Превышение дальности связи в терагерцовом диапазоне на километровом уровне выше 300 ГГц, обеспеченное гибридной фотонно-электронной синергией

Предыстория и академическая родословная

Истоки и академическая родословная

Точное происхождение проблемы, рассматриваемой в данной статье, связано с растущим глобальным спросом на высокоскоростной трафик данных в беспроводных коммуникациях. Этот всплеск стимулировал исследование незанятых высокочастотных терагерцовых (ТГц) диапазонов, в частности, выше 300 ГГц, из-за их огромного потенциала пропускной способности, способной поддерживать скорости передачи данных от десятков до сотен гигабит в секунду. Исторически сложилось так, что ТГц беспроводные каналы связи стали критически важным решением для сетей следующего поколения (fronthaul/backhaul) и экстренной связи, особенно в сценариях, где развертывание традиционной оптоволоконной инфраструктуры либо непрактично, либо непомерно дорого, например, на сложных участках местности, таких как горы и реки. За последнее десятилетие фотоника-ассистированная ТГц-связь, использующая световые технологии, получила признание как перспективный подход для генерации высокочастотных, высокоскоростных и реального времени ТГц-сигналов, а также для бесшовной интеграции ТГц беспроводных каналов в существующие оптоволоконные сети.

Однако предыдущие подходы столкнулись с фундаментальными ограничениями, которые побудили авторов разработать это новое решение. Основной «болевой точкой» была крайне ограниченная дальность беспроводной передачи высокочастотных ТГц-коммуникаций, особенно тех, которые реализованы с помощью фотоники. Это ограничение было обусловлено в основном двумя факторами:
1. Внутренние потери при распространении: Высокочастотные ТГц-волны, особенно выше 300 ГГц, подвержены значительным потерям при распространении, включая потери в свободном пространстве и атмосферное поглощение. Например, ТГц-волна частотой 300 ГГц испытывает более 150 дБ общих потерь всего после 1 км атмосферной передачи в стандартных условиях.
2. Низкая эффективность оптико-ТГц (O/T) преобразования: Преобразование оптических сигналов в ТГц-сигналы, обычно с использованием фотодиодов, демонстрирует эффективность преобразования мощности менее 2% в диапазоне 300 ГГц и выше. Эта неэффективность серьезно ограничивает выходную мощность генерируемых ТГц-сигналов до уровня микроватт.

Хотя современные твердотельные ТГц-усилители (SSPAs) могли бы обеспечить некоторое увеличение мощности, они были ограничены выходной мощностью менее 50 мВт и коэффициентом усиления менее 30 дБ. Даже передовые лампы бегущей волны (TWTA) выше 300 ГГц, способные обеспечить выходную мощность 1 Вт с коэффициентом усиления 18 дБ, не смогли достичь требуемой многоваттной мощности непрерывного излучения и усиления более 30 дБ для практического покрытия на километровом уровне. Фотоника-ассистированные схемы, хотя и обеспечивают высокие скорости передачи данных, обычно ограничивались дальностью беспроводной передачи в несколько сотен метров. Эти ограничения в совокупности подчеркнули острую необходимость прорыва в усилении мощности ТГц и чувствительности приема для обеспечения дальних высокопроизводительных ТГц беспроводных коммуникаций.

Интуитивно понятные термины предметной области

• Терагерцовые (ТГц) диапазоны: Представьте весь радиочастотный спектр как огромную систему автомагистралей. Ваш текущий Wi-Fi и мобильные данные используют определенные, часто перегруженные, полосы движения. ТГц-диапазоны подобны совершенно новой, сверхширокой и в основном пустой «скоростной магистрали», расположенной далеко над существующими. Эта скоростная магистраль предназначена для невероятно быстрого трафика данных, позволяя передавать огромные объемы информации одновременно, намного быстрее, чем это возможно на сегодняшних перегруженных цифровых дорогах.
• Фотонно-электронная синергия: Думайте об этом как о высокоспециализированной эстафетной команде для передачи сообщений. «Фотоника» (использование света, как в оптоволокне) отлично подходит для создания исходного, сверхбыстрого сигнального сообщения, но оно очень слабое. «Электроника» (использование традиционных радиоволн) затем берет этот слабый сигнал, усиливает его до мощной трансляции и также имеет чувствительные «уши», чтобы уловить даже самые слабые ответные сообщения. Эта «синергия» — это умное сочетание света и электроники, где каждый делает то, что умеет лучше всего, для достижения дальней, высокоскоростной связи, которую ни один из них не смог бы обеспечить в одиночку.
• Лампа бегущей волны (TWTA): Представьте себе крошечный, слабый шепот, который нужно услышать через огромный концертный зал. TWTA — это как сложный, мощный мегафон. Он берет этот слабый ТГц-сигнал, направляет его через специальную трубку и использует сфокусированный поток электронов, чтобы «подтолкнуть» и усилить энергию сигнала, делая его невероятно громким и сильным, чтобы он мог преодолеть большое расстояние и быть четко услышанным. Это ключевой компонент для усиления слабых сигналов в мощные лучи.
• Пространственная диверсификация приема: Если вы пытаетесь поймать мяч на очень ветреном и непредсказуемом поле, используя только одну руку, вы можете пропустить много. Пространственная диверсификация приема — это как использование двух рук или даже двух отдельных сетей, расположенных немного в стороне, чтобы поймать один и тот же мяч. Даже если ветер заставит мяч отклониться, и одна сеть пропустит его, другая может его поймать, или вы можете объединить информацию из обеих, чтобы получить гораздо более четкий и надежный захват. Это делает прием сигнала гораздо более устойчивым к затуханию или помехам.

Таблица обозначений

Обозначение	Описание	Единица измерения
$G$	Параметр усиления для ламп бегущей волны (TWTA)	Безразмерный
$K$	Импеданс взаимодействия	$\Omega$
$I_o$	Постоянный ток пучка	A
$V_o$	Постоянное напряжение пучка	V
$SNR_C$	Отношение сигнал/шум после объединения (диверсификация приема)	дБ
$\Delta SNR_{C,max}$	Максимально достижимое усиление SNR от диверсификации приема	дБ

Определение проблемы и ограничения

Формулировка основной проблемы и дилемма

Центральная проблема, рассматриваемая в данной статье, заключается в значительном ограничении дальности передачи и скорости передачи данных для фотоника-ассистированных систем ТГц беспроводной связи, работающих выше 300 ГГц.

Входные данные/Текущее состояние:
Существующие фотоника-ассистированные ТГц-системы, особенно работающие выше 300 ГГц, характеризуются:
- Низкая мощность ТГц-излучения: Процесс оптико-ТГц (O/T) преобразования, обычно с использованием фотодиодов, демонстрирует эффективность преобразования мощности менее 2% в диапазоне 300 ГГц и выше. Это ограничивает выходную мощность генерируемого ТГц-сигнала уровнями микроватт.
- Сильная деградация сигнала: Высокочастотные ТГц-волны подвержены существенным внутренним потерям при распространении, включая потери в свободном пространстве и атмосферное поглощение. Например, ТГц-волна частотой 300 ГГц испытывает более 150 дБ общих потерь всего после 1 км атмосферной передачи в стандартных условиях (рис. 1b).
- Низкая чувствительность приема: Слабые принимаемые ТГц-сигналы в сочетании с системным шумом приводят к низкому отношению сигнал/шум (SNR), что еще больше ограничивает достижимую дальность передачи и скорость передачи данных.
- Ограниченная производительность усилителей: Современные твердотельные ТГц-усилители выше 300 ГГц обладают низкими коэффициентами усиления и низкими мощностями насыщения, в то время как даже передовые лампы бегущей волны (TWTA) обычно обеспечивают выходную мощность около 1 Вт и коэффициент усиления 18 дБ. Эти показатели недостаточны для покрытия на километровом уровне, которое требует многоваттной мощности непрерывного излучения и усиления более 30 дБ.
- Ограниченная дальность беспроводной связи: Следовательно, предыдущие фотоника-ассистированные ТГц-коммуникационные схемы ограничивались максимальной дальностью беспроводной связи в пределах 850 м (Таблица 2).

Желаемое конечное состояние/Целевое состояние:
Статья нацелена на достижение километрового масштаба высокопроизводительной ТГц беспроводной связи выше 300 ГГц. В частности, цель состоит в демонстрации:
- Рекордной чистой скорости передачи данных 27,84 Гбит/с по беспроводному каналу длиной 2,2 км на частоте 335 ГГц.
- Беспрецедентного произведения скорости и расстояния 61 248 Гбит·с⁻¹·м выше 300 ГГц.
- Высокомощных ТГц-передатчиков, способных к излучению на ваттном уровне и высокопроизводительному усилению (например, >50 дБ).
- Высокочувствительных ТГц-приемников, потенциально усиленных диверсификацией приема.

Отсутствующее звено/Математический пробел:
Точным отсутствующим звеном является способность поддерживать достаточно высокое отношение сигнал/шум (SNR) на километровых расстояниях на ТГц-частотах, учитывая присущие ограничения по мощности и потери при распространении. Это требует синергетического подхода к:
1. Увеличению мощности ТГц-излучения: Преодоление выходной мощности на уровне микроватт от O/T преобразования до ваттного уровня передачи.
2. Достижению высокого коэффициента усиления: Компенсация сильных потерь в канале.
3. Повышению чувствительности приема: Улучшение обнаружения слабых сигналов на приемнике.

Статья математически заполняет этот пробел путем разработки компонентов и методов, которые коллективно увеличивают общий бюджет канала, обеспечивая более высокое SNR на приемнике для заданного расстояния. Например, теоретическое усиление SNR для схемы с одним излучением и двойным приемом диверсификации составляет до 3 дБ, как показано:
$$ \text{ASNR}_{\text{max}} = \lim_{\text{SNR}_0 \to \infty} \frac{\text{SNR}}{\text{mean}(\text{SNR}_1, \text{SNR}_2)} = 2 \frac{\text{SNR}_1 + \text{SNR}_2}{(\text{SNR}_1 + \text{SNR}_2)/2} = 2 $$
Это указывает на удвоение эффективной мощности сигнала или 3 дБ усиления SNR в идеальных условиях, что имеет решающее значение для увеличения дальности.

Дилемма:
Предыдущие исследователи оказались в ловушке болезненного компромисса между достижением высоких скоростей передачи данных (требующих высоких частот и пропускной способности) и увеличением дальности передачи (требующих высокой мощности и низких потерь). В частности:
- Высокочастотные ТГц против потерь при распространении: Хотя ТГц-диапазоны выше 300 ГГц предлагают огромную пропускную способность для высоких скоростей передачи данных, они по своей природе подвержены экстремальным потерям в свободном пространстве и атмосферному поглощению, что серьезно ограничивает дальность передачи. Улучшение скорости передачи данных путем увеличения частоты напрямую усугубляет проблему дальности.
- Фотоника-ассистированная генерация против выходной мощности: Фотоника-ассистированная ТГц-генерация отлично подходит для генерации высокочастотных и широкополосных сигналов, но ее низкая эффективность O/T преобразования означает, что генерируемая ТГц-мощность обычно находится в диапазоне микроватт. Эта низкая мощность не может компенсировать высокие потери при распространении для дальних каналов, создавая фундаментальный конфликт между преимуществами фотоники и потребностью в практической дальности.
- Производительность TWTA против пределов физического масштабирования: Масштабирование TWTA до ТГц-частот для достижения необходимой многоваттной мощности и высокого усиления создает серьезные проблемы. Улучшение усиления и выходной мощности часто происходит за счет стабильности, непрерывной работы и пропускной способности из-за фундаментальных физических ограничений, таких как потери на затухание в структуре замедленной волны и ограничения миниатюризации.

Ограничения и режимы отказа

Решение проблемы чрезвычайно сложно из-за ряда жестких, реалистичных ограничений:

Физические ограничения:
- Экстремальные потери при распространении: Как упоминалось, ТГц-волны выше 300 ГГц испытывают огромные атмосферные поглощения и потери в свободном пространстве, превышающие 150 дБ на километр. Это требует чрезвычайно высокой мощности излучения и чувствительных приемников.
- Низкая эффективность оптико-ТГц (O/T) преобразования: Фундаментальное ограничение текущих технологий O/T преобразования (например, с использованием UTC-PD) означает, что менее 2% оптической мощности преобразуется в ТГц-мощность, что приводит к ТГц-сигналам на источнике уровня микроватт.
- Проблемы масштабирования ламп бегущей волны (TWTA):
- Сильные потери на затухание в структурах замедленной волны (SWS): На ТГц-частотах SWS, являющаяся основным компонентом TWTA, страдает от значительных потерь на затухание, что напрямую снижает эффективность передачи энергии между электронным пучком и электромагнитными волнами, тем самым ограничивая усиление и выходную мощность.
- Миниатюризация и несоосность: Поскольку компоненты TWTA уменьшаются до микрометровых масштабов, даже незначительные несоосности траектории электронного пучка резко снижают эффективность передачи и дестабилизируют взаимодействие пучка с волной.
- Тепловая нагрузка: Рассеяние пучка в микромасштабных структурах приводит к чрезмерной тепловой нагрузке, что препятствует работе в непрерывном режиме — критическому требованию для ТГц-коммуникаций.
- Шероховатость поверхности: Производственные процессы создают шероховатость поверхности в SWS, что удлиняет путь высокочастотного тока и увеличивает потери проводника, особенно когда среднеквадратичная шероховатость превышает глубину проникновения скин-слоя $\delta = \sqrt{2/(\omega\mu\sigma)}$.
- Ограниченная пропускная способность TWTA и ровность усиления: Рабочая пропускная способность TWTA может быть ограничена, а усиление может значительно варьироваться в пределах рабочей пропускной способности, что ограничивает достижимую скорость передачи и стабильность.

Вычислительные ограничения:
- Сложная цифровая обработка сигналов (DSP): Для достижения высоких скоростей передачи данных и улучшения чувствительности приема (например, с помощью Maximum Ratio Combining, MRC) требуются сложные алгоритмы DSP, включая понижение частоты, передискретизацию, синхронизацию, согласованную фильтрацию, оценку фазы несущей и передовые эквалайзеры, такие как LSTM-ANN. Эти процессы требуют значительной вычислительной мощности и вносят задержку.
- Требования к задержке в реальном времени: Для практических приложений, таких как 5G new radio и передача видео высокой четкости, вся коммуникационная цепочка, включая DSP, должна работать с жесткими задержками в реальном времени, что является сложной задачей, учитывая сложность требуемой обработки.

Ограничения, основанные на данных:
- Статистическая независимость для диверсификации: Эффективность схем диверсификации приема зависит от предположения, что нарушения (например, атмосферная турбулентность, многолучевое распространение, частичная несоосность) статистически независимы между различными путями приема. Если эти нарушения сильно коррелированы, преимущества диверсификации снижаются.
- Данные для эквалайзеров машинного обучения: Обучаемые эквалайзеры, такие как LSTM-ANN, требуют значительных и разнообразных обучающих данных для эффективного изучения и адаптации к нарушениям канала. Качество и количество этих данных напрямую влияют на производительность эквалайзера.

Сочетание этих физических, вычислительных и основанных на данных ограничений делает достижение километрового масштаба высокопроизводительной ТГц беспроводной связи formidable инженерной и научной задачей, требующей инновационных решений в различных дисциплинах.

Figure 1. Point-to-point long-range THz wireless communication based on a photonic–electronic converged solution. This work focuses on photonics-assisted THz signal generation with high-gain amplification at the transmitter and high-sensitivity THz reception at the receiver, enabling high-speed and long-range THz wireless communication. a Vision of a point-to-point long-range THz wireless link. In certain scenarios where optical fiber deployment is inconvenient or extremely expensive, high-speed THz wireless links can replace optical fibers to reduce overall deployment costs. b Air propagation loss of THz waves for standard conditions (temperature, 25 °C; relative humidity, 40%; standard atmospheric pressure). The total link loss of THz waves above 300 GHz exceeds 150 dB. c Concept of a THz transceiver based on a photonic–electronic converged solution. The photonics- assisted approach is used for high-frequency and high-speed THz signal generation. One high-gain TWTA is used to amplify the power of the resultant THz signal before emission, enough to overcome high path losses. Insets A and B show the corresponding optical and electrical spectra before and after O/T, respectively. Inset C shows the electrical spectrum after T/E. LD laser diode, OC optical coupler, O/T optical-to-THz conversion, T/ E THz-to-electric conversion, Tx transmitter, Rx receiver, TWTA traveling wave tube amplifier, IF intermediate frequency

Почему такой подход

Неизбежность выбора

Решение авторов в пользу гибридной фотонно-электронной синергии, в частности, включающей высокопроизводительную лампу бегущей волны (TWTA) непрерывного излучения и схему диверсификации приема, не было случайным, а стало прямым ответом на фундаментальные ограничения существующих технологий для километрового масштаба ТГц-коммуникаций выше 300 ГГц.

Критический момент, когда традиционные методы оказались недостаточными, стал ясен при рассмотрении серьезных проблем высокочастотной ТГц-передачи. Во-первых, внутренние потери при распространении, включая потери в свободном пространстве и атмосферное поглощение, чрезвычайно высоки на частотах выше 300 ГГц, часто превышая 150 дБ на расстоянии всего 1 км (рис. 1b). Это требует чрезвычайно высокой мощности излучения для поддержания жизнеспособного сигнала на больших расстояниях. Во-вторых, фотоника-ассистированная ТГц-генерация, хотя и отлично подходит для высокочастотных и широкополосных сигналов, обычно полагается на оптико-ТГц (O/T) преобразование с использованием фотодиодов, эффективность преобразования мощности которых составляет менее 2% в этом диапазоне. Это ограничивает выходную мощность до микроватт.

Авторы прямо заявляют, что «расширение дальности ТГц беспроводной передачи должно опираться на ключевые усилительные компоненты». Однако современные твердотельные ТГц-усилители (SSPAs) выше 300 ГГц, хотя и способны обеспечить некоторое увеличение мощности, фундаментально ограничены «низкими коэффициентами усиления и низкими мощностями насыщения» (стр. 2). Как показано в Таблице 1, SSPAs обычно обеспечивают выходную мощность менее 50 мВт и коэффициент усиления менее 30 дБ, что на порядки ниже того, что требуется для компенсации огромных потерь в канале для километровых каналов. Это осознание сделало лампы бегущей волны (TWTA) на основе вакуумной электроники, известные своей «высокой мощностью, высоким коэффициентом усиления сигнала и высокой надежностью», единственным жизнеспособным путем для достижения необходимой многоваттной мощности непрерывного излучения и высокого усиления.

Сравнительное превосходство

Выбранный подход демонстрирует качественное превосходство над предыдущими золотыми стандартами благодаря ряду структурных и операционных преимуществ, выходящих за рамки простых метрик производительности.

Для усиления, TWTA на основе вакуумной электроники, в частности, новая конструкция с модифицированной круговой петлей (MCB) в волноводе со сложенной структурой (FWG) замедленной волны (SWS), предлагает подавляющие преимущества перед твердотельными усилителями мощности (SSPAs). TWTA по своей природе обладают «высокой мощностью, высоким коэффициентом усиления сигнала и высокой надежностью» (стр. 3). Критически важно, что они могут достигать выходной мощности на ваттном уровне, «значительно превосходя твердотельные усилители мощности (SSPAs) более чем на порядок на сравнимых частотах» (стр. 3). Структурное новшество MCB FWG SWS, которое вводит геометрическую нагрузку для увеличения кривизны изгиба волновода, существенно улучшает динамику взаимодействия электронного пучка с аксиальным электрическим полем в области взаимодействия. Это напрямую улучшает динамику связи пучка с волной, приводя к шестикратному увеличению импеданса связи с 0,28 Ом (для предыдущих конструкций SDV) до 1,7 Ом на частоте 335 ГГц (рис. 2d). Этот улучшенный импеданс связи является фундаментальным структурным преимуществом, поскольку параметр усиления $G$ в TWTA прямо пропорционален импедансу взаимодействия $K$, как дано:

$$G = \left(\frac{K I_0}{4 V_0}\right)^{1/3}$$

Это структурное улучшение позволяет TWTA достигать непрерывной выходной мощности до 3,82 Вт и коэффициента усиления сигнала более 50 дБ, что значительно превосходит возможности SSPAs и даже предыдущих конструкций TWTA.

Для приема схема диверсификации приема с MRC на основе LSTM-ANN предлагает превосходную надежность и чувствительность по сравнению с традиционными каналами SISO (один вход, один выход). Этот метод качественно лучше обрабатывает многомерный шум и нарушения канала. В канале SISO проблемы, такие как атмосферная турбулентность, многолучевое распространение и частичная несоосность, являются критическими и могут привести к глубокому затуханию. В отличие от этого, схема диверсификации приема использует два независимых пути приема. Поскольку нарушения статистически независимы для разных путей, «вероятность одновременного глубокого затухания обоих путей значительно ниже, чем для канала SISO» (стр. 9). Кроме того, комбинатор LSTM-ANN действует как интеллектуальная стратегия эквализации, автономно оптимизируя весовые коэффициенты для двух входных путей, тем самым значительно улучшая общую производительность передачи и достигая существенного усиления SNR до 2,9 дБ (рис. 5e). Это структурное преимущество обеспечивает более стабильный и надежный канал в динамичных наружных условиях.

Соответствие ограничениям

Выбранный гибридный фотонно-электронный подход с его высокопроизводительным TWTA и диверсификацией приема идеально соответствует строгим ограничениям достижения километрового масштаба высокоскоростной ТГц беспроводной связи выше 300 ГГц. Этот «брак» между жесткими требованиями проблемы и уникальными свойствами решения очевиден в нескольких ключевых аспектах.

Основное ограничение заключается в преодолении сильных потерь в канале и атмосферного поглощения на частотах выше 300 ГГц, которые могут легко превышать 150 дБ/км. Высокопроизводительный TWTA непрерывного излучения напрямую решает эту проблему, обеспечивая беспрецедентную выходную мощность 3,82 Вт и усиление 52 дБ (Таблица 1). Эта мощность излучения на ваттном уровне необходима для компенсации огромных потерь в канале на расстоянии 2,2 км. Режим непрерывного излучения TWTA также является фундаментальным требованием для практических ТГц-коммуникаций, обеспечивая устойчивую высокопроизводительную передачу.

Другим критическим ограничением является низкая выходная мощность фотоника-ассистированной ТГц-генерации (уровень микроватт из-за эффективности O/T преобразования <2%). TWTA действует как критическая стадия усиления, повышая этот слабый сигнал до ваттного уровня перед излучением, что делает возможной дальнюю передачу.

Для высокоскоростной передачи данных система использует фотоника-ассистированную ТГц-генерацию благодаря ее присущим возможностям широкой пропускной способности. Схема диверсификации приема в сочетании с MRC на основе LSTM-ANN дополнительно улучшает это. Она позволяет системе соответствовать порогу BER 25% SD-FEC при более высокой скорости передачи символов (8,7 Гбод по сравнению с 5,5 Гбод для одного приемника), тем самым увеличивая скорость передачи до 34,8 Гбит/с. Это напрямую поддерживает спрос на десятки или даже сотни гигабит в секунду.

Наконец, надежность системы в сложных наружных условиях (например, городские реки, рис. 4c) обеспечивается схемой диверсификации приема. Объединяя сигналы от двух пространственно разделенных приемников, система снижает влияние атмосферной турбулентности, многолучевого затухания и частичной несоосности, которые распространены в реальных развертываниях. Это обеспечивает более стабильный и надежный канал даже в меняющихся условиях окружающей среды. Интеллектуальная эквализация, обеспечиваемая комбинатором LSTM-ANN, дополнительно уточняет эту надежность.

Отклонение альтернатив

Статья предоставляет четкое обоснование отклонения альтернативных подходов, подчеркивая их присущие ограничения для конкретной проблемы дальних высокоскоростных ТГц-коммуникаций выше 300 ГГц.

Твердотельные усилители мощности (SSPAs) были явно рассмотрены и отклонены как недостаточные для требуемых уровней мощности. Хотя SSPAs существуют для ТГц-частот, авторы отмечают, что «дальние ТГц беспроводные передачи на километровый уровень для фотоника-ассистированных ТГц-коммуникаций по-прежнему сталкиваются с большими проблемами, ограниченными низкими коэффициентами усиления и низкими мощностями насыщения» (стр. 2). Таблица 1 количественно подтверждает это отклонение, показывая, что современные SSPAs в диапазоне 280-328 ГГц обычно обеспечивают максимальную мощность менее 50 мВт и коэффициент усиления менее 30 дБ. В резком контрасте, предложенный TWTA достигает 3,82 Вт и 52 дБ усиления, превосходя SSPAs «более чем на порядок» по выходной мощности. Эта огромная разница в мощности и усилении делает SSPAs непригодными для километровых каналов, где необходимо преодолеть сотни децибел потерь.

Чисто электронные схемы ТГц-генерации также были признаны неадекватными для конкретных целей статьи, особенно в отношении высоких скоростей передачи данных и рабочих частот. Хотя электронные схемы могут достигать относительно высокой выходной мощности и больших беспроводных расстояний на частоте 300 ГГц, они страдают от фундаментального «электронного узкого места, которое [присуще] ограничивает скорость передачи и рабочую ТГц-несущую частоту» (стр. 11). В статье отмечаются такие проблемы, как «ограниченная скорость модуляции из-за ограничений электронного узкого места, усугубленный мультипликативный шум и потери преобразования от многоступенчатых цепей умножителей частоты, а также возросшие трудности интеграции» (стр. 11). В отличие от этого, фотоника-ассистированные схемы, которые составляют генераторную часть этого гибридного подхода, превосходят в обеспечении «высокочастотной, широкополосной и сверхвысокоскоростной беспроводной передачи» (стр. 10). Следовательно, чисто электронный подход не смог бы удовлетворить высокопроизводительные требования беспроводной связи следующего поколения.

Наконец, традиционные каналы связи SISO (один вход, один выход) были отклонены из-за их недостаточной надежности в сложных условиях. В статье подчеркивается, что «проблемы, такие как атмосферная турбулентность, многолучевое распространение и частичная несоосность, являются критическими для традиционного канала SISO» (стр. 9). Предлагаемая схема диверсификации приема, используя два независимых пути приема и интеллектуальную обработку MRC, напрямую решает эти уязвимости. Вероятность одновременного глубокого затухания обоих путей значительно ниже, чем для канала SISO, что делает диверсификационный подход по своей сути более надежным и стабильным для наружной ТГц-связи на большие расстояния.

Figure 2. Design of a 335 GHz continuous-wave TWTA. a Assembly drawing of the TWTA module. b Enlarged diagram of SWS; MCB SWS is used in this TWTA. c A two-section MCB model in CST Particle Studio. Different sections have different effects on electron bunching. d Coupling impedance comparison between SDV and MCBs. e Brillouin zone diagram of the MCBs with a beam line of 19 kV. The first and second modes are the electric field distributions of the first and second eigenmodes, respectively, with both corresponding to the TE10 mode. f Transmission loss of MCBs. g Normalized phase velocity of MCBs. h Simulated output power and gain of the 335 GHz TWTA. i Frequency spectrum at 335 GHz. SWS slow-wave structure, PPM periodic permanent magnet, FWG folded waveguide, MCBs modified circular bends, SDV staggered double vane

Математический и логический механизм

Главное уравнение

Основной математический механизм, лежащий в основе схемы диверсификации приема, которая является критически важным компонентом системы ТГц-коммуникаций на большие расстояния в данной статье, заключен в следующих двух уравнениях. Эти уравнения описывают, как сигналы от нескольких каналов приема объединяются для улучшения общего качества сигнала.

Первое уравнение определяет комбинированное отношение сигнал/шум ($\text{SNR}_{\text{C}}$) после обработки Maximum Ratio Combining (MRC):

$$ \text{SNR}_{\text{C}} = \frac{\text{SNR}_0(\text{SNR}_1 + \text{SNR}_2) - 2\text{SNR}_0\text{SNR}_1\text{SNR}_2}{\text{SNR}_0 - \text{SNR}_1\text{SNR}_2} \quad (2) $$

Второе уравнение количественно определяет максимально достижимое усиление SNR ($\text{ASNR}_{\text{C,max}}$) в идеальных условиях:

$$ \text{ASNR}_{\text{C,max}} = \lim_{\text{SNR}_0 \to \infty} \frac{\text{SNR}_{\text{C}}}{\text{mean}(\text{SNR}_1, \text{SNR}_2)} = \frac{\text{SNR}_1 + \text{SNR}_2}{(\text{SNR}_1 + \text{SNR}_2)/2} = 2 \quad (3) $$

Покомпонентный анализ

Давайте разберем каждый компонент этих уравнений, чтобы понять его роль в общем математическом и логическом механизме.

• $\text{SNR}_{\text{C}}$ (Комбинированное отношение сигнал/шум)

  1. Математическое определение: Это отношение сигнал/шум объединенного сигнала, рассчитанное после применения оптимальной стратегии взвешивания и объединения из двух каналов диверсификации приема.
  2. Физическая/логическая роль: $\text{SNR}_{\text{C}}$ представляет собой конечное качество сигнала, достигнутое схемой диверсификации. Более высокое значение здесь означает более чистый сигнал, что напрямую транслируется в более низкую частоту ошибок по битам (BER) и обеспечивает более высокие скорости передачи данных и большие расстояния передачи. Это ключевой показатель эффективности схемы диверсификации.
  3. Почему такая структура: Специфическая алгебраическая структура этого уравнения, с комбинацией сложений, вычитаний и умножений, является результатом подстановки оптимального весового коэффициента $w$ (полученного путем максимизации SNR объединенного сигнала) в общее выражение SNR для двух взвешенных и объединенных сигналов, с последующим алгебраическим упрощением. Статья ссылается на подробный вывод в Дополнительной информации S3, к которой у меня нет доступа, но сама форма характерна для Maximum Ratio Combining (MRC), где индивидуальные SNR каналов объединяются для получения улучшенного общего SNR.

• $\text{SNR}_0$ (Начальное отношение сигнал/шум)

  1. Математическое определение: Отношение сигнал/шум принимаемого сигнала непосредственно после прохождения через ТГц-линзу из ПТФЭ, но до введения аддитивного белого гауссовского шума (AWGN) от индивидуальных электронных каналов приема.
  2. Физическая/логическая роль: Этот термин представляет собой базовое качество сигнала входящей ТГц-волны от беспроводного канала, предшествующее вкладам шума от приемной электроники. В сценариях со значительными потерями в канале, как отмечается в статье, $\text{SNR}_0$ обычно намного выше, чем SNR индивидуальных каналов ($\text{SNR}_1, \text{SNR}_2$), что подразумевает, что шум приемника является доминирующим фактором, ограничивающим производительность.
  3. Почему такой оператор: Он действует как базовый входной параметр для расчета MRC, представляя качество сигнала в определенной точке цепи приема. Его присутствие как в числителе, так и в знаменателе отражает его влияние на общие компоненты сигнала и шума перед добавлением шума, специфичного для канала.

• $\text{SNR}_1$ (Отношение сигнал/шум канала 1)

  1. Математическое определение: Отношение сигнал/шум сигнала, принятого через первый независимый канал приема, включая его специфический аддитивный белый гауссовский шум.
  2. Физическая/логическая роль: Этот термин количественно определяет качество сигнала первого пути в конфигурации диверсификации приема. В схеме диверсификации наличие нескольких путей со статистически независимыми характеристиками шума и затухания имеет решающее значение для улучшения общей надежности и чувствительности системы.
  3. Почему такой оператор: Это компонент SNR, который аддитивно объединяется с $\text{SNR}_2$ в числителе для отражения вклада суммарной мощности сигнала и мультипликативно в знаменателе для учета взаимодействия шумовых компонентов в процессе MRC.

• $\text{SNR}_2$ (Отношение сигнал/шум канала 2)

  1. Математическое определение: Отношение сигнал/шум сигнала, принятого через второй независимый канал приема, включая его специфический аддитивный белый гауссовский шум.
  2. Физическая/логическая роль: Симметрично $\text{SNR}_1$, этот термин количественно определяет качество сигнала второго независимого пути приема. Схема диверсификации использует статистическую независимость шума и затухания между этими двумя каналами для достижения более надежного сигнала.
  3. Почему такой оператор: Его роль симметрична $\text{SNR}_1$, внося вклад в суммарные взаимодействия сигнала и шума в формуле MRC.

• $\text{ASNR}_{\text{C,max}}$ (Максимально достижимое усиление SNR)

  1. Математическое определение: Теоретический верхний предел усиления SNR объединенного сигнала относительно среднего значения индивидуальных SNR каналов в идеальных условиях, когда начальное отношение сигнал/шум ($\text{SNR}_0$) стремится к бесконечности.
  2. Физическая/логическая роль: Этот термин предоставляет теоретический ориентир для улучшения производительности, предлагаемого схемой диверсификации приема. Значение 2 (или 3 дБ) указывает на то, что в идеале MRC может удвоить отношение сигнал/шум по сравнению с простым усреднением индивидуальных SNR каналов, что является существенным улучшением для слабых сигналов.
  3. Почему такой оператор: Операция предела ($\lim_{\text{SNR}_0 \to \infty}$) используется для анализа асимптотического поведения системы в идеальных условиях (т.е. когда начальный сигнал настолько силен, что шум приемника является единственным значимым нарушением). Форма отношения определяет «усиление», а деление на среднее значение $\text{SNR}_1$ и $\text{SNR}_2$ нормализует усиление относительно средней производительности одного приемника.

• Математические операторы (например, сложение $+$, вычитание $-$, умножение $\times$, деление $/$, предел $\lim$)

  1. Математическое определение: Это стандартные арифметические операции и концепция математического предела, фундаментальные для количественного анализа.
  2. Физическая/логическая роль:
     • Сложение ($+$): Представляет когерентное объединение мощностей сигналов или накопление мощностей шума из различных источников или каналов. В MRC сигналы складываются конструктивно.
     • Вычитание ($-$): Используется для выделения конкретных компонентов или представления разностей, часто возникающих в результате алгебраических преобразований при выводе оптимальных весовых коэффициентов или упрощенных выражений SNR.
     • Умножение ($\times$): Отражает масштабирование, взвешивание или взаимодействие между различными членами SNR, особенно в знаменателе, где моделируется взаимодействие шумов.
     • Деление ($/$): Определяет отношения, в первую очередь SNR (мощность сигнала, деленная на мощность шума), и усиление (SNR на выходе, деленное на SNR на входе).
     • Предел ($\lim$): Используется для анализа асимптотического поведения системы в определенных идеальных условиях (например, очень высокий начальный SNR), что позволяет вывести теоретические максимумы.
  3. Почему такие операторы: Эти операторы выбраны, поскольку они точно моделируют физические процессы объединения сигналов, накопления шума и фундаментальное определение отношения сигнал/шум и усиления в теории связи. Конкретное расположение является результатом теории Maximum Ratio Combining (MRC), которая направлена на максимизацию выходного SNR путем взвешивания каждого принимаемого сигнала в соответствии с его мгновенным SNR.

Пошаговый поток

Давайте проследим путь абстрактной точки данных через эту фотонно-электронную конвергентную систему, сосредоточившись на приеме и обработке. Представим нашу точку данных как крошечный, невидимый пакет информации.

1. Происхождение оптического сигнала: Наша точка данных начинает свою жизнь, закодированную на оптических сигналах, генерируемых двумя настраиваемыми лазерными диодами. Эти оптические сигналы затем модулируются и объединяются.
2. ТГц-преобразование: Объединенный оптический сигнал поступает в фотодиод с уни-универсальным носителем (UTC-PD), который действует как крошечная фабрика, преобразуя оптическую энергию в слабый электрический сигнал терагерцового (ТГц) диапазона. Наша точка данных теперь едет на ТГц-волне.
3. ТГц-усиление: Этот слабый ТГц-сигнал, все еще несущий нашу точку данных, затем подается в мощный лампу бегущей волны (TWTA) непрерывного излучения. Этот усилитель действует как турбонаддув, значительно повышая мощность сигнала (например, до нескольких ватт), чтобы подготовить его к долгому путешествию.
4. Беспроводная передача: Усиленный ТГц-сигнал излучается в воздух через антенну. Наша точка данных путешествует на расстояние 2,2 км, сталкиваясь с такими проблемами, как атмосферное поглощение и потенциальное затухание. Она прибывает на приемный конец значительно ослабленной и искаженной шумом.
5. Диверсификация приема: На приемнике специальная линза из ПТФЭ фокусирует входящую ТГц-волну. Критически важно, что эта сфокусированная волна направляется на два отдельных ТГц-приемника, расположенных на расстоянии всего 5 см друг от друга. Наша одиночная точка данных, теперь слабая и зашумленная, захватывается обоими приемниками (Rx1 и Rx2) одновременно. Поскольку они немного разделены, эффекты шума и затухания на каждом принимаемом сигнале могут отличаться, предлагая два разных «взгляда» на нашу точку данных.
6. ТГц-в-электрическое преобразование и оцифровка: Каждый приемник (Rx1 и Rx2) независимо преобразует свой принимаемый ТГц-сигнал в электрический сигнал промежуточной частоты (IF). На этом этапе каждый путь имеет свое собственное отношение сигнал/шум ($\text{SNR}_1$ и $\text{SNR}_2$), отражающее качество сигнала после его беспроводного путешествия и шум, добавленный индивидуальной приемной электроникой. Член $\text{SNR}_0$ представляет качество сигнала до добавления этого индивидуального шума приемника. Эти аналоговые IF-сигналы затем оцифровываются.
7. Цифровая обработка сигналов (DSP) — предварительная обработка: Два оцифрованных IF-сигнала (из CH1 и CH2) поступают в модуль DSP. Здесь они проходят начальную обработку: понижение частоты до основной полосы, передискретизация, синхронизация кадра, восстановление тактового сигнала, согласованная фильтрация и оценка фазы несущей. Это гарантирует, что две версии нашей точки данных идеально выровнены по времени и частоте.
8. MRC-обработка на основе LSTM-ANN: Это сердце логического механизма. Два предварительно обработанных сигнала подаются в эквалайзер Long Short-Term Memory-Artificial Neural Network (LSTM-ANN), который выполняет Maximum Ratio Combining (MRC). LSTM-ANN динамически вычисляет «оптимальный весовой коэффициент» ($w$) для каждого из двух сигналов. Это взвешивание интеллектуальное: оно придает больший вес (более высокий вес) пути сигнала, который в данный момент имеет лучшее качество (более высокое SNR), и меньший вес — более зашумленному пути.
9. Объединение сигналов: Два взвешенных сигнала затем когерентно объединяются. Это не простое усреднение; это сложная сумма, разработанная для максимизации выходного SNR. Уравнение $\text{SNR}_{\text{C}}$ (2) математически описывает результирующее, улучшенное качество сигнала после этого интеллектуального объединения.
10. Выход: Объединенный сигнал с более высоким SNR, представляющий нашу восстановленную точку данных, затем передается для дальнейшей обработки, такой как расчет частоты ошибок по битам (BER). Уравнение $\text{ASNR}_{\text{C,max}}$ (3) говорит нам, что в идеале этот процесс MRC может удвоить SNR, делая слабый пункт данных намного более четким и обеспечивая надежную дальнюю связь. Весь этот процесс действует как сложная конвейерная линия, где точка данных преобразуется, усиливается, передается, а затем интеллектуально реконструируется из нескольких зашумленных наблюдений для достижения максимальной четкости.

Динамика оптимизации

Динамика оптимизации в этой системе в основном вращается вокруг максимизации отношения сигнал/шум (SNR) на приемнике посредством процесса Maximum Ratio Combining (MRC), который адаптивно управляется эквалайзером LSTM-ANN.

1. Цель оптимизации: Основная цель — максимизировать комбинированное SNR, $\text{SNR}_{\text{C}}$, как определено уравнением (2). Это «задача оптимизации SNR», где система стремится найти идеальный способ объединения двух принимаемых сигналов для достижения наилучшего возможного качества сигнала. Концептуально это определяет «ландшафт потерь», где более низкие «потери» соответствуют более высокому $\text{SNR}_{\text{C}}$.
2. Оптимальное взвешивание: Теоретическая основа MRC диктует, что для максимизации выходного SNR каждый принимаемый сигнал должен быть взвешен пропорционально его амплитуде сигнала и обратно пропорционально его шумовой мощности. Статья предоставляет аналитическое решение для оптимального весового коэффициента $w$:
   $$ w = \frac{\text{E}[n_1^2]}{\text{E}[n_2^2]} = \frac{\text{SNR}_1^{-1} - \text{SNR}_0^{-1}}{\text{SNR}_2^{-1} - \text{SNR}_0^{-1}} $$
   Это уравнение показывает, что вес, применяемый к сигналу канала 2 относительно сигнала канала 1, определяется обратной величиной их соответствующих шумовых мощностей (или их SNR относительно $\text{SNR}_0$). Если канал 2 менее зашумлен (более высокий $\text{SNR}_2$), он получит пропорционально более высокий вес, внося больший вклад в конечный объединенный сигнал.
3. Обучение и адаптация через LSTM-ANN: Хотя оптимальный $w$ может быть выведен аналитически для статических условий, реальные беспроводные каналы динамичны. Именно здесь эквалайзер «LSTM-ANN-based MRC processing» вступает в игру, вводя элемент обучения и адаптации.
   • Адаптация на основе данных: Эквализатор LSTM-ANN использует «подход, основанный на данных», для достижения восстановления символов. Вместо того чтобы полагаться исключительно на фиксированный расчет $w$, нейронная сеть обучается оптимальным параметрам эквализации и объединения непосредственно из входящих потоков данных. Это позволяет ей адаптироваться к изменяющимся условиям канала, таким как атмосферная турбулентность, многолучевое распространение и частичная несоосность, которые могут вызывать колебания индивидуальных SNR каналов ($\text{SNR}_1, \text{SNR}_2$) с течением времени.
   • Итеративные обновления состояния: LSTM-ANN, будучи типом рекуррентной нейронной сети, обрабатывает данные последовательно, поддерживая внутреннюю «память» о прошлых наблюдениях. Во время работы он непрерывно обновляет свое внутреннее состояние и параметры (веса и смещения) на основе входящих сигналов. Этот итеративный процесс обновления обычно управляется минимизацией метрики производительности, такой как частота ошибок по битам (BER) восстановленных символов или максимизация выходного SNR. Хотя конкретный алгоритм оптимизации на основе градиента (например, обратное распространение ошибки во времени) не детализирован в статье, это лежащий в основе механизм того, как нейронные сети обучаются.
   • Динамический ландшафт потерь: Характеристики беспроводного канала (затухание, шум) постоянно формируют «ландшафт потерь» для оптимального восстановления сигнала. Способность LSTM-ANN обучаться на данных и его «временная память» позволяют ему динамически ориентироваться в этом меняющемся ландшафте, постоянно корректируя свое эффективное взвешивание и эквализацию для поддержания пиковой производительности. «Взвешивание двух входных путей, управляемое производительностью» комбинатором LSTM-ANN, гарантирует, что система автономно оптимизирует свои коэффициенты, что приводит к значительному улучшению общей производительности и надежности передачи, даже в сложных наружных условиях. Это адаптивное обучение является ключом к способности системы сходиться к оптимальному состоянию с течением времени, несмотря на меняющиеся условия канала.

Figure 3. Performance characterization of continuous-wave TWTA. a Experimental setup for the test bed. Using heterodyne photomixing, two lightwaves from two tunable lasers generate THz waves in the range of 329–340 GHz through the UTC-PD. An optical power meter is used to measure the UTC-PD input optical power, while both of the THz powers after UTC-PD and TWTA are measured using a THz power meter with a WR- 2.8 waveguide interface. b S-parameters of the ultrathin diamond RF window measured using a vector network analyzer, where the black curve represents S11 (reflection characteristics) and the red curve shows S21 (transmission characteristics). c TWTA output power versus the operation THz carrier frequency. The red, green, and blue lines represent different UTC-PD input optical powers (12, 13, and 14.5 dBm, respectively). d TWTA gain versus the THz carrier frequency under different UTC-PD input optical powers. e TWTA output power versus the operation photocurrent of UTC-PD under three different THz carrier frequencies. f Output powers of UTC-PD and TWTA versus the UTC-PD input optical power. EDFA erbium-doped fiber amplifier, OS optical splitter, UTC-PD uni-traveling carrier photodiode, ISO Isolator, ANT antenna Figure 4. Demonstration of the TWTA-based THz wireless communication system with diversity reception scheme. a Schematic of the 335 GHz long-range photonic–electronic converged THz wireless transmission system. The system includes an indoor photonics-assisted THz transmitter and a pair of diversity receivers, as well as an outdoor 2.2 km THz wireless link. b Photograph of the high-power photonics-assisted THz transmitter driven by a continuous-wave TWTA. c Wireless channel environment of a 2.2 km point-to-point link with several crossing urban rivers. d Photograph of the receiver side with a diversity reception scheme. e Details of the diversity receivers with two electronics-based THz mixing receivers spaced 5 cm. AWG arbitrary waveform generator, EAs electrical amplifiers, IQ Mod, in-phase (I) and quadrature (Q) modulator, DC bias direct current bias, Bias Contr. bias controller, EDFA erbium-doped fiber amplifier, PC polarization controller, UTC-PD uni-traveling carrier photodiode, ISO isolator, CLHA cylindrical lens horn antenna, HA horn antenna, LNA low-noise amplifier, IHM integrated harmonic mixer, RF radio frequency, DSO digital storage oscilloscope

Результаты, ограничения и заключение

Дизайн эксперимента и базовые уровни

Авторы тщательно разработали свои эксперименты для строгой проверки производительности своей гибридной фотонно-электронной ТГц-коммуникационной системы. Основная часть их экспериментальной установки, как показано на рис. 4a, включала внутренний фотоника-ассистированный ТГц-передатчик, пару электронных ТГц-приемников с диверсификацией и сложный наружный ТГц-беспроводной канал длиной 2,2 км. Этот канал был установлен между Purple Mountain Laboratories (Tx) и Университетом Юго-Востока (Rx) в Нанкине, Китай, примечательно, что он пересекал четыре городские реки (рис. 4c), что вносит значительные сложности в окружающую среду.

На стороне передатчика (рис. 4b) система использовала электрооптическую модуляцию для кодирования данных на оптические несущие, генерируемые двумя настраиваемыми лазерными диодами (LD1, LD2). Этот модулированный оптический сигнал затем преобразовывался в ТГц-волну частотой 335 ГГц с помощью фотодиода с уни-универсальным носителем (UTC-PD). Ключевым новшеством здесь было усиление этого слабого ТГц-сигнала саморазработанной лампой бегущей волны (TWTA) непрерывного излучения, повышающей его мощность с микроватт до ватт. Усиленный ТГц-сигнал затем излучался в воздух через интегрированную антенну с рупором и цилиндрической линзой (CLHA). Точное выравнивание луча на расстоянии 2,2 км достигалось с помощью штативов с трехмерными регулируемыми головками и телескопа, обеспечивая достижение сигнала до удаленного приемника.

Приемный конец (рис. 4d) был столь же сложным. Большая круглая линза из политетрафторэтилена (ПТФЭ) использовалась для максимального сбора ослабленной ТГц-мощности. Для повышения чувствительности приема были развернуты два электронных ТГц-смесительных приемника, расположенных на расстоянии 5 см друг от друга (рис. 4e). Каждый приемник состоял из рупорной антенны (HA), ТГц-малошумящего усилителя (LNA) и интегрированного гармонического смесителя (IHM), все приводимые в действие общим источником РЧ. Пониженные сигналы промежуточной частоты (IF) (на несущей частоте 5 ГГц) от обоих приемников были захвачены цифровым запоминающим осциллографом (DSO) реального времени для последующей автономной цифровой обработки сигналов (DSP).

Поток DSP для восстановления сигнала, особенно для диверсификации приема, детализирован на рис. 5a. После начального понижения частоты, передискретизации, синхронизации, согласованной фильтрации и оценки фазы несущей, две комплексные последовательности символов от Rx1 и Rx2 подавались в эквалайзер LSTM-ANN. Этот подход, основанный на данных, выполнял Maximum Ratio Combining (MRC) для оптимального объединения сигналов, за которым следовало вычисление частоты ошибок по битам (BER).

Чтобы окончательно доказать эффективность своего TWTA, авторы сравнили его производительность с современными твердотельными ТГц-усилителями (SSPAs) и предыдущими прототипами TWTA, как обобщено в Таблице 1. Для беспроводного канала «жертвами» были конфигурации с одним приемником («Только Rx1» и «Только Rx2»), которые служили базовыми уровнями для демонстрации неоспоримых преимуществ предложенной схемы диверсификации приема («Схема Rx1 + Rx2»). Кроме того, общая производительность системы сравнивалась с другими системами ТГц беспроводной связи на большие расстояния, как электронными, так и фотоника-ассистированными, из существующей литературы (Таблица 2).

Что доказывают доказательства

Представленные в данной статье доказательства недвусмысленно демонстрируют значительные достижения в ТГц беспроводной связи на километровом уровне, в первую очередь обусловленные новым TWTA и схемой диверсификации приема.

Во-первых, саморазработанный TWTA непрерывного излучения оказался революционным. Моделирование (рис. 2h) предсказало выходную мощность более 2 Вт и коэффициент усиления 52,8 дБ на частоте 334 ГГц. Экспериментальная характеризация (рис. 3c, 3e) подтвердила эти утверждения, показав максимальную выходную мощность, достигающую 3,82 Вт на частоте 335,5 ГГц при фототоке 7,6 мА. TWTA также продемонстрировал пиковый коэффициент усиления приблизительно 52 дБ на частоте 334,5 ГГц (рис. 3d) и поддерживал коэффициент усиления более 30 дБ в полосе пропускания 8 ГГц (с 330,5 по 338,5 ГГц). Эта производительность является существенным скачком, как подчеркнуто в Таблице 1, где предыдущие SSPAs обычно обеспечивали менее 50 мВт и менее 30 дБ усиления, а даже предыдущие TWTA с трудом превышали 1,6 Вт выходной мощности или 18 дБ усиления на сравнимых частотах. Инновационная модифицированная круговая петля (MCB) в волноводе со сложенной структурой (FWG) замедленной волны (SWS) авторов была решающим механизмом, обеспечившим импеданс связи 1,7 Ом на частоте 335 ГГц, что в шесть раз превышает показатель 0,28 Ом их оригинальной конструкции с чередующимися двойными лопатками (SDV) (рис. 2d). Этот улучшенный импеданс взаимодействия напрямую привел к наблюдаемому высокому усилению и выходной мощности. Спектр частот (рис. 2i) также показал хорошую чистоту сигнала с усилением 47,1 дБ.

Во-вторых, схема диверсификации приема, в сочетании с MRC на основе LSTM-ANN, значительно улучшила чувствительность приемника и общую производительность канала. Как показано на рис. 5b, один приемник (Rx1 или Rx2) не смог достичь порога BER 25% SD-FEC (4,2 × 10⁻²) при скорости передачи символов выше 5,5 Гбод. В резком контрасте, предложенная схема диверсификации Rx1 + Rx2 успешно увеличила скорость передачи символов до 8,7 Гбод, что привело к 58% увеличению скорости передачи с 22 Гбит/с до 34,8 Гбит/с. Это улучшение напрямую связано с усилением диверсификации. Диаграммы созвездий на рис. 5c наглядно иллюстрируют это, показывая более четкие и сфокусированные кластеры для схемы диверсификации по сравнению с одиночными приемниками. Количественно среднее SNR восстановленных символов увеличилось с 12,95 дБ (одиночный Rx) до 15,5 дБ (диверсификационный Rx), что дало усиление 2,55 дБ (рис. 5e), что удивительно близко к теоретическому усилению 3 дБ для такой схемы. Кроме того, рис. 5d демонстрирует, что схема диверсификации приема значительно снизила требуемую входную оптическую мощность UTC-PD для достижения порога BER и снизила лучшую BER с 7,71 × 10⁻² до 3,38 × 10⁻².

В совокупности эти инновации позволили создать беспрецедентный ТГц-беспроводной канал на большие расстояния. Система достигла чистой скорости передачи данных 27,84 Гбит/с по беспроводному каналу длиной 2,2 км на частоте 335 ГГц. Это соответствует рекордному произведению скорости и расстояния 61 248 Гбит·с⁻¹·м выше 300 ГГц, как подчеркнуто в Таблице 2. Этот продукт значительно превосходит предыдущие фотоника-ассистированные схемы, которые ограничивались расстояниями до 850 м и более низкими произведениями скорости и расстояния, а также превосходит электронные схемы в этом частотном диапазоне. Реальная передача 5G new radio и видео высокой четкости на расстояние 2,2 км, как упомянуто в дополнительных материалах, еще больше подчеркивает надежность системы в реальных условиях.

Ограничения и будущие направления

Хотя эта статья представляет собой поистине новаторское достижение в ТГц беспроводной связи на километровом уровне, она также откровенно признает несколько ограничений, которые открывают путь для будущих исследований и разработок.

Одно из основных ограничений связано с самим TWTA непрерывного излучения: его ограниченная рабочая полоса пропускания и неравномерное усиление в этой полосе. Эти факторы в настоящее время ограничивают максимальную достижимую скорость передачи в ТГц-каналах на большие расстояния. Хотя TWTA достигает рекордной мощности и усиления, поддержание стабильной производительности в более широком диапазоне частот является постоянной технической проблемой. Кроме того, хотя наблюдалось лишь незначительное насыщение мощности в TWTA при более высоких входных оптических мощностях UTC-PD (рис. 3f), это предполагает, что эффективность преобразования UTC-PD может быть дополнительно улучшена для полного использования потенциальной выходной мощности TWTA.

Заглядывая вперед, возникает несколько перспективных направлений для дальнейшей разработки и эволюции:

• Улучшение производительности TWTA:

  • Пропускная способность и ровность усиления: Будущие работы должны быть направлены на оптимизацию конструкции TWTA для достижения более ровного профиля усиления и более широкой рабочей полосы пропускания. Это может включать исследование новых структур замедленной волны, передовых методов формирования электронного пучка или многоступенчатых усилительных архитектур, которые компенсируют потери, зависящие от частоты. Цель состоит в том, чтобы обеспечить скорость передачи данных, превышающую 100 Гбит/с или более, как предполагают авторы.
  • Энергоэффективность: Улучшение общей энергоэффективности TWTA выше текущих 3% имеет решающее значение для практических, энергоэффективных развертываний. Исследования более сложных депрессионных коллекторов для восстановления энергии или альтернативных механизмов генерации электронного пучка и взаимодействия могут дать значительные преимущества.
  • Миниатюризация и интеграция: Хотя текущий TWTA мощный, его размер и сложность могут быть уменьшены за счет передовых производственных технологий и более тесной интеграции с фотонными компонентами. Это облегчит создание более компактных и развертываемых ТГц-трансиверов.

• Продвинутые системы диверсификации и MIMO:

  • Сложные алгоритмы DSP: MRC на основе LSTM-ANN эффективен, но исследование более продвинутых алгоритмов машинного обучения или искусственного интеллекта для эквализации и объединения может еще больше повысить производительность, особенно в динамичных и сложных атмосферных каналах. Эти алгоритмы могли бы более эффективно адаптироваться к нарушениям, таким как атмосферная турбулентность, многолучевое затухание и частичная несоосность.
  • Полная реализация MIMO: Расширение от схемы с двумя приемниками до полной системы MIMO с несколькими передающими и приемными антеннами могло бы обеспечить еще более высокие скорости передачи данных и большую надежность канала, особенно в сценариях, требующих пространственного мультиплексирования или передовой формирования луча.

• Надежность и адаптивность системы:

  • Динамическая адаптация к каналу: Разработка систем, которые могут динамически регулировать форматы модуляции, схемы кодирования и уровни мощности в зависимости от условий канала в реальном времени (например, меняющейся влажности, дождя, тумана), значительно повысит надежность и доступность в различных условиях. Это потребует надежных механизмов зондирования и обратной связи.
  • Управление помехами: По мере того как ТГц-коммуникационные системы становятся все более распространенными, решение потенциальных помех от других ТГц-источников или сосуществующих беспроводных систем будет иметь решающее значение. Исследования передовых методов подавления помех и совместного использования спектра будут необходимы.

• Исследование других ТГц-окон:

  • Хотя 335 ГГц является сложным атмосферным окном, исследование применения этой гибридной фотонно-электронной синергии к другим ТГц-частотным диапазонам (например, 140 ГГц, 220 ГГц или даже более высоким частотам, таким как 400-500 ГГц) может открыть новые возможности. Каждое окно представляет собой уникальный компромисс между потерями в канале и доступной пропускной способностью, и адаптация технологии к конкретным окнам может оптимизировать производительность для различных приложений.

• Стоимость и коммерциализация:

  • Для широкого внедрения необходимо решить вопрос экономической эффективности производства этих высокопроизводительных ТГц-компонентов. Исследования масштабируемых, недорогих методов производства и процессов сборки будут иметь жизненно важное значение для коммерческой жизнеспособности.

Эта работа представляет собой значительный шаг к практической ТГц-связи на километровом уровне. Обсуждаемые темы подчеркивают, что, хотя фундаментальные проблемы ТГц-распространения и генерации мощности преодолеваются, путь к повсеместным высокопроизводительным ТГц-сетям является продолжающимся, захватывающим предприятием, требующим постоянных инноваций в различных научных и инженерных дисциплинах.

Figure 5. Experimental results of diversity reception processing over a 2.2 km THz wireless link at 335 GHz. All the results below adopt the 16QAM modulation format. a DSP flow for signal MRC processing. For the single Rx1 or Rx2 receiving case, one typical third-order Volterra nonlinear equalizer is used instead of merging Rx1 and Rx2 via LSTM–ANN-based MRC processing. b BER versus the different symbol rate with a UTC-PD input optical power of 12 dBm. c Electrical spectrum of the downconverted IF signal (up figure) and constellation diagrams after signal recovery (down figure) under a fixed symbol rate of 5 GBaud. d BER versus the UTC-PD input optical power with a 32 Gbit s−1 transmission rate. e SNR (left vertical axis) and average gain (right vertical axis) versus the UTC-PD input optical power with a 32 Gbit s−1 transmission rate. The theoretical gain for the single-emission and double-reception diversity scheme corresponds to 3 dB (see details in the Methods section), whereas the average gain in our experiment is calculated by subtracting the average SNR of RX1 and RX2 from the SNR obtained after merging Rx1 and Rx2. In this case, the calculated peak gain of SNR reaches up to 2.9 dB

Связи с другими областями

Математический каркас

Чисто математическое ядро этой работы включает анализ взаимодействия электронного пучка с направленными электромагнитными волнами в периодических структурах для высокочастотного усиления сигнала и оптимального объединения нескольких зашумленных сигналов для максимизации отношения сигнал/шум в системе диверсификации приема.

Смежные области исследований

Физика ускорителей и лазеры на свободных электронах

Принципы взаимодействия электронного пучка с направленными электромагнитными волнами в периодических структурах замедленной волны, которые являются центральными для конструкции лампы бегущей волны (TWTA), фундаментально схожи с теми, которые исследуются в физике ускорителей и лазерах на свободных электронах (FEL). Формула параметра усиления $G = (\frac{K I_0}{4V_0})^{1/3}$ напрямую количественно определяет эффективность передачи энергии между электронным пучком и электромагнитной волной. Эта же лежащая в основе физика резонансного взаимодействия между пучками заряженных частиц и электромагнитными полями в периодических или квазипериодических структурах имеет решающее значение для ускорения частиц в линейных ускорителях и для генерации когерентного излучения в FEL, где цель состоит либо в передаче энергии пучку, либо в извлечении энергии в виде света, при этом происходят аналогичные процессы обмена энергией.

Беспроводная связь (объединение диверсификации)

Схема диверсификации приема, используемая в данной статье, напрямую применяет хорошо зарекомендовавший себя метод Maximum Ratio Combining (MRC) из области беспроводной связи. Математический каркас для объединения сигналов от двух ветвей приемника для повышения отношения сигнал/шум (SNR), выраженный уравнением (2) для $\text{SNR}_C$ и его теоретическим пределом усиления в уравнении (3), является каноническим методом для смягчения затухания и улучшения качества канала в многолучевых средах. Этот метод широко используется в современных стандартах беспроводной связи для повышения надежности и пропускной способности каналов связи. (Lo, 1999, IEEE Trans. Commun.).

Глубокое обучение для обработки сигналов

Интеграция эквалайзера LSTM-ANN для восстановления сигнала в обработке диверсификации приема подчеркивает сильную связь с областью глубокого обучения, применяемого к обработке сигналов. Этот подход, основанный на данных, использует возможности сетей Long Short-Term Memory (LSTM) и искусственных нейронных сетей (ANN) для адаптивного изучения и компенсации сложных нарушений канала и нелинейных искажений. Такие архитектуры нейронных сетей все чаще используются для передовой эквализации, подавления помех и задач оценки канала в высокоскоростных коммуникационных системах, где традиционные методы, основанные на моделях, могут испытывать трудности со сложностью реальных каналов. (Liu et al., 2023, Optics Express).