Real-time digital signal processing for new wavelength-to-the-user optical access networks

Nowadays, optical access networks provide high capacity to end users with growing availability of multimedia contents that can be streamed to fixed or mobile devices. In this regard, one of the most flexible and low-cost approaches is Passive Optical Network (PON) that is used in Fiber-to-the-Home (FTTH). Due to the growing of the bandwidth demands, Wavelength Division Multiplexing (WDM), and later on ultra-dense WDM (udWDM) PON, with a narrow channel spacing, to increase the number of users through a single fiber, has been deployed. The udWDM-PON with coherent technology is an attractive solution for the next generation optical access networks with advanced digital signal processing (DSP). Thanks to the higher sensitivity and improved channel selectivity in coherent detection with efficient DSP, optical networks support larger number of users in longer distances. Since the cost is the main concern in the optical access networks, this thesis presents DSP architectures in coherent receiver (Rx), based on low-cost direct phase modulated commercial DFB lasers. The proposals are completely in agreement with consept of wavelength-to-the-user, where each client in optical network is dedicated to an individual wavelength. Next, in a 6.25 GHz spaced udWDM grid with the optimized DSP techniques and phase-shift-keying (PSK) modulation format, the high sensitivity is achieved in real-time field-programmable-gate-array (FPGA) implementations. Moreover, this thesis reduces hardware complexity of optical carrier recovery (CR) with two various strategies. First, based on differential mth-power frequency estimator (FE) by using look-up-tables (LUTs) and second, LUT-free CR architecture, with optimizing the power consumption and hardware resources, as well as improving the channel selectivity in terms of speed and robustness. Furthermore, by designing very simple but efficient clock recovery, a symbol-rate DSP architecture, which process data using only one sample per symbol (1-sps), for polarization diversity (POD) structure, becomes possible. It makes the DSP independent from state-of-polarization (SOP), even in the case of low-cost optical front-end and low-speed analog-to-digital converters (ADCs), keeps the performance high as well as sensitivity in real-time implementations on FPGA.Avui en dia, les xarxes d'accés òptic proporcionen una alta capacitat als usuaris finals amb una creixent disponibilitat de continguts multimèdia que es poden transmetre a dispositius fixos o mòbils. En aquest sentit, un dels enfocaments més flexibles i de baix cost és la Xarxa Òptica Passiva (PON) que s'utilitza a Fibra-fins-la-Llar (FTTH). A causa del creixent requeriment de l'ample de banda, s'ha desplegat la multiplexació de divisió d'ona (WDM) i, posteriorment, el PON amb WDM d'alta densitat (udWDM), amb un espaiat estret de canals, per augmentar el nombre d'usuaris a través d'una sola fibra. L'udWDM-PON amb tecnologia coherent és una solució atractiva per a les xarxes d'accés òptic d'última generació amb processament avançat de senyal digital (DSP). Gràcies a la major sensibilitat i a la selectivitat millorada del canal en la detecció coherent amb DSP eficient, les xarxes òptiques suporten un nombre més gran d'usuaris a distàncies més llargues. Atès que el cost és la principal preocupació en les xarxes d'accés òptic, aquesta tesi presenta arquitectures DSP en receptor coherent (Rx), basades en làsers DFB comercials modulats en fase directa de baix cost. Les propostes estan d'acord amb la asignació de la longitud d'ona a l'usuari, on a cada client de la xarxa òptica se li dedica a una longitud d'ona individual. A continuació, en una graella udWDM espaciada de 6,25 GHz amb les tècniques de DSP optimitzades i el format de modulació de fase (PSK), s'aconsegueix l'alta sensibilitat en implementacions field-programable-gate-array (FPGA) en temps real. A més, aquesta tesi redueix la complexitat del maquinari de recuperació òptica de portadors (CR) amb dues estratègies diverses. Primer, basat en un estimador de freqüència de potència diferencial (FE) mitjançant l'ús de taules de cerca (LUTs) i, en segon lloc, l'arquitectura CR sense LUT, amb l'optimització del consum d'energia i els recursos de maquinari, a més de millorar la selectivitat del canal en termes de velocitat i robustesa. A més, al dissenyar una recuperació de rellotge molt simple, però eficaç, es fa possible una arquitectura DSP a la velocitat dels símbols, que processa dades utilitzant només una mostra per símbol (1-sps) per a l'estructura de la diversitat de polarització òptica (POD). Fa que el DSP sigui independent de l'estat de polarització (SOP), fins i tot en el cas dels analog-to-digital converters (ADC) de front-end òptics de baix cost, i manté el rendiment alt i la sensibilitat en les implementacions en temps real de FPGA

Machine Learning in Digital Signal Processing for Optical Transmission Systems

The future demand for digital information will exceed the capabilities of current optical communication systems, which are approaching their limits due to component and fiber intrinsic non-linear effects. Machine learning methods are promising to find new ways of leverage the available resources and to explore new solutions. Although, some of the machine learning methods such as adaptive non-linear filtering and probabilistic modeling are not novel in the field of telecommunication, enhanced powerful architecture designs together with increasing computing power make it possible to tackle more complex problems today. The methods presented in this work apply machine learning on optical communication systems with two main contributions. First, an unsupervised learning algorithm with embedded additive white Gaussian noise (AWGN) channel and appropriate power constraint is trained end-to-end, learning a geometric constellation shape for lowest bit-error rates over amplified and unamplified links. Second, supervised machine learning methods, especially deep neural networks with and without internal cyclical connections, are investigated to combat linear and non-linear inter-symbol interference (ISI) as well as colored noise effects introduced by the components and the fiber. On high-bandwidth coherent optical transmission setups their performances and complexities are experimentally evaluated and benchmarked against conventional digital signal processing (DSP) approaches. This thesis shows how machine learning can be applied to optical communication systems. In particular, it is demonstrated that machine learning is a viable designing and DSP tool to increase the capabilities of optical communication systems