Modelagem de amplificadores ópticos em cascata com máscaras de potência para estimativa de sinal e ruído

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Autor(a) principal: SILVA, Marcionilo José da
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/41591
Resumo: Dois dos principais limitantes do desempenho de um sistema de transmissão por fibra óptica são o ruído inserido e as distorções espectrais do ganho não equalizado fornecido pelos amplificadores ópticos. Essas distorções podem ser divididas em dois efeitos: o ripple, que é a diferença máxima entre os ganhos dos canais, e o tilt, que é a inclinação espectral que o amplificador aplica ao amplificar os sinais ópticos. Esses efeitos, mesmo que pequenos em um amplificador, tendem a aumentar bastante em uma cascata de amplificadores, de forma que, no receptor, o sinal óptico pode estar muito degradado e distorcido. Modelar tais efeitos com precisão é de muita importância para previsão correta de desempenho dos canais ópticos tanto para projeto da camada física de redes ópticas quanto para avaliação em tempo real. O objetivo desta tese é justamente desenvolver um método para modelagem mais precisa da resposta de amplificadores em cascata. A ideia é estimar com maior precisão as potências do sinal e do ruído propagados por uma cascata e a relação sinal ruído ópticos (OSNR), a fim de garantir melhores escolhas de pontos de operação de amplificadores. A modelagem é feita utilizando máscaras de potência, obtidas das caracterizações dos amplificadores, por possuírem informações de potência de sinal e do ruído por canal e serem computacionalmente simples de se implementar. Os resultados mostram que a modelagem de amplificadores em cascata com máscara de potência, como é feita atualmente, utilizando apenas máscaras obtidas de caracterizações com sinais equalizados na entrada dos amplificadores, pode ser uma boa ferramenta em muitos cenários, mas é bastante imprecisa em cascatas em que os amplificadores operam provendo um ganho não equalizado e/ou onde há um aumento do desbalanceamento das potências dos canais. Assim, foi proposto e elaborado um novo, e mais sofisticado, método para caracterização dos amplificadores e para estimativa das potências do sinal e do ruído dos canais ao longo de uma cascata de amplificadores para tornar a previsão mais precisa. Os resultados mostram que o método de modelagem proposto tem um ganho considerável na precisão das estimativas da potência do sinal e da OSNR em muitos cenários. E, em todos os cenários testados, o método proposto teve melhor ou igual precisão ao da modelagem com máscara de potência feita atualmente. Uma vez elaborada uma modelagem mais precisa, foi possível aplicá-la na otimização da OSNR mínima, considerando todos os canais, e do tilt do sinal em uma cascata de EDFAs por meio de algoritmo genético multiobjetivo. Os resultados mostram que o algoritmo retornou soluções em que houve considerável aumento na OSNR mínima e diminuição do tilt da potência do sinal na saída da cascata.
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Esses efeitos, mesmo que pequenos em um amplificador, tendem a aumentar bastante em uma cascata de amplificadores, de forma que, no receptor, o sinal óptico pode estar muito degradado e distorcido. Modelar tais efeitos com precisão é de muita importância para previsão correta de desempenho dos canais ópticos tanto para projeto da camada física de redes ópticas quanto para avaliação em tempo real. O objetivo desta tese é justamente desenvolver um método para modelagem mais precisa da resposta de amplificadores em cascata. A ideia é estimar com maior precisão as potências do sinal e do ruído propagados por uma cascata e a relação sinal ruído ópticos (OSNR), a fim de garantir melhores escolhas de pontos de operação de amplificadores. A modelagem é feita utilizando máscaras de potência, obtidas das caracterizações dos amplificadores, por possuírem informações de potência de sinal e do ruído por canal e serem computacionalmente simples de se implementar. Os resultados mostram que a modelagem de amplificadores em cascata com máscara de potência, como é feita atualmente, utilizando apenas máscaras obtidas de caracterizações com sinais equalizados na entrada dos amplificadores, pode ser uma boa ferramenta em muitos cenários, mas é bastante imprecisa em cascatas em que os amplificadores operam provendo um ganho não equalizado e/ou onde há um aumento do desbalanceamento das potências dos canais. Assim, foi proposto e elaborado um novo, e mais sofisticado, método para caracterização dos amplificadores e para estimativa das potências do sinal e do ruído dos canais ao longo de uma cascata de amplificadores para tornar a previsão mais precisa. Os resultados mostram que o método de modelagem proposto tem um ganho considerável na precisão das estimativas da potência do sinal e da OSNR em muitos cenários. E, em todos os cenários testados, o método proposto teve melhor ou igual precisão ao da modelagem com máscara de potência feita atualmente. Uma vez elaborada uma modelagem mais precisa, foi possível aplicá-la na otimização da OSNR mínima, considerando todos os canais, e do tilt do sinal em uma cascata de EDFAs por meio de algoritmo genético multiobjetivo. Os resultados mostram que o algoritmo retornou soluções em que houve considerável aumento na OSNR mínima e diminuição do tilt da potência do sinal na saída da cascata.CNPqSome of the main performance limitations in a fiber optic transmission system are the inserted noise and the spectral distortions due unbalanced gain provided by the amplifiers. These distortions can be divided into two effects: ripple, which is the maximum difference between the channel gains, and tilt, which is the spectral slope that the amplifier applies when amplifying optical signals. These effects even if small in a single amplifier, tend to increase significantly in a cascade of amplifiers, such that, at the receiver, the optical signal can be very degraded and distorted. It is very important to model these effects accurately to correctly predict the performance of the optical channels, both for the design of the physical layer of optical networks and for real-time evaluation. The aim of this work is to develop a method to model a more accurate response of amplifiers in cascade. The idea is to estimate more accurately the signal and the noise power propagated through a cascade and the optical signal-to-noise ratio (OSNR), in order to guarantee better choices of the amplifier’s operating points. The modeling is done by means of power masks, obtained from the characterizations of the amplifiers, as they have signal and noise power information per channel and are computationally simple to implement. The results show that the modeling of cascade of the amplifiers with power mask, as it is currently done, using only power masks obtained from characterizations with equalized signals at the input of the amplifiers, can be a good tool in many scenarios, but it is quite inaccurate in cascades in which the amplifiers operate providing an unbalanced gain and/or where there is an increase in the tilt of the optical signal power. Thus, a new and more sophisticated method was proposed and developed for the characterization of amplifiers and for estimating the signal and noise power of channels along a cascade of amplifiers, in order to make the forecast more accurate. The results show that the proposed modeling method has a considerable gain in the accuracy in the estimates of the signal power and OSNR in many scenarios. The proposed method had better or equal precision than the model with power mask currently used in all the tested scenarios. Once a more accurate modeling was elaborated, it was applied in the optimization of the minimum OSNR and the signal tilt in a cascade of EDFAs by means of a multiobjective genetic algorithm. The results show that the algorithm returned solutions in which there were a considerable increase in the minimum OSNR and decrease in the signal power tilt at the output of the cascade.Some of the main performance limitations in a fiber optic transmission system are the inserted noise and the spectral distortions due unbalanced gain provided by the amplifiers. These distortions can be divided into two effects: ripple, which is the maximum difference between the channel gains, and tilt, which is the spectral slope that the amplifier applies when amplifying optical signals. These effects even if small in a single amplifier, tend to increase significantly in a cascade of amplifiers, such that, at the receiver, the optical signal can be very degraded and distorted. It is very important to model these effects accurately to correctly predict the performance of the optical channels, both for the design of the physical layer of optical networks and for real-time evaluation. The aim of this work is to develop a method to model a more accurate response of amplifiers in cascade. The idea is to estimate more accurately the signal and the noise power propagated through a cascade and the optical signal-to-noise ratio (OSNR), in order to guarantee better choices of the amplifier’s operating points. The modeling is done by means of power masks, obtained from the characterizations of the amplifiers, as they have signal and noise power information per channel and are computationally simple to implement. The results show that the modeling of cascade of the amplifiers with power mask, as it is currently done, using only power masks obtained from characterizations with equalized signals at the input of the amplifiers, can be a good tool in many scenarios, but it is quite inaccurate in cascades in which the amplifiers operate providing an unbalanced gain and/or where there is an increase in the tilt of the optical signal power. Thus, a new and more sophisticated method was proposed and developed for the characterization of amplifiers and for estimating the signal and noise power of channels along a cascade of amplifiers, in order to make the forecast more accurate. The results show that the proposed modeling method has a considerable gain in the accuracy in the estimates of the signal power and OSNR in many scenarios. The proposed method had better or equal precision than the model with power mask currently used in all the tested scenarios. Once a more accurate modeling was elaborated, it was applied in the optimization of the minimum OSNR and the signal tilt in a cascade of EDFAs by means of a multiobjective genetic algorithm. The results show that the algorithm returned solutions in which there were a considerable increase in the minimum OSNR and decrease in the signal power tilt at the output of the cascade.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Engenharia EletricaUFPEBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessEngenharia ElétricaComunicações ópticasRedes WDMEDFAAmplificador RamanAmplificador híbrido Raman/EDFAMáscara de potênciaModelagem de amplificadores ópticos em cascata com máscaras de potência para estimativa de sinal e ruídoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisdoutoradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEORIGINALTESE Marcionilo José da Silva.pdfTESE Marcionilo José da Silva.pdfapplication/pdf13119202https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41591/1/TESE%20Marcionilo%20Jos%c3%a9%20da%20Silva.pdf4230d38ba3cef9e5461af7545770b193MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41591/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81908https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41591/3/license.txtc59d330e2c454f71974f5866a0e8a96aMD53TEXTTESE Marcionilo José da Silva.pdf.txtTESE Marcionilo José da Silva.pdf.txtExtracted texttext/plain260307https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41591/4/TESE%20Marcionilo%20Jos%c3%a9%20da%20Silva.pdf.txt2e15db67f59698d4195d52c2d30d078fMD54THUMBNAILTESE Marcionilo José da Silva.pdf.jpgTESE Marcionilo José da Silva.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1178https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41591/5/TESE%20Marcionilo%20Jos%c3%a9%20da%20Silva.pdf.jpg3dfd1e748e03e0e52411d6fefc9f2468MD55123456789/415912021-11-11 02:12:48.372oai:repositorio.ufpe.br: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ório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212021-11-11T05:12:48Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
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