ECOC2020 Tu1J-6 Probabilistic and Geometric Shaping for Next-Generation 100G Flexible PON
主要是讲PON中的概率整形和几何整形，提出的方案带来1.1dB的灵敏度提升
Vincent Houtsma大佬组里的文章
背景：
为了支撑各种流量业务，对PON的速率要求变高。目前PON设计采用固定速率，不能使信道资源得到最佳的利用。因此需要研究如何根据用户的信道条件灵活调节PON系统数据速率。
一种方法是调节不同信道的码型（NRZ,PAM4,PAM8），但是直接改变码型会导致速率的生硬切换，并且不同调制格式的灵敏度要求也是不一样的。 因此使用概率整形进行连续灵活的熵调节，并可以提高噪声容限。
概率整形在光纤通信和铜缆接入网络中被研究得很多了，许多工作针对加性高斯信道研究Maxwell-Boltzmann分布以提高香农容量，适用于许多相干和多载波系统。但是对于IMDD系统，研究重点有些许不同，已经有研究通过最大化熵来研究单极性支书分布的IMDD系统，但是IMDD系统中噪声的相互作用和和功率预算优化没有得到很好的研究。
这篇文章研究了PON中的概率整形技术。使用了SOA提高功率预算，SOA也是将PS和GS规定的调制器输出功率与最终发射器输出功率去耦以进行链路预算优化的重要组成部分（啥意思啊）。使用几何整形补偿FEC带来的代价，这篇文章是第一篇将概率征信和几何整形应用到PON的文章。
原理：
发射数据是X，接收数据是Y，可传输的速率可以用广义互信息量表示：
Bi表示符号的第i个比特，GMI基于格雷映射编码，在各种参数的限制下可以进行优化，参数有
,调制器的电光系数，G，SOA的增益，
,SOA平均输出功率，优化问题用公式表示为
是概率整形的概率分布，
是几何整形的信号电平，
是根据实际情况制定的标准化广义互信息量（NGMI）阈值，NGMI对应在理想二进制FEC编码情况下的最大FEC编码速率，公式为
m表示每个符号传输的比特（对PAM4,m=2,PAM8,m=3）,实际FEC编码中编码速率
和NGMI阈值之间有差距，
图1是四种方案
1（b）