[精品]探讨高速光纤通信系统中电子色散补偿技术.doc

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1、探讨高速光纤通信系统中电子色散补偿技术探讨高速光纤通信系统中电子色散补偿技术【摘耍】随着信息化时代的来临，网络电视的流行，云视频播放、云空间等新服务的开启，我们的光纤网络只有提供越来越快的传输速率和越来越长的传输距离才能应对这些挑战。因此我们建设的光纤传输系统必须具有传输容量大、传输速率快的优势。本文主耍研究了光纤系统发展过程中制约其发展的色散现象，分析色散产生的原因危害，并给出解决色散的方案。【关键词】光纤色散色散补偿1光纤中的色散现象以及色散补偿技术光源发出的光不是单色光，含有不同波长的光脉冲通过光纤传输时，由于对传输介质的折射率不相同，传输速度也不同，这时就会引

2、起脉冲展宽,导致色散。光纤的色散现象对光纤通信极为不利。光纤数字通信传输的是一系列脉冲码，光纤在传输中的脉冲展宽导致了脉冲与脉冲相重叠现象，即产生了码间干扰，从而形成传输码的失误造成差错。为避免误码出现，就耍拉长脉冲间距，导致传输速率降低，从而减少了通信容量。另一方面，光纤脉冲的展宽程度随着传输距离的增长而越来越严重。因此，为了避免误码，光纤的传输码速耍降低，距离也耍缩短。激光在光纤中的传输是利用光的全反射原理进行的。由于色散的存在,长距离网路采用的单模光纤（SMF）,传输距离为50-90kmo短距离的以太网采用的多模光纤（MMF）,传输距离仅为l-5knio而耍做到

3、提高传输距离而不影响传输效果，可以进行色散补偿，抵消这些问题产生的影响。现阶段的色散补偿技术有两种：（1）基于光学方法的补偿。光学补偿一般在光纤系统中加装光学补偿器件，这种方法因为需耍设计光学器件，因此成本较高，但因为发展时间较长,技术成熟；（2）基于电子技术的补偿方法。这种方法不需耍加装光学器件，成本较低，搭建起来也相对简单，过去由于这方面的电子技术的发展还在起步中，技术上不成熟，但随着电子技术的深入发展，也被越来越多的企业的釆纳接收。2电子色散补偿技术随着电子技术水平的提高以及集成技术成本的不断降低，越来越多的企业不再用传统的色散补偿技术而是转用更加方便便宜的电子

4、色散补偿。之前的光纤补偿方案，补偿的过程也可能会产生额外的衰减，就要通过增加放大器数量来弥补增加的信息损耗，这样总体的造价成本就被拉高。而电子色散补偿技术工作原理是对接收信号进行抽样，软件优化和信号复原处理，调整接收吋造成的信号展宽和信号失真,达到色散补偿的目的。电子色散补偿的主要的干扰类型有色度色散、模态色散和极化模式色散。当网络提速时，这些干扰源就成为网络发展的阻碍。电子色散补偿的算法：均衡化算法丰富，电子色散补偿是以此为基，做的设计。一种均衡器分类是分成：光域均衡和电信号均衡。位于光电检测器前部的是光域均衡器，处置的信号是携带了调制信息的；而电信号均衡器位于光电

5、检测器的后方，处置的信号为数字基带式。另外一•种分类：频率域部分的均衡、时域部分的均衡。前者是指在频率域上来均衡信号各个频率相位移和分量幅度。后者的均衡是依靠预测信号波形的干扰，并想办法去消除，横截滤波器就是一种时域均衡器。常用的均衡器结构有：前馈式均衡、判决反馈均衡器、线性消除和最大似然序列估计。2.1线性均衡技术线性均衡的做法是把码间干扰信号视为线性干扰信号。这种技术只要能得到其干扰数据，就可以增加一个反向的数值信号而把这些干扰抵消o可以通过横截滤波器完成线性均衡技术的色散补偿。横截滤波器是由很多个延迟抽头单元横向安装组成的。改变这些抽头的系数，就改变了均衡器的响

6、应特性，从而做到色散补偿，达成均衡的目标。线性均衡器优点是结构很简单，实现起来相对的容易许多，而且其在数字通信系统领域应用最为广泛。它的缺点也同样很明显，随着抽头数的增加，就会同吋放大噪声，使得接收到的信号信息多余出来。前馈式均衡属于线性均衡。假定均衡器有M+N+1个抽头，抽头系数是，i二-M,-M+1,・・・，N-l,N取值范围为［T,1］。当延迟单元延迟时间正好为一个符号持续时间，那么均衡输出信号y(t)为式2.1。(2.1)线性均衡对信号噪声比较敏感，一旦受到严重的码间干扰，均衡效果不理想，不能达到色散补偿的效果。2.2判决反馈均衡判决反馈均衡由两个横向滤波器组

7、成，一个用于线性均衡处理，另一个把结果反馈给判决器。当检测并断定一个记号后，在检测后续符号以前预判并消除由这个符号带来的问题。自动门限调整是应用已判断的记号信息来管控判决门限的调整。通过改变门限检测器的门限值，在码间干扰还有的情况下，对各个符号判决区域分割上保持最好的效果。2.3最大似然序列估计均衡器最大似然序列估计由均衡功能和判决功能组成，其处置的是一串数字序列的错误部分。由于干扰的存在，信号的前后符号具有关联性，所以不再把单个符号拿出來处理，而是把一串数字序列作为一个整体來处理，反而取得了更好的结果。在实际应用中，前馈式均衡的实现起来最简单，在很