智能光載無線網(wǎng)絡(luò) - 動態(tài)可重構(gòu)的智能光載無線接入技術(shù)

在構(gòu)建有效網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，還需要考慮怎樣實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部公平有效的資源共享，這就需要為網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)配備合理的資源分配機制—— 媒體訪問控制（MAC）層協(xié)議。智能RoF 網(wǎng)絡(luò)MAC 層協(xié)議目前尚沒有統(tǒng)一的標準［4］，國際研究主要集中在對傳統(tǒng)的無線通信標準如、WiMAX 的MAC 協(xié)議改進其響應(yīng)時間等相關(guān)參數(shù)以抵消光纖引入的時延從而使其適用于光纖無線電系統(tǒng)。然而在實際的RoF 系統(tǒng)中，由于信號的衰減使得傳統(tǒng)的分布式的載波偵聽多點接入/沖突避免的協(xié)議喪失有效性。因此，提出專為RoF 系統(tǒng)設(shè)計的MAC 層協(xié)議勢在必行。

我們提出基于光載無線網(wǎng)絡(luò)動態(tài)可重構(gòu)屬性的MAC 層協(xié)議的新模型［5］。主要包括設(shè)計采用了頻率和時間雙重屬性因子的混合MAC 層協(xié)議，將光纖引入的額外時延考慮進層協(xié)議設(shè)計中，利用時間同步補償技術(shù)，實現(xiàn)各遠端天線單元的邏輯準同步，從而通過加入頻率標識，支持光載無線網(wǎng)絡(luò)動態(tài)可重構(gòu)屬性。

在上述混合MAC 幀結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，我們進一步提出了低功耗動態(tài)可控MAC 幀結(jié)構(gòu)［6］，圖6 所示為幀結(jié)構(gòu)，圖6（a）和（b）分別是下行幀結(jié)構(gòu)和上行MAC 幀結(jié)構(gòu)。通過在幀結(jié)構(gòu)中設(shè)計天線控制域“（ on-off”域）實現(xiàn)對子天線工作/非工作狀態(tài)的集中管控，進而降低能耗。

通過將光纖引入的額外時延考慮進層協(xié)議設(shè)計中，利用時間同步補償技術(shù)，實現(xiàn)各RAU 的邏輯準同步。上述動態(tài)可控MAC 層協(xié)議模型解決了微波和光波協(xié)同作用下分布式ROF 網(wǎng)絡(luò)中多小區(qū)、多用戶、寬帶化泛在化接入問題，降低了ROF 網(wǎng)絡(luò)的能耗。

3 動態(tài)可重構(gòu)智能光載無線系統(tǒng)

最主要的功能是實現(xiàn)光纖與無線的相互融合，從而實現(xiàn)寬帶、高速和無線化的信息傳遞。這就需要搭建高效經(jīng)濟的RoF 系統(tǒng)將射頻信號加載到光載波上，并經(jīng)遠距離傳輸，在基站通過寬帶天線實現(xiàn)點對點多業(yè)務(wù)無線信號的傳送。

3.1 認知、協(xié)同與低能耗的智能RoF系統(tǒng)

系統(tǒng)與生俱來的中心處理機制，使多信道無線信號的聯(lián)合處理以及分布式動態(tài)可重構(gòu)光載無線接入成為可能。通過最大程度的利用有限的頻譜資源、時隙資源以及功率資源，可實現(xiàn)靈活、高效、低耗能的無線通信接入。

我們基于RoF 系統(tǒng)的中心處理機制，提出并搭建了具有認知、協(xié)同及低能耗的分布式動態(tài)可重構(gòu)光載無線接入系統(tǒng)。系統(tǒng)在中心站同時控制多小區(qū)、多信道的頻譜與時隙資源，利用遠端天線收集各個小區(qū)和信道的使用狀況，將資源合理搭配，實現(xiàn)動態(tài)可重構(gòu)屬性，使資源得到最大程度的利用。

所提分布式系統(tǒng)具有認知、協(xié)同與低能耗3 個特點。其中認知指的是中心站通過遠程天線單元了解天線所在小區(qū)的無線信道使用狀況，并以此計算分配資源方案；協(xié)同則是指在計算出最優(yōu)化資源分配方式后，中心處理器將調(diào)度命令發(fā)送至系統(tǒng)設(shè)備，通過對微波和光波資源的控制實現(xiàn)資源的調(diào)度和網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)可重構(gòu)屬性；低能耗則是指由于中心站的資源由多個小區(qū)共同分享，因而減小了每個小區(qū)的設(shè)施，同時可在整個系統(tǒng)業(yè)務(wù)需求小時，關(guān)閉部分冗余設(shè)備和資源的功能，以節(jié)約能源。

3.2 有線無線資源聯(lián)合調(diào)度的智能RoF 系統(tǒng)

中有線無線資源的聯(lián)合調(diào)度是指同時考慮有線網(wǎng)絡(luò)和無線網(wǎng)絡(luò)的資源調(diào)度，從而最大化RoF 網(wǎng)絡(luò)的資源利用率，主要內(nèi)容包括兩部分：算法部分和協(xié)議部分。

算法部分主要針對智能RoF 網(wǎng)絡(luò)的路由算法進行資源調(diào)度。我們提出了聯(lián)合路由算法來實現(xiàn)RoF 網(wǎng)絡(luò)中有線無線資源的聯(lián)合調(diào)度，從而實現(xiàn)端到端的全局最優(yōu)路徑。聯(lián)合路由算法的主要思想為：把光網(wǎng)絡(luò)和無線網(wǎng)絡(luò)分為兩個域，在中心站（CO）中構(gòu)建出3 個路徑計算單元（PCE），其中兩個子PCE 分別負責光網(wǎng)絡(luò)域和無線網(wǎng)絡(luò)域的算路，父PCE 負責協(xié)調(diào)兩個域的路徑計算，當業(yè)務(wù)到來時，通過子PCE 和父PCE 之間的信息交互，可以實現(xiàn)分布式環(huán)境下RoF 網(wǎng)絡(luò)中的全局最優(yōu)路徑。

協(xié)議部分主要針對智能RoF 網(wǎng)絡(luò)的MAC 協(xié)議進行資源調(diào)度。當無線網(wǎng)絡(luò)接入一個新的連接請求時，除了考慮無線側(cè)的資源分配外，還需要考慮排隊時間和注冊時間的影響，從而實現(xiàn)為業(yè)務(wù)分配合適的光波資源，達到微波光波資源的聯(lián)合調(diào)度。該方法僅僅從時延造成的影響方面研究了微波光波資源的聯(lián)合調(diào)度，實際上，當多個用戶競爭資源時，吞吐量和公平性問題也需要加以考慮以達到更高的網(wǎng)絡(luò)資源利用率，從而實現(xiàn)微波光波資源的聯(lián)合調(diào)度。

4 智能RoF 關(guān)鍵單元器件技術(shù)

在傳統(tǒng)的無線通信系統(tǒng)中，大部分微波信號處理功能是在基站中通過電信號處理器來完成，從而受到諸多成本和帶寬的限制。光載無線系統(tǒng)中功能集中化的配置和光電域的轉(zhuǎn)換使得在中心局可以完成一些全光微波信號的處理功能。這就需要為RoF 系統(tǒng)配備相應(yīng)的組成器件，從而適應(yīng)RoF 系統(tǒng)信號處理頻域提升和業(yè)務(wù)集中的特點。

4.1 光載寬帶無線信號的頻譜感知

探測泛在環(huán)境下微波信號的載頻大小，進行信息的獲取、處理和分析，是實現(xiàn)寬帶接入與泛在感知的關(guān)鍵。微波光子頻譜分析與感知正是基于此發(fā)展起來的一項關(guān)鍵技術(shù)，它利用微波光子技術(shù)瞬時寬帶處理能力強、質(zhì)量輕、損耗小、抗電磁干擾能力強等一系列優(yōu)點，實現(xiàn)了寬帶微波的瞬時處理與測量，給微波信號的頻譜分析與感知開辟了一條新的研究思路。通過基于相干信道化及基于光子壓縮采樣的瞬時頻率測量，實現(xiàn)了多頻點、寬帶的頻譜感知與分析。

基于相干信道化瞬時多頻點頻譜分析與感知方法：我們提出了通過在光域?qū)崿F(xiàn)一級濾波，在微波域?qū)崿F(xiàn)二級濾波，最后通過數(shù)字信號處理的方式對大帶寬、多頻點和高精度的信號進行感知處理的技術(shù)?；诠庾訅嚎s采樣的瞬時多頻點頻譜分析與感知方法：我們采用壓縮采樣理論這一新穎的信號處理手段，利用微波信號在頻譜上高度稀疏的特性，通過低速ADC 采樣實現(xiàn)了對寬帶微波信號頻率測量。

4.2 全光模數(shù)轉(zhuǎn)換器

模數(shù)轉(zhuǎn)換器（ADC） 是一種將模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號的重要器件，是實現(xiàn)信號在高速通信網(wǎng)路中傳輸，以及實現(xiàn)信號儲存、處理的前端器件。

如圖7 所示為應(yīng)用ADC 的數(shù)字系統(tǒng)。和傳統(tǒng)的ROF 系統(tǒng)相比，數(shù)字系統(tǒng)在CO 不需要混頻以及本振源，并且對光鏈路的線性度以及鏈路增益要求不高，從而可以利用現(xiàn)有光接入網(wǎng)來實現(xiàn)傳遞射頻（RF）信號。

為了克服傳統(tǒng)電域ADC 的內(nèi)在的局限性，Henry F.Taylor 于1979 年提出了全光模數(shù)轉(zhuǎn)換器（AOADC） 的概念。全光ADC，其抽樣、量化和編碼都在光域進行，近年來備受各國科學家的重視。目前全球相關(guān)研究大都基于光纖實現(xiàn)數(shù)模轉(zhuǎn)換，然而為了獲得更高分辨率的模數(shù)轉(zhuǎn)換，要求光脈沖有很大的光功率，從而能耗較高，不符合光器件向“ 綠色節(jié)能”的方向發(fā)展；另一方面，由于是基于光纖的，以上的量化編碼方案不利于集成，不符合光器件向集成化的方向發(fā)展。

為了使全光量化編碼器向低能耗、光子集成、高速率以及高分辨率的方向發(fā)展，我們提出了一種利用半導體光放大器（SOA） 中的非線性偏振旋轉(zhuǎn)（NPR）效應(yīng)來實現(xiàn)全光ADC 的方法［7］，其原理結(jié)構(gòu)如圖8 所示。模擬信號被抽樣信號抽樣之后變成抽樣光脈沖，隨后被分成N 份，輸入到由個基于NPR 效應(yīng)的量化編碼單元組成的量化編碼矩陣。每一個基于效應(yīng)的量化編碼單元由兩個級聯(lián)的偏振開關(guān)（PSW） 組成，如圖8（d） 所示。其中PSW1 實現(xiàn)預(yù)量化編碼，由于隨著抽樣光脈沖強度的增強，PSW1 的中更多載流子被消耗，因而造成其輸出光功率下降，為了保持強度不同的抽樣光脈沖在量化編碼單元中所獲得的增益一致，PSW1 之后級聯(lián)另外一個偏振開關(guān)PSW2，其作用是實現(xiàn)增益的動態(tài)補償。圖8（b）所示為量化編碼單元的傳輸函數(shù)，圖所示為相應(yīng)的編碼輸出，預(yù)量化編碼和增益動態(tài)補償相結(jié)合的方式可以很好地實現(xiàn)量化編碼。由于SOA 的增益恢復時間在皮秒級別，因而基于NPR 效應(yīng)的全光，其轉(zhuǎn)換速率可以達到幾百Gs/s（Giga-Samples Per Second）。