Passive optical network (PON) monitoring using optical coding technology

Les réseaux optiques passifs (PON) semblent être la technologie gagnante et ultime du futur pour les "fibres jusqu'au domicile" ayant une haute capacité. L'écoute de contrôle de ce genre de système est nécessaire pour s'assurer un niveau de qualité de service prédéterminé pour chaque client. En outre, l'écoute de contrôle réduit considérablement les dépenses en capital et de fonctionnement (CAPEX et OPEX), tant pour le fournisseur du réseau que les clients. Alors que la capacité des PON est croissante, les gestionnaires de réseau ne disposent pas encore d'une technologie efficace et appropriée pour l'écoute de contrôle des réseaux de capacité aussi élevée. Une variété de solutions a été proposée. Toutes ces dernières solutions ne sont pas pratiques à cause de leur faible capacité (nombre de clients), d'une faible évolutivité, d'une grande complexité et des défis technologiques. Plus important encore, la technologie souhaitable pour l'écoute de contrôle devrait être rentable car le marché des PON est très sensible aux coûts. Dans cette thèse, nous considérons l'application de la technologie du codage optique passif (OC) comme une solution prometteuse pour l'écoute de contrôle centralisée d'un réseau optique ramifié tels que les réseaux PON. Dans la première étape, nous développons une expression pour le signal détecté par l'écoute de contrôle et étudions ses statistiques. Nous trouvons une nouvelle expression explicite pour le rapport signal utile/signal brouillé (SIR) comme outil de mesure métrique de performance. Nous considérons cinq distributions PON géographiques différentes et étudions leurs effets sur l'SIR pour l'écoute de contrôle d'OC. Dans la prochaine étape, nous généralisons notre modèle mathématique et ses expressions pour le contrôle des signaux détectés par un détecteur quadratique et des paramètres réalistes. Nous évaluons ensuite les performances théoriques de la technologie basée sur l'écoute de contrôle selon le rapport signal/bruit (SNR), le rapport signal/bruit plus coefficient d'interférence (SNIR), et la probabilité de fausse alarme. Nous élaborons l'effet de la puissance d'impulsion transmise, la taille du réseau et la cohérence de la source lumineuse sur le rendement des codes unidimensionnels (ID) et bidimensionnels (2D) de l'écoute de contrôle d'OC. Une conception optimale est également abordée. Enfin, nous appliquons les tests de Neyman-Pearson pour le récepteur de notre système d'écoute de contrôle et enquêtons sur la façon dont le codage et la taille du réseau affectent les dépenses de fonctionnement (OPEX) de notre système d'écoute de contrôle. Malgré le fait que les codes ID et 2D fournissent des performances acceptables, elles exigent des encodeurs avec un nombre élevé de composants optiques : ils sont encombrants, causent des pertes, et ils sont coûteux. Par conséquent, nous proposons un nouveau schéma de codage simple et plus approprié pour notre application de l'écoute de contrôle que nous appelons le codage périodique. Par simulation, nous évaluons l'efficacité de l'écoute de contrôle en terme de SNR pour un PON employant cette technologie. Ce système de codage est utilisé dans notre vérification expérimentale de l'écoute de contrôle d'OC. Nous étudions expérimentalement et par simulation, l'écoute de contrôle d'un PON utilisant la technologie de codage périodique. Nous discutons des problèmes de conception pour le codage périodique et les critères de détection optimale. Nous développons également un algorithme séquentiel pour le maximum de vraisemblance avec une complexité réduite. Nous menons des expériences pour valider notre algorithme de détection à l'aide de quatre encodeurs périodiques que nous avons conçus et fabriqués. Nous menons également des simulations de Monte-Carlo pour des distributions géographiques de PON réalistes, avec des clients situés au hasard. Nous étudions l'effet de la zone de couverture et la taille du réseau (nombre d'abonnés) sur l'efficacité de calcul de notre algorithme. Nous offrons une borne sur la probabilité pour un réseau donné d'entraîner l'algorithme vers un temps exorbitant de surveillance du réseau, c'est à dire le délai d'attente de probabilité. Enfin, nous soulignons l'importance du moyennage pour remédier aux restrictions budgétaires en puissance/perte dans notre système de surveillance afin de supporter de plus grandes tailles de réseaux et plus grandes portées de fibres. Ensuite, nous mettrons à niveau notre dispositif expérimental pour démontrer un m PON avec 16 clients. Nous utilisons un laser à modulation d'exploitation directement à 1 GHz pour générer les impulsions sonde. Les données mesurées par le dispositif expérimental est exploité par l'algorithme de MLSE à détecter et à localiser les clients. Trois déploiements PON différents sont réalisés. Nous démontrons une surveillance plus rigoureuse pour les réseaux ayant une répartition géographique à plusieurs niveaux. Nous étudions aussi le budget de la perte de notre dispositif de soutien plus élevés de capacités du réseau. Enfin, nous étudions le budget total admissible de la perte d'exploitation du système de surveillance dans la bande de fréquences à 1650 nm en fonction des spécifications de l'émetteur/récepteur. En particulier, la limite totale de la perte de budget est représentée en fonction du gain de l'amplicateure de transimpédance (TIA) et le résolution de la conversion analogique-numérique (ADC). Par ailleurs, nous enquêtons sur le compromis entre la distance portée et la capacité (taille de fractionnement au niveau du noeud distant) dans notre système de suivi

Building the Future Internet through FIRE

The Internet as we know it today is the result of a continuous activity for improving network communications, end user services, computational processes and also information technology infrastructures. The Internet has become a critical infrastructure for the human-being by offering complex networking services and end-user applications that all together have transformed all aspects, mainly economical, of our lives. Recently, with the advent of new paradigms and the progress in wireless technology, sensor networks and information systems and also the inexorable shift towards everything connected paradigm, first as known as the Internet of Things and lately envisioning into the Internet of Everything, a data-driven society has been created. In a data-driven society, productivity, knowledge, and experience are dependent on increasingly open, dynamic, interdependent and complex Internet services. The challenge for the Internet of the Future design is to build robust enabling technologies, implement and deploy adaptive systems, to create business opportunities considering increasing uncertainties and emergent systemic behaviors where humans and machines seamlessly cooperate

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