Uso de algoritmo de clusterização k-means 4D para mitigação de impedimentos não lineares em sistemas ópticos coerentes digitais DP-16QAM

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Costa, Camila Bastos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Comunicações ópticas; Inteligência artificial; Fibras ópticas; Polarização (Luz)
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/237204

Neste trabalho, foi proposto o uso de um método de clusterização 4D para abordar simultaneamente o efeito da automodulação de fase (SPM, self-phase modulation) e da modulação de fase cruzada (XPM, cross-phase modulation) em redes ópticas passivas de 100 Gbps empregando dupla polarização e modulação em amplitude em quadratura 16-ária. Foi realizado um vasto número de operações, considerando potências ópticas de transmissão variando de 0 dBm a 15 dBm e comprimentos de link de 125 km a 175 km. Os resultados obtidos indicaram que a clusterização 4D pode compensar não apenas a SPM, mas também a XPM intracanal entre as polarizações ortogonais. Como resultado, o alcance máximo é estendido de 138 km para 151,6 km e de 171 km para 180 km para um BER alvo de 10^-3 e de 10^-2, respectivamente, reduzindo a diferença em relação a um sistema com modulação com chaveamento por deslocamento de fase em quadratura de polarização dupla. O algoritmo proposto também foi aplicado em um sistema multicanal, com 5 canais de espaçamento de 100 GHz, porém, os resultados obtidos para esse sistema mostraram que o desempenho de compensação dos impedimentos não lineares pelo algoritmo diminui, dado que estes sistemas são afetados principalmente pela mistura de quatro ondas (FWM, four-wave mixing), que não pode ser compensada pelos algoritmos de clusterização. Finalmente, a complexidade do método proposto foi avaliada tanto em termos do tamanho de bloco de símbolos requerido para uma clusterização adequada, como em função do número de operações necessárias para a predição de um novo símbolo. Assim, concluímos que são necessários, ao menos, 8.000 símbolos para a obtenção de um valor médio de BER de 10^-3, e que a predição pode ser executada utilizando 5.632 operações de ponto flutuante, as quais podem ser paralelizadas em 19 operações sequenciais.