[论文解读] High-Cardinality Hybrid Shaping for 4D Modulation Formats in Optical Communications Optimized via End-to-End Learning

Vinícius Oliari, Boris Karanov+7 more|arXiv (Cornell University)|Dec 20, 2021

Optical Network Technologies被引用 11

一句话总结

该论文提出了一种通过端到端深度学习优化的4D 10比特/符号调制格式，采用分步傅里叶方法（SSFM）光纤信道模型。基于自编码器的方法联合优化了概率整形（PS）与几何整形（GS），在400 Gbps速率下，前向纠错（FEC）开销为20%时，相比PM-32QAM实现了13.6%的传输距离增益，展现出优异的非线性容忍度和频谱效率，且无需能量约束。

ABSTRACT

In this paper we carry out a joint optimization of probabilistic (PS) and geometric shaping (GS) for four-dimensional (4D) modulation formats in long-haul coherent wavelength division multiplexed (WDM) optical fiber communications using an auto-encoder framework. We propose a 4D 10 bits/symbol constellation which we obtained via end-to-end deep learning over the split-step Fourier model of the fiber channel. The constellation achieved 13.6% reach increase at a data rate of approximately 400 Gbits/second in comparison to the ubiquitously employed polarization multiplexed 32-QAM format at a forward error correction overhead of 20%.

研究动机与目标

• 解决长距离相干WDM系统中4D光调制格式下概率整形（PS）与几何整形（GS）联合优化的挑战。
• 克服传统PS与GS方法依赖简化信道模型或恒定能量星座图的局限性。
• 开发一种具有10比特/符号的高容量4D调制格式，以提升非线性光纤信道中的频谱效率与非线性容忍度。
• 利用广义互信息（GMI）和真实光纤传输模型验证所学星座图的性能。
• 证明在SSFM信道模型上进行端到端深度学习，可实现优于标准QAM格式的星座图设计。

提出的方法

• 采用自编码器框架，使用独立的神经网络分别实现概率整形（PS）与几何整形（GS），在非线性光纤信道上进行端到端训练。
• 使用分步傅里叶方法（SSFM）作为双 polarization 光纤链路的精确物理层模型，模拟包括克尔非线性和色散在内的非线性损伤。
• 通过SSFM反向传播联合优化4D星座图与符号概率，实现对非线性信道效应的直接学习。
• 采用根升余弦脉冲整形滤波器（0.01 roll-off）并以每符号16个采样点进行插值，生成波形。
• 使用广义互信息（GMI）作为性能度量，评估多跨段传输下的频谱效率与可靠性。
• 训练自编码器以最小化误比特率，学习最优星座点与符号概率，从而在非线性损伤下最大化互信息。

实验结果

研究问题

• RQ1 在基于精确SSFM的光纤信道模型上，端到端深度学习能否联合优化4D调制格式的几何整形与概率整形？
• RQ2 通过自编码器学习得到的4D 10比特/符号星座图，在传输距离与频谱效率方面是否优于标准PM-32QAM与PM-64QAM？
• RQ3 在非线性光纤链路中，移除能量约束对所学星座图性能有何影响？
• RQ4 在高速率下，所学星座图与PM-PS64QAM相比，在传输距离与FEC开销方面表现如何？
• RQ5 所优化的星座图是否能在不使用复杂二进制标签方案的前提下，实现优于传统QAM格式的非线性容忍度？

主要发现

• 所提出的4D 10比特/符号星座图在400 Gbps速率、20% FEC开销下，相比PM-32QAM实现了13.6%的传输距离增益，展现出优异的非线性容忍度。
• 在4000 km（50跨段）时，优化后的星座图平均GMI约为8比特/符号，频谱效率达到7.76比特/s/Hz。
• 在最佳发射功率下，星座图相比PM-32QAM提升了0.3比特/符号，并在线性区域也表现出更优性能。
• 符号概率收敛至均匀分布，表明性能增益主要源于几何整形，而非概率整形。
• 星座图中符号能量呈现显著变化，与以往研究中恒定能量星座图的常见假设相矛盾。
• 在6000 km时，优化后的星座图仅需33%的FEC开销即可实现与PM-64QAM（44%开销）相当的净速率，同时相比PM-64QAM增加520 km（8.7%）传输距离，相比PM-PS64QAM增加340 km（5.5%）传输距离。