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因应大数据时代来临,数据中心正积极将基础设施升级至100Gbit/s或更高速的光纤网络,并舍弃传统开关键控(On-off-keying, OOK)数据编码机制,改用复数调制技术,从而降低光波信号占用的带宽,同时减少延迟发生,以提高光纤链路的数据传输效率。
一般使用者到现在还是搞不清楚“云端”、“大数据(Big Data) ”、“数据挖掘”等,到底对自己的生活有何影响,许多专家也努力尝试定义这些新名词。值得留意的是,一场悄无声息的革命已开始在世界各地的数据中心蔓延开来。 全球各地正在兴建许多新的数据中心,而最新一代的中央处理器(CPU)也开始用于新一代高效能运算(HPC)服务器。随着CPU性能和RAM等级不断升高,而且延迟显著减少,要在众多服务器间映像大量的数据早已不成问题,几乎不到一秒就可完成。 过去,只有拥有自己的数据中心的大型企业,才能够进行大规模的数据挖掘,以分析极其庞大的结构化和非结构化数据,例如根据不同客户的喜好推广个人营销。不过现在有许多专为中小企业设计的基础设施,可在云端储存并分析大数据,让这些公司能够获得最佳的供应链、营销活动效益。透过云端服务,无力负担服务器建置成本的小企业,现在可用最低的成本,在任何地点进行快速数据分析。 不久的将来,即便是家小咖啡馆,也可以分析大量的结构化和非结构化天气数据,以便掌握客户在不同气候和节日的消费状况,进而在多雨的星期天烘焙出数量恰到好处的蛋糕、松饼和饼干。 采用DQPSK/PDM技术 光纤数据传输率激增 如前所述,数据中心已经准备好要迎接数据革命,但更重要的问题是,外部基础设施是否能跟上这个潮流。数据量的爆炸性成长,使得骨干网络面临极巨大的挑战,如果不希望骨干网络成为未来的传输瓶颈,则须同时提高光纤网络的数据传输效率。不久的将来,光纤基础设施必须能支持100Gbit/s或更高的数据传输速率,而传统数据编码机制将无法因应这个变化。 和电子信号传输一样,光数据传输技术刚开始也是采用最简单、成本最低的数字编码机制,即回返归零(RZ)或是非回返归零(NRZ)开关键控(On-Off-Keying, OOK)。此时信号是理想的1(电源开启)、0(电源关闭)矩形序列,但如果传输速率高达40Gb/s,这个概念就会面临限制。 在速率达40Gbit/s以上时出现的另一个限制因素是,由于时钟速率过高,信号占用带宽会大于50GHz ITU通道带宽。如图1所示,当带宽通道变大,就会开始与相邻的通道重迭,而波长滤光器会改变信号的形状,导致串音干扰和调制信息恶化。结果,开发人员只好放弃OOK并改用差分正交相移键控(DQPSK)这类的复数调制(Complex Modulation)技术。复数调制技术可减少所须占用的带宽,实际减少的占用带宽跟不同的符号时钟速率也就是和波特率 (Baud Rate)有关,而且可在50GHz的ITU通道中支持更高的数据传输速率。 图1 使用OOK技术时,当传输速率达100Gb/s或更高,会开始出现信道干扰或调制数据恶化,而复数调制技术可以解决这个问题。 由于相干检测技术可提供完整的光场(Optical Field)信息,这些新概念还允许用户在处理信号时,执行色散(CD)和极化模式色散(PMD)补偿。 色散的原理是,不同的光波根据其频率和极化特性,以不同的速率进行传播,因折射角度不同,所以产生了色散;如果不加以补偿,会造成信号质量降低。传输距离越长,色散问题就越严重。 利用复数光调制技术,开发人员毋须使用PMD补偿器或色散补偿光纤(DCF)来进行补偿,这样就不会出现这些模块所导致的延迟。 复数调制机制参考振幅和频率或相位等光波参数来进行编码,以提高带宽使用效率。多年来无线工程师一直使用这种编码方法,而光通讯产业最近也开始采用这种方法。 除了复数调制法,另外还有其他方法也可提高光纤链路的数据传输效率,例如极化复用(PDM)技术(图2)可将第二光波信号与第一光波信号进行正交极化处理,以便透过同一光纤传输不同的数据。如此一来,用户不须要增加第二条光纤就可以拥有第二个信道,并将传输速度加快一倍。 图2 极化复用技术 工程师现在还是持续使用波分复用 (WDM)等其他类型的多任务技术。这些技术有个共同点,就是将多个独立的数据串流绑在一起,并经由同一条光缆进行传输。此外,使用者还可使用脉冲整形滤波器(Pulse Shaping Filter),进一步降低信号占用的带宽。 图3提出如何结合运用这些不同技术来增进光谱效率的构想。最下方是简易的OOK,如果改用正交相移键控(QPSK),则可将OOK符码率的传输速率提高一倍,因为QPSK可编码二位符号。藉由使用极化复用(PDM)技术,传输速率还可再提高一倍。QPSK加PDM可让使用者在相同时钟速率下,获得2×2=4倍的数据传输速率。最后,利用脉冲整形滤波器进一步缩小占用带宽后,用户可以100Gb/s的速率,透过50GHz信道传输数据。 图3 藉由结合使用不同的调制技术,光谱效率可迅速倍增。 强化带宽/信噪比效能 光谱传输加速升级 上面的方法看起来好像万无一失,只要不再遇到其他问题就好了。但是,事情当然不会这么简单。 早在1940年代,美国数学家和电子工程师,同时也是信息论之父Claude Shannon发现,传输信道最大的无误差数据传输速度,取决于噪声和带宽。他把此速率称为“信道容量”,即众所周知的“Shannon极限值”。 Shannon–Hartley定理: 信道容量: Shannon–Hartley定理 其中,B是带宽(Hz)、S是平均接收信号功率(W),而N是平均噪声功率(W)。藉由增加带宽,或是将信噪比(SNR=S/N)优化,用户可增加信道容量;事实上,Shannon–Hartley定理仅提供理论上的最大值,却未指出那一种信号传输法可让用户最接近此极限值。 实作时,SNR是最根本的限制因素。因此,从现在到未来,业界都须持断改进这个问题,以达成Shannon极限值。当数据传输速率超过100Gb/s,就需更出色的SNR性能,以便在给定带宽下进行长距离传输。 Ellis、Zhao和Cotter利用这些范例参数,来仿真相关传输和检测类型的信息光谱密度C/B(图4)。进行非线性传输时,信息光谱密度不会随着发射功率光谱密度而无限增加。由于光纤本身具有功率放大器的饱和效应和非线性效应,因此其信息光谱密度有最高上限。不过如果是进行纯线性传输,就不会遇到这种问题。 图4 图中使用A. Ellis、J. Zhao和D. Cotter论文《接近非线性Shannon极限值》JLT 28(4), 423-433中提出的每极化预期信息频光谱密度限制的范例。 在图4中,使用者可清楚看出,就信息光谱密度而言,OOK的直接检测法(仅萃取振幅信息),完全无法与复数调制信号之相干检测法相抗衡。毫无疑问的,不同类型的复数调制法,对于光传输方案开发人员能够多接近Shannon光谱效率极限,有关键性影响。 |
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