/ Flickr / Tony Webster / CC BY
Кто установил рекорд
По данным ОЭСР, через три года количество устройств интернета вещей может достигнуть 50 млрд. С ростом числа гаджетов вырастет и объем трафика в мобильных сетях — по некоторым оценкам, примерно в четыре раза. В Deloitte говорят, что существующая оптоволоконная инфраструктура, которая станет основой для 5G-сетей, не справится с подобной нагрузкой.
По этой причине все больше компаний и исследовательских организаций работают над технологиями, повышающими пропускную способность «оптики». Одной из таких организаций является Мюнхенский технологический университет (TUM). Его сотрудники еще пять лет назад разработали алгоритм вероятностного формирования сигнального созвездия — Probabilistic Constellation Shaping, или PCS (подробнее о нем расскажем далее). В 2016 году с её помощью удалось впервые достичь терабитной скорости передачи данных в лаборатории.
В феврале этого года та же группа ученых поставила другой рекорд — они осуществили передачу данных на скорости 500 Гбит/с, но сделали это в «полевых» условиях. Для тестов использовали сигнальный процессор Nokia PSE-3, который внедрили в сеть немецкого оператора M-Net.
Как работает алгоритм
PCS — это метод, который дополняет квадратурную амплитудную модуляцию (QAM) в оптоволоконных сетях. В классическом случае QAM все точки (значения амплитуды сигнала) имеют равные веса и используются с одинаковой частотой.
Алгоритм PCS, разработанный инженерами из TUM, каждый раз выбирает оптимальную группу точек, которая лучше всего подходит для текущего состояния канала. Для каждой из точек созвездия высчитывается вероятность искажения данных и значение требуемой на отправку сигнала энергии. Чем меньше искажение сообщения и энергозатраты, тем чаще используется конкретная амплитуда. То, насколько часто использовать точку созвездия, определяют функции распределения вероятности. Они выводятся опытным путём для каждой конкретной сети на основе данных о среднем уровне шумов в оптическом канале.
Обычно PSC реже задействует сигнальные точки с большой амплитудой. По словам разработчиков, это позволяет повысить устойчивость сигнала к шумам и увеличить скорость передачи. Например, для 16-QAM «прирост» составляет от 15 до 43%.
Применение и потенциал технологии
По словам президента Nokia Bell Lab Маркуса Велдона (Marcus Weldon), в будущем PCS позволит оптоволоконным сетям передавать большие объемы данных и динамически адаптироваться под текущие потребности в трафике (например, в 5G-сетях).
Технологию уже поддерживает провайдер сетевого оборудования Infinera. Компания использует вероятностную модуляцию в цифровых сигнальных процессорах серии ICE. В Infinera заявляют, что устройства смогут увеличить пропускную способность сетей до 800 Гбит/с, но пока их возможности еще не были протестированы. Представители компании говорят, что технология поможет мобильным операторам и интернет-провайдерам сократить расходы на развитие инфраструктуры и строительство новых линий.
Но на популярность вероятностной модуляции может повлиять один недостаток: она плохо оптимизирована для работы с существующими методами прямой коррекции ошибок (FEC) при передаче данных. FEC-методы рассчитаны на то, что все комбинации в канале используются одинаково часто. В случае с PCS некоторые точки созвездия выбираются чаще других, что может сказаться на производительности сети. Для решения этой проблемы разрабатывают более совершенные FEC-методы, например «распараллеливают» схемы коррекции и проводят несколько проверок одновременно.
О чем мы пишем в нашем корпоративном блоге:
/ Flickr / Groman123 / CC BY-SA
Аналог вероятностной модуляции
Есть ещё один вид модуляции сигнального созвездия — геометрический. Он отличается от вероятностного тем, что меняет не частоту использования конкретной точки, а форму созвездия. Для этого к амплитудной модуляции сигнала добавляют фазовую, что позволяет «сдвинуть» точки относительно друг друга. Как и вероятностная модуляция, геометрическая помогает добиться более эффективного использования оптического канала: расположение точек в созвездии выбирается так, чтобы в каждой из них отношение сигнал/шум (SNR) было максимальным.
Преимущество геометрического вида перед вероятностным — меньшее количество возможных значений амплитуды. Эта особенность снижает шанс искажения сигнала. Однако у геометрической модуляции есть недостаток: на практике она оказывается менее эффективной в уменьшении искажений сигнала, чем вероятностная.
Специалисты надеются улучшить геометрическую модуляцию с помощью методов машинного обучения, используя их для определения оптимальной формы сигнального созвездия. Результаты пока не очень впечатляют: в исследовании 2018 года простая однослойная нейросеть помогла повысить значение SNR на один процент. Однако инженеры планируют продолжать работу и поэкспериментировать с рекуррентными нейронными сетями.
Пока что геометрическая модуляция сигнального созвездия проигрывает вероятностной при работе в реальных сетях, и поэтому последнюю считают наиболее перспективным методом увеличения пропускной способности интернет-каналов. Ожидается, что в ближайшем будущем вероятностная модуляция принесёт пользу интернет-провайдерам в создании высокоскоростных линий fiber to the home, а также облачным провайдерам, например при переносе данных между разными дата-центрами.
Дополнительное чтение в нашем блоге на Хабре:
Комментариев нет:
Отправить комментарий