Parameter estimation in space-division multiplexing transmission systems based on digital signal processing

Autor(es)

Ruby Stella Bravo Ospina

• Tipo de documento: Tese de Doutorado
• Imprenta: Campinas, SP.
• Instituição: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
• Data de defesa: 2023-04-04

Membros da banca

Darli Augusto de Arruda Mello; Carmelo José Albanez Bastos Filho; Jacklyn Dias Reis; Hugo Enrique Hernández Figueroa; Renato da Rocha Lopes

• Orientador: Darli Augusto de Arruda Mello

Resumo

A transmissão de sinais com multiplexação por divisão espacial (space-division multiplexing - SDM) acoplada está sujeita ao acoplamento aleatório de potência, requerendo o uso de equalizadores de múltiplas entradas e múltiplas saídas (multiple-input multiple-output - MIMO) para compensar qualquer crosstalk entre os diversos caminhos de propagação. A multiplicidade de caminhos de transmissão também introduz dispersão modal, efeito que precisa ser compensado no receptor, aumentando sua complexidade computacional. Além disso, devido aos componentes ópticos na linha, a transmissão SDM experimenta um desequilíbrio das perdas e ganhos entre os diferentes caminhos de transmissão, uma perturbação conhecida como perda dependente do modo (mode-dependent loss - MDL) e ganho dependente do modo (mode-dependent gain - MDG). Junto com o ruído de amplificação, a MDL e a MDG reduzem a capacidade do canal e representam um limite fundamental para a implantação de sistemas SDM de longa distância. Em sistemas SDM, a estimação de parâmetros de canal é essencial para o planejamento do sistema, avaliação de desempenho e solução de problemas. Portanto, nesta tese, técnicas de estimação de parâmetros de canal no âmbito de sistemas SDM são investigadas. Mostra-se que os métodos convencionais de estimação de MDG e da relação sinal a ruído (signal-to-noise ratio - SNR) apresentam limitações críticas de desempenho em determinados regimes de operação. Uma técnica melhorada para a estimação de MDG que utiliza um fator de correção analítico e uma nova técnica para a estimação de MDG e SNR baseada em redes neurais artificiais (artificial neural networks - ANNs) do tipo perceptron multicamadas são propostas. Os resultados mostram que a técnica de fator de correção melhora substancialmente a precisão da estimação de MDG em uma transmissão simulada de 3 modos ao longo de uma fibra de 2.500 km e em uma transmissão experimental de 3 modos sobre enlaces de fibra de 32,5 metros e 73 km. Da mesma forma, os resultados mostram que o estimador de MDG e SNR baseado em ANNs supera os métodos convencionais apresentando um desempenho adequado em todos os regimes de MDG e SNR avaliados em um setup de transmissão experimental de 3 modos sobre um enlace de fibra de 73 km. Adicionalmente, o estimador de MDG e SNR baseado em ANN apresenta um desempenho consistente quando aplicado a um caso de estudo de uma transmissão experimental de longa distância de 6 modos espaciais. Avaliam-se também três métodos baseados em varredura para a estimação da dispersão cromática acumulada (chromatic dispersion - CD) em um setup de transmissão SDM simulado de 3 modos. Os resultados mostram que os métodos de varredura são muito suscetíveis ao crosstalk e que apenas a técnica delay tap sampling pode ser aplicada a sistemas SDM com precisão satisfatória, mesmo para altos níveis de crosstalk. Finalmente, como tópico lateral, é estudada a redução potencial da complexidade do equalizador MIMO em uma transmissão experimental sobre uma fibra de 55 modos com acoplamento fraco entre grupos modais. Os resultados mostram que uma redução de complexidade de 21,5% pode ser alcançada com uma perda de taxa de dados de apenas 4,9% por meio da desativação seletiva dos filtros de resposta ao impulso finita (finite impulse response - FIR) (AU)

• Processo FAPESP: 17/25537-8 - Modulação com adaptação à distância em sistemas ópticos com multiplexação por divisão espacial
• Beneficiário: Ruby Stella Bravo Ospina
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado