Le trafic dans les réseaux optiques est en constante augmentation depuis de nombreuses années. CISCO affirme qu'il devrait augmenter d'un facteur 13 en 2020. Ceci induit une augmentation de la consommation énergétique et de l'évolution de la taille des réseaux entrainant un accroissement de la complexité des réseaux. Dans ce contexte, pour répondre à l'augmentation du débit dans les réseaux et procure un réseau de télécommunications fiable, il faut prévoir une planification et une ingénierie de réseaux adaptées. Dans ce but, nous étudions dans cette thèse le design d'un nœud de commutation optique ROADM. nous considérons différentes architectures de nœud, composants et sous-systèmes utilisés dans les configurations de nœud RODM "Broadcast and Select" et "Route and Select". Diverses configurations de modules d'insertion/extraction sont analysées ("Colored/colorless, directional/directionless et contentional/contentionless"). Pour ce faire, nous avons développé un simulateur de nœud ROADM dans une plateforme de trafic dynamique et nous avons proposé une stratégie de gestion offline de la contention à l'intérieur du nœud. Nous avons obtenu une réduction du rapport de blocage intra noeud de l'ordre de 1.5. Ensuite, nous nous sommes focalisés sur la planification des futures générations de réseaux optiques métro cœur. Dans ce but, nous avons étudié la possibilité d'une transmission non cohérente à 100 Gb/s en utilisant le format de modulation PDM-DQPSK. Ensuite, nous avons considéré l'implémentation de la PDM-CS-DQPSK. La qualité de transmission de ces deux systèmes a finalement été évaluée / Traffic demand is exponentially increasing in recent years. Cisco forecast claims that by 2020, transport traffic will be 13 times of today's traffic transmission. This incremental traffic demand makes concerns about energy consumption and network scalability as well as increasing the network complexity. In this respect, to adresse the future traffic demand requirement and provide a reliable telecommunication network, precise network planning and engineering are needed. To this aim, we adress the problem of ROADM node design by presenting different architectures, components and subsystems to investigate the Broadcast and Select and Route and Select ROADM node architectures. Colored/colorless, directional/directionless and contentional/contentionless add/drop module configurations are studied. Futhermore, the problem of Intra Node Blocking is investigated by developing a node simulator in a dynamic network traffic platform. In this respect, we propose an offline contention management strategy for an ROADMnode in order to efficiently decrease the Intra Node blocking ration by more than 1.5 order of magnitude. Finally, we focus on network planning by investigating short and medium term network upgrades for metro-core optical network. To this goal, we investigate the possibility of non coherent signal transmission in metro-core segment of hierarchical layered optical network. Quality of transmission for 100 Gbit/s PDM-DQPSK-modulation format is investigated. Then, we propose the implementation of PDM-CS-DQPSK modulation format to transmit 100 Gbit/s signals in ROADM based optical transmission systems

No description available.

Zur Verbesserung der Störsicherheit bei der digitalen Signalübertragung wird eine Hysterese in die Übertragungskennlinie des Gatters eingefügt. Der Einfluss der Höhe der beiden Schwellwerte auf die Anzahl der auftretenden Fehler wird mittels eines Rechnerprogrammes untersucht. Ein Zufallsgenerator erzeugt Signale in verschiedenen Höhen und Breiten, die sich den ungestörten Signalen überlagern. Es erfolgt eine Umsetzung einer integrierten Schaltung auf einem TTL Master. Die Schaltung wird mittels eines eigens entwickelten Netzwerkanalyseprgrammes berechnet. Messergebnisse werden mitgeteilt. / To enhance the noise immunity of digital signal transmission, a hysteresis is introduced to the transfer characteristic of integrated digital circuit. The influence of height of the two threshold values to the number of occurring errors is examined by a computer program. A random number generator generates signals of different heights and widths, which are superimposed on the undisturbed signals. There is an implementation of an integrated circuit on a TTL master. The DC performane is calculated by means of a specially developed circuit analysis program. Measurement results are presented.

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit dem Einfluss von nicht-weißem oder nicht-Gauß’schem synaptischen Rauschen auf die Informationsübertragung in stochastischen Neuronenmodellen. Ziel ist es, zu verstehen, wie eine Nervenzelle ein Signal in ihrer Pulsaktivität kodiert. Synaptisches Rauschen beschreibt hier den Einfluss anderer Nervenzellen, die nicht das interessierende Signal tragen, aber seine Übertragung durch ihre synaptische Wirkung auf die betrachtete Zelle beeinflussen. In stochastischen Neuronenmodellen wird diese Hintergrundaktivität durch einen stochastischen Prozess mit geeigneter Statistik beschrieben. Ist die Rate, mit der präsynaptische Pulse auftreten, hoch und zeitlich konstant, die Wirkung einzelner Pulse aber verschwindend gering, so wird das synaptische Rauschen durch einen Gauß’schen Prozess beschrieben. Oft wird zudem angenommen, dass das Rauschen unkorreliert (weiß) ist. In dieser Arbeit wird neuronale Signalübertragung in dem Fall untersucht, dass eine solche Näherung nicht mehr gerechtfertigt ist, d.h. wenn der synaptische Hintergrund durch einen stochastischen Prozess beschrieben werden muss, der nicht weiß, nicht Gauß’sch, oder weder weiß noch Gauß’sch ist. Mittels Simulationen und analytischer Rechnungen werden drei Szenarien behandelt: Zunächst betrachten wir eine Zelle, die nicht ein, sondern zwei Signale empfängt, welche zusätzlich durch synaptische Kurzzeitplastizität gefiltert werden. In diesem Fall muss der Hintergrund durch ein farbiges Rauschen beschrieben werden. Im zweiten Szenario betrachten wir den Fall, dass der Effekt einzelner Pulse nicht mehr als schwach angenommen werden kann. Das Rauschen ist dann nicht mehr Gauß’sch, sondern ein Schrotrauschen. Schließlich untersuchen wir den Einfluss einer präsynaptischen Population, deren Feuerrate nicht zeitlich konstant ist, sondern zwischen Phasen hoher und niedriger Aktivität, sogenannten up und down states, springt. In diesem Fall ist das Rauschen weder weiß noch Gauß’sch. / This thesis is concerned with the effect of non-white or non-Gaussian synaptic noise on the information transmission properties of single neurons. Synaptic noise subsumes the massive input that a cell receives from thousands of other neurons. In the framework of stochastic neuron models, this input is described by a stochastic process with suitably chosen statistics. If the overall arrival rate of presynaptic action potentials is high and constant in time and if each individual incoming spike has only a small effect on the dynamics of the cell, the massive synaptic input can be modeled as a Gaussian process. For mathematical tractability, one often assumes that furthermore, the input is devoid of temporal structure, i.e. that it is well described by a Gaussian white noise. This is the so-called diffusion approximation (DA). The present thesis explores neuronal signal transmission when the conditions that underlie the DA are no longer met, i.e. when one must describe the synaptic background activity by a stochastic process that is not white, not Gaussian, or neither. We explore three distinct scenarios by means of simulations and analytical calculations: First, we study a cell that receives not one but two signals, additionally filtered by synaptic short-term plasticity (STP), so that the background has to be described by a colored noise. The second scenario deals with synaptic weights that cannot be considered small; here, the effective noise is no longer Gaussian and the shot-noise nature of the input has to be taken into account. Finally, we study the effect of a presynaptic population that does not fire at a rate which is constant in time but instead undergoes transitions between states of high and low activity, so-called up and down states.

Neurone sind anregbare Zellen, die mit Hilfe von elektrischen Signalen miteinander kommunizieren. Im allgemeinen werden eingehende Signale von den Nervenzellen in einer nichtlinearen Art und Weise verarbeitet. Wie diese Verarbeitung in einer umfassenden und exakten Art und Weise mathematisch beschrieben werden kann, ist bis heute nicht geklärt und ist Gegenstand aktueller Forschung. In dieser Arbeit untersuchen wir die nichtlineare Übertragung und Verarbeitung von Signalen durch stochastische Nervenzellen und wenden dabei zwei unterschiedliche Herangehensweisen an. Im ersten Teil der Arbeit befassen wir uns mit der Frage, auf welche Art und Weise ein Signal mit einer bekannten Zeitabhängigkeit die Rate der neuronalen Aktivität beeinflusst. Im zweiten Teil der Arbeit widmen wir uns der Rekonstruktion eingehender Signale aus der durch sie hervorgerufenen neuronalen Aktivität und beschäftigen uns mit der Abschätzung der übertragenen Informationsmenge. Die Ergebnisse dieser Arbeit demonstrieren, wie die etablierten linearen Theorien, die die Modellierung der neuronalen Aktivitätsrate bzw. die Rekonstruktion von Signalen beschreiben, um Beiträge höherer Ordnung erweitert werden können. Einen wichtigen Beitrag dieser Arbeit stellt allerdings auch die Darstellung der Signifikanz der nichtlinearen Theorien dar. Die nichtlinearen Beiträge erweisen sich nicht nur als schwache Korrekturen zu den etablierten linearen Theorien, sondern beschreiben neuartige Effekte, die durch die linearen Theorien nicht erfasst werden können. Zu diesen Effekten gehört zum Beispiel die Anregung von harmonischen Oszillationen der neuronalen Aktivitätsrate und die Kodierung von Signalen in der signalabhängigen Varianz einer Antwortvariablen. / Neurons are excitable cells which communicate with each other via electrical signals. In general, these signals are processed by the Neurons in a nonlinear fashion, the exact mathematical description of which is still an open problem in neuroscience. In this thesis, the broad topic of nonlinear signal processing is approached from two directions. The first part of the thesis is devoted to the question how input signals modulate the neural response. The second part of the thesis is concerned with the nonlinear reconstruction of input signals from the neural output and with the estimation of the amount of the transmitted information. The results of this thesis demonstrate how existing linear theories can be extended to capture nonlinear contributions of the signal to the neural response or to incorporate nonlinear correlations into the estimation of the transmitted information. More importantly, however, our analysis demonstrates that these extensions do not merely provide small corrections to the existing linear theories but can account for qualitatively novel effects which are completely missed by the linear theories. These effects include, for example, the excitation of harmonic oscillations in the neural firing rate or the estimation of information for systems with a signal-dependent output variance.