Estudo de sequências de treino em sistemas óticos coerentes

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Marques, Alexandre Lemos
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10773/11676
Resumo: Nos últimos anos, tem-se assistido a um grande aumento da capacidade de transmissão de dados em sistemas de comunicação ótica. O cada vez maior aproveitamento da capacidade oferecida pela fibra ótica tem levado a redes cada vez mais complexas, suportadas por transmissores e recetores de tecnologia de ponta. Atualmente, a deteção coerente em conjugação com o processamento digital de sinal tem-se tornado a tecnologia chave para a próxima geração de sistemas óticos, permitindo a compensação de imperfeições no sinal que parecia impossível há uns anos atrás. Mais recentemente, a utilização de sequências de treino nas tramas de dados transmitidas tem sido alvo de enorme interesse, uma vez que permite desenhar transmissores e recetores cujos algoritmos de processamento são simultaneamente simples e transparentes ao formato de modulação. Contudo, os sistemas que recorram a sequências de treino devem ser alvo de uma otimização cuidadosa, que numa primeira fase deve ser feita via simulação. Nesse sentido, esta dissertação tem como objetivo o melhoramento e a adaptação da plataforma de simulação ótica, OSIP, para a utilização de sequências de treino em sistemas óticos coerentes. Para validar os componentes adicionados no ambiente de simulação OSIP, são desenvolvidos e testados algoritmos baseados em sequências de treino para realizar sincronização de dados, estimação e correção de desvio de frequência, assim como estimação de canal. È ainda proposto um método de monitorização de um dos grandes fatores limitadores da sensibilidade do recetor, o ruído de fase. De modo a melhorar a sincronização dos dados e estimação do canal, são utilizadas sequências de treino do tipo CAZAC devido ás suas boas propriedades de correlação.
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