概括
本研究介绍了一种由前等分器 (FFE) 辅助的简化软输出最大概率序列估计 (sMLSE) 方法,以提高数字通信系统的性能. 由FFE辅助的sMLSE有效地解决未确定日志-概率比值的大小,增强软决策前置错误纠正解码.
科学领域:
- 光学通信系统 光学通信系统
- 信号处理 信号处理
- 信息理论是信息理论.
背景情况:
- 简化软输出最大概率序列估计 (sMLSE) 可以导致未确定的日志概率比 (LLR) 大小.
- 这种限制降低了软决策前置错误校正 (SD-FEC) 解码的性能,特别是在像PAM-8这样的高阶调制方案中.
- 现有的方法在简化MLSE算法时难以保持SD-FEC性能.
研究的目的:
- 提出和评估一种新的前均衡器 (FFE) 辅助的sMLSE (sMLSE) 方法.
- 为了解决在简化MLSE算法中未确定LLR引起的性能下降.
- 为了降低MLSE的计算复杂性,同时保持高解码性能.
主要方法:
- 通过将MLSE与软决策低密度平价检查 (LDPC) 解码集成,开发了一个FFE辅助的sMLSE.
- 使用预设的FFE来计算LLR,取代简化的sMLSE中未确定的LLR.
- 在C频段的强度调制/直接检测 (IM-DD) 系统中进行了184-Gb/s PAM-4和255-Gb/s PAM-8信号的实验传输.
主要成果:
- 由FFE协助的sMLSE有效地弥补了LLR质量的下降.
- 实验结果表明,SD-FEC解码的性能得到了显著的改善.
- 对于255Gb/s的PAM-8传输,拟议的方法实现了与传统sMLSE相比的SD-FEC性能,并降低了85%的复杂性.
结论:
- 在FFE辅助的sMLSE是一个可行的解决方案,以减轻简化MLSE的性能损失.
- 这种方法提高了数字通信系统的效率,特别是那些采用高阶调制的系统.
- 拟议的方法可以大幅减少计算复杂性,而不会影响解码精度.
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