コヒーレント光通信における DSP テクノロジー

抽象

コヒーレント光伝送技術は、大容量の長距離光ファイバー ネットワークに不可欠な部分となっています。この高度な変調技術は、データを光の振幅、位相、偏光にエンコードできます。各コヒーレント トランシーバーの中核は、コヒーレント伝送を実現するために重要な信号処理を実行する、非常に複雑なデジタル シグナル プロセッサ (DSP) です。この記事では、DSP に焦点を当てて、コヒーレント トランシーバーの電子エンジン内のさまざまな機能の包括的な概要を提供し、DSP テクノロジーの最新の開発と将来の課題を要約します。

概要

ここ数十年で、世界のインターネット トラフィックは急激に増加し、2 年ごとに 2 倍になっています。この持続的な成長は、ビデオ ストリーミング、クラウド コンピューティング、ソーシャル メディア、モノのインターネット (IoT) によって駆動される多数のネットワーク デバイスなど、帯域幅を大量に消費するアプリケーションに対する膨大な需要に起因しています。データの爆発的な増加に対応するために、サービス プロバイダーは、コアの光伝送ネットワークを単純なポイントツーポイント リンクから高速で柔軟なメッシュ トポロジに変換しました。しかし、従来の光伝送技術に依存すると容量や伝送距離に限界があり、今後の成長のボトルネックとなります。

コヒーレント伝送技術が解決策として登場し、コア ネットワークで 100 本のファイバーで伝送されるデータ量を XNUMX 倍に増やすことができるようになりました。この高度な変調方式では、振幅、位相、偏光という XNUMX つの光の属性に情報をエンコードします。コヒーレント伝送により、従来の単純なオンオフ キーイング技術をはるかに超える容量と伝送距離が実現します。

各コヒーレント トランシーバーの中核は、専用の電子回路と高度なアルゴリズムで構成される非常に複雑なデジタル シグナル プロセッサ (DSP) です。 DSP は、データのエンコード/デコード、チャネル障害の補償、パフォーマンスのモニタリングなど、コヒーレント伝送の実現に不可欠な信号処理を実行します。DSP の革新は、過去 10 年間のコヒーレント伝送技術革命の触媒となりました。

世界的なインターネット トラフィックが急速に増加するにつれて、コヒーレント テクノロジの機能もそれに応じて改善する必要があります。伝送距離、効率、消費電力の観点から DSP を強化することは、業界がデータのニーズを満たすためにコヒーレント トランシーバーを継続的に改善する重要な機会を提供します。この記事では、DSP に焦点を当てて、コヒーレント トランシーバーの電子エンジン内のさまざまな機能の包括的な概要を説明します。 DSP テクノロジーの最新の開発と課題についてもまとめます。

コヒーレントトランシーバーの電子エンジン

DSP は、電子エンジンと呼ばれる、各コヒーレント トランシーバー内のより大きな電子システムの一部です。図 1 に示すように、エンジンは次の主要コンポーネントで構成されています。

• アナログ処理回路は、アナログ形式とデジタル形式の間で信号を変換します。ファイバー伝送はアナログ光信号ですが、データ処理はデジタルです。信号を送受信する際にはフォーマット変換が必要です。
• デジタル信号処理 (DSP) はデータをエンコード/デコードし、チャネル障害を補償します。これが中核となる信号処理機能です。
• 前方誤り訂正 (FEC) により、ノイズと歪みに対する耐性が強化されます。 FEC により、コヒーレント リンクは従来の直接検出リンクよりも 100 万倍高いエラー率に対処できます。
• イーサネットと光トランスポート ネットワーク (OTN) 形式の間でデータを変換するブリッジ。
• マイクロプロセッサ、シリアル/パラレル コンバータ (SERDES) などの論理回路を接着して、さまざまなモジュールを接続します。

電子エンジンの各モジュールには専用の回路とアルゴリズムが含まれており、個別の知的財産となります。そのため、エンジン全体の開発にはさまざまな分野の専門知識が必要となります。

図 1. コヒーレント光トランシーバーの電子エンジンのレイアウト (エンジンによる信号処理の順序を含む)。

DSP の基礎

ここで DSP ユニット自体に焦点を当てます。このモジュールは、デジタル データを光信号属性にマッピングする、またはその逆のマッピングという重要な作業を実行します。

このマッピングを実現するための中核技術は直交変調と呼ばれ、データを光信号の振幅と位相にエンコードします。 16 状態直交変調方式は、Quadrature Phase Shift Keying (QPSK) と呼ばれます。 16 状態直交振幅変調 (XNUMX-QAM) などのより高度な変種では、より高いデータ レートを実現できます。

図 2 に示すように、DSP のコア機能には次のようなものがあります。

• 直交変調方式を使用して、データを位相と偏波にエンコード/デコードします。
• パイロット信号を挿入して、受信機のデコードを支援します。パイロットは位相と偏波の基準を提供します。
• ファイバーチャネルによって引き起こされる信号スペクトルの歪みを補償する適応イコライゼーション。
• 光パルスの拡散を引き起こす分散効果を打ち消すための分散補償。
• 自己位相混合などの非線形効果を軽減する非線形補償。
• デジタル フィルターを使用したスペクトル整形により、帯域幅の利用率を最大化します。

図 2. 信号の送受信時に従う DSP モジュールのレイアウトとシーケンス

DSP テクノロジーの最新の進歩

今後を展望すると、DSP の進歩における 2 つの重要な方向性は、伝送距離/効率とエネルギー効率です。確率的コンスタレーションシェーピング (PCS) やより高速な変調フォーマットなどのテクノロジーには明るい未来があります。

図 3 に示すように、PCS は信号コンスタレーション ポイントを不均一な方法で使用し、特定の電力バジェットの下でより多くのビットを送信します。 PCS は、伝送距離の増加、非線形耐性の向上、柔軟性の向上など、大きな利点をもたらします。

変調形式に関しては、業界は初期の QPSK システムから 16-QAM や 64-QAM などの高次変調に徐々に移行しています。ただし、これらの高密度変調フォーマットの増加した歪みに対処するには、改良された DSP アルゴリズムが必要です。

エネルギー効率の観点から見ると、DSP はコヒーレント トランシーバーの総エネルギーの約 50% を消費しています。容量と帯域幅が増加すると、DSP チップのエネルギー需要がさらに増加し​​ます。 DSP の電力は、帯域幅、変調形式、FEC、およびその他の処理機能に応じて調整されます。したがって、DSP とその電気接続のインテリジェントな最適化は、将来の拡張にとって非常に重要です。

図 3. 従来の 16-QAM と確率的コンスタレーション シェーピング (PCS) 16-QAM の比較。画像出典：インフィネラ。

まとめ

過去 10 年間、DSP の革新は、光ネットワークにおけるコヒーレント伝送技術の革命的な触媒となってきました。しかし、ビデオ、仮想現実、モノのインターネットなどの高帯域幅アプリケーションの推進により、世界のインターネット トラフィックが急速に増加し続けているため、私たちは立ち止まることはできません。

伝送距離、効率、消費電力における DSP の強化は、業界がコヒーレント トランシーバーを継続的に改善する重要な機会を提供します。高帯域幅サービスの成長に伴い、DSP は引き続き次世代光ネットワークのデジタルの中心となり、データ需要を満たすファイバー容量を実現します。 DSP の継続的なイノベーションは、容量不足を回避し、デジタル世界の成長を維持するために不可欠です。