개요
수십 년 동안 광 네트워크는 레이저를 켜고 끄는 펄스를 통해 신호 비트를 전송하는 IMDD(Intensity Modulation Direct Detection)에 의존해 왔습니다. 이 신호 전송 방식은 결국 데이터 수요가 폭증하면서 한계에 부딪혔습니다. 네트워크 용량과 도달 범위를 극대화하기 위해 옵티컬 네트워킹은 단순한 직접 탐지 방식에서 코히런트 옵틱으로 발전했습니다. 이러한 진화를 통해 위상과 진폭을 사용하여 빛을 전자기파로 조작하여 기존 온-오프 신호의 물리적 한계를 극복할 수 있게 되었습니다.
빛의 강도만 측정하는 기존의 직접 검출 수신기와 달리 코히런트 검출은 들어오는 신호와 혼합하는 로컬 발진기(LO)를 도입합니다. 이를 통해 수신기는 밝기뿐만 아니라 파동의 진폭, 위상 및 편광을 캡처할 수 있습니다. 상세한 파동 상태를 통해 코히런트 시스템은 최신 네트워크 백본에 필요한 높은 데이터 전송률과 확장된 도달 범위를 달성할 수 있습니다.
코히런트 전송의 기초
코히런트 링크의 성능은 DSP(Digital Signal Processor), 고급 변조 형식 및 FEC(Forward Error Correction)라는 세 가지 핵심 구성 요소에 따라 달라집니다. 변조는 데이터가 광파에 인코딩되는 방식을 정의하는 반면, DSP와 FEC는 시스템의 계산 엔진 역할을 하여 신호를 수학적으로 재구성하고 물리적 광섬유 손상으로 인한 오류를 수정합니다.
디지털 신호 프로세서
디지털 신호 프로세서(DSP)는 코히런트 트랜시버의 핵심입니다. 전송 거리, 효율성 및 전력 소비를 향상시킵니다. 최신 코히런트 모듈(주니퍼 코히런트 옵틱[JCO] 시리즈)에서 DSP는 다음과 같은 대규모 컴퓨팅 작업을 실시간으로 수행합니다.
- 분산 보상: 빛이 광섬유를 통해 이동할 때 서로 다른 파장이 서로 다른 속도(색분산)로 이동하여 펄스가 확산되고 겹칩니다. DSP는 역수학 필터를 적용하여 이러한 왜곡을 반전시키고 광섬유 라인에 물리적 분산 보상 모듈(DCM)이 필요하지 않습니다.
- 캐리어 복구: DSP는 송신기와 로컬 발진기 사이의 주파수 오프셋을 추적하고 보정합니다.
- FEC(Forward Error Correction): DSP는 비트 값의 통계적 확률을 분석하여 데이터 손실을 초래할 수 있는 오류를 수정합니다. 이는 상당한 코딩 이득을 제공하여 신호 범위를 확장합니다.
변조 기술
최신 코히런트 옵틱은 소프트웨어를 사용하여 변조 형식을 변경함으로써 유연성을 제공하므로 운영자는 도달 범위를 위해 용량을 교환할 수 있습니다.
이중 편광 직교 위상 편이 키잉
DP-QPSK(Dual Polarization Phase Shift Keying)는 기호당 2비트를 인코딩하는 변조 기술입니다. 소음에 대해 매우 견고하며 초장거리 링크(수천 km)에 사용됩니다.
직교 진폭 변조
QAM(Quadrature Amplitude Modulation)은 위상 상태에 진폭 변화를 추가하여 더 높은 데이터 속도를 허용합니다. QPSK에 비해 데이터 전송 속도는 두 배이지만 더 높은 광학 신호 대 잡음비(OSNR)가 필요합니다.
| 변조 | 기호당 비트 수 | 기호 비율 |
|---|---|---|
| 4QAM | 2 | 1/2 x 비트 전송률 |
| 8QAM | 3 | 1/3 x 비트 전송률 |
| 16QAM | 4 | 1/4 x 비트 전송률 |
확률론적 별자리 형성
PCS(Probabilistic Constellation Shaping)는 확률적 또는 기하학적 쉐이핑을 사용하여 400G 및 800G 광학 시스템에서 높은 전송 속도를 최적화하는 고급 신호 처리 기술입니다.
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확률적 쉐이핑은 표준 QAM 그리드에서 기호 사용 빈도를 조정하여 노이즈 복원력이 있는 저에너지 포인트를 선호합니다.
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기하학적 쉐이핑은 별자리 점의 물리적 위치를 재구성하여 기호 사이의 거리를 최대화합니다.
이러한 노이즈 복원력 기호를 선호함으로써 광학 엔진은 평균 신호 전력을 낮추고 광섬유 비선형성으로 인한 왜곡을 최소화합니다. 이 접근 방식은 OSNR 허용 오차성을 향상시키고 그렇지 않으면 저용량 변조가 필요한 지역 및 장거리 범위에서 장거리 전송을 촉진합니다. 결과적으로 PCS는 세분화된 속도 적응을 가능하게 하여 하드웨어가 광섬유 범위의 특정 링크 예산에 맞게 정보 속도를 조금씩 조정하여 데이터 처리량을 극대화할 수 있도록 합니다.
순방향 오류 수정
코히런트 네트워킹에서 코히런트 신호는 복잡한 변조를 사용하여 모든 펄스에 더 많은 비트를 압축하고 노이즈에 더 취약합니다. FEC(Forward Error Correction)는 이러한 고속 신호의 안정성을 보장합니다.
FEC는 재전송할 필요 없이 비트 오류를 감지하고 수정하는 데 사용되는 디지털 신호 처리 방법입니다. 송신기는 신호가 전송되기 전에 신호에 중복 데이터(오버헤드)를 추가합니다. 그런 다음 수신기는 이 추가 정보를 사용하여 전송 중에 손상된 비트를 수학적으로 재구성합니다.
FEC 알고리즘
FEC는 FEC 알고리즘을 통해 구현됩니다. FEC 알고리즘은 특정 수학적 기술 또는 코딩 체계입니다. FEC 알고리즘은 재전송 없이 전송된 데이터의 오류를 감지하고 수정합니다. FEC 프로세스에는 다음 두 단계가 포함됩니다.
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인코딩 (Tx 또는 송신기에서) - FEC 알고리즘은 원본 데이터를 처리하고 특정 수학적 규칙에 따라 중복 비트 또는 패리티 비트를 추가합니다. 인코딩된 데이터는 그런 다음 통신 채널을 통해 전송됩니다.
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디코딩 (수신 또는 수신기에서) - 수신기는 FEC 알고리즘을 사용하여 중복 비트를 포함하여 수신된 데이터를 분석합니다. 오류가 감지되면 알고리즘은 중복을 기반으로 오류 수정을 시도합니다.
FEC의 오류 수정 기능은 사용된 특정 알고리즘과 추가된 중복의 양에 따라 달라집니다. 일반적으로 사용되는 FEC 알고리즘 중 일부는 다음과 같습니다.
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리드-솔로몬(RS) FEC
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소프트 결정 FEC(SD-FEC)
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LDPC(Low-Density Parity-Check) 코드
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Bose-Chaudhuri-Hocquenghem(BCH) 코드
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CFEC(Concatenated FEC)
FEC 알고리즘의 선택은 통신 시스템의 특정 요구 사항에 따라 다릅니다.
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데이터 전송 속도 - 고속 시스템에는 보다 효율적인 알고리즘이 필요합니다. LDPC 또는 터보 코드일 수 있습니다.
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오류 특성 - 버스트 오류는 Reed-Solomon과 같은 블록 코드로 더 잘 처리됩니다.
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지연 - 비디오 스트리밍과 같은 실시간 애플리케이션에는 저지연 알고리즘이 필요합니다.
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전력 및 복잡성 - 계산 리소스가 제한된 시스템은 Hamming이나 BCH와 같은 간단한 코드를 사용할 수 있습니다.
옵티컬 신호 대 잡음비 허용 오차
OSNR(Optical Signal-to-Noise Ratio)은 광 신호의 전력과 광 링크의 노이즈 플로어 사이의 비율입니다. OSNR 허용 오차는 수신자가 더 이상 오류를 수정할 수 없기 전에 처리할 수 있는 최소 OSNR입니다. OFEC와 같은 더 강력한 FEC는 OSNR 임계값이 낮고 훨씬 더 시끄러운 환경에서 깨끗한 신호를 검색할 수 있습니다. FEC를 사용하여 달성한 OSNR의 개선은 NCG(Net Coding Gain)로 측정됩니다.
FEC 유형
플러그형 코히런트 옵틱은 두 가지 유형의 FEC 방법을 지원합니다.
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CFEC(Concatenated Forward Error Correction): CFEC는 ZR 옵틱에 사용되는 FEC 방법입니다. CFEC는 두 개의 FEC 코드, 즉 내부 소프트 결정 해밍(128,119) 코드와 외부 계단 BCH(255, 239) 하드 결정 외부 코드를 서로 연결합니다. 연결은 OIF ZR 구현 계약에 명시된 광학 성능을 얻는 데 도움이 됩니다. CFEC는 속도가 빠르고 지연 시간이 마이크로초 미만인 하드 결정 디코딩을 사용합니다.
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OFEC(Open Forward Error Correction): OFEC는 OpenZR+ 옵틱에 사용되는 FEC 방법입니다. OFEC는 3회 반복 소프트 결정 디코딩과 함께 확장 BCH(256, 239) 코드를 사용하는 TPC(Turbo Product Code)로 구성됩니다. CFEC에 비해 OFEC의 향상된 성능은 OpenZR+ MSA에 명시된 대로 더 높은 광학 성능을 달성하는 데 중요합니다. OFEC는 DSP가 정확성을 보장하기 위해 데이터를 여러 번 확인하는 소프트 결정 반복 디코딩을 사용합니다. 이로 인해 처리 시간(지연 시간)이 크게 증가합니다.