[논문 리뷰] Dynamic physical layer equalization in optical communication networks

Tianhua Xu, Gunnar Jacobsen외 3명|arXiv (Cornell University)|2016. 06. 13.

Optical Network Technologies참고 문헌 50인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 예측할 수 없는 전송 거리가 있는 라이트패스에서 시간에 따라 변하는 색산성 분산을 적응적으로 보상할 수 있도록 동적 물리계층 균형화를 위한 가변 스텝 사이즈 최소평균제곱(LMS) 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 전통적인 LMS와 유사한 성능를 달성하면서도 계산 복잡도를 크게 감소시켜 유연하고 실시간 광망 라우팅 및 스위칭에 적합하다.

ABSTRACT

In optical transport networks, signal lightpaths between two terminal nodes can be different due to current network conditions. Thus the transmission distance and accumulated dispersion in the lightpath cannot be predicted. Therefore, the adaptive compensation of dynamic dispersion is necessary in such networks to enable flexible routing and switching. In this paper, we present a detailed analysis on the adaptive dispersion compensation using the least-mean-square (LMS) algorithm in coherent optical communication networks. It is found that the variable-step-size LMS equalizer can achieve the same performance with a lower complexity, compared to the traditional LMS algorithm.

연구 동기 및 목표

• 동적 라우팅 및 스위칭으로 인해 발생하는 예측할 수 없는 색산성 분산 문제를 해결한다.
• 변동하는 네트워크 조건 하에서 일체형 광통신 시스템에서 실시간으로 적응형 균형을 가능하게 한다.
• 균형 정확도를 유지하면서 분산 보정의 계산 복잡도를 감소시킨다.
• 탄력적인 올오피스 네트워크 아키텍처와 호환되는 실용적인 물리계층 균형 솔루션을 개발한다.
• 고속 광전송에서 저복잡도 적응 필터링을 사용한 동적 균형의 실현 가능성을 입증한다.

제안 방법

• 색산성 분산 보정을 위한 핵심 적응형 균형 프레임워크로 최소평균제곱(LMS) 알고리즘을 채택한다.
• 오차 신호 크기에 기반해 LMS 업데이트 이득을 동적으로 조정할 수 있는 가변 스텝 사이즈 메커니즘을 도입한다.
• 가변 스텝 사이즈를 통해 초기 적응 단계에서 수렴 속도를 가속화하고 안정 상태에서의 오류 조정을 감소시킨다.
• 알 수 없는 계수를 실시간으로 추정해야 하는 시간에 따라 변하는 선형 필터로 광섬유 링크를 모델링한다.
• 수신기 측에서 등비자리를 구현하여 누적된 분산을 실시간으로 추적하고 보정한다.
• 다양한 채널 조건 하에서 수렴 속도, 오류 조정, 비트 오류율(BER)과 같은 시뮬레이션 지표를 사용해 성능을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 가변 스텝 사이즈 LMS는 동적 광링크에서 표준 LMS에 비해 수렴 성능 및 안정 상태 성능을 어떻게 향상시키는가?
• RQ2 동적 분산 보정에서 균형 정확도를 떨어뜨리지 않고 계산 복잡도를 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ3 변경 빠른 전송 거리와 누적 분산 조건 하에서도 제안된 방법이 낮은 비트 오류율(BER)을 유지할 수 있는가?
• RQ4 광학 균형을 위한 가변 스텝 사이즈 LMS에서 수렴 속도와 오류 조정 간의 상호 상충 관계는 어떠한가?
• RQ5 실제로 시간에 따라 변하는 광망 조건 하에서 고정 스텝 사이즈 LMS에 비해 알고리즘이 어떻게 성능를 발휘하는가?

주요 결과

• 가변 스텝 사이즈 LMS 등비자는 전통적인 LMS 알고리즘과 동일한 비트 오류율(BER) 성능를 달성하면서도 계산 복잡도를 크게 감소시켰다.
• 알고리즘은 초기 적응 단계에서 더 빠른 수렴 속도와 안정 상태 작동에서 더 낮은 오류 조정을 보였다.
• 제안된 방법은 예측할 수 없는 전송 거리가 있는 라이트패스에서 시간에 따라 변하는 분산을 효과적으로 추적할 수 있었다.
• 저오차 영역에서 불필요한 큰 업데이트를 최소화함으로써 복잡도 감소를 달성하였고, 에너지 효율성이 향상되었다.
• 등비자는 광범위한 누적 분산 값 범위에서 견고한 성능를 유지하여 탄력적인 라우팅 및 스위칭을 지원했다.
• 결과는 동적 광전송 네트워크에서 실시간으로 저복잡도 분산 보정이 가능하다는 것을 확인시켰다.