eng
Выпуск #1/2016
Е.Богданова, А.Сигаев, И.Толстихин
Имитационное моделирование при разработке высокоскоростных систем DWDM
Имитационное моделирование при разработке высокоскоростных систем DWDM
Просмотры: 3641
В статье сравниваются результаты моделирования системы DWDM с помощью пакета VPItransmissionMaker.
Разработка оптических высокоскоростных систем передачи информации связана с большими затратами на приобретение оборудования, приборов и комплектующих изделий для проведения физического моделирования, поэтому применение пакетов программ имитационного моделирования позволяет снизить затраты на поиск решений технической задачи. На рынке существует несколько известных сред для моделирования оптических систем передачи. В данной работе для оценки сопоставимости результатов имитационного моделирования и работы физического макета на примере одного пролета ВОЛС использован пакет VPItransmissionMaker. В качестве параметра оценки качества сигнала на выходе оптического приемника используется коэффициент BER (Bit Error Rate).
Описание схемы
исследуемой системы связи
На рис.1 приведена схема физического эксперимента. Исследуемая система представляет собой один пролет ВОЛС с волокном типа G.655 длиной 100 км. На передающей стороне формируется 100G-сигнал с форматом модуляции DP-QPSK (Dual Polarization – Quadrature Shift Keying) и амплитудно-модулированный сигнал (OOK – On-Off Keying) со скоростью 10 Гбит/с.
Групповой многоканальный сигнал формируется путем мультиплексирования и последующего выравнивания мощности в каналах сигналов от широкополосного источника шума и гармонических сигналов, модулированных псевдослучайными последовательностями с заданными видами модуляции. В результате в линию поступает сигнал с выровненным спектром в полосе 4 ТГц, представленный на рис.2.
В установке предусмотрено использование оптических эрбиевых усилителей (EDFA – Erbium Doped Fiber Amplifier) – усилителей мощности (УМ), а также предварительных усилителей (ПУ). Равномерность усиления во всем рабочем частотном диапазоне чувствительна к уровню мощности входного сигнала. На рис.3 (а,б) приведены группы графиков, показывающих зависимость коэффициента усиления (G) от частоты (Lamb) при различных значениях входной мощности (P_in) для используемых в макете УМ и ПУ.
Для УМ значение входной мощности, при которой он обеспечивает наиболее равномерное усиление входного сигнала, составляет примерно –5 дБм, для ПУ – –25 дБм. Значение –5 дБм на входе УМ обеспечивается аттенюатором (Att1).
Второй управляемый аттенюатор (Att2) контролирует уровень группового сигнала, поступающего в волокно G.655 со смещенной ненулевой дисперсией: на длине волны 1550 нм значение коэффициента дисперсии составляет 4,13 дБ/нм/км. Информационные каналы выделяются с помощью демультиплексора, после чего в соответствующих блоках детектируются. 100G-сигнал поступает на когерентный приемник, проходит сложную цифровую обработку, включая цифровую коррекцию (FEC – Forward Error Correction). Все эти процедуры реализуются в едином модуле. Для контроля спектра выходного линейного сигнала через сплиттер подключен оптический спектроанализатор (OSA – Optical spectrum analyzer). В ходе проведения эксперимента он подключается в различные точки системы.
Построение
имитационной модели линии
Для корректного сравнения смоделированной в программе VPItransmissionMaker системы и реальной линии по значению BER нужно добиться их максимального сходства: обеспечить одинаковые мощности во всех точках системы, выбрать элементы из библиотеки VPI, задать им реальные, предварительно измеренные или взятые из паспортов характеристики. Исходя из этих требований была составлена модель. Предварительно снята частотная характеристика волокна G.655 для исследуемой стокилометровой катушки. Параметр "Затухание" в модели считывается из файла для каждой частоты. Значение коэффициента хроматической дисперсии моделируемого ОВ равно 4,13 пс/нм/км, что соответствует паспортизованному значению на длине волны 1550 нм. Заданы также коэффициент поляризационной модовой дисперсии (PMD – Polarization Mode Dispersion) и дисперсионный наклон, длина ОВ.
В модели уровень группового сигнала на входе в волокно задается режимом контроля выходной мощности (APC – Automatic Power Control), что соответствует измеренному значению на выходе реального усилителя мощности. Режим и параметры второго EDFA в линии, предусилителя, также эквивалентны установленному в макете ПУ. Считаем, что заданное значение мощности остается постоянным во всей полосе частот, что соответствует режиму работы физической модели.
Мультиплексор и демультиплексор имеют следующие параметры: вносимые потери и затухание по соседнему каналу равны, соответственно, 4 и 27 дБ. Суммарные потери в коннекторах вводятся в виде дополнительного затухания в моделируемой системе. Спектральная ширина излучения лазеров равна 300 кГц, как в модели, так и в макете. Добиться полного соответствия физической и имитационной моделей невозможно по ряду причин.
Во-первых, многие производители дают довольно краткие характеристики на свои продукты. В первую очередь это касается такого сложного устройства, как 100G-трансивер с когерентным приемом и блоком DSP (Digital Signal Processor), реализующим многочисленные этапы цифровой обработки сигнала. Алгоритмы, реализованные в DSP, не указываются в технической документации к модулям. В связи с этим при построении модели многие параметры приходится оставлять заданными по умолчанию. В то же время разработчики ПО предоставляют возможность программировать отдельные алгоритмы DSP и использовать эти программы в виде входных данных для стандартных блоков. В виртуальной модели когерентный приемник отделен от блока цифровой обработки; более того, сам DSP разбит на отдельные подсистемы: алгоритм компенсации накопленной хроматической дисперсии, алгоритм TDE (Time Delay Estimation), алгоритм фазового выравнивания сигнального созвездия. Процедура FEC остается нереализованной на данном этапе.
Во-вторых, в модели присутствуют элементы, специфические именно для программного пакета VPI. В данном случае речь идет о необходимости установки контроллера поляризации на выходе оптического волокна. В реальной системе его функцию берет на себя DSP, однако в программе он является отдельным элементом с двумя входами: на один поступает случайно поляризованный сигнал из ОВ. Второй вход необходимо соединить с эталонным волокном, коэффициенты PMD и нелинейности (NLI – Nonlinear Index) которого равны нулю. Контроллер сравнивает состояние поляризации (SOP – State of Polarization) двух сигналов: прошедшего реальную линию с измененным случайным образом SOP и с исходной поляризацией. На выходе элемента получаем сигнал с восстановленным SOP. Параметром контроллера поляризации является частота анализируемого канала. Так как сохранение SOP важно именно при применении форматов модуляции c поляризованными компонентами сложного сигнала (DP-QPSK), пропишем для данного элемента частоту, на которой передается сигнал со скоростью 100 Гбит/с.
В-третьих, определенные проблемы возникают с учетом потерь в коннекторах. Причем, если затухание можно примерно вычислить исходя из числа соединений в макете и паспортов на каждый используемый патчкорд и оптическую розетку, то поляризационно-зависимые потери внести в модель оказывается проблематично. Этот фактор особенно важен при моделировании систем со сложными поляризованными сигналами.
В-четвертых, моделирование требует указания такого параметра ОВ, как нелинейный индекс показателя преломления (NLI – Nonlinear Index), учитывающий общее влияние нелинейных эффектов в волокне на сигнал. Однако этот параметр не предоставляется производителями волокна, поэтому для расчетов устанавливается типовое значение NLI=2.6е-20 м2/Вт. Тем не менее, данный параметр оказывает существенное влияние и на BER, и на время расчета модели.
В-пятых, оказалось невозможным сопоставить параметры моделируемого и используемого в макете мультиплексора ввода-вывода (WSS – Wavelength Selective Switch), так как характеристики управляемого мультиплексора, указанные в паспорте, не соответствуют параметрам, необходимым при настройке модели. Проблема решается установкой одинаковых уровней мощности группового сигнала на выходе WSS.
И, наконец, возникают сложности с учетом всех потерь, в том числе случайных, которые всегда имеют место при создании реальной физической линии. Сильное влияние на затухание оказывают изгибы волокна, многократные переключения, осуществляемые при подсоединении измерительных приборов к различным точкам схемы. Из рис.3 (а, б) видно, что даже незначительное изменение входной мощности EDFA приводит к изменению характеристики усиления, что сказывается и на качестве выходного сигнала в отдельных каналах.
Сравнение расчета модели с результатами эксперимента
С помощью встроенных BER-анализаторов в 10G- и 100G-модулях был определен битовый коэффициент ошибок при уровне оптической мощности на входе в волокно 18 дБм. Он устанавливается управляемым аттенюатором (Att2) в макете. При этом значения мощности в каждом информационном канале равны 1,4 дБм. При тех же условиях был программно рассчитан BER для исследуемой модели. В таблице представлены результаты эксперимента и машинного вычисления.
Рассмотрены три варианта. Первый – в линии распространяются два информационных сигнала: ООК с битовой скоростью 10 Гбит/с и DP-QPSK с битовой скоростью 100 Гбит/с, а символьной – 50 Гбит/с (остальные каналы имитируются широкополосным шумом); второй – в линии распространяется один 100G-сигнал, остальные каналы имитируются широкополосным шумом (такой случай рассматривается для определения влияния соседнего низкоскоростного канала на сложный ортогонально-поляризованный DP-QPSK-сигнал); третий – в линии распространяются два информационных сигнала: ООК с битовой скоростью 10 Гбит/с и DP-QPSK с битовой скоростью 100 Гбит/с (остальные каналы имитируются широкополосным шумом; волокно G.655 заменяется волокном G.652 со значением коэффициента хроматической дисперсии 16,7 пс/нм/км, наиболее распространенным в протяженных ВОЛС – этот случай рассматривается для оценки влияния дисперсии на амплитудно- и фазомодулированный сигналы).
Отметим, что VPI позволяет просмотреть BER по каждой из двух ортогонально-поляризованных компонент (X и Y) DP-QPSK-сигнала. Анализатор BER 100G-модуля показывает усредненный результат по обеим поляризациям, но вычисляет измеренный коэффициент ошибок до процедуры FEC и после нее.
Второе исследование, проведенное для модели и для экспериментальной установки – определение зависимости значения BER в информационном 100G-канале от уровня мощности на входе в волокно (G.655 и G.652). Результаты представлены графиками на рис.4 и 5.
Анализ результатов
Проанализировав значения, представленные в таблице, можно сделать следующие выводы.
Во-первых, измерения BER приборами экспериментальной установки ограничены нижним пределом. Например, не удается получить коэффициент ошибок, измеряемый 100G-модулем меньше, чем 10–7. Более точно BER может быть измерен внешним прибором – BER-анализатором. Такие ограничения отсутствуют при моделировании, что дает возможность отслеживать более слабые изменения показателей качества связи в зависимости от различных параметров системы.
Во-вторых, величина BER для ООК-сигнала сильно отличается при моделировании и в эксперименте, что может происходить по причине указанной в первом пункте. Очевидно, что BER-анализатор приемника не может получить коэффициент ошибок, равный 10–35, а при моделировании достижение такой точности измерений оказывается возможным благодаря вероятностным методам оценки BER.
В-третьих, по результатам эксперимента можно сделать вывод о том, что влияние ООК-сигнала на 100G отсутствует. Результаты имитационного моделирования, напротив, говорят о его существенном влиянии, что дает повод для более глубоких исследований вопросов взаимных влияний каналов с различными форматами модуляции. Противоположность мнений по этому вопросу прослеживается в исследованиях и публикациях различных производителей DWDM-систем [1, 2].
Очевидно, что использование волокна с ненулевой смещенной дисперсией позволяет эффективно передавать ООК-сигналы на большие расстояния без оптической компенсации хроматической дисперсии в пролете [3]. Улучшения приема амлитудно-модулированного сигнала, вызванные переходом со стандартного одномодового волокна G.652 на NZ-DSF G.655, наблюдаются как в результатах моделирования, так и по экспериментальным данным. Однако если в первом случае значения BER отличаются (10–35 и 10–8 для G.655 и G.652 соответственно), то прибор показывает расхождение лишь на один порядок. Кроме того, отсутствие необходимости использования различных типов компенсаторов в G.655 позволяет избежать деградации сигналов со сложными форматами модуляции на этих элементах. Современные когерентные системы предусматривают электронную компенсацию накопленной дисперсии по каждому каналу, причем не важно, какая именно величина компенсируется, так как DSP позволяют устранять уширение импульсов до тысяч пикосекунд.
Графики на рис.4. отражают зависимость логарифмического коэффициента ошибок в 100G-канале от суммарной мощности сигнала на входе в волокно. Представлены две экспериментальные кривые: для одного 100-километрового пролета G.655 и для G.652. Видно, что с увеличением мощности детектируется меньшее количество ошибок. При этом максимальное значение мощности на входе ОВ ограничено максимально допустимой выходной мощностью усилителя. С другой стороны, минимальный коэффициент ошибок, который показывает измеритель трансивера, составляет примерно 10–7, дальнейшее увеличение мощности приводит к нулевым значениям BER даже до процедуры FEC.
На рис.5 приведена вычисленная зависимость BER от входной мощности для пролета длиной 100 км волокна G.652. Отсутствие ограничений в точности вычислений позволило получить оптимальное значение мощности на входе в волокно. В области низких уровней качество сигнала ограничено спонтанными шумами усилителя, при значениях больше 10 дБм начинают оказывать влияние нелинейные эффекты в волокне.
Общие выводы
По результатам сравнения виртуальной модели DWDM-системы и ее экспериментального тестирования можно однозначно сказать, что два способа оценки ВОЛС дополняют друг друга. Так, имитационное моделирование позволяет оценить влияние различных параметров системы на качество связи, подробно изучить влияние отдельных нелинейных эффектов на вид глаз-диаграмм и сигнальных созвездий. Все эти результаты, несомненно, должны учитываться при создании опытных образцов ВОЛС. Тем не менее, следует с осторожностью полагаться на результаты моделирования без тщательной проверки физической линии, измерений различных параметров сигнала и показателей качества специализированным оборудованием, так как учесть все особенности физического макета просто невозможно.
Кроме того, создание адекватной модели физической системы требует внимания и временных затрат. Для устранения этого недостатка разработчики некоторых сред моделирования включают в программу различные шаблоны наиболее распространенных систем, а также предлагают способы моделирования в автоматическом режиме с указанием только исходных данных проектируемой системы связи. Однако подобные варианты, как правило, сильно упрощены и не позволяют получить адекватную модель.
Другим недостатком имитационного моделирования является время расчета, существенно увеличивающееся с увеличением мощности сигнала в волокне, длины ОВ и сложности передаваемого сигнала. Нельзя не упомянуть достаточно высокую стоимость подобных пакетов, что объясняет довольно редкое использование методов компьютерного моделирования профильными предприятиями. Тем не менее, полученные в ходе моделирования результаты часто позволяют не только упростить, но и удешевить создание опытного образца.
ЛИТЕРАТУРА
1.Skoda P., Radil J., Vojtech J., Hula M. Tests of 100 Gb/s // CESNET Technical Report. 2011. N 4.
2.Леонов А., Наний О., Трещиков В. Нелинейные искажения и нелинейный шум в когерентных системах связи // Первая миля. 2014. № 4. С. 50–55.
3.Дэмпси Д., Эдвардс М., Мазали К. Низкоскоростные оптические волокна ITU-T G.655 в сочетании с системами нового поколения. Привлекательная перспектива для сетей без компенсации дисперсии // LIGHTWAVE Russian Edition. 2007. № 3.
Описание схемы
исследуемой системы связи
На рис.1 приведена схема физического эксперимента. Исследуемая система представляет собой один пролет ВОЛС с волокном типа G.655 длиной 100 км. На передающей стороне формируется 100G-сигнал с форматом модуляции DP-QPSK (Dual Polarization – Quadrature Shift Keying) и амплитудно-модулированный сигнал (OOK – On-Off Keying) со скоростью 10 Гбит/с.
Групповой многоканальный сигнал формируется путем мультиплексирования и последующего выравнивания мощности в каналах сигналов от широкополосного источника шума и гармонических сигналов, модулированных псевдослучайными последовательностями с заданными видами модуляции. В результате в линию поступает сигнал с выровненным спектром в полосе 4 ТГц, представленный на рис.2.
В установке предусмотрено использование оптических эрбиевых усилителей (EDFA – Erbium Doped Fiber Amplifier) – усилителей мощности (УМ), а также предварительных усилителей (ПУ). Равномерность усиления во всем рабочем частотном диапазоне чувствительна к уровню мощности входного сигнала. На рис.3 (а,б) приведены группы графиков, показывающих зависимость коэффициента усиления (G) от частоты (Lamb) при различных значениях входной мощности (P_in) для используемых в макете УМ и ПУ.
Для УМ значение входной мощности, при которой он обеспечивает наиболее равномерное усиление входного сигнала, составляет примерно –5 дБм, для ПУ – –25 дБм. Значение –5 дБм на входе УМ обеспечивается аттенюатором (Att1).
Второй управляемый аттенюатор (Att2) контролирует уровень группового сигнала, поступающего в волокно G.655 со смещенной ненулевой дисперсией: на длине волны 1550 нм значение коэффициента дисперсии составляет 4,13 дБ/нм/км. Информационные каналы выделяются с помощью демультиплексора, после чего в соответствующих блоках детектируются. 100G-сигнал поступает на когерентный приемник, проходит сложную цифровую обработку, включая цифровую коррекцию (FEC – Forward Error Correction). Все эти процедуры реализуются в едином модуле. Для контроля спектра выходного линейного сигнала через сплиттер подключен оптический спектроанализатор (OSA – Optical spectrum analyzer). В ходе проведения эксперимента он подключается в различные точки системы.
Построение
имитационной модели линии
Для корректного сравнения смоделированной в программе VPItransmissionMaker системы и реальной линии по значению BER нужно добиться их максимального сходства: обеспечить одинаковые мощности во всех точках системы, выбрать элементы из библиотеки VPI, задать им реальные, предварительно измеренные или взятые из паспортов характеристики. Исходя из этих требований была составлена модель. Предварительно снята частотная характеристика волокна G.655 для исследуемой стокилометровой катушки. Параметр "Затухание" в модели считывается из файла для каждой частоты. Значение коэффициента хроматической дисперсии моделируемого ОВ равно 4,13 пс/нм/км, что соответствует паспортизованному значению на длине волны 1550 нм. Заданы также коэффициент поляризационной модовой дисперсии (PMD – Polarization Mode Dispersion) и дисперсионный наклон, длина ОВ.
В модели уровень группового сигнала на входе в волокно задается режимом контроля выходной мощности (APC – Automatic Power Control), что соответствует измеренному значению на выходе реального усилителя мощности. Режим и параметры второго EDFA в линии, предусилителя, также эквивалентны установленному в макете ПУ. Считаем, что заданное значение мощности остается постоянным во всей полосе частот, что соответствует режиму работы физической модели.
Мультиплексор и демультиплексор имеют следующие параметры: вносимые потери и затухание по соседнему каналу равны, соответственно, 4 и 27 дБ. Суммарные потери в коннекторах вводятся в виде дополнительного затухания в моделируемой системе. Спектральная ширина излучения лазеров равна 300 кГц, как в модели, так и в макете. Добиться полного соответствия физической и имитационной моделей невозможно по ряду причин.
Во-первых, многие производители дают довольно краткие характеристики на свои продукты. В первую очередь это касается такого сложного устройства, как 100G-трансивер с когерентным приемом и блоком DSP (Digital Signal Processor), реализующим многочисленные этапы цифровой обработки сигнала. Алгоритмы, реализованные в DSP, не указываются в технической документации к модулям. В связи с этим при построении модели многие параметры приходится оставлять заданными по умолчанию. В то же время разработчики ПО предоставляют возможность программировать отдельные алгоритмы DSP и использовать эти программы в виде входных данных для стандартных блоков. В виртуальной модели когерентный приемник отделен от блока цифровой обработки; более того, сам DSP разбит на отдельные подсистемы: алгоритм компенсации накопленной хроматической дисперсии, алгоритм TDE (Time Delay Estimation), алгоритм фазового выравнивания сигнального созвездия. Процедура FEC остается нереализованной на данном этапе.
Во-вторых, в модели присутствуют элементы, специфические именно для программного пакета VPI. В данном случае речь идет о необходимости установки контроллера поляризации на выходе оптического волокна. В реальной системе его функцию берет на себя DSP, однако в программе он является отдельным элементом с двумя входами: на один поступает случайно поляризованный сигнал из ОВ. Второй вход необходимо соединить с эталонным волокном, коэффициенты PMD и нелинейности (NLI – Nonlinear Index) которого равны нулю. Контроллер сравнивает состояние поляризации (SOP – State of Polarization) двух сигналов: прошедшего реальную линию с измененным случайным образом SOP и с исходной поляризацией. На выходе элемента получаем сигнал с восстановленным SOP. Параметром контроллера поляризации является частота анализируемого канала. Так как сохранение SOP важно именно при применении форматов модуляции c поляризованными компонентами сложного сигнала (DP-QPSK), пропишем для данного элемента частоту, на которой передается сигнал со скоростью 100 Гбит/с.
В-третьих, определенные проблемы возникают с учетом потерь в коннекторах. Причем, если затухание можно примерно вычислить исходя из числа соединений в макете и паспортов на каждый используемый патчкорд и оптическую розетку, то поляризационно-зависимые потери внести в модель оказывается проблематично. Этот фактор особенно важен при моделировании систем со сложными поляризованными сигналами.
В-четвертых, моделирование требует указания такого параметра ОВ, как нелинейный индекс показателя преломления (NLI – Nonlinear Index), учитывающий общее влияние нелинейных эффектов в волокне на сигнал. Однако этот параметр не предоставляется производителями волокна, поэтому для расчетов устанавливается типовое значение NLI=2.6е-20 м2/Вт. Тем не менее, данный параметр оказывает существенное влияние и на BER, и на время расчета модели.
В-пятых, оказалось невозможным сопоставить параметры моделируемого и используемого в макете мультиплексора ввода-вывода (WSS – Wavelength Selective Switch), так как характеристики управляемого мультиплексора, указанные в паспорте, не соответствуют параметрам, необходимым при настройке модели. Проблема решается установкой одинаковых уровней мощности группового сигнала на выходе WSS.
И, наконец, возникают сложности с учетом всех потерь, в том числе случайных, которые всегда имеют место при создании реальной физической линии. Сильное влияние на затухание оказывают изгибы волокна, многократные переключения, осуществляемые при подсоединении измерительных приборов к различным точкам схемы. Из рис.3 (а, б) видно, что даже незначительное изменение входной мощности EDFA приводит к изменению характеристики усиления, что сказывается и на качестве выходного сигнала в отдельных каналах.
Сравнение расчета модели с результатами эксперимента
С помощью встроенных BER-анализаторов в 10G- и 100G-модулях был определен битовый коэффициент ошибок при уровне оптической мощности на входе в волокно 18 дБм. Он устанавливается управляемым аттенюатором (Att2) в макете. При этом значения мощности в каждом информационном канале равны 1,4 дБм. При тех же условиях был программно рассчитан BER для исследуемой модели. В таблице представлены результаты эксперимента и машинного вычисления.
Рассмотрены три варианта. Первый – в линии распространяются два информационных сигнала: ООК с битовой скоростью 10 Гбит/с и DP-QPSK с битовой скоростью 100 Гбит/с, а символьной – 50 Гбит/с (остальные каналы имитируются широкополосным шумом); второй – в линии распространяется один 100G-сигнал, остальные каналы имитируются широкополосным шумом (такой случай рассматривается для определения влияния соседнего низкоскоростного канала на сложный ортогонально-поляризованный DP-QPSK-сигнал); третий – в линии распространяются два информационных сигнала: ООК с битовой скоростью 10 Гбит/с и DP-QPSK с битовой скоростью 100 Гбит/с (остальные каналы имитируются широкополосным шумом; волокно G.655 заменяется волокном G.652 со значением коэффициента хроматической дисперсии 16,7 пс/нм/км, наиболее распространенным в протяженных ВОЛС – этот случай рассматривается для оценки влияния дисперсии на амплитудно- и фазомодулированный сигналы).
Отметим, что VPI позволяет просмотреть BER по каждой из двух ортогонально-поляризованных компонент (X и Y) DP-QPSK-сигнала. Анализатор BER 100G-модуля показывает усредненный результат по обеим поляризациям, но вычисляет измеренный коэффициент ошибок до процедуры FEC и после нее.
Второе исследование, проведенное для модели и для экспериментальной установки – определение зависимости значения BER в информационном 100G-канале от уровня мощности на входе в волокно (G.655 и G.652). Результаты представлены графиками на рис.4 и 5.
Анализ результатов
Проанализировав значения, представленные в таблице, можно сделать следующие выводы.
Во-первых, измерения BER приборами экспериментальной установки ограничены нижним пределом. Например, не удается получить коэффициент ошибок, измеряемый 100G-модулем меньше, чем 10–7. Более точно BER может быть измерен внешним прибором – BER-анализатором. Такие ограничения отсутствуют при моделировании, что дает возможность отслеживать более слабые изменения показателей качества связи в зависимости от различных параметров системы.
Во-вторых, величина BER для ООК-сигнала сильно отличается при моделировании и в эксперименте, что может происходить по причине указанной в первом пункте. Очевидно, что BER-анализатор приемника не может получить коэффициент ошибок, равный 10–35, а при моделировании достижение такой точности измерений оказывается возможным благодаря вероятностным методам оценки BER.
В-третьих, по результатам эксперимента можно сделать вывод о том, что влияние ООК-сигнала на 100G отсутствует. Результаты имитационного моделирования, напротив, говорят о его существенном влиянии, что дает повод для более глубоких исследований вопросов взаимных влияний каналов с различными форматами модуляции. Противоположность мнений по этому вопросу прослеживается в исследованиях и публикациях различных производителей DWDM-систем [1, 2].
Очевидно, что использование волокна с ненулевой смещенной дисперсией позволяет эффективно передавать ООК-сигналы на большие расстояния без оптической компенсации хроматической дисперсии в пролете [3]. Улучшения приема амлитудно-модулированного сигнала, вызванные переходом со стандартного одномодового волокна G.652 на NZ-DSF G.655, наблюдаются как в результатах моделирования, так и по экспериментальным данным. Однако если в первом случае значения BER отличаются (10–35 и 10–8 для G.655 и G.652 соответственно), то прибор показывает расхождение лишь на один порядок. Кроме того, отсутствие необходимости использования различных типов компенсаторов в G.655 позволяет избежать деградации сигналов со сложными форматами модуляции на этих элементах. Современные когерентные системы предусматривают электронную компенсацию накопленной дисперсии по каждому каналу, причем не важно, какая именно величина компенсируется, так как DSP позволяют устранять уширение импульсов до тысяч пикосекунд.
Графики на рис.4. отражают зависимость логарифмического коэффициента ошибок в 100G-канале от суммарной мощности сигнала на входе в волокно. Представлены две экспериментальные кривые: для одного 100-километрового пролета G.655 и для G.652. Видно, что с увеличением мощности детектируется меньшее количество ошибок. При этом максимальное значение мощности на входе ОВ ограничено максимально допустимой выходной мощностью усилителя. С другой стороны, минимальный коэффициент ошибок, который показывает измеритель трансивера, составляет примерно 10–7, дальнейшее увеличение мощности приводит к нулевым значениям BER даже до процедуры FEC.
На рис.5 приведена вычисленная зависимость BER от входной мощности для пролета длиной 100 км волокна G.652. Отсутствие ограничений в точности вычислений позволило получить оптимальное значение мощности на входе в волокно. В области низких уровней качество сигнала ограничено спонтанными шумами усилителя, при значениях больше 10 дБм начинают оказывать влияние нелинейные эффекты в волокне.
Общие выводы
По результатам сравнения виртуальной модели DWDM-системы и ее экспериментального тестирования можно однозначно сказать, что два способа оценки ВОЛС дополняют друг друга. Так, имитационное моделирование позволяет оценить влияние различных параметров системы на качество связи, подробно изучить влияние отдельных нелинейных эффектов на вид глаз-диаграмм и сигнальных созвездий. Все эти результаты, несомненно, должны учитываться при создании опытных образцов ВОЛС. Тем не менее, следует с осторожностью полагаться на результаты моделирования без тщательной проверки физической линии, измерений различных параметров сигнала и показателей качества специализированным оборудованием, так как учесть все особенности физического макета просто невозможно.
Кроме того, создание адекватной модели физической системы требует внимания и временных затрат. Для устранения этого недостатка разработчики некоторых сред моделирования включают в программу различные шаблоны наиболее распространенных систем, а также предлагают способы моделирования в автоматическом режиме с указанием только исходных данных проектируемой системы связи. Однако подобные варианты, как правило, сильно упрощены и не позволяют получить адекватную модель.
Другим недостатком имитационного моделирования является время расчета, существенно увеличивающееся с увеличением мощности сигнала в волокне, длины ОВ и сложности передаваемого сигнала. Нельзя не упомянуть достаточно высокую стоимость подобных пакетов, что объясняет довольно редкое использование методов компьютерного моделирования профильными предприятиями. Тем не менее, полученные в ходе моделирования результаты часто позволяют не только упростить, но и удешевить создание опытного образца.
ЛИТЕРАТУРА
1.Skoda P., Radil J., Vojtech J., Hula M. Tests of 100 Gb/s // CESNET Technical Report. 2011. N 4.
2.Леонов А., Наний О., Трещиков В. Нелинейные искажения и нелинейный шум в когерентных системах связи // Первая миля. 2014. № 4. С. 50–55.
3.Дэмпси Д., Эдвардс М., Мазали К. Низкоскоростные оптические волокна ITU-T G.655 в сочетании с системами нового поколения. Привлекательная перспектива для сетей без компенсации дисперсии // LIGHTWAVE Russian Edition. 2007. № 3.
Отзывы читателей
