코히어런트 광통신의 DSP 기술

추상

코히런트(Coherent) 광전송 기술은 대용량, 장거리 광섬유 네트워크의 필수적인 부분이 되었습니다. 이 고급 변조 기술은 데이터를 빛의 진폭, 위상 및 편광으로 인코딩할 수 있습니다. 각 코히어런트 트랜시버의 핵심은 코히어런트 전송을 달성하는 데 중요한 신호 처리를 수행하는 매우 복잡한 디지털 신호 프로세서(DSP)입니다. 이 기사에서는 DSP를 중심으로 코히어런트 트랜시버의 전자 엔진 내 다양한 ​​기능에 대한 포괄적인 개요를 제공하고 DSP 기술의 최신 개발 및 향후 과제를 요약합니다.

개요

최근 수십 년 동안 전 세계 인터넷 트래픽은 기하급수적으로 증가하여 2년마다 두 배씩 증가했습니다. 이러한 지속적인 성장은 비디오 스트리밍, 클라우드 컴퓨팅, 소셜 미디어, 사물 인터넷(IoT)을 기반으로 하는 수많은 네트워크 장치 등 대역폭 집약적인 애플리케이션에 대한 엄청난 수요에서 비롯됩니다. 데이터 폭증에 대응하기 위해 서비스 제공업체는 핵심 광 전송 네트워크를 단순한 지점 간 링크에서 고속의 유연한 메시 토폴로지로 전환했습니다. 그러나 기존의 광전송 기술에 의존하면 용량과 전송 거리가 제한되어 향후 성장에 걸림돌이 됩니다.

코히런트(Coherent) 전송 기술이 솔루션으로 등장하여 코어 네트워크가 단일 광섬유를 통해 전송되는 데이터 양을 100배까지 늘릴 수 있게 되었습니다. 이 고급 변조 방식은 정보를 빛의 세 가지 속성인 진폭, 위상 및 편광으로 인코딩합니다. 코히어런트 전송은 기존의 단순 전송을 훨씬 뛰어넘는 용량과 전송 거리를 제공합니다.off 키잉 기술.

각 코히어런트 트랜시버의 핵심은 전용 전자 회로와 고급 알고리즘으로 구성된 매우 복잡한 디지털 신호 프로세서(DSP)입니다. DSP는 데이터 인코딩/디코딩, 채널 장애 보상, 성능 모니터링 등 코히어런트 전송을 달성하는 데 필수적인 신호 처리를 수행합니다. DSP의 혁신은 지난 10년 동안 코히어런트 전송 기술 혁명의 촉매제가 되었습니다.

글로벌 인터넷 트래픽이 급속히 증가함에 따라 코히어런트 기술의 역량도 그에 맞춰 향상되어야 합니다. 전송 거리, 효율성 및 전력 소비 측면에서 DSP의 향상은 업계가 데이터 요구 사항을 충족하기 위해 일관성 있는 트랜시버를 지속적으로 개선할 수 있는 중요한 기회를 제공합니다. 이 기사에서는 DSP를 중심으로 코히어런트 트랜시버의 전자 엔진 내 다양한 ​​기능에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 또한 DSP 기술의 최신 개발 및 과제를 요약합니다.

코히어런트 트랜시버의 전자 엔진

DSP는 전자 엔진이라고 불리는 각 코히어런트 트랜시버 내부의 더 큰 전자 시스템의 일부입니다. 그림 1에 표시된 것처럼 엔진은 다음과 같은 주요 구성 요소로 구성됩니다.

• 아날로그 처리 회로는 아날로그와 디지털 형식 간에 신호를 변환합니다. 광섬유 전송은 아날로그 광 신호이지만 데이터 처리는 디지털입니다. 신호를 전송하고 수신할 때 형식 변환이 필요합니다.
• 디지털 신호 처리(DSP)는 데이터를 인코딩/디코딩하고 채널 손상을 보상합니다. 이것이 핵심 신호 처리 기능입니다.
• FEC(순방향 오류 정정)는 잡음 및 왜곡에 대한 내성을 향상시킵니다. FEC를 사용하면 일관된 링크를 통해 기존 직접 감지 링크보다 100만 배 더 높은 오류율을 처리할 수 있습니다.
• 이더넷과 OTN(광 전송 네트워크) 형식 간에 데이터를 변환하는 브리지.
• 마이크로프로세서, 직렬/병렬 변환기(SERDES) 등과 같은 논리 회로를 접착하여 다양한 모듈을 연결합니다.

전자 엔진의 각 모듈에는 전용 회로와 알고리즘이 포함되어 있어 별도의 지적 재산이 됩니다. 따라서 엔진 전체를 개발하려면 다양한 분야의 전문성이 필요합니다.

그림 1. 엔진의 신호 처리 순서를 포함한 코히런트 광트랜시버용 전자 엔진의 레이아웃.

DSP의 기본

이제 DSP 장치 자체에 초점을 맞춘 이 모듈은 디지털 데이터를 광 신호 속성에 매핑하거나 그 반대로 매핑하는 핵심 작업을 수행합니다.

이러한 매핑을 구현하기 위한 핵심 기술은 직교 변조(Orthogonal Modulation)라고 하며, 데이터를 광 신호의 진폭과 위상으로 인코딩합니다. 16상태 직교 변조 방식을 QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)라고 합니다. 16-QAM(XNUMX-state Quadrature Amplitude Modulation)과 같은 고급 변형은 더 높은 데이터 속도를 달성할 수 있습니다.

그림 2에 표시된 것처럼 DSP의 핵심 기능 중 일부는 다음과 같습니다.

• 직교 변조 방식을 사용하여 데이터를 위상 및 편파로 인코딩/디코딩합니다.
• 수신기의 디코딩을 돕기 위해 파일럿 신호를 삽입합니다. 파일럿은 위상 및 편파에 대한 기준을 제공합니다.
• 파이버 채널로 인해 발생하는 신호 스펙트럼 왜곡을 보상하기 위한 적응형 등화입니다.
• 광 펄스 확산을 유발하는 분산 효과를 상쇄하기 위한 분산 보상입니다.
• 자체 위상 혼합과 같은 비선형 효과를 완화하기 위한 비선형 보상입니다.
• 최대 대역폭 활용을 달성하기 위해 디지털 필터를 사용한 스펙트럼 형성.

그림 2. 신호가 송수신될 때 따르는 DSP 모듈의 레이아웃 및 순서

DSP 기술의 최신 발전

앞으로 DSP 발전을 위한 두 가지 중요한 방향은 전송 거리/효율성과 에너지 효율성입니다. 확률적 성상 형성(PCS) 및 더 빠른 변조 형식과 같은 기술의 미래는 밝습니다.

그림 3에서 볼 수 있듯이 PCS는 불균일한 방식으로 신호 성상점을 사용하여 주어진 전력 예산 내에서 더 많은 비트를 전송합니다. PCS는 전송 거리 증가, 비선형 허용 오차 향상, 유연성 향상 등 상당한 이점을 제공합니다.

변조 형식과 관련하여 업계는 초기 QPSK 시스템에서 16-QAM 및 64-QAM과 같은 고차 변조로 점차 이동하고 있습니다. 그러나 이러한 고밀도 변조 형식의 증가된 왜곡을 처리하려면 향상된 DSP 알고리즘이 필요합니다.

에너지 효율성 측면에서 DSP는 코히어런트 트랜시버 전체 에너지의 약 50%를 소비했습니다. 용량과 대역폭이 증가하면 DSP 칩에 대한 에너지 수요가 더욱 증가합니다. DSP 전력은 대역폭, 변조 형식, FEC 및 기타 처리 기능에 따라 확장됩니다. 따라서 DSP와 전기적 연결의 지능적인 최적화는 향후 확장에 매우 중요합니다.

그림 3. 기존 16-QAM과 PCS(Probabilistic Constellation Shaping) 16-QAM의 비교. 이미지 출처: 인피네라.

요약

지난 10년 동안 DSP 혁신은 광 네트워크의 일관성 있는 전송 기술을 위한 혁신적인 촉매제 역할을 해왔습니다. 그러나 비디오, 가상 현실, 사물 인터넷 등 고대역폭 애플리케이션의 추진으로 전 세계 인터넷 트래픽이 계속해서 빠르게 증가하고 있기 때문에 우리는 가만히 있을 수 없습니다.

전송 거리, 효율성 및 전력 소비의 DSP 향상은 업계가 일관성 있는 트랜시버를 지속적으로 개선할 수 있는 중요한 기회를 제공합니다. 고대역폭 서비스의 성장과 함께 DSP는 계속해서 차세대 광 네트워크의 디지털 핵심 역할을 하여 광섬유 용량이 데이터 수요를 충족할 수 있도록 할 것입니다. DSP의 지속적인 혁신은 용량 부족을 방지하고 디지털 세계의 성장을 유지하는 데 필수적입니다.