基于平均Q因子的可重构光网络性能监控

 　　3 仿真实现

　　图3所示是该光网络性能监控系统的仿真流程图。可以用一个余弦信号加随机正态噪声来模拟光纤中传输的信号(包括伪随机二进制序列的NRZ码信号和自发辐射噪声)，以得出初始Q值。然后选择恰当的输入信号抽样点，可以周期为单位，两抽样点之间间隔为T+n·△t，再将抽样值放人一个一维数组中。之后再按照抽样值电平的范围，对一维数组中的抽样值进行统计，并根据统计值绘制振幅高斯分布图。最后根据高斯分布图求得平均估计Q值。这样，将初始Q值和平均估计Q值进行比较，就可以得到两者之间的关系图。

　　4 仿真结果

　　选取不同的抽样点数和抽样间隔，即可在不同的初始Q 值情况下，得出表1和表2所列的平均Q值。

　　由表1和表2可知，在抽样过程中，当抽样点数较少时，两抽样点之间的间隔 T+n·△t对仿真结果有较大的影响，测试结果往往不能反映实际Q值。一般地，当抽样点大于40000个，由抽样位置不同造成的平均Q值之间的差别小于 0.01，而仿真结果与抽样位置(T+n·△t)基本无关。由于系统不需要时钟定时提取，抽样点位置是随机的，故可能取到函数值为0处，从而导致平均Q值比初始Q值小很多。但平均Q值是稳定的，仍然可以反映初始Q值的大小。笔者得出的初始Q值和平均Q值之间的关系如图4所示。

　　由表1、表2和图4可知，当初始Q值由6降低到5时，单波长信道的平均Q值从 3.0086降到2.9082，降低了0.1004。而在抽样点大于20000时，抽样位置导致的波动小于0.002，此时，Q值的劣化是可以被监测到的。

　　在波分复用系统中(4个波分)，同样取20000个点进行仿真。当其中某一波长信道的初始Q值由6降低到5时，其它3个信道的Q值仍然为6，此时，四波长系统的平均Q值从3.0085降到2.9835(降低了0.025)，抽样位置导致的波动误差也是小于0.002，此Q值的劣化也可以监测。所以，该方法可以用于波分复用系统中。

　　进一步的仿真还表明，在n个信道的波分复用系统中，某一波长信道的Q值下降导致的平均Q值下降为该波长系统的1／n，所以抽样位置导致的波动误差必须更小。仿真表明，16个波分复用系统中的抽样点数应该大于80000个。

　　5 结束语

　　本文主要探讨了一种基于平均Q因子的可重构光网络性能监控技术。此方法利用异步眼图抽样。不需要时钟同步。文中通过大量数值仿真得出了抽样点数对估计Q值的直接影响。结果表明：抽样点数小于5000个时，不能反映实际结果。当测试点数大于40000个以上时，可以测试多波长系统的实际 Q值。此方法不但可以快速监测可重构多波长光网络的性能，而且比特率透明，结构简单，容易实现。对于实际的可重构光网络的维护和测试且有重要意义。