Monitorowanie jakości sygnału w sieciach optycznych

Tematem pracy dyplomowej jest monitorowanie parametrów pracy systemu
światłowodowego (ang. optical performance monitoring). Zaprezentowano
oraz eksperymentalnie przebadano techniki monitorowania dyspersji
chromatycznej w dziedzienie elektronicznej w koherentnych systemach
światłowodowych.
Przedstawione metody przeznaczone są dla optycznych odbiorników
koherentnych pracujących w systemach o przepływnościach co najmniej 40
Gb/s, umożliwiając szybką akwizycję sygnału po transmisji w sieci
światłowodowej z nieskompensowaną dyspersją.
Zaimplementowane w układzie cyfrowego przetwarzania sygnałów odbiornika,
algorytmy monitorujące dyspersję chromatyczną dostarczają jej szacunkowe
wartości w czasie eksploatacji systemu, i umożliwiają w pełni
automatyczną kompensację dyspersji chromatycznej, która w znaczący
sposób ogranicza parametr pasmo-długość.
Algorytmy służące do monitorowania pracy systemu światłowodowego w
dziedzinie elektronicznej są kompatybilne z nową klasą sieci używających
transmisji koheretnej -- sieci kognitywnych -- poprzez dostraczanie
informacji zwrotnych, na postawie których możliwe jest przeprowadzenie
optymalizacji typu koniec-koniec (ang. end-to-end).

This master thesis focuses on optical performance monitoring (OPM). In
particular, techniques for electronic domain chromatic dispersion (CD)
monitoring in coherent optical networks are presented and experimentally
verified.
Included methods are targeted at digital coherent receivers operating at
40 Gbit/s rates or higher and enable fast signal acquisition at the
receiver after transmission in a dispersion uncompensated fiber-optic
network.
Implemented inside a digital signal processing (DSP) circuit of the
digital coherent receiver, algorithms for CD monitoring provide
in-service estimates of CD and have the potential to enable completely
automatic cancellation of chromatic dispersion severely limiting
bandwidth-distance product.
Electronic domain OPM algorithms seamlessly fit into a novel class of
networks using coherent transmission, cognitive networks (CN), by
providing feedback information, based on which end-to-end optimization
can be carried out.