实现复杂度.

3）另外一种可以自适应地完成传输速率的改变是采用时域混合 QAM调制码型（TDHQ）[1213]，它通过在数据结构中周期性地插入不同的MQAM调制格式来改变传输速率.图4给出了TDHQ的时域结构，可以看到TDHQ每个符号携带的比特数由QAM1和QAM2调制码型的比特数以及相应的排列结构决定.通过改变QAM1和QAM2的符号数可以

实现TDHQ的比特数在两种调制码型之间的连续变化.相比于采用多维编码调制格式实现传输速率的

改变，采用TDHQ部署更简单也比较直接，但是也存在一些相应的问题，譬如需要优化两种调制码型的功率比，需要额外的手段解决TDHQ中高阶调制码型遭受的更严重的非线性效应.最后对TDHQ进行解映射时，需要实时地追踪相应的调制码型.

2接收端的调制码型识别

在接收端的DSP中信道均衡、载波相位恢复、判决解码都依赖于已获知接收到信号的调制码型.在灵活光网络中，发射端发射的调制码型变得越来越不可预测，因而有必要在接收端对信号的调制码型进行识别.近年来调制码型识别（MFI）也已成为了研究热点.2012年，Khan等[14]提出了基于信号的异步幅度分布以及人工神经网络进行MFI，这种方式实现比较简单，但是精确度不高，特别是针对高阶调制码型性能很差.2013年，Borkowski等[15]提出在斯托克斯空间内采用最大期望值算法进行MFI，并实验验证了该方法适用于QPSK/8QAM/16QAM调制码型.2014年，Isautier等[16]提出在斯托克斯空间通过分析信号的高阶统计量来实现MFI.同年，他们又针对TDHQ调制码型提出了一种MFI方式，但是该方案需要额外的步骤检查接收到信号模的统计分布，此外，它不能简单地扩展到高阶的TDHQ调制码型，譬如Hybrid 8QAM/16QAM [17].2014年的OFC（国际光纤通信会议）上，Liu等[18]提出通过分析信号的功率分布来实现MFI.2015年，Bilal等[19]提出根据接收到信号的峰均功率比来进行MFI，但是这种方法首先需要估计信号的光信噪比.同年，Boada等[20]对在斯托克斯空间进行点簇分类聚集的各种MFI方案进行了分析比较，包括MFI的识别度以及实现复杂度.2016年，Khan等[21]首先分析了信号的功率分布然后基于深度机器学习的方式实现了MFI.以上所提MFI方案主要可以分为两大类，一类是在斯托克斯空间通过判断点簇的个数或者高阶统计量来进行MFI，另外一类是基于接收到信号的功率分布来进行MFI.但是这些MFI方案不能简单地扩展到更复杂的调制码型，譬如TDHQ以及多维的调制码型.此外，这些MFI方案由于需要很高的运算复杂度，无法追踪调制码型的快速逐块变化.下面将具体介绍这两类MFI方案.

1）基于斯托克斯空间的MFI.图5给出了BPSK和16QAM信号在斯托克斯空间的分布，可以看到对于不同的调制码型信号，其映射到斯托克斯空间的点簇个数是不一样的.对于BPSK/QPSK/8QAM/16QAM而言，相应的点簇个数为2/4/16/60，因而可以通过判断点簇个数来实现调制码型识别.具体而言，首先需要将接收到信号的点映射到斯托克斯空间，然后通过具体的归类聚集算法对空间点进行点簇分类，最后根据分类点簇的个数判定信号的调制码型信息.具体的归类聚集算法有kmeans算法、最大期望值算法（EM）、DBSCAN算法、OPTICS算法、频谱聚类算法、最大似然算法[20].kmeans算法和OPTICS算法分别在低光信噪比和高信噪比的情况下有比较高的MFI识别度，另外它们的复杂度也相对较低，但是需要预先知道光信噪比的粗略值.另外一种基于斯托克斯空间的MFI方法是通过获得信号的高阶统计量来完成的[22].图6给出了具体的MFI操作流程，可以看到首先需要通过判断斯托克斯空间信号点分布的维度将调制码型分为两大类：三维分布的MQAM以及二维分布的{OOK，MPSK，MPAM}.对于OOK/MPSK/MPAM可以通过分析高阶统计量来区分，对于MQAM调制码型又可以将其细分为{MQAM，M>4}以及{QPSK，BPSK}两类.对于{MQAM，M>4}调制码型可以通过计算空间相关系数来区分，对于QPSK/BPSK可以通过计算四阶统计量来区分.

2）基于接收到信号功率分布的MFI.图7给出了不同调制码型的星座图以及功率分布.可以看到不同的调制码型具有不同的功率分布，通过判断接收到信号的功率分布可以对调制码型进行识别.具体可以采取设定判决矩阵、机器学习的方式根据功率分布进行MFI[18，21].

相比于前面所述的MFI方案，最近我们提出的两种MFI方案不仅能够对任意的调制码型进行识别

并且具有很高的精确度，即使是在很低光信噪比的情况下仍然可以达到100%的正确率[2324].

图8给出了DP16QAM信号经过标准单模光纤传输后不同MFI方案的性能，可以看到，当传输距离比较短时，3种MFI方案都具有100%的正确识别概率， 但是当

传输距离高于2 240 km時，基于斯托克斯空间的MFI方案（Stokes MFI）以及基于接收到信号功率分布的MFI方案（Featurebased MFI）的性能下降，而对于笔者等所提的MFI方案（Proposed MFI），即使传输距离到达4 000 km，仍然具有100%的正确识别概率.下面将具体的介绍我们所提出的MFI方案.

1）基于BPSK符号的MFI.图9给出了超标量并行化结构的框图.基于超标量并行化结构的载波相位恢复不仅适于并行化处理并且线宽容忍度高，但是

初始化锁相环（PLL）需要插入已知的BPSK导频符号（图中红色标识）.基于此结构，为了进行MFI，我们将调制码型的信息加载到用于载波相位恢复的BPSK导频符号上（图中蓝色标识），在接收端通过解调BPSK符号，然后查看调制码型编码表，就可以获得发射端传输的调制码型[23].一般来说为了消除高斯白噪声的影响，可以周期性地插入相同的MFI BPSK符号.假定重复MFI BPSK符号数为N，那么在一个超标量并行化结构里面，可以编码P/（2N） bit调制码型信息，能够对2P/（2N）调制码型进行判定.图10给出了4 bit的调制码型编码表，根据编码表，可以对任意的调制码型进行识别，包括MQAM、TDHQ以及多维调制编码码型.

2）基于RFpilot的MFI.在相干光通信系统里面，RFpilot被广泛用来进行载波相位恢复以及非线性补偿，但是只有RFpilot的相位信息被利用.我们提出可以将调制码型的信息加载到RFpilot的幅度上，实验中对RFpilot进行两电平的幅度调制[24].图11给出了接收端接收到的RFpilot的相位和幅度信息.可以看到RFpilot的相位可以用来进行相位恢复，幅度可以用来进行MFI.同样的，在接收端对RFpilot的幅度进行判决解调，根据调制码型编码表，就可以获得发射端传输的调制码型.

经取得了重要的研究进展.由于灵活光网络能够灵活地使用光频谱资源，因而能够满足多种颗粒度业务传输带宽的要求，最终使系统的频谱效率最大化.但是未来研究中还有很多关键技术和问题有待解决.包括无中断的带宽可变收发机的设计，在根据用户需求改变传输速率时，信息的传递不用被破坏；接收端对调制码型透明的低复杂度算法优化设计，适用于各种调制码型，以降低计算复杂度，提高信号处理效率，进而降低硬件电路的功耗；网路层面路由和频谱资源分配算法设计，以自适应业务带宽需求，建立一条端到端的光路径并为其分配合适的通信参数.

参考文献

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AbstractIn order to satisfy the service demands with different granularities and maximize the spectral efficiency of wavelength division multiplexing transmission，the optical network is evolving to agile and energyefficient one.Consequently，the flexible optical transmission techniques based on bandwidth variable transceivers （BVT） have attracted worldwide attention and research interest.We review recent progresses of flexible optical transmission techniques including transmitterside adaptive modulation，variable bitrate loading and receiverside corresponding modulation formats identification.Finally，we outline the prospects and future challenges in this area.

Key wordsflexible optical networks；modulation and coding；digital signal processing；coherent optical transmission