基于VCSEL的储库计算在非线性光纤失真补偿中的实验验证

《Optical Fiber Technology》：Experimental demonstration of reservoir computing based on VCSEL for nonlinear fiber distortion compensation

基于VCSEL的时间延迟共振计算系统用于光纤非线性失真补偿，实验表明优化注入和反馈强度可将误码率降至0.064%。

　　随着科技的迅猛发展，数据爆炸已成为现代社会的常态。尤其是在云计算、大数据和移动互联网的推动下，信息处理的速度和精度变得尤为重要。为了满足这一需求，光通信技术因其高容量、低损耗和抗干扰能力强，成为了现代通信系统的重要支柱。然而，光通信中的信道损伤不仅导致信号失真和衰减，还限制了传输距离，从而影响了通信系统的整体性能。因此，有效的信号补偿技术成为当前研究的重点。

传统的信号补偿方法主要依赖于人工神经网络、光学相位共轭（OPC）和数字信号处理（DSP）等技术。这些方法虽然在一定程度上能够改善信号质量，但随着数据传输速率和系统复杂性的提升，它们在计算效率、网络设计灵活性和资源消耗方面逐渐暴露出不足。特别是在高带宽和复杂通信场景下，传统方法往往难以满足实时性和高效性的需求，导致系统性能下降。

为了解决这些问题，近年来研究人员开始关注一种新兴的机器学习算法——回声状态网络（Reservoir Computing, RC）。RC以其独特的架构和训练策略，表现出低能耗和快速学习的特点。典型的RC系统包括输入层、回声层和输出层。与传统的递归神经网络（RNN）相比，RC使用了一个大规模、稀疏的回声层，代替了传统网络中的隐藏层。输入和内部连接权重随机初始化，而只有输出权重进行训练，从而简化了学习过程。这种设计使得RC在处理时间序列数据时更加高效。

在2011年，Appellant等人提出了一种简化版的RC结构，该结构仅由一个非线性节点和延迟反馈组成。这一单节点的RC系统消除了对大量物理组件的依赖，结构更加紧凑，便于实验实现，同时也降低了训练复杂度。随着研究的深入，基于垂直腔面发射激光器（VCSEL）的时延RC（Time Delay Reservoir Computing, TD-RC）系统逐渐受到学术界和工业界的关注。VCSEL作为一种低阈值、成本效益高、技术成熟且具有丰富偏振动力学特性的光源，为TD-RC系统的实现提供了理想的平台。

研究表明，RC在信道均衡和光纤补偿方面具有广阔的应用前景。例如，在2018年，Argyris等人提出了一种基于直接检测的实值RC方案，用于严重失真光信号的数据分类。实验结果表明，该方法将误码率（BER）降低了两个数量级。随后，Andrew Katumba等人在2019年提出了一种基于硅光子学和RC的非线性均衡器，能够在光域中运行，无需复杂的电子DSP。这种设计不仅提高了系统的效率，还增强了信号的稳定性。

在2020年，Francesco Da Ros等人提出了一种新的混合方法，将RC与传统技术相结合，用于32-GBd的通过键合信号传输。与复杂的纯数字技术相比，该方法显著提升了传输距离，从10公里增加到40公里，增幅高达400%。这一成果展示了RC在光纤通信中的巨大潜力。2022年，Ning Jiang提出了一种基于卡尔曼滤波（KF）算法的自适应时延光子RC结构，用于参数变化的无线信道均衡任务，提高了均衡性能。2023年，Xiaoyan Zuo等人提出了一种基于硅光子RC结构的光学信道失真均衡方法，使用粒子群优化（PSO）算法，进一步提升了信号处理的效率。

2024年，Quan Li等人提出了一种基于52节点集成光子RC芯片的系统，结合了未经训练的K近邻（KNN）算法，实验上成功识别了OOK、PAM4、QPSK和BPSK等调制格式，准确率超过了96.25%。同年，Sarah Masaad等人实验验证了一种16节点的被动光子RC结构，该结构能够替代传统数字信号处理（DSP）中的色散补偿（CDC）和线性均衡模块，成功实现了4-QAM和16-QAM信号的均衡，传输速率达到28 Gbaud。这些研究成果表明，RC在实际应用中具有显著的优势，尤其是在处理高带宽和复杂信号时。

然而，目前大多数研究主要集中在信道均衡和光纤补偿的模拟研究，而硬件实验研究相对较少，通常依赖于多节点集成光子芯片。这些解决方案在硬件设计和制造过程中涉及较高的复杂度和成本，限制了其在实际应用中的推广。因此，寻找一种更简单、更高效的硬件实现方式成为研究的重要方向。

本文提出了一种基于VCSEL的TD-RC系统，通过硬件实验来实现光纤补偿任务。该系统采用VCSEL作为非线性节点，利用时分复用技术构建虚拟节点，从而避免了多节点集成光子芯片所带来的复杂物理结构和互连问题。这种设计显著降低了硬件复杂度和系统成本，为光纤通信的均衡提供了更简单和高效的实现路径。本文的结构如下：第二部分详细描述了TD-RC系统的实现方案，包括其工作原理和实验设置；第三部分展示了光纤补偿的实验结果，并分析了注入强度和反馈强度对信号恢复精度的影响；最后，第四部分总结了本文的研究成果和未来展望。

在实现和实验设置方面，如图1(a)所示，RC架构通常包括输入层、回声层和输出层。这种高效的信息处理方法通过模拟大脑的信息处理过程，利用高维动态系统分析时间序列数据。在本研究中，VCSEL激光器被用作非线性节点，以生成回声信息。通过精确控制VCSEL的注入强度和反馈强度，可以优化其非线性响应特性，从而提高信号处理的效率和精度。

在实验过程中，首先需要将输入信号送入VCSEL，通过其非线性特性进行处理。随后，处理后的信号经过时间延迟，形成回声层的输入。回声层通过其内部的动态响应特性对信号进行处理，最终通过输出层将处理后的信号输出。这一过程模拟了RC的工作原理，即通过非线性节点和时间延迟机制实现对信号的动态处理和均衡。

在非线性光纤失真补偿任务中，输入信号在传输过程中会受到多种因素的影响，包括驱动激光器、9.19公里的光纤通信链路、EDFA（掺铒光纤放大器）和PD（光电探测器）等。其中，一个主要的损伤源是MZM（调制器），它必须在四分之一直流偏置点工作，以确保正确的调制。MZM的输出特性符合正弦传输函数，这种固有的特性会引入非线性串扰。此外，在实际应用中，半波电压的设置也对信号质量产生重要影响。因此，合理调整注入强度和反馈强度，对于减少非线性失真和提高信号恢复精度至关重要。

实验结果表明，随着注入强度的增加，信号恢复的精度也相应提高。然而，注入强度的增加并不总是线性的，过高的注入强度可能会导致非线性响应的饱和，反而降低信号处理的效率。因此，需要在注入强度和信号质量之间找到一个平衡点。同样，反馈强度的增加也对信号恢复精度产生积极影响，但反馈强度的过高可能会引入额外的噪声，影响信号的稳定性。因此，合理的参数调整对于优化信号处理性能至关重要。

在实际应用中，VCSEL的非线性特性可以有效补偿光纤传输中的失真。通过调整注入强度和反馈强度，可以优化VCSEL的非线性响应特性，使其能够更准确地还原原始信号。此外，时分复用技术的应用使得系统能够在不增加物理节点数量的情况下，实现更复杂的信号处理功能。这种设计不仅降低了硬件复杂度，还提高了系统的灵活性和可扩展性。

综上所述，基于VCSEL的TD-RC系统为光纤通信的信号补偿提供了一种高效、低成本的解决方案。通过合理的参数调整和优化，该系统能够在实际应用中实现显著的信号恢复精度提升。随着研究的深入和技术的进步，TD-RC系统有望在未来的光纤通信技术中发挥更大的作用，为高速、大容量通信系统提供更加可靠和高效的信号处理能力。