带你读《智慧光网络:关键技术、应用实践和未来演进》——2.4.2 拉曼光纤放大器

简介: 带你读《智慧光网络:关键技术、应用实践和未来演进》——2.4.2 拉曼光纤放大器

2.4.2 拉曼光纤放大器


FRA 和EDFA 的技术原理存在着本质差异。在前面光纤技术章节中我们提到,强激光在光纤中传输时存在SRS 效应,FRA 的技术原理正是利用光纤的SRS 效应完成光信号放大过程的。

SRS 是由光纤物质中原子振动参与的光散射现象,是入射光子和声子相互作用的结果。高强度激光频率为ν 0 的入射光子与光纤介质的分子相互作用时,可能出现斯托克斯现象或

反斯托克斯现象。在日常温度下,分子更多地分布在基态,因此主要表现出斯托克斯过程:当入射光子与光纤介质的分子相互作用后,可能发射一个频率为νs 斯托克斯光子和频率为Δν 的光学声子。根据能量守恒原理,hν 0=hνs+hΔν(h 为普朗克常量),因此斯托克斯光子频率νs 会低于入射光子的频率,这种现象称为SRS 光波下移。


根据波长和频率对应的关系,对于波长为1450nm 的泵浦,频率位移峰宽相当于100nm ;在波长为1550nm 下给出的增益谱带宽大约为48nm,并且还可以使用掺杂剂(如硼或磷)使增益谱向其他频率移动,如图2-18 所示。

image.png

图2-18 泵浦光和增益光的波长关系


因此通过变化泵浦波长(频率)就可以简单地调整增益谱的位置,只要在所需放大波长上有可选用的高功率泵浦激光器,FRA 就可以在光纤工作窗口的任意波段实现光放大。一般在实际应用中,还会使用多个不同波长的泵浦光源,这样可以获得更宽、更平坦的增益谱,如图2-19 所示。在光放大新技术及发展趋势章节中,我们也将介绍FRA 在C+L 波段宽谱放大的优势,一个FRA 可以同时放大多个波段的光信号。

image.png

图2-19 多泵浦光拉曼放大


需要注意的是,拉曼效应在不同偏振方向上的放大效果有较大区别。如图2-20 所示,在拉曼效应曲线峰值附近,同偏振方向(共极化)的增益几乎比正交极化增益大一个数量级。


因此一般的FRA 会部署两个偏振正交邻近波长的泵浦,以同时在信号光的两个偏振方向上都产生拉曼效应。

image.png

图2-20 不同偏振方向上的拉曼效应曲线


在长距离波分传输系统中,FRA 是直接利用光路系统中业务传输的光纤作为放大介质,即FRA 泵浦光源的高功率激光在光纤传输过程中,通过非线性效应对几十千米光纤中的光信号进行持续放大,也就是常说的FRA 分布式放大的技术特性。FRA 的这种放大特性和EDFA 有两点不同。


(1)EDFA 是在端站提前进行放大,业务的信号光在进入长距离光纤传输之前就已经被抬高到一定的功率,并在传输过程中慢慢被衰耗。


(2)FRA 是在长距离光纤传输过程中沿途放大,因此业务信号光并不需要过高的入纤光功率。


FRA 的结构组成也正是充分利用以上这些技术特性,如图2-21 所示,FRA 系统会使用若干个不同波长的泵浦,这些泵浦光合波之后输入到波分系统,进入线路光纤,通过SRS 效应在光纤沿路完成放大功能。

image.png

图2-21 FRA 的结构组成


FRA 泵浦光进入光系统的方向,可以和业务光前向(同向)、后向(反向)或者双向。在同等的泵浦功率下,后向泵浦方式比前向泵浦方式可实现的增益更大,且偏振影响较前向模式更小,因此后向泵浦拉曼是目前最广泛的商用模式。


FRA 在实际应用时有一些限制,最主要的是泵浦功率高,一般达到几百毫瓦,对安全性造成挑战。但其技术优点很多,包括如下几点。


(1)拉曼增益谱比较宽,全波段光放大FRA 的增益波长由泵浦光的波长决定。只要泵浦源的波长适当,理论上可以对任意波长进行放大。FRA 的平坦增益范围可达到13THz(约100nm),覆盖了石英光纤1550nm 波长区的C+L 波段,远大于EDFA 的放大带宽。


(2) FRA 的噪声系数极低,由于放大是沿光纤分布而不是集中作用,光纤中各处的信号光功率都比较小,从而可以降低非线性效应。


(3)分布式FRA 的增益介质为传输光纤本身,不需要特殊的放大介质。由于光纤本身就是放大器的一部分,可以降低成本,尤其适合于海底等不方便设立中继器的场景。


(4) FRA 的饱和功率高,增益谱的调整方式直接而且多样,拉曼放大的作用时间是飞秒级,可实现对超短脉冲的放大。

相关文章
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
上海拔俗AI软件定制:让技术真正为你所用,拔俗网络这样做
在上海,企业正通过AI软件定制破解通用化难题。该模式以业务场景为核心,量身打造智能解决方案,涵盖场景化模型开发、模块化架构设计与数据闭环优化三大技术维度,推动技术与业务深度融合,助力企业实现高效、可持续的数字化转型。
|
11月前
|
编解码 异构计算
RT-DETR改进策略【Neck】| BiFPN:双向特征金字塔网络-跨尺度连接和加权特征融合
RT-DETR改进策略【Neck】| BiFPN:双向特征金字塔网络-跨尺度连接和加权特征融合
848 10
RT-DETR改进策略【Neck】| BiFPN:双向特征金字塔网络-跨尺度连接和加权特征融合
|
4月前
|
监控 前端开发 安全
Netty 高性能网络编程框架技术详解与实践指南
本文档全面介绍 Netty 高性能网络编程框架的核心概念、架构设计和实践应用。作为 Java 领域最优秀的 NIO 框架之一,Netty 提供了异步事件驱动的网络应用程序框架,用于快速开发可维护的高性能协议服务器和客户端。本文将深入探讨其 Reactor 模型、ChannelPipeline、编解码器、内存管理等核心机制,帮助开发者构建高性能的网络应用系统。
293 0
|
5月前
|
Windows
电脑显示有问题,电脑连接不上网络,电脑没声音,电脑链接不上打印机?驱动人生就能解决所有问题
电脑显示有问题,电脑连接不上网络,电脑没声音,电脑链接不上打印机?驱动人生就能解决所有问题
136 0
|
6月前
|
监控 算法 安全
基于 C# 基数树算法的网络屏幕监控敏感词检测技术研究
随着数字化办公和网络交互迅猛发展,网络屏幕监控成为信息安全的关键。基数树(Trie Tree)凭借高效的字符串处理能力,在敏感词检测中表现出色。结合C#语言,可构建高时效、高准确率的敏感词识别模块,提升网络安全防护能力。
159 2
|
8月前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
Perforated Backpropagation:神经网络优化的创新技术及PyTorch使用指南
深度学习近年来在多个领域取得了显著进展,但其核心组件——人工神经元和反向传播算法自提出以来鲜有根本性突破。穿孔反向传播(Perforated Backpropagation)技术通过引入“树突”机制,模仿生物神经元的计算能力,实现了对传统神经元的增强。该技术利用基于协方差的损失函数训练树突节点,使其能够识别神经元分类中的异常模式,从而提升整体网络性能。实验表明,该方法不仅可提高模型精度(如BERT模型准确率提升3%-17%),还能实现高效模型压缩(参数减少44%而无性能损失)。这一革新为深度学习的基础构建模块带来了新的可能性,尤其适用于边缘设备和大规模模型优化场景。
382 16
Perforated Backpropagation:神经网络优化的创新技术及PyTorch使用指南
|
8月前
|
调度 Python
探索Python高级并发与网络编程技术。
可以看出,Python的高级并发和网络编程极具挑战,却也饱含乐趣。探索这些技术,你将会发现:它们好比是Python世界的海洋,有穿越风暴的波涛,也有寂静深海的奇妙。开始旅途,探索无尽可能吧!
225 15
|
8月前
|
监控 算法 JavaScript
基于 JavaScript 图算法的局域网网络访问控制模型构建及局域网禁止上网软件的技术实现路径研究
本文探讨局域网网络访问控制软件的技术框架,将其核心功能映射为图论模型,通过节点与边表示终端设备及访问关系。以JavaScript实现DFS算法,模拟访问权限判断,优化动态策略更新与多层级访问控制。结合流量监控数据,提升网络安全响应能力,为企业自主研发提供理论支持,推动智能化演进,助力数字化管理。
214 4
|
9月前
|
存储 双11 数据中心
数据中心网络关键技术,技术发明一等奖!
近日,阿里云联合清华大学与中国移动申报的“性能可预期的大规模数据中心网络关键技术与应用”项目荣获中国电子学会技术发明一等奖。该项目通过端网融合架构,实现数据中心网络性能的可预期性,在带宽保障、时延控制和故障恢复速度上取得重大突破,显著提升服务质量。成果已应用于阿里云多项产品及重大社会活动中,如巴黎奥运会直播、“双十一”购物节等,展现出国际领先水平。