Khảo sát được tiến hành với các thông số được thiết lập nhưở mục 5.3 ngoại trừ mức công suất phát được thay đổi, thay vì để hệ thống hoạt động ở mức công suất tối ưu, công suất phát của laser trong mục này sẽ được giữ cố định tại 8dBm (tương đương 6,3096 mW, tức là hơn ngưỡng phi tuyến 1,3096 mW) đối với NRZ- DQPSK và tại 11 dBm (tương đương 12,5893 mW, tức là hơn ngưỡng phi tuyến 2.5893 mW) đối với xung RZ-DQPSK.
5.4.1. Tín hiệu NRZ-DQPSK
Hình 5.4.1: BER theo tán sắc và phi tuyến của tín hiệu NRZ-DQPSK khi dùng lần lượt 1 bộ cân bằng bậc đơn vị (1,1): 1 LMS DFE, 1 RLS DFE, 1 Variable
Hình 5.4.2: BER theo tán sắc và tán sắc của tín hiệu NRZ-DQPSK khi dùng lần lượt 4 bộ cân bằng bậc đơn vị (1,1) mắc song song: 4 LMS DFE parrallel, 4
RLS DFE parrallel, 4 Variable step-size LMS DFE parrallel, 4 Sign-regressor
LMS DFE parrallel
Kết quả khảo sát BER theo tán sắc và phi tuyến của tín hiệu NRZ-DQPSK khi dùng lần lượt 1 bộ cân bằng bậc đơn vị (1,1): 1 LMS DFE, 1 RLS DFE, 1 Variable step-size LMS DFE, 1 Sign-regressor LMS DFE (Hình 5.4.2) và dùng lần lượt 4 bộ cân bằng bậc đơn vị (1,1) mắc song song: 4 LMS DFE parrallel, 4 RLS DFE parrallel, 4 Variable step-size LMS DFE parrallel, 4 Sign-regressor LMS DFE parrallel (Hình 5.4.2). Hình 5.4.1 và 5.4.2 được dùng để so sánh hiệu quả của 4 thuật toán LMS, Variable step-size LMS, sign-regressor LMS và RLS.
Nhận xét: Từ hai Hình 5.4.1 và 5.4.2, ta thấy
− Đối với các thuật toán RLS, hệ thống hoạt động đáng tin cậy với chiều dài bù tán sắc chênh lệch lớn nhất lớn hơn 360km.
− Các bộ cân bằng dùng thuật toán LMS, và variable step-size LMS không thể
bù được méo do tán sắc và phi tuyến do việc phụ thuộc nhiều vào công suất tín hiệu khi cập nhật các trọng số lọc.
− Thuật toán sign-regressor LMS thể hiện tốt hơn đối với méo do tán sắc và phi tuyến vì hệ thống chịu được tán sắc trong phạm vi lớn là 330 km. Nguyên nhân là do các trọng số lọc được cập nhật mà ít chịu ảnh hưởng của công suất tín hiệu.
So sánh giữa hiệu quả của việc dùng 1 bộ cân bằng bậc đơn vị với 4 bộ cân bằng bậc đơn vị được chỉ ra ở Hình 5.4.3. Hình này là hình vẽ tổng hợp của 2 Hình 5.4.1 và 5.4.2. Hình 5.4.3 cho thấy kết quả khảo sát BER theo tán sắc và phi tuyến của tín hiệu NRZ-DQPSK khi dùng bộ cân bằng. Nhìn chung, ứng với cùng 1 thuật toán thì 1 bộ cân bằng bậc đơn vị cho chất lượng tốt hơn 4 bộ cân bằng mắc song song, nhưng mức độ tán sắc mà hệ thống chịu được đối với 2 kỹ thuật này là gần tương đương nhau.
Hình 5.4.3: BER theo tán sắc và phi tuyến của tín hiệu NRZ-DQPSK khi dùng bộ cân bằng
5.4.2. Tín hiệu RZ-DQPSK
Kết quả khảo sát BER theo tán sắc và phi tuyến của tín hiệu RZ-DQPSK khi dùng lần lượt 1 bộ cân bằng bậc đơn vị (1,1): 1 LMS DFE, 1 RLS DFE, 1 Variable
step-size LMS DFE, 1 Sign-regressor LMS DFE (Hình 5.4.4) và dùng lần lượt 4 bộ
cân bằng bậc đơn vị (1,1) mắc song song: 4 LMS DFE parrallel, 4 RLS DFE parrallel, 4 Variable step-size LMS DFE parrallel, 4 Sign-regressor LMS DFE parrallel (Hình 5.4.5). Hình 5.4.4 và 5.4.5 được dùng để so sánh hiệu quả của 4 thuật toán LMS, Variable step-size LMS, sign-regressor LMS và RLS.
Hình 5.4.4: BER theo tán sắc và phi tuyến của tín hiệu RZ-DQPSK khi dùng lần lượt 1 bộ cân bằng bậc đơn vị (1,1): 1 LMS DFE, 1 RLS DFE, 1 Variable
Hình 5.4.5: BER theo tán sắc và tán sắc của tín hiệu RZ-DQPSK khi dùng lần lượt 4 bộ cân bằng bậc đơn vị (1,1) mắc song song: 4 LMS DFE parrallel, 4 RLS DFE parrallel, 4 Variable step-size LMS DFE parrallel, 4 Sign-regressor
LMS DFE parrallel
Nhận xét: Từ hai Hình 5.4.4 và 5.4.5, ta thấy
− Đối với các thuật toán RLS, hệ thống hoạt động đáng tin cậy với chiều dài bù tán sắc chênh lệch lớn nhất lớn hơn 360km.
− Các bộ cân bằng dùng thuật toán LMS, và variable step-size LMS không thể
bù được méo do tán sắc và phi tuyến vì các trọng số lọc được cập nhật phụ
thuộc nhiều vào công suất tín hiệu. Hơn nữa, ứng với mỗi mẫu (sample) công suất tín hiệu sẽ có tương ứng 1 kích cỡ bước nhảy (step-size), nhưng độ lớn của các mẫu công suất này là không đồng đều và hiệu ứng phi tuyến gây ra méo không đối xứng, điều này dẫn đến, sự thể hiện bất ổn của thuật toán variable step-size LMS: khi thì cho BER cực tốt (gần bằng 0) khi thì cho BER cực xấu (bằng 1).
− Thuật toán sign-regressor LMS thể hiện tốt hơn đối với méo do tán sắc và phi tuyến vì hệ thống chịu được tán sắc trong phạm vi lớn là 340 km.
Nguyên nhân là do các trọng số lọc được cập nhật mà ít chịu ảnh hưởng của công suất tín hiệu.
So sánh giữa hiệu quả của việc dùng 1 bộ cân bằng bậc đơn vị với 4 bộ cân bằng bậc đơn vị được chỉ ra ở Hình 5.4.6. Hình này là hình vẽ tổng hợp của 2 Hình 5.4.4 và 5.4.5. Hình 5.4.6 cho thấy kết quả khảo sát BER theo tán sắc và phi tuyến của tín hiệu RZ-DQPSK khi dùng bộ cân bằng. Nhìn chung, ứng với mức công suất phát vượt ngưỡng phi tuyến như đã đề cập ban đầu, các bộ cân bằng bậc đơn vị và 4 bộ cân bằng mắc song song chịu đựng được mức tán sắc gần tương đương nhau.
Hình 5.4.6: BER theo tán sắc và phi tuyến của tín hiệu RZ-DQPSK khi dùng bộ cân bằng
CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN