采用平均Q因子的可重構光網絡性能監控

隨著多媒體業務的發展。光骨干傳輸網絡中的分組信號所占的比重越來越大，由于分組數據業務突發性和其不可預見性，因而要求光網絡具有可重構性。可重構光網絡是一種自動地、動態地分配帶寬資源，適應于以數據業務為主導的光網絡。對可重構光網絡的監控，尤其是性能監控尤為重要。

可重構光網絡及其性能管理的研究已經取得了較大的進展。其中Q因子測量方法是一種有效的監控方法，是確定光通道質量的有效手段。通過測試Q因子來評估BER性能，可以得出最優設計設備中的最小BER。它既可以采用雙判決電路進行在線監視，也可以采用單判決電路工作在在停業務狀態。眼圖是觀察波形失真、噪聲水平和信號質量的首選工具?，F在，國內外已有很多基于眼圖的不同抽樣方法，可實現光性能的監控。

在現有的幾種方法中，通過眼圖抽樣可得出信號的標準差和平均功率值，從而得出Q值。此方法需要時鐘定時提取，實現過程較復雜；而運用異步眼圖抽樣法來監控光信道中的歸零碼和不歸零碼的性能參數(主要是光信道的色散)，測量的參數比較單一，不能完全反映信道質量；依據Q值和誤碼率的對應關系，提出了一種在線檢測光信號Q值的方案，并基于數字信號處理芯片技術設計了檢測模塊，從而實現了信號的在線Q值監測。此方法的判決電平不易確定，而且當噪聲幅度較大時，誤差也大；利用同步眼圖來計算平均Q值的方法在抽樣時需要時鐘提取來同步，既復雜，成本又高，而且這種方法比特率也不透明；而使用異步眼圖抽樣方法來抽樣脈沖寬度對測試結果的影響，則不需要時鐘恢復，而且比特率透明、成本低。

以上大多沒有監測對其測試結果和實際系統之間的關系做深入研究。為此，本文在總結前人研究的基礎上，提出了一種新的監控方法，即在不需要時鐘定時提取的條件下，通過異步眼圖抽樣法，并利用計算機仿真來計算并得出平均Q值。通過比較平均Q值和初始Q值的關系，可以快速監測系統的性能。該方法用于多波長系統可得出抽樣間隔和測試結果之間的關系，進而實現有效監測多波長光網絡的作用。這種方法比特率透明，結構簡單，容易實現。

1?實現原理

反映光通信系統信號性能質量的參數很多。但無論采用哪個參數，都能從不同程度上反映光通道的性能。在這些參數中，BER反映的光通道性能最為準確，但其測量需要電光變換和時鐘恢復等復雜操作。目前大多數系統采用OSNR來評估光通道性能，但精確度不夠，因此，一個新的參數，即Q因子被引入其中。

Q因子是反映光纖通信系統電信噪比(SNR)的重要參量，它的定義是接收機在最佳判決門限下電信號功率和噪聲功率的比值，可適用于各種信號格式和速率的數字信號，而且不需要解開幀結構。因此，在進行系統分析時，比較簡單易行。Q因子參數的確立和測量方法的實現，對于可重構光網絡的實際維護和測試有著重要的意義。

由于Q因子是在光接收機判決數據之前測量得到的，因此，很容易建立與BER之間的關系：



此外，由于計算Q因子的噪聲功率部分是由ASE造成的，故此，Q因子和OSNR之間的關系可由正式得到：



式中，r為發送端光信號的消光比。

圖1所示是平均Q值的異步眼圖和它的振幅直方圖。其中幅度圖表示的是信號傳號和空號的幅度分布，平均Q值的定義式為：



其中，μ1是信號1的平均電平，σ1是信號1電平的標準方差(噪聲)，μ0是信號0的平均電平，σ0是信號0電平的標準方差(噪聲)。

利用該方法可監控傳輸光纖中信號的SNR。用光接收機和示波器來測量光信號的異步眼圖，并通過對眼圖進行抽樣得出平均估計Q值。通過大量的計算機模擬仿真來選擇恰當的抽樣點間隔，筆者發現，在平均估計Q值和初始Q值之間有一個線性關系。運用這個線性關系可以實現光網絡的性能監控。同時，在光學采樣后，通過簡單地增加波長鑒別，還可以用于多波長通道的監測。

2?系統結構

圖2所示是一種取樣方法的系統流程圖，模擬仿真就是建立在這個系統之上的。將輸入的光信號通過分路裝置分成兩個網絡，一部分通過光纖輸出，另一部分輸出到調節器。采樣脈沖和輸入的光信號可進入由低頻脈沖發生器驅動的獨立偏振調制器。由于這種脈沖調制和數據是異步的，故可進行抽樣平均。當信號進人到下一個系統時，系統將由一個光電二極管在一個特定的時間內檢測調制信號的功率。數字信號處理器可用來收集測量數據，并獲得相應的概率密度函數。然后利用這些概率密度函數來分析監測信息。該方法可同時用于估計不同波長信道的Q因子。



3 仿真實現

圖3所示是該光網絡性能監控系統的仿真流程圖。可以用一個余弦信號加隨機正態噪聲來模擬光纖中傳輸的信號(包括偽隨機二進制序列的NRZ碼信號和自發輻射噪聲)，以得出初始Q值。然后選擇恰當的輸入信號抽樣點，可以周期為單位，兩抽樣點之間間隔為T+n·△t，再將抽樣值放人一個一維數組中。之后再按照抽樣值電平的范圍，對一維數組中的抽樣值進行統計，并根據統計值繪制振幅高斯分布圖。最后根據高斯分布圖求得平均估計Q值。這樣，將初始Q值和平均估計Q值進行比較，就可以得到兩者之間的關系圖。



4 仿真結果

選取不同的抽樣點數和抽樣間隔，即可在不同的初始Q值情況下，得出表1和表2所列的平均Q值。



由表1和表2可知，在抽樣過程中，當抽樣點數較少時，兩抽樣點之間的間隔T+n·△t對仿真結果有較大的影響，測試結果往往不能反映實際Q值。一般地，當抽樣點大于40000個，由抽樣位置不同造成的平均Q值之間的差別小于0.01，而仿真結果與抽樣位置(T+n·△t)基本無關。由于系統不需要時鐘定時提取，抽樣點位置是隨機的，故可能取到函數值為0處，從而導致平均Q值比初始Q值小很多。但平均Q值是穩定的，仍然可以反映初始Q值的大小。筆者得出的初始Q值和平均Q值之間的關系如圖4所示。



由表1、表2和圖4可知，當初始Q值由6降低到5時，單波長信道的平均Q值從3.0086降到2.9082，降低了0.1004。而在抽樣點大于20000時，抽樣位置導致的波動小于0.002，此時，Q值的劣化是可以被監測到的。

在波分復用系統中(4個波分)，同樣取20000個點進行仿真。當其中某一波長信道的初始Q值由6降低到5時，其它3個信道的Q值仍然為6，此時，四波長系統的平均Q值從3.0085降到2.9835(降低了0.025)，抽樣位置導致的波動誤差也是小于0.002，此Q值的劣化也可以監測。所以，該方法可以用于波分復用系統中。

進一步的仿真還表明，在n個信道的波分復用系統中，某一波長信道的Q值下降導致的平均Q值下降為該波長系統的1／n，所以抽樣位置導致的波動誤差必須更小。仿真表明，16個波分復用系統中的抽樣點數應該大于80000個。

5?結束語

本文主要探討了一種基于平均Q因子的可重構光網絡性能監控技術。此方法利用異步眼圖抽樣。不需要時鐘同步。文中通過大量數值仿真得出了抽樣點數對估計Q值的直接影響。結果表明：抽樣點數小于5000個時，不能反映實際結果。當測試點數大于40000個以上時，可以測試多波長系統的實際Q值。此方法不但可以快速監測可重構多波長光網絡的性能，而且比特率透明，結構簡單，容易實現。對于實際的可重構光網絡的維護和測試且有重要意義。