光通信研究

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2025年第5期

光通信系统与网络技术
光纤无线融合智能传输系统研究进展

毛军开, 张教, 朱敏

DOI：10.13756/j.gtxyj.2025.250261

摘要：太赫兹通信技术作为第6代移动通信（6G）的核心技术，可以实现更大的传输带宽，有效解决频谱资源稀缺的问题，以满足流量和连接数急剧增长的需求。光纤无线融合（FiWi）通信系统因其高带宽、低时延和灵活覆盖的优势，已成为实现6G太赫兹通信与全场景连接的关键技术。然而，FiWi系统依旧存在线性和非线性损伤、码间干扰（ISI）和相位噪声等一些关键技术挑战。近年来，依靠机器学习（ML）技术强大的数据和模型驱动建模能力的智能信号处理，成了FiWi系统优化的新途径。文章根据ML在FiWi系统的应用，分别从信道模型、后均衡和端到端（E2E）处理3个部分，介绍了较为经典的或是最新的应用于FiWi中的ML技术，并对未来FiWi智能通信系统进行了展望。
关键词：光纤无线融合通信系统;智能信号处理;信道模型;后均衡;端到端处理

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更新时间：2025-10-15
高速无源光网络技术路线及系统研究

李婕, 罗鸣, 李响

DOI：10.13756/j.gtxyj.2025.240099

摘要：【目的】随着互联网应用和宽带业务的爆炸式发展，接入网的带宽需求急剧增加。无源光网络（PON）近年来发展迅速，其作为目前宽带接入网中最具应用前景的主流商用技术，需要有更高的数据速率、更广的覆盖范围和更多的终端用户。文章通过对超100 Gbit/s高速PON的技术路线、关键技术及实现方案进行分析，为未来PON系统的实现提供技术支持和指导。【方法】文章首先阐述了未来PON在容量和成本方面的需求，其次介绍了超100 Gbit/s高速PON的技术路线，包括传统的直调直检（IMDD）路线和将长距离中的相干技术下沉到PON网络两个路线方向。并分别阐述了两个方向所需的关键技术，包括数字信号处理、简化相干、突发模式接收、超密集波分复用（UDWDM）和数字子载波复用（DSCM）等技术。最后，根据目前国内外对高速PON的最新研究，对高速IMDD PON和高速相干PON的先进系统方案进行了阐述介绍，论证了超100 Gbit/s PON采用各种最新技术的实际实验效果。【结果】文章通过应用超100 Gbit/s PON的关键技术，实现了多种超100 Gbit/s PON系统，既满足了大容量需求，也兼顾了多用户需求，实验结果也证明了相干技术应用于PON是未来的有力发展方向。【结论】实验证明，相干技术应用于超100 Gbit/s PON能够有效提升网络容量、功率预算及频谱资源利用率，同时也为PON的持续演进提供了空间，是未来PON发展的重要手段。
关键词：无源光网络;直调直检;相干技术;超密集波分复用;数字子载波复用

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更新时间：2025-10-15
基于神经网络的三阶拉曼放大光传输系统建模

陈佟, 邓黎, 王谦, 郭小溪, 徐健, 龙函, 黄超, 黄丽艳

DOI：10.13756/j.gtxyj.2025.240111

摘要：【目的】三阶分布式拉曼放大器（DRA）是目前长距离无中继传输中的光放大前沿技术，与一阶和二阶DRA传输相比，其在传输过程中能实现更优的增益与噪声特性，但传输过程也更为复杂。然而目前对三阶DRA的建模多基于拉曼功率耦合方程，其需要数值方法求解，计算相对复杂。运算量小的建模方法则基于数据驱动型机器学习，需要庞大的数据量，且泛化能力较差。为此需要新的建模方法，在保证模型精度的前提下提升运算速度。【方法】文章提出了一种基于内嵌物理知识型神经网络（PINN）的方案对三阶拉曼放大光传输系统进行建模。该方案能结合数值方法和数据驱动型机器学习的优点，将微分方程的求解转化为优化问题，通过将微分方程以及边界条件等约束作为损失函数，实现神经网络的训练，使得模型兼顾计算的精度与复杂度。【结果】文章搭建了一个120 km的C波段47信道的三阶拉曼放大光纤传输系统，并分别采用数值方法和所提的PINN对系统进行功率预测，结果表明，PINN预测的信号功率与传统的数值方法偏差小于0.19 dB，预测的泵浦光功率则几乎无误差，而运算次数则降低了一个数量级。【结论】PINN能准确预测三阶拉曼放大光传输系统中泵浦光与信号光的功率演化，且相比数值方法显著降低了计算复杂度。
关键词：无中继传输;分布式拉曼放大器;三阶拉曼放大器;内嵌物理知识型神经网络;机器学习

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更新时间：2025-10-15
基于四波混频效应的边缘检测光计算研究

张洪波, 赵思豪, 蔡炬, 张敏, 万峰, 王森, 尚德浜

DOI：10.13756/j.gtxyj.2025.250241

摘要：【目的】为应对传统边缘检测存在的运算速度瓶颈与高能耗问题，文章提出了一种基于四波混频（FWM）效应的边缘检测光计算方法。【方法】该方法利用FWM效应完成边缘检测中梯度计算的乘法运算，随后利用数字信号处理技术完成边缘检测。为验证其处理速度与检测准确性，文章利用FWM效应完成边缘检测并构建了可实现10 Gbit/s高速图像处理的仿真平台，深入研究了载波频偏与卷积核类型对检测性能的影响。【结果】结果表明，在系统性能方面，该方法的能耗和时延分别为0.25 pJ/bit和0.98 μs，优于传统计算方案。此外，文章深入研究了载波频偏对边缘检测结果的影响。当承载边缘检测结果的信号与承载卷积核的载波信号中心频率间隔10 GHz时，二者频谱显著重叠，相关性系数仅为0.151 64。当承载卷积核的载波频偏为图像数据载波频偏的两倍时，采用水平或垂直方向卷积核进行边缘检测会受到显著干扰，相关性系数最低降至0.249 9；而在相同条件下，采用全方向卷积核则能够显著提升检测性能，相关性系数最高可达0.947 22。【结论】研究表明，该方法能进行高速乘法运算，而且通过合理调整载波频偏和优化卷积核选择，可进一步提升检测精度。
关键词：边缘检测;四波混频;光计算;高速乘法运算

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更新时间：2025-10-15