4维QAM结构的8态网格编码光调制外文翻译资料

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OECC/ACOFT 2014 2014年7月6日至10日澳大利亚墨尔本

4维QAM结构的8态网格编码光调制

Shota Ishimura and Kazuro Kikuchi

Department of Electrical Engineering and Information Systems, the University of Tokyo 7-3-1 Hongo, Bunkyo-Ku, Tokyo 113-8656, Japan

论文摘要

提出了一种具有24M元四维(4D)QAM星座的8态网格编码光调制方案.通过对其性能的分析，我们发现可以获得显著的编码增益。 D针对设置分区的4D-QAM，而不牺牲频谱效率。

介绍

由于最近发展起来的数字相干光通信技术，可以在多维矢量空间中设计多层光信号星座图。举个例子 LE，四维(4D)矢量空间是为一个单波长通道构造的，使用复振幅的两个自由度，即同相和正交(Iq)分量，a 二自由度极化状态(SOP)。

研究发现，利用4d矢量空间可以提高光调制格式的功率效率，而偏振开关qpsk(ps-qpsk)具有较高的功率效率。 Cy比BPSK和QPSK高约1dB[1]。

这种高效的4d调制格式可以通过4d-qam星座的集合划分来系统地设计，因为集合划分的单个过程增加了最小值。 星座点之间的欧几里德距离为radic;2。上述PS-QPSK是设置分区(SP)4D-QPSK，128-SP-QAM是通过设置分区4D-16 QAM来实现的.连续的- 分区进一步增加了最小欧几里德距离；例如，128-SP-QAM的集分区生成32-SPQAM[2]。

另一方面，正如Ungerboeck最初提出的[3]，网格编码调制(TCM)方案与SP技术相结合，可以获得显著的编码增益。一般来说，中医 系统有一些未编码比特，这降低了系统的总体性能，因为未编码比特导致的并行路径之间的最小距离往往小于空闲距离。 密码的负责人。同时，如果我们要消除这样的并行路径，就必须增加状态数，从而增加系统配置的复杂性和 计算费用。

在本文中，我们提出了具有-ary 4d-qam星座的8状态格形编码光调制方案，其中并行路径之间的最小距离等于fre。 代码的距离。这意味着并行路径不会限制总体性能，同时保持系统的简单性。

在描述了2，-ary 4d-qam星座的8状态cm的结构后，我们证明了并行路径与码的自由距离之间的最小距离为e。 对于任意整数M，我们导出了该方案的功率效率和谱效率(SE)的公式，并证明了它的性能更接近Shannon。 其极限值大于M值QAM和SP-4D-QAM的极限值.

在M=1和M=2的情况下，通过计算机仿真详细研究了它们的误码率(BER)性能.特别是M=1的情况下，对于PS-QPSK的编码增益高达2.0dB。 UT虽然结构简单，计算复杂度低，但牺牲了频谱效率。

4维QAM星座的8状态TCM配置

图1显示了2，-ary 4D-QAM的集分区过程。未分割信号由4D空间中的2个星座点组成。

图1.将分区设置为2，-ary 4D-QAM。

设未分区集的最小平方欧氏距离(MSED)表示为。第一个分区将2，-ary 4 DQAM星座点划分为R和R的两个子集。 Se MSED为2。每个子集可进一步划分为四个子集，其MSED为4。现在，我们从2-ary 4 DQAM的未分区集中总共有8个子集S-S。

另一方面，8状态格形编码器的结构如图2所示.两个输入位b和b通过由虚线包围的卷积编码器，而一个奇偶校验bi。 t b是由b和b通过卷积过程产生的。因此，编码器的码率和约束长度分别为R=2/3和K=4。取决于三个输出位b-b从网格编码器中选择8个子集S-S中的一个，而未编码比特4~5b在所选子集中确定一个向量。

图2.8状态TCM编码器结构。

为了更清楚地了解所提出的方案，我们特别考虑了当M=1和2时的情况。当M=1时，无分块2，-ary 4 DQAM表示具有16个星座poi的4D-QPSK。 NTS.它的子集R和R对应于PS-QPSK.表1显示了从R和R进一步划分的子集S-S中的4D向量，其中我们假设2d0。编码器输出有三位b。 1，b2和b3，并从八个子集中选择一个。每个子集包括两个向量，其中一个由未编码比特4b选择。

表1.从4D-QPSK划分的每个子集中的4D向量

PS-QPSK1

PS-QPSK2

(1 0 1 0) (-1 0 -1 0)

(1 0 0 1) (-1 0 0 -1)

(1 0 -1 0) (-1 0 1 0)

(1 0 0 -1) (-1 0 0 1)

(0 1 0 1) (0 -1 0 -1)

(0 1 1 0) ( 0 -1 -1 0)

(0 1 0 -1) (0 -1 0 1)

24M

(0 1 -1 0) (0 -1 1 0)

基于情商。(4)和(6)，我们用图4中的红点绘制了SE和1之间的关系。功率效率1/的倒数意味着与DP-QPSK相比的接收灵敏度惩罚。 另外，M进制QAM和SP-4D-QAM分别用黑方和点表示.在符号错误率SER=10处的Shannon极限也是用com的实心曲线绘制的。 型坯[4]。我们发现，我们提出的方案可以比M-aryQAM和SP-4DQAM更接近香农的极限。

当M=2，2，-ary 4D-QAM代表4D-16 QAM时.其子集R和R对应于128-SP-QAM，S-S对应于32-SP-QAM.在这种情况下，三个编码位选择一个子集S -S，而五个未编码位选择所选子集中包含的32个向量中的一个。

scheme, we consider the case when M=1 and 2

建议方案的自由距离

具有2，-元4D-QAM星座的8状态TCM的总自由距离决定了系统的编码增益。首先，我们在图2中考虑网格编码器的自由距离，使用t。 图3给出的网格图。图3中的点表示与三个寄存器的逻辑状态相对应的栅格编码器的八种可能状态。路径上的数字表示 由编码器的输出选择的子集。例如，如果寄存器状态从000变为001，则选择子集S。确定了码2的平方自由距离。 图3中用红线表示的最近的两条路径，并给出如下所示：

我们还需要考虑最小平方距离2分钟，之间的平行路径。并行路径是由未编码的位引起的，并在图1中给出了2分钟(如图1所示)。

因此，以2，-ary 4d-qam星座的8态cm的总平方自由距离2无d表示为

值得注意的是，在我们提出的方案中，2 min等于2空闲，并行路径不限制编码增益。

图4.对于具有4D-QAM星座的8状态中医，Se作为1/gamma;的函数。给出了M进制QAM，SP-4 DQAM和SER=10的Shannon极限.

仿真结果

我们对M=1和2情况下的误码率性能进行了计算机仿真，验证了前面部分的理论分析。

在产生4D信号后，在这些信号上加载AWG噪声。为了对数字相干接收机接收的信号进行解码，我们使用了viterbi算法，其中解码是用软-dec完成的。 以两个四维向量之间的欧氏距离作为度量。

图5显示了M=1情况下的误码率特性。绘制了未编码QPSK与未编码PSQPSK的BER曲线进行比较。在误码率为10时，qpsk和ps-qpsk的编码增益为3.0d。 B和2.0分贝。随着误码率的降低，这种编码增益分别接近4.77dB和3.0dB，与图4所示一致。在M=1的情况下，我们发现 尽管系统简单，计算复杂度低，但仍能获得虚拟编码增益。在M=2时计算的误码率性能如图6所示。未编码的16 qam和未编码的128-sp-qam的那些也在图6中绘制.在误码率为10时，编码增益超过16 QAM和128- SPQAM分别为2.5dB和1.5dB。随着误码率的降低，这样的编码增益接近图4所示的那些。

图3.8态速率-2/3卷积码的格形图。

该方案的功率效率和频谱效率

本文给出了我们提出的调制格式的频谱效率。

因为一个位必须用作奇偶校验位。另一方面，功率效率被定义为

在等式里。(5)EB是每比特的平均能量，其中信号的能量表示为从4d矢量空间的原点到星座点的平方距离，而min d是th。 e星座点之间的最小欧氏距离。dp-qpsk格式的功率效率被归一化为1，因此，任何调制格式的功率效率都表示为r。 与DP-QPSK相比.在我们提出的方案中，最小d=2 0 4d，2，-ary 4D-QAM的均能量为(2，minus;1)/3。因此，本方案的功率效率是可以计算的。

结束

我们分析了具有2，-数列4 DQAM星座的8状态中医.在这样的TCM方案中，并行路径之间的最小距离等于代码的自由距离，从而得到一个l。 ARGE编码增益通过计算机仿真，我们发现M=1的编码增益比PSQPSK在误码率为10的情况下提高了2.0dB，但不影响频谱效率。 另一方面，在128-SP-QAM上，编码增益为1.5dB.具有2，-ary 4D-qam星座的8状态TCM的这种性能比M-ary QAM更接近香农极限。 和SP-4D-QAM。特别是M=1的编码增益高，计算复杂度低，因此具有广泛的应用前景。

图5.我们提出的方案中M=1情形的BER特性。对于未编码的qpsk和未编码的ps-qpsk，还显示了Bers。

图6.在我们提出的方案中，M＝2的情况的BER特性。还示出了未编码的16QAM和未编码的128-SP-QAM的BER。

参考文献

1. M. Karlsson and E. Agrell, Opt. Express 17, 10814-10819

(2009).

2. L. Coelho and N. Hanik, ECOC 2011, Mo.2.B (2011).

3. G. Ungerboeck, IEEE Trans. Inf. Theory 28, 55-67 (1982).

4. S. Ishimura and K. Kikuchi, OFC 2014, M3A.2 (2014)

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