Advanced DSP Techniques for High-Capacity and Energy-Efficient Optical Fiber Communications

The rapid proliferation of the Internet has been driving communication networks closer and closer to their limits, while available bandwidth is disappearing due to an ever-increasing network load. Over the past decade, optical fiber communication technology has increased per fiber data rate from 10 Tb/s to exceeding 10 Pb/s. The major explosion came after the maturity of coherent detection and advanced digital signal processing (DSP). DSP has played a critical role in accommodating channel impairments mitigation, enabling advanced modulation formats for spectral efficiency transmission and realizing flexible bandwidth. This book aims to explore novel, advanced DSP techniques to enable multi-Tb/s/channel optical transmission to address pressing bandwidth and power-efficiency demands. It provides state-of-the-art advances and future perspectives of DSP as well

Algoritmos de machine learning para minimización de errores y caracterización de distorsiones en sistemas Nyquist-WDM

RESUMEN: La necesidad de incrementar la velocidad de transmisión en los sistemas de comunicaciones ópticas debido al aumento en la demanda de datos por parte de los usuarios finales ha dado el surgimiento al paradigma conocido como redes ópticas elásticas. Estas redes, principalmente basadas en sistemas Nyquist-WDM, permiten el aumento de la eficiencia espectral resultando en mayor capacidad de transmisión. Sin embargo, el espaciamiento reducido entre los canales ópticos generados en estas redes, resulta en Interferencia Inter-Canal (ICI, del inglés Inter-Channel Interference). Este fenómeno se ha modelado como ruido Gaussiano. Por lo tanto, su mitigación y diagnóstico es una tarea compleja que es actualmente investigado. Técnicas basadas en algoritmos de aprendizaje automático (en inglés Machine Learning) han surgido como herramientas para monitoreo y mitigación de diferentes efectos que ocurren en sistemas de comunicaciones ópticas. En este trabajo de grado, se proponen 2 técnicas para diagnosticar la ICI. La primera técnica se basa en el algoritmo Fuzzy c-Means (FCM) junto con el algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN) para estimar el porcentaje de traslape espectral. La segunda técnica se basa en el cálculo de histogramas de la señal en fase y cuadratura, y posterior estimación de traslape espectral apoyado del algoritmo KNN. Se lograron porcentajes de acierto de hasta 92% y 70%, respectivamente para cada técnica. Para mitigación de la ICI, se aplicaron los algoritmos k-Means y KNN, donde, en escenarios simulados se alcanzaron ganancias de hasta 2 dB en términos de señal a ruido óptico (OSNR, del inglés Optical Signal to Noise Ratio) y para escenarios experimentales, se obtuvieron ganancias de hasta 1.3 dB. Finalmente, se pudo concluir que técnicas basadas en algoritmos de aprendizaje automático podrán ser útiles tanto para monitoreo de red, por ejemplo, para controlar frecuencias de las portadoras en futuros sistemas Nyquist-WDM, así como para la mitigación de diferentes fenómenos lineales y no lineales que afectan la transmisión de señales ópticas