2 系统结构

图2所示是一种取样方法的系统流程图，模拟仿真就是建立在这个系统之上的。将输入的光信号通过分路装置分成两个网络，一部分通过光纤输出，另一部分输出到调节器。采样脉冲和输入的光信号可进入由低频脉冲发生器驱动的独立偏振调制器。由于这种脉冲调制和数据是异步的，故可进行抽样平均。当信号进人到下一个系统时，系统将由一个光电二极管在一个特定的时间内检测调制信号的功率。数字信号处理器可用来收集测量数据，并获得相应的概率密度函数。然后利用这些概率密度函数来分析监测信息。该方法可同时用于估计不同波长信道的Q因子。



3 仿真实现

图3所示是该光网络性能监控系统的仿真流程图。可以用一个余弦信号加随机正态噪声来模拟光纤中传输的信号(包括伪随机二进制序列的NRZ码信号和自发辐射噪声)，以得出初始Q值。然后选择恰当的输入信号抽样点，可以周期为单位，两抽样点之间间隔为T+n·△t，再将抽样值放人一个一维数组中。之后再按照抽样值电平的范围，对一维数组中的抽样值进行统计，并根据统计值绘制振幅高斯分布图。最后根据高斯分布图求得平均估计Q值。这样，将初始Q值和平均估计Q值进行比较，就可以得到两者之间的关系图。



4 仿真结果

选取不同的抽样点数和抽样间隔，即可在不同的初始Q值情况下，得出表1和表2所列的平均Q值。



由表1和表2可知，在抽样过程中，当抽样点数较少时，两抽样点之间的间隔T+n·△t对仿真结果有较大的影响，测试结果往往不能反映实际Q值。一般地，当抽样点大于40000个，由抽样位置不同造成的平均Q值之间的差别小于0.01，而仿真结果与抽样位置(T+n·△t)基本无关。由于系统不需要时钟定时提取，抽样点位置是随机的，故可能取到函数值为0处，从而导致平均Q值比初始Q值小很多。但平均Q值是稳定的，仍然可以反映初始Q值的大小。笔者得出的初始Q值和平均Q值之间的关系如图4所示。



由表1、表2和图4可知，当初始Q值由6降低到5时，单波长信道的平均Q值从3.0086降到2.9082，降低了0.1004。而在抽样点大于20000时，抽样位置导致的波动小于0.002，此时，Q值的劣化是可以被监测到的。

在波分复用系统中(4个波分)，同样取20000个点进行仿真。当其中某一波长信道的初始Q值由6降低到5时，其它3个信道的Q值仍然为6，此时，四波长系统的平均Q值从3.0085降到2.9835(降低了0.025)，抽样位置导致的波动误差也是小于0.002，此Q值的劣化也可以监测。所以，该方法可以用于波分复用系统中。

进一步的仿真还表明，在n个信道的波分复用系统中，某一波长信道的Q值下降导致的平均Q值下降为该波长系统的1／n，所以抽样位置导致的波动误差必须更小。仿真表明，16个波分复用系统中的抽样点数应该大于80000个。

5 结束语

本文主要探讨了一种基于平均Q因子的可重构光网络性能监控技术。此方法利用异步眼图抽样。不需要时钟同步。文中通过大量数值仿真得出了抽样点数对估计Q值的直接影响。结果表明：抽样点数小于5000个时，不能反映实际结果。当测试点数大于40000个以上时，可以测试多波长系统的实际Q值。此方法不但可以快速监测可重构多波长光网络的性能，而且比特率透明，结构简单，容易实现。对于实际的可重构光网络的维护和测试且有重要意义。

上一页  [1] [2]