Machine learning for optical modulation format recognition

Abstract

[ANGLÈS] Next generation of optical networks will necessitate the use of advanced functionalities in the transceivers. In particular, modulation format recognition will enable dynamically switched energy efficient networks that can adapt to traffic demand and optimize resource utilization. This thesis presents the first comparison of clustering algorithms applied to modulation format recognition in Stokes space. 2-, 4-, 8-PSK and 8-, 12-, 16-QAM modulation formats are recognized and the requirements in terms of OSNR performance, accuracy and complexity are analyzed. A novel technique is also proposed for modulation format recognition in Stokes space, based on maximum likelihood between the received signal and the characteristics of the modulations targeted, showing OSNR requirements lower than those in the previously published literature.

[CASTELLÀ] La próxima generación de redes ópticas necesitará el uso de funcionalidades avanzadas en los transceptores. En concreto, el reconocimiento del formato de modulación permitirá tener redes dinámicas más energéticamente eficientes pudiéndose adaptar a la demanda de tráfico y optimizando recursos. Esta tesis presenta la primera comparación de algoritmos de clustering aplicados al reconocimiento del formato de modulación en el espacio de Stokes. Se analizan los requerimientos de relación señal a ruido necesaria (OSNR), precisión y complejidad para los formatos de modulación 2-, 4-, 8-PSK i 8-, 12-, 16-QAM. Se presenta también una nueva técnica para reconocer el formato de modulación en el espacio de Stokes, basada en máxima verosimilitud entre la señal recibida y ciertas características de las modulaciones tratadas. Este método ofrece mejores prestaciones desde el punto de vista de la relación señal a ruido necesaria en comparación con la literatura previa.

[CATALÀ] La propera generació de xarxes òptiques requerirà la utilització de funcionalitats avançades en els transmissors i receptors. En particular, el reconeixement del format de modulació permetrà obtenir xarxes més energèticament eficients i dinàmiques, que puguin adaptar-se a la demanda del tràfic i optimitzar recursos. Aquesta tesi presenta la primera comparació d’algorismes de clustering aplicats pel reconeixement del format de modulació en l’espai de Stokes. S’analitzen els requeriments de relació senyal-soroll òptica (OSNR) necessària, precisió i complexitat pels formats de modulació 2-, 4-, 8-PSK i 8-, 12-, 16-QAM. Es presenta també una nova tècnica per reconèixer el format de modulació en l’espai de Stokes, basada en màxima versemblança entre la senyal rebuda i certes característiques de les modulacions tractades. Aquest mètode ofereix millors prestacions des del punt de vista de la relació senyal-soroll necessària en comparació a la literatura prèvia.