光通信系统的传输距离和容量正日益提升。首批40 Gbit/s的商用系统已经投入使用，而单通道160 Gbit/s甚至更高速率的传输也已在各种试验中得到验证。测量高速信号的质量需要一系列高性能仪器，这需要大量的资金投入。这些仪器包括数字光示波器、伪随机二进制序列（PRBS）发生器和误码率仪、光频谱分析仪、脉冲自相关器、帧和协议分析仪等实验室设备。本文将重点介绍误码率仪及其测量的基本原理。.
误码率测量仪。
误码率测量仪主要用于确定光通信链路的误码率 (BER)。该测量方法是将伪随机序列 (PRBS) 注入光发射机，然后测量光接收机处系统发生的错误数量。目前，这些设备的比特率最高可达 40 Gbit/s，通常包含光输入/输出接口。市面上提供完整的解决方案，涵盖一系列组件，例如电子 PRBS 发生器、电子误码率测量仪、由激光器和外部调制器组成的光发射机、复用器/解复用器、光接收机、时钟恢复电路等等。
市场上有多家制造商提供相关产品。
图 1 和图 2 展示了此类仪器的两个示例。第一个是 Agilent ParBERT 45G，它能够生成 OC-768 信号（40 Gbit/s），并对一般的光系统和器件进行误码率 (BER) 测量。它是一个高度灵活的平台，可通过软件配置以满足任何特定的测量需求。新增功能包括生成 NRZ、RZ 和 RZ-CS 信号、使用信号脉冲串进行循环回路测量、配置阈值和采样点、数据时钟恢复等等。第二个仪器是 SHF 50G BERT。这是一款紧凑且可扩展的解决方案，同样可通过软件配置，允许根据需要添加模块（例如光发射器/接收器、时钟恢复模块等）。它提供 6 至 50 Gbit/s 的比特率，抖动极低（< 500 fs）。新增功能包括可选配 DPSK 光接收器。此外，不赘述细节，建议也参考安立（型号 ME7780A）和罗德与施瓦茨（型号 D3691/D3692/D3693）的 48 Gbit/s 测试系统，它们提供的功能和性能与前面提到的系统类似。.
率 (BER) 测量基础：
比特错误是由于数字信号中存在噪声，导致接收电路做出错误判决而引起的。考虑双电平光强度调制 (OOK，开关键控) 和高斯噪声，误码率 (BER) 为：
它的定义是：
其中，每个变量的含义如图3所示。
最优决策阈值是指使误码率最小的阈值。
由以下人员提供：
其中 Q 代表信号质量的度量，其定义为：
这个Q因子通常被称为信噪比（SNR），单位可以是电压或电流。实际上，即使噪声不是高斯噪声，也可以定义Q因子，尽管在高斯噪声的情况下，误码率（BER）与Q因子之间存在直接关系。
传统上，BER是作为SNR的函数来测量的。这适用于无线或同轴电缆系统，在这些系统中，主要的噪声来源可能并非位于接收端（而是源噪声或信道噪声），此时SNR通常与Q因子成正比。相比之下，在光系统中，BER是作为平均接收光功率（Prec）的函数来测量的。假设主要噪声是接收端的热噪声，并且数字信号的消光比很高，那么Q因子与Prec成正比，以dB为单位的SNR与以dBm为单位的Prec成正比。BER
测量从背靠背配置开始，这种配置允许独立表征接收设备的质量。为此，如图 4(a) 所示，发射机通过可变光衰减器直接连接到接收机。这样，在发射信号质量足够好的前提下，误码率 (BER) 测量仅反映光接收机的性能。对于每个光衰减值（对应于一个 Prec 值），设定最佳判决阈值并测量 BER。接收机的灵敏度定义为获得 10⁻⁹、10⁻¹⁰ 或 10⁻¹² BER 时的 Prec 值。然后如图 4(b) 所示，将待测系统接入系统并重复测量。如果系统引入噪声或任何类型的信号劣化，这些影响将反映在 BER 曲线中。需要注意的是，任何类型的系统衰减本身都不会降低 BER，因为 BER 是 Prec 的函数。然而，衰减之后若再进行引入噪声的过程（例如，光放大器），则会导致Q因子降低，从而导致误码率升高。也就是说，误码率曲线会退化。
降解类型
通常，误码率 (BER) 结果对于确定系统中发生的退化类型及其物理根源非常有帮助。接下来我们将讨论一些示例。光 OOK 信号的消光比 (ER) 定义为电平“1”和电平“0”的平均光功率之比。理想情况下，该比值等于无穷大，因为电平“0”的功率应为零。ER 退化在 BER 曲线中表现为向更高功率方向的偏移，如图 5(a) 所示。在这种情况下，功率损耗（定义为接收机灵敏度的 dB 退化）可以使用以下公式计算：
其中 r = P0/P1，P0 和 P1 分别为电平“0”和“1”的平均光功率。例如，当 r = 0.1 (10 dB) 时，误码率 (ER) 为 0.87 dB，功率损耗为 0.87 dB。
类似地，链路光放大器产生的自发辐射噪声 (ASE) 也会导致误码率 (BER) 曲线劣化。一方面，平均 ASE 噪声功率会增加电平“0”，导致误码率下降和 BER 曲线偏移。另一方面，这种 ASE 噪声会破坏眼图，因此增加接收光功率并不能改善信号质量。最终导致出现一个背景误码率，低于该值无法降低信号强度。图 5(b) 显示了这种效应。
最后，码间干扰 (ISI) 也会导致误码率 (BER) 下降（功率损耗和/或出现 BER 背景噪声）。这可能是由多种原因造成的（色散、非线性等），但仅靠 BER 曲线分析不足以确定问题的本质，还需要其他测量方法，例如眼图。在这种情况下，可以通过 BER 曲线对伪随机二进制序列 (PRBS) 模式的依赖性来识别 ISI。为此，应使用 27-1 到 231-1 的 PRBS 模式，甚至使用“0101...”模式进行比较测量。.
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测量有效性：
鉴于误码率 (BER) 具有明显的统计特性，因此必须确保测量结果具有一定的置信度。以下表达式可用作统计估计量：
其中 ne 为错误次数，Nb 为总比特数（足够大）。假设错误相互独立，则统计分布为二项分布。根据这些数据，为了确保 95% 的置信度，需要观测到总共 100 个错误。这相当于在 40 Gbit/s 的速率下，对于 10¹¹ 比特（BER = 10⁻⁹）的传输，大约需要 3 秒；对于 10¹⁵ 比特（BER = 10⁻¹²）的传输，大约需要 7 小时。
遗憾的是，某些系统会出现相关错误，最常见的情况是由某种外部波动引起的错误突发。也就是说，在很长一段时间内观察到相当低的错误率，然后由于错误突发而突然大幅上升。在这些情况下，为了确保测量结果的可靠性，必须找出突发脉冲的原因，并在无突发脉冲期间测量误码率 (BER)。或者，可以使用足够长的时间间隔来涵盖具有统计意义的大量错误突发脉冲。测量设备通常包含误差间隔计数器来辅助这一过程。
简而言之，误码率测量需要采用系统的方法才能确保准确性。幸运的是，现代测量设备具有极高的通用性，并提供多种电气和光纤连接选项及接口，从而简化了光通信系统和网络的设计和监控。
弗朗西斯科·拉莫斯·帕斯夸尔，电信工程博士
瓦伦西亚理工大学正教授
