我们利用20GHz单模短腔垂直腔面发射激光二极管（VCSEL）在1525nm的传输波长下，在长达1.6km的标准单模光纤（SSMF）上实现了84Gb/s的四电平脉冲幅度调制（PAM-4）。不同的均衡器方法，包括通用前馈均衡器（FFE）、非线性Volterra均衡器（NLVE）、Max似然序列估计器（MLSE）及其组合，评估其作为标准PAM-4或部分响应PAM-4信号的均衡器的工作效果。实验证明，标准的FFE不足以实现>0.6km的传输距离，而使用NLVE或FFE+MLSE可以将传输距离提高到1km。部分响应PAM-4FFE（PR-FFE）与短内存MLSE结合使用，能够有效地平衡带宽限制，在1.6公里的传输距离上，与标准NLVE或FFE+MLSE相比，BER提高了10倍以上。使用部分响应NLVE代替PR-FFE进一步提高了性能，在1.6km传输距离后，BER低于KP4FEC阈值，BER限制为2E-4，允许无错误操作。
使用20GHzvcsel在1525nm波长上实现84Gb/sPAM-4在1.6kmSSMF-实验结果
在文中，展示并讨论了使用不同均衡器结构获得的结果。基于LMS准则的整个均衡器结构如图3所示为通用框图。
图3 自适应均衡结构框图。W为下采样因子，µ为步长，x(k)为接收信号，y(k)为训练符号，d(k)为解码符号。
A.线性FFE
首先，对一个简单的FFE的性能进行了研究和评估。在图4中，描述了不同传输距离下进入PIN/TIA的BER与接收光输入功率（ROP）的关系。将均衡化后得到的几个眼图作为插图添加，以显示FFE后的信号质量。采用分数间隔的FFE，抽头系数计数为21，如图7(A)所示，超过该系数就没有进一步改善。即使在1.63km的距离上，21个均衡器系数也足够了。假设目前标准化的KP4(RS(544,514,10))FEC阈值，其第1选择FEC BER限制为2E-4，（图中以黑色实线显示）仅适用于光背靠背（b2b）情况，获得低于阈值的ber。在0.63km或更长的距离上，观察到明显的性能下降，表明简单的FFE不足以满足此类应用。这也可以通过均衡眼图来验证，它仍然完全关闭1.63公里。
图4 使用21个滤波系数的简单FFE，不同传输距离下84Gb/s PAM-4的接收器灵敏度。在插图中，显示了均衡眼图。
对于所有评估的均衡器组合，在启动时使用训练符号。原则上，均衡器也可以在完全盲模式下工作，但是，我们使用训练符号体验到均衡器更稳定的性能，特别是在强烈失真的情况下。接收信号的前5000个样本被用作训练符号，然后均衡器切换到盲自适应模式，均衡器中有一个困难的决定。由于训练是初始均衡器收敛过程的一部分，我们不假设均衡器训练的额外开销。这假定有一个具有特殊启动协议的双向连接。对于测量，在此收敛过程中使用的符号不计入BER计算。图5用均衡信号的采样点和lms误差绝对值表示了FFE的自适应速度。均衡器在5000个符号后已经收敛到一个稳定的工作点。
图5 用时间信号（左）和LMS误差（右）表示的21个滤波器系数的FFE的自适应速度。
如前一节所述，所有测量结果都采用固定步长µ=0.001，如图6所示，这是接近优的。较大的步长，例如µ=0.001，可以提供快速收敛和快速跟踪。然而，它也会导致更大的残差，从而导致更差的误码率性能。另一方面，较小的步长可能导致较小的残差，但也需要较长的收敛时间和较慢的跟踪能力。使用仅一个序列（215个符号）的固定收敛长度，存在提供非常好性能的佳步长。如果我们假设更长的收敛时间，性能可以进一步提高，如图6中的圆形标记所示。
图6 在21个滤波系数FFE、传输距离为0km时LMS算法步长优化图。
通常希望在符号间隔模式下使用均衡器，因为与分数间隔均衡器相比，需要的滤波器系数更少。然而，在这种情况下需要良好的时钟恢复，因为符号间隔均衡对相移非常敏感。图7(b)给出了光学b2b情况下分数间隔FFE和符号间隔FFE的性能。符号间隔的FFE表现也非常相似，但稍微差一些。在非常低的BER值下，性能差异变得更加显著。然而，结果表明时钟恢复工作是合理的,原则上也允许在这样的应用中使用符号间隔均衡。图8的结果也证明了这一点，图8显示了经过ADC后接收信号的功率密度谱（PDS），以及在b2b和1.6km的时钟恢复算法中使用的绝对平方信号。虽然色散严重限制了1.6km的带宽，但波特率下的谱线仍然可以清晰地区分。
图7 a)84Gb/sPAM4传输FFE均衡器系数的优化；b)光学背对背时分数间隔（T/2间隔）和符号间隔（T间隔）FFE的比较。
图8接收信号和
后的功率密度谱。在a)0km和b)1.6km情况下，|2操作进行时钟恢复。
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