O tráfego de dados está crescendo rapidamente e em breve pode sobrecarregar a infraestrutura atual da Internet. A chave para resolver este problema de sobrecarga é melhorar a transmissão de dados através de fibras ópticas. Vinicius Oliari defendeu seu doutorado. em ferramentas matemáticas novas e mais precisas para entender melhor como a luz se propaga através das fibras ópticas no regime não linear de alta potência. Essas ferramentas são um passo importante para o desenvolvimento de novas estruturas de transceptores que melhorarão a transmissão em fibras ópticas.
As fibras ópticas transportam mais de 99% do tráfego da Internet e seu desempenho ainda pode ser melhorado. Para isso, precisamos de um melhor entendimento sobre os fundamentos e o comportamento da transmissão por fibra óptica.
Para propagar a informação em uma fibra óptica, é utilizado um sinal óptico contendo os dados de interesse. Este sinal óptico sofre os efeitos da fibra óptica, que mudará sua forma. Essa distorção pode ser suficiente para tornar os dados transmitidos irreconhecíveis no receptor.
Compensando os efeitos das fibras
Portanto, para reconstruir os dados transmitidos no receptor, precisamos compensar os efeitos da fibra óptica. A compensação dos efeitos da fibra óptica requer conhecimento matemático sobre como eles afetam o sinal transmitido. Oliari introduziu novos modelos matemáticos que são precisos em um regime que não era contemplado pelos modelos anteriormente existentes na literatura. Este regime é caracterizado por alta distorção Kerr não linear, um dos principais efeitos limitantes na propagação da fibra.
O conhecimento sobre os efeitos da fibra pode ser usado para melhorar a transmissão de dados. Em particular, os modelos numéricos de fibra podem ser combinados com técnicas de aprendizado de máquina e aumentar significativamente as taxas de dados.
Ganhos significativos
Esta combinação pode ser usada para otimizar, por exemplo, o sinal transmitido ou a estrutura do receptor. Em seu Ph.D. pesquisa, Oliari otimizou o sinal transmitido alterando a geometria e as probabilidades dos símbolos transmitidos, que são uma representação dos dados transmitidos.
A adaptação desses símbolos para o canal de fibra óptica rendeu ganhos significativos em relação às abordagens convencionais. A otimização do receptor também foi realizada nesta pesquisa, aprendendo os coeficientes do filtro no receptor. Esses filtros foram combinados em uma estrutura que se assemelha ao modelo numérico de fibra óptica, proporcionando alto desempenho com baixa complexidade quando testados em dados experimentais.
Publicado em 25/01/2022 14h06
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