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Optical IM/DD transmissions and networking for mobile network services = 모바일 네트워크 서비스를 위한 광 IM/DD 전송 및 네트워킹
서명 / 저자 Optical IM/DD transmissions and networking for mobile network services = 모바일 네트워크 서비스를 위한 광 IM/DD 전송 및 네트워킹 / Ahmed Galib Reza.
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2019].
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Recent years have witnessed a tremendous growth of data traffic due to expansions of various applications like internet-of-things (IoT), ubiquitous mobile internet, smartphones, and cloud technologies. Optical links can offer an enormous capacity, and optical communication systems are often seen as the only candidate that can meet today’s demand for transmitting vast amounts of data over a long distance. An optical communication system can be realized by employing two types of detection methods: coherent detection and direct detection. The first technique enables the detection of both amplitude and phase by using a local oscillator laser. The second technique only detects the signal intensity. A system that utilizes direct detection technology is also labeled as intensity modulation and direct detection (IM/DD) system. Although a coherent detection system possesses numerous advantages over a direction detection system, the primary benefits of employing IM/DD systems are its low implement cost and complexity. Therefore, an IM/DD optical system is still favorable and widely used in the field of optical communications. In this dissertation, we perform the transmission of a multi-level signal in an IM/DD optical communication system for the application in optical access networks. Realizing a multi-level signal transmission in a directly modulated laser (DML)-based IM/DD system can be critically challenging due to bandwidth constraints and nonlinearity of the electro-optic components, even though it can increase the spectral efficiency of the system. Several works have been proposed in order to mitigate such an impairment. Among them, a nonlinear Volterra equalizer and a nonlinear lookup table (LUT) are the most popular approach. However, the former approach requires a large number of arithmetic operations and memory size, which is the major limiting factor. Nonetheless, the performance of a nonlinear LUT is reliant on digital-to-analog converter (DAC) resolution, the width of the LUT and the number of input bits, which exponentially increases as the size of the LUT increases; hence memory requirements. In this dissertation, we propose a novel nonlinear equalizer based on a machine learning algorithm called an artificial neural network (ANN). The proposed scheme is low cost as it can significantly reduce the number of arithmetic operations. Experimental results for a DML-based pulse amplitude modulated (PAM) signal transmission over a standard single mode fiber confirm that the proposed nonlinear equalizer can mitigate the impact of bandwidth constraints and nonlinear penalties during multi-level signal transmissions in an IM/DD optical communication system. The future fifth-generation (5G) radio access networks (RANs) are expected to provide data rates of at least 10 Gbps. The small-cell approach is no longer a viable solution for increasing transmission capacity due to inter-cell interference, capital expenditure (CAPEX), and operational expenditure (OPEX). A novel mobile architecture, called cloud radio access network (C-RAN) proposed by China Mobile is currently considered the most cost-effective way to meet the capacity requirements for 5G RAN. However, the current C-RAN architecture requires a dedicated high-capacity optical fronthaul link between a baseband unit (BBU) and a remote radio head (RRH), which can be eased if the present C-RAN architecture can be configured with an orthogonal frequency division multiplexed passive optical network (OFDM-PON) technology. It is worth mentioning that the OFDM-PON is often seen as the main candidate for the next-generation optical access networks. Nonetheless, an OFDM-PON system suffers from two major limitations in the uplink include optical beating interference (OBI), and symbol timing offset. In this dissertation, we provide a Zadoff-Chu (ZC) sequence-based low-complexity upstream time synchronization scheme for an OFDM-PON with C-RAN fronthaul applications. The proposed scheme can be implemented with a direct detection OFDM-PON system. In addition, the proposed scheme is hitless, as it does not require any guardband in the spectrum. Furthermore, simulation studies and experimental results confirm that the proposed scheme can perform upstream synchronization without interrupting the subcarriers that are already in service.

최근 IoT (Internet-of-Things), 유비쿼터스 모바일 인터넷, 스마트폰 및 클라우드 기술과 같은 다양한 응용 프로그램의 확장으로 데이터 트래픽이 방대하게 증가하고 있다. 광 링크는 대용량 통신을 지원하며, 광 통신 시스템은 장거리, 대용량 데이터를 전송할 수 있는 유일한 방법이라 할 수 있다. 광통신 시스템은 동기 검파 (coherent detection) 및 직접 검출 (direct detection)의 두 가지 유형의 검출 방법을 사용한다. 동기 검파는 국부 발진기 레이저를 사용하여 진폭과 위상을 모두 검출 할 수 있고, 직접 검출은 신호 강도만 검출 할 수 있다. 직접 검출을 이용하는 시스템은 세기 변조 및 직접 검출 (IM / DD) 시스템으로 분류된다. 동기 검파 시스템은 직접 검출에 비해 낮은 구현 비용과 복잡성 등 다양한 이점을 갖고 있어, 광통신 분야에서 널리 사용되고있다. 본 논문에서는 광 액세스 네트워크에서 IM / DD 광통신 시스템에서 다중 레벨 신호의 전송을 수행한다. 직접 변조 레이저 (DML) 기반의 IM / DD 시스템에서 다중 레벨 신호 전송을 구현하는 것은 시스템의 스펙트럼 효율을 높일 수 있지만, 대역폭 제약 및 전기 광학 구성 요소의 비선형성으로 인해 구현이 어렵다. 이러한 어려움을 극복하기 위해 몇 가지 연구가 제안되었고, 그 중 비선형 Volterra 이퀄라이저와 비선형 룩업 테이블 (LUT)이 가장 많이 사용되는 방법이다. 하지만 전자의 접근법은 많은 연산과 메모리가 필요하고, 이것이 가장 큰 제약사항이다. 비선형 LUT의 성능은 디지털 - 아날로그 컨버터 (DAC) 해상도, LUT의 너비 및 입력 비트의 수에 의존하며, LUT의 크기가 커질수록 지수적으로 증가하지만, 역시 마찬가지로 지수적으로 큰 메모리를 요구한다. 본 논문에서는 인공 신경망 (ANN)이라 불리는 기계 학습 알고리즘에 기반한 새로운 비선형 이퀄라이저를 제안한다. 제안된 방법은 연산의 수를 크게 줄일 수 있기 때문에 비용을 줄일 수 있다. 표준 단일 모드 광섬유를 통한 DML 기반 펄스 진폭 변조 (PAM) 신호 전송에 대한 실험 결과를 통해 제안 된 비선형 이퀄라이저가 IM / DD 광통신에서 다중 레벨 신호 전송 중 대역폭 제약 및 비선형의 문제를 극복할 수 있다는 것을 확인할 수 있다. 미래의 5세대 (5G) 무선 액세스 네트워크 (RAN)는 적어도 10Gbps의 속도를 제공할 것으로 예상된다. 기존의 소규모 셀 방식은 셀간 간섭, 자본 지출 (CAPEX) 및 운영 비용 (OPEX)으로 인해 더 이상 전송 용량을 증가시키기위한 솔루션이 아니다. 차이나 모바일이 제안한 클라우드 무선 액세스 네트워크 (C-RAN)라고 하는 새로운 모바일 아키텍처는 현재 5G RAN의 용량 요구 사항을 충족시키는 가장 비용 효율적인 방법이라고 생각된다. 하지만 현재의 C-RAN 아키텍처는 기저 대역 유닛 (BBU)과 원격 무선 헤드 (RRH) 사이의 전용 고용량 광학 프런트홀 링크를 필요로 하는데, 이는 현재의 C-RAN 아키텍처가 직교 주파수 분할 다중 수동형 광 통신망 (OFDM-PON) 기술로 표현될 수 있다면 완화될 수 있는 문제이다. OFDM-PON은 차세대 광 액세스 네트워크의 방법으로 여겨지지만 광학 비트 간섭 (optical beating interference; OBI) 및 심볼 타이밍 오프셋의 2가지 주요한 업 링크 한계점이 있다. 이 논문에서 우리는 C-RAN 프런트홀 어플리케이션을 사용하는 OFDM-PON을 위해 Zadoff-Chu (ZC) 시퀀스 기반 낮은 복잡도의 업스트림 시간 동기화 기법을 제안한다. 제안 된 기법은 직접 검출 OFDM-PON 시스템으로 구현 될 수 있으며, 스펙트럼에서 보호 대역을 필요로 하지 않으므로 간섭으로부터 자유롭다. 또한, 시뮬레이션 연구 및 실험 결과를 통해 제안된 기법이 이미 서비스 중인 부반송파를 방해하지 않고 업스트림 동기화를 수행 할 수 있음을 확인할 수 있다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {DEE 19006
형태사항 vi, 94 p. : 삽화 ; 30 cm
언어 영어
일반주기 저자명의 한글표기 : 레자 아메드 갈립
지도교수의 영문표기 : June-Koo Rhee
지도교수의 한글표기 : 이준구
수록잡지명 : "Nonlinear Equalizer Based on Neural Networks for PAM-4 Signal Transmission Using DML". IEEE PHOTONICS TECHNOLOGY LETTERS, V.30.NO.15, pp.1416-1419(2018)
수록잡지명 : "Zadoff-Chu sequence-based upstream ranging in OFDMA-PON mobile radio access networks". OPTICS EXPRESS, V.26.NO.13, pp.17662-17668(2018)
학위논문 학위논문(박사) - 한국과학기술원 : 전기및전자공학부,
서지주기 References : p. 84-91
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