面向城域网数据中心互联的高速直接探测光纤传输系统关键技术研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:61871082
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:63.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:F0109.光通信
- 结题年份:2022
- 批准年份:2018
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2019-01-01 至2022-12-31
- 项目参与者:文峰; 朱明月; 胡少华; 黄夏涛; 应豪; 唐伟; 张文静;
- 关键词:
项目摘要
Due to the fast growth of the internet services, data center traffic occupies the major part of the global network traffic. Optical interconnection is the main technical solution for the traffic upgrade of future data center interconnection (DCI). To fulfill the requirement of the low cost and high speed interconnection, the optical communication system based on direct-detection has been favored in DCI of metro-area network with different geographical area. However, the power fading of the received optical signal and nonlinear distortions limit the transmission bitrate and capacity due to the combined effect of chromatic dispersion and square-law detection. This project proposes the efficient hybrid equalizer, enhanced phase reconstruction algorithm and dispersion compensation method based on direct-detection, and channel equalization based on neural network to improve the accuracy of the nonlinear approximation, optimize the transmission performance and improve the system tolerance to nonlinear distortions. By upper and lower sideband multiplexing and orthogonal band multiplexing, we can realize high capacity transmission. We will experimentally achieve the 100Gb/s/λ and the multiplexed 400Gb/s signal transmission over hundred kilometers standard single mode fiber. The research results will be applied in the short- and medium-range optical interconnection for metro-area network DCI to meet the requirement of low cost and high-speed interconnection.
随着互联网业务的快速发展,数据中心的流量占据了全球主要的通信流量。光互联是支撑未来数据中心流量升级的主要技术方案。为了满足未来不同地理区域的低成本、高速率城域网数据中心互联的需求,基于直接探测技术的光纤传输系统受到青睐。然而,在光纤色散与平方率检测的共同作用下,传统的直接探测系统中接收到的信号呈现不同程度的频率选择性衰落。并且,光纤非线性失真导致传输速率与传输容量受限。本课题提出优化的混合型均衡算法、直接探测下的相位重构与色散补偿方法、基于神经网络的光纤非线性均衡方法提高非线性逼近精度,降低信号处理的复杂度,优化单信道系统的设计,提高系统的传输性能。通过上下边带复用、正交频带复用实现多路复用的大容量传输。通过实验平台搭建,实现单路100Gb/s、复用后400Gb/s信号百公里以上的传输。本课题的研究成果可以应用到未来城域网数据中心的短距与中长距光互联,满足低成本高速光互联的需求。
结项摘要
随着大数据、云技术等的快速发展,数据中心的流量占据了全球主要的通信流量。光互连已经成为支撑数据中心流量升级的主要技术方案。在面向城域数据中心光互连场景下,为了能够使得100Gb/s信号传输50km以上光纤,将受到光纤色散与平方律检测的共同作用,使得信号处理复杂度急剧提升,传输容量进一步的扩容升级面临挑战。本课题提出基于虚载波插入的Kramers-Kronig相位重构方法用于光单边带调制系统,提升直接探测系统对光纤色散的容忍性;提出双偏振孪生光单边带系统下的接收端均衡简化算法补偿线性与非线性损伤;分析了光单边带系统下的均衡器增强噪声,并对激光器线宽的影响进行了数值仿真分析,给出传输容量与可用激光器线宽的关系;提出基于深度神经网络的非线性串扰消除技术,以及基于迁移学习的快速再建模方案,用于降低信号处理的复杂度,提高系统的传输性能。通过实验平台搭建,实现了单路100Gb/s百公里以上,偏振复用400Gb/s系统传输80km。所提出的城域数据中心相关关键技术不仅可以用于数据中心间的互连,在光接入网、全息通信与空间光通信也具备广阔的应用前景。
项目成果
期刊论文数量(14)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(12)
专利数量(5)
Low Complexity Two-Stage FOE Using Modified Zoom-FFT for Coherent Optical M-QAM Systems
使用改进的变焦 FFT 实现相干光学 M-QAM 系统的低复杂度两级 FOE
- DOI:10.1109/lpt.2020.2969701
- 发表时间:2020-03
- 期刊:IEEE PHOTONICS TECHNOLOGY LETTERS
- 影响因子:2.6
- 作者:Tang Bi;Zhang Jing;Hu Shaohua;Xu Bo;Zhang Hongbo;Ge Guangze;Qiu Kun
- 通讯作者:Qiu Kun
Data-Aided Iterative Algorithms for Linearizing IM/DD Optical Transmission Systems
用于线性化 IM/DD 光传输系统的数据辅助迭代算法
- DOI:10.1109/jlt.2021.3063689
- 发表时间:2021-05
- 期刊:Journal of Lightwave Technology
- 影响因子:4.7
- 作者:Hu Shaohua;Zhang Jing;Tang Jianming;Jin Wei;Giddings Roger;Qiu Kun
- 通讯作者:Qiu Kun
Multi-constraint Gerchberg-Saxton iteration algorithms for linearizing IM/DD transmission systems
用于线性化 IM/DD 传输系统的多约束 Gerchberg-Saxton 迭代算法
- DOI:10.1364/oe.448826
- 发表时间:2022
- 期刊:Optics Express
- 影响因子:3.8
- 作者:Shaohua Hu;Jing Zhang;Jianming Tang;Taowei Jin;Wei Jin;Qun Liu;Zhuqiang Zhong;Roger Giddings;Yanhua Hong;Bo Xu;Xingwen Yi;Kun Qiu
- 通讯作者:Kun Qiu
Design of Fully Interpretable Neural Networks for Digital Coherent Demodulation
用于数字相干解调的完全可解释神经网络的设计
- DOI:10.1364/oe.472406
- 发表时间:2022
- 期刊:Optics Express
- 影响因子:3.8
- 作者:Xiatao Huang;Wenshan Jiang;Xingwen Yi;Jing Zhang;Taowei Jin;Qianwu Zhang;Bo Xu;Kun Qiu
- 通讯作者:Kun Qiu
Joint Modulation Format Identification and OSNR Monitoring Using Cascaded Neural Network With Transfer Learning
使用级联神经网络和迁移学习进行联合调制格式识别和 OSNR 监测
- DOI:10.1109/jphot.2021.3056471
- 发表时间:2021-02
- 期刊:IEEE Photonics Journal
- 影响因子:2.4
- 作者:Zhang Jing;Li Yuanjian;Hu Shaohua;Zhang Wanting;Wan Zhiquan;Yu Zhenming;Qiu Kun
- 通讯作者:Qiu Kun
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