具有记忆效率的MLSE与预决策驱动的修剪和度量共享,用于带宽受限制的 baud率采样连贯的光学互连

科学领域:

• 光学通信是指光学通信.
• 信号处理 信号处理
• 数据中心技术 数据中心技术

背景情况:

• 数据中心内部流量的增加需要高容量,低延迟和高功率的光学互连.
• 快于Nyquist (FTN) 信号提供了功率效率,但面临着最大概率序列估计 (MLSE) 的计算挑战.

研究的目的:

• 引入一个硬件效率高的算法,MEPS-MLSE,可以减少FTN信号传输MLSE的计算复杂性.
• 为了提高电源敏感数据中心光学互连的计算效率.

主要方法:

• 开发了MEPS-MLSE,集成状态内存优化,预决策区域分区基于状态修剪和分支度量 (BM) 空间共享.
• 实现了一个三维优化框架,用于协同计算增强.
• 在40 GHz带宽受限制的FTN-16QAM系统中验证了算法.

主要成果:

• 与传统的MLSE相比,计算复杂度降低了94.06%.
• 证明了可以忽略不计的性能下降.
• 在80/90/100Gbaud速率和10-40公里光纤传输中验证了性能.

结论:

• MEPS-MLSE为数据中心的节能光学互连提供了强大而有效的解决方案.
• 该算法解决了下一代数据中心网络不断升级的可扩展性和能源需求.