基于OFDM技术的光传输系统的研究

方案，搭建了系统的结构图。（2）研究了削波算法，降低了系统的峰均功率比，阻止了系统功率的降低，减少了光器件的使用，降低了成本。（3）研究了同步算法，消除了信道间干扰（ICI），提高了系统的精度。减少了光器件的使用，降低了成本。（4）对系统做了仿真，并得到了误码率为3e-3时的OSNR值。通过本文的研究，得到了以下结论：①基于OFDM技术的光传输系统具有高速率、低成本、小误差的优势。②削波算法和同步算法在系统中起到了提高系统精度，提高系统功率，增大光信噪比的作用，减少了成本，从而促进了光OFDM技术在光通信系统的运用的成熟。

2 系统方案设计

2.1基于OFDM光传输系统的实现

本文研究的是基于OFDM技术的光传输系统，其频谱利用相对较高、系统实现相对较简单，利用的光学及电学器件比较少，这样大大降低了商业化运作的成本。不仅如此，OFDM信号的子信道进行了64QAM多进制调制，这使得光传输系统的频谱利用率大大提高[4]。其具体实现原理如下：

由于IFFT/FFT算法的存在，使IFFT/FFT的复合乘法运算的次数从 降低至 ，使运算的复杂度大大降低。用来产生正交子载波的振荡器和滤波器的数量减少了许多，这使得产生OFDM的结构得以简化，易于实现，更重要的是由于其成本的下降使得更易于在商业运作中实现。

在本文利用的OFDM算法主要有OFDM发射端算法和OFDM接收端算法[1]-[4]。发射端模块包括PRBS序列串并转换之后经过子载波映射并做IDFT变换，插入训练序列，做并串转换，之后进入测量仪器和光电器件（或VPI软件模拟）进行处理，最后进入光纤通道，与之相对应的是接收模块包括串并转换及DFT变换，经过一系列的算法处理，最后得到相应的误码率结果。主要实现方式如图1，图2所示：

2.2系统设计

本论文采用的算法是基于常用的激光器及示波器，利用MATLAB软件模拟实验环境，从而实现本文所论述的基于OFDM技术的光传输系统。本系统为了补偿或避免了由于光纤通信本身的缺点和光纤器件带来的损耗和缺陷而采用了同步算法，削波算法等算法。这些算法保证了整个实验指标的顺利达到，并使得系统的性能得到极大的改善。

3 削波及预加重算法

OFDM信号虽然有很好的特性，但是它也有它对传输系统不利的一方面，那就是其产生了较大的峰均功率比PAPR（峰均功率比，peak to average power radio）[5]-[7]，进而导致相当大的功率损耗，一个行之有效的方法是去除信号的过大幅值，这样便可以降低峰均功率比，我们称这种算法是削波算法（clipping）。这种削波方法可以认为使OFDM信号与一个矩形窗函数相乘，这就会出现两种情况，一种是OFDM信号的幅值小于门限值，这样就令窗函数的幅值为1；令一种情况是OFDM信号的幅值大于门限值，这时令窗函数的幅值小于1。通过此种方法便可以有效的降低过高的OFDM信号的幅度，使系统的峰均功率比下降[5]。

有时削波算法出来的信号还会出现功率衰减，信号衰落的情况，为了避免这种情况，在使用削波算法的同时，也使用了预加重算法。预加重算法，其基本思想是在发射端功率下降处的高频部分乘以补偿量使功率得以提高，之所以用到此算法那是由于在光通信的传输过程中，尤其是双边带传输，信号的频谱会产生功率衰减，即在高频处信号严重衰落，这样对后续的信号处理和系统研究都产生了极大的困难和障碍，而预加重算法恰恰能够使系统功率衰减得到补偿，从而使系统的损失降到最小[6]。

4 同步及信道估计算法

在OFDM系统中，在接收端的同步算法是系统不可缺少的一个步骤，当同步系统的误差很大时，其会引起输出信噪比的大幅度下降，OFDM的子载波间正交性也会遭到破坏，这里运用同步算法来找出符号定时（symbol timing，采样时间点），符号定时对于一个多载波系统而言就是估计出符号（OFDM帧）的开始在哪里。为了研究方便，系统中引入了一段训练序列，其利用数学算法即共轭元素相乘可以消除信道影响并得到最大数学值的性质来确定OFDM信号帧的真正开始之处。

信道估计是可以使系统中引用的器件和仪器所造成的噪声和其对信道产生的影响降到了最小。这里为了说明方便，假设共有四个数据帧，子载波的个数是100个，即需要研究的数据是一个100*4的矩阵形式的数据。算法的主要的实现方法是将通过信道的100*4的矩阵中的每个元素与未通过信道的100*4的矩阵中的每个元素进行对应作商，之后按行进行取平均，得到一组可以描述经过信道的数据偏移量，这样可以准确的估计出信道带来的失真。补偿的方法是用通过信道的数据除以前面计算出来的偏移量。最后通过信噪比和误码率来定量估计其性能[7]。

5 系统的仿真

在本论文中，主要是利用光传输系统仿真软件VPI仿真整个光通信系统，其内置的200多个演示程序为元器件性能和特征、先进的系统和网络仿真技术等提供指南并提供了根据物理参数和实验室测量结果获得的模型[8]。

利用VPI仿真结果来为实际系统器件的各个参数的设置提供参考，子载波采用64QAM调制，并进行了仿真。

系统仿真原理是首先利用Matlab软件来产生OFDM信号及其解调信号，并加以削波、同步、信道估计和预加重算法。再搭建不加光纤的背靠背传输系统，并测试系统是否正常，如果正常，再利用VPI软件来模拟搭建整个OSNR测试系统，当系统稳定后开始优化系统，即通过VPI软件来调节其自带的器件参数来实现误码率的最小化和OSNR的最大化。

从仿真结果图3的纵轴表示的是系统的误码率，横轴表示的是系统的OSNR，从图中可以看出，随着误码率的降低，OSNR会上升，并且可以看到在误码率为3e-3时，OSNR大约是26.9dBm左右。

系统的最后结果，即误码率为3e-3的OSNR值可以从仿真结果图5中看出：其确定的最后结果为：BER=0.00295；OSNR=26.936dBm。

6 结语

本系统对OFDM信号的算法进行了研究并实现了信号的映射、调制等相关实现机理，通过调节OFDM信号子载波的个数及其带宽，可以使系统的速度和精度有了很大程度的提高。本系统对同步算法研究进行了研究，并将其应用到系统中，其可以通过校准每一帧的起始位置使系统的传输性能有了很大的提高。本系统对削波算法进行了研究，并将其应用到系统中，其可以通过去除OFDM信号过大的峰均功率比带来的功率损耗等不利影响，从而使系统的传输性能有了很大的提高。本论文利用VPI软件对系统进行了仿真，从而为系统实验的参数有了相对的参考，对实验的成功提供了保障。

对低成本光传输系统的研究方面，将更加关注新的算法、新的调制方式、新的检测方式，其也必引领向更高速度、更长距离、更高带宽的方向进行研究。

参考文献

[1]Cvijetic M. Optical Transmission Systems Engineering. Boston： Artech House； 2004.

[2]Ramaswami R， Sivarajan K. Optical Networks： A Practical Perspective. 2nd ed. Boston： Morgan Kaufmann；2002.

[3]Agrawal GP. Fiber-Optic Communication Systems. 3rd ed. New York： Wiley； 2002.

[4]Agrawal GP. Lightwave Technology： Components and Devices. New York： Wiley-Interscience； 2004.

[5]Lowery AJ， Wang S， Premaratne M. Calculation of power limit due to fiber nonlinearity in optical OFDM systems. Opt Express，2007；15：13282–7.

[6]Dischler R， Buchali F. Measurement of nonlinear thresholds in O-OFDM systems with respect to data pattern and peak power to average ratio. In： Opt. Fiber Commun. Conf.， paper no. Mo.3.E.5. San Diego，2008.

[7]Nazarathy M， Khurgin J， Weidenfeld R， et al. Phased-array cancellation of nonlinear FWM in coherent OFDM dispersive multi-span links. Opt Express 2008；16：15777-810.

[8]林伟.高速短距离光纤传输系统的研究。暨南大学硕士论文，2013（06）01.

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