成果展示

光接入网（Optical Access Network）是指将光纤作为传输介质，将光信号传送到用户的终端设备，实现用户的接入通信。与传统的铜缆接入网络相比，光接入网具有高带宽低延迟等优势，可以更好地满足高速宽带接入、高清视频、云计算等应用的需求。智能光接入网旨在通过引入人工智能、大数据等技术，实现光接入网络的自动化、智能化管理和优化。

光信号在传输过程中会受到器件带限、非线性和噪声的干扰，导致光信号的失真和衰减。为了克服这些问题，光接入网采用了多种均衡技术。实验室过去十年来一直坚持高速直检光接入信道均衡这一技术路线，提出光时域均衡、光频域均衡、光电混合均衡、神经网络均衡等方法，实现单波接入速率的持续提升（10Gb/s25Gb/s50Gb/s100Gb/s）。通过在同一标准体系下，综合比较不同均衡算法的性能和复杂度，定位最适用于高速直检光接入系统的均衡算法。进一步采用强化学习自动优化均衡器结构，在确保性能前提下降低复杂度，最终在FPGA中实时部署，实现低功耗高性能高速光接入。

基于光电混合均衡的高速光接入系统

为满足不断增长的传输速率要求，团队在智能光接入网领域寻求创新和突破，探究前沿相干点到多点（P2MP）光接入架构，解决传统时分复用光接入网（TDM-PON）上行信号高速突发检测难题。设计Memory Buffer辅助训练信道，局端采用光传输领域的高速相干检测技术汇聚接收不同用户的上行信号，用户侧采用低成本相干检测技术选择接收自身信道。当前系统面临的挑战有用户侧的波长锁定、高效率上线机制、ODN可视化、低成本偏振无关相干检测技术等。

基于光电混合均衡的高速光接入系统