一种自适应的多参量非线性因子联合估计方法

摘要

本发明公开了一种自适应的多参量非线性因子联合估计方法，包括以下步骤：接收端接收两个偏振态的信号即X偏振态和Y偏振态，两个偏振态的信号进行傅立叶变换，转换成为频域信号，在频域中进行色散补偿；将X偏振态归一化的还原信号功率P

说明书

技术领域

本发明涉及长距离的、大容量的、高速的骨干网领域，尤其是一种自适应的多参量非线性因子联合估计方法。

背景技术

1966年，“光纤之父”高锟博士提出利用玻璃纤维作为传输介质应用于通讯的理论，并分析了应用于通讯的玻璃纤维所需要的玻璃纯度和成分；1970年，玻璃纤维制造业巨头美国康宁公司研制出第一条适用于通讯行业的低损耗石英光纤。1981年，第一个光纤通讯系统问世，标志着一场新的技术革命正式开始。随着光纤通讯的广泛研究和使用，提升传输容量得到广大研究者的关注。

19世纪80年代末，厉鼎毅博士提出使用波分复用的方法，提升系统的传输容量，研制了第一套波分复用光通讯系统。传统的光通讯系统利用直接探测的方法检测信号，只能适用于强度调制格式的信号，因此对进一步提升信道容量和传输距离具有一定的限制。19世纪90年代末，在这个背景条件下，相干光通信得到很大的关注和青睐。由于相干光通信既可以探测强度调制格式，也可以探测相位调制格式，同时信号在光纤传输中的经历色散、偏振模式色散等线性损伤以及非线性克尔效应，都可以在相干光通信的接收机中进行补偿。光纤中的线性损伤可以在相干接收机中的数字信号处理单元得到很好的补偿，然而非线性效应已经成为限制光通信传输容量和距离的主要因素。

2008年，美国斯坦福大学的研究人员提出了使用接收端后向传输算法补偿非线性和线性效应，该方法能够实现很好的非线性效应补偿也是目前主流的非线性补偿技术，然而该算法需要预知传输链路的相关参数，使其实用性降低。因此提升后向传输算法的灵活性，得到了广大研究者的关注。2014年，德国埃尔朗根-纽伦堡大学的研究人员提出了基于相位噪声方差的方法对非线性因子进行自适应估计。2015年，西南交通大学闫连山教授课题组提出基于强度噪声方差的方法对非线性因子进行自适应估计。然而后向传输算法在补偿非线性效应时，需要预知多个参数(例如：非线性因子、非线性补偿参数和接收端功率等)。因此为了进一步提升补偿的灵活性，多个参量的联合估计将具有重要的实际意义和应用前景。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种自适应的多参量非线性因子联合估计方法，适用于任意阶的调制格式，以及大容量的、长距离的传输系统；通过相干接收机得到传输信号的偏振、强度以及相位信息，在数字信号处理单元里面实现自适应的多参量非线性因子联合估计，进而实现非线性的补偿。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

一种自适应的多参量非线性因子联合估计方法，包括以下步骤：

步骤1：接收端接收两个偏振态的信号即X偏振态和Y偏振态，两个偏振态的信号进行傅立叶变换，转换成为频域信号，在频域中进行色散补偿，即：

其中，IFFT(·)和FFT(·)分别为傅里叶变换和傅里叶反变换；X_CD、X_in、ω、分别表示色散补偿的信号、输入信号、信号频率以及色散引起的相移；

步骤2：将X偏振态归一化的还原信号功率P_x表示为：

其中，XN_CD＝X_CD/max(X_CD)、p分别表示X偏振态归一化的信号和链路接收端光功率；传统的非线性补偿方程为：

其中，γ，ξ，P，L_eff，YN_CD，mean分别为非线性因子、非线性补偿参数、两个偏振态归一化的还原信号功率、非线性补偿的有效步长、Y偏振态归一化的信号以及平均操作；

步骤3：对原始公式进行改进，即：

通过改进后公式将链路接收端的功率p与接收到的归一化功率进行分离；

步骤4：得到非线性因子γ、非线性补偿参数ξ和接收端光功率p的联合多参量乘积，即：

因此，非线性补偿方程为：

步骤5：任意地设定多参量乘积的初始值，对光纤非线性效应进行初始的补偿：

其中，X_NL表示非线性补偿后的信号。

进一步的，还包括步骤6：通过计算Godard误差函数ε(n)来衡量信号的质量，计算公式为：

ε(n)＝∑||X_NL(n)|²-R|

其中，R为信号的功率恒定值；当ε(n)为最小值时，表明非线性补偿效果最佳即可输出补偿以后的信号；当ε(n)为不是最小值时，继续进行重复更新参量，直到得到最优值为止。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1)链路中的非线性因子可以是任意值。

2)光纤链路接收端功率可以是任意值。

3)非线性补偿因子可以是任意值。

4)可以不改变现有的网络结构，直接采用相干接收的处理方式实现自适应的多参量非线性因子联合估计。

5)能实现多个信道参量的联合估计，提升了整个传输系统的灵活性和鲁棒性，使其更加适应于未来动态的骨干网传输系统，具有一定的研究价值以及应用前景。

附图说明

图1为本发明的自适应的多参量非线性因子联合估计方法。

图2为自适应的多参量非线性因子联合估计的结构框图。

图3为自适应的多参量非线性因子联合估计流程图。

图4为本发明的Godard误差函数随着多参量非线性系数变化的关系示意图。

图5为本发明中不同的后向传输步长补偿性能图。

图6为本发明中对比提出的自适应算法、传统的自适应算法、传统的非自适应算法以及线性均衡算法的性能图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。本发明一种自适应的多参量非线性因子联合估计方法，主要是在相干接收机的数字信号处理单元中进行多参量的联合估计。自适应的多参量非线性因子联合估计主要分为三个步骤：1)相干接收到的数字信号首先经过色散补偿，将色散所引起的线性损伤进行补偿；2)通过推导补偿非线性的公式，得到非线性因子、接收端光功率和非线性补偿参数的乘积项，在进行非线性补偿前设定一个任意初始值；3)使用Godard误差函数作为判决标准，当误差函数得到最小的值时，就判定得到了最优的多参量联合估计值，如果没有得到最小值，那么继续重复计算。当得到最优的多参量联合估计值以后，将该估计值用来补偿非线性效应，能得到最优的补偿效果。

如图1所示，本发明方法由一路或N路波长的相位调制/正交幅度调制m-PSK/m-QAM光信号(101₁～101_N)、波分复用器(102)、光前置放大器(103)、一段或N段光纤(104₁～104_N)、一个或N个光纤光放大器(105₁～105_N)、波分解复用器(106)、一个或N个相干接收机(107₁～107_N)、以及一个或N个数字信号处理单元(108₁～108_N)。

图2为自适应的多参量非线性因子联合估计的结构框图。接收端的数字信号进入数字信号处理单元(108₁～108_N)进行相应的信号损伤补偿。数字信号首先进行多参量非线性因子的估计，通过Godard误差函数计算最优的估计值；将得到的估计值用来补偿色散和非线性效应；接着将补偿完的信号进行偏振解复用和载波相位恢复，实现信号的最终解调。

图3为自适应的多参量非线性因子联合估计流程图。本发明流程图以偏振复用系统为例，接收端接收到两个偏振态的信号即X偏振态和Y偏振态，两个偏振态的信号首先进行傅立叶变换转换成为频域信号，在频域中进行色散补偿如下：

其中，IFFT(·)和FFT(·)分别为傅里叶变换和傅里叶反变换。X_CD、X_in、ω、分别表示色散补偿的信号、输入信号、信号频率以及色散引起的相移。色散补偿以后的信号需要做非线性补偿操作，将X偏振态归一化的还原信号功率P_x表示为：

其中，XN_CD＝X_CD/max(X_CD)、p分别表示X偏振态归一化的信号和链路接收端光功率。

传统的非线性补偿方程为：

其中，γ，ξ，P，L_eff，YN_CD，mean分别为非线性因子、非线性补偿参数、两个偏振态归一化的还原信号功率、非线性补偿的有效步长、Y偏振态归一化的信号以及平均操作。本发明主要是实现多参量的非线性因子估计，因此本发明改进了原始公式如下：

通过公式(4)可将链路接收端的功率p与接收到的归一化功率进行分离，该参量分离操作有利于多参量自适应估计。本发明进一步推导公式得到非线性因子、非线性补偿参数以及接收端光功率的联合多参量乘积如公式(5)：

因此本发明的非线性补偿方程为：

在进行非线性补偿以前需要进行多参量的非线性估计，任意地设定多参量乘积的初始值，对光纤非线性效应进行初始的补偿：

其中，X_NL表示非线性补偿后的信号。由于设定的是任意值因此补偿效果不是很好，为了更加准确的估计出多参量非线性因子γξp的值，本发明通过计算Godard误差函数来衡量信号的质量如下公式：

ε(n)＝∑||X_NL(n)|²-R|(8)

其中，R为信号的功率恒定值。当ε(n)为最小值时，表明非线性补偿效果最佳即可输出补偿以后的信号；当ε(n)为不是最小值时，就需要继续进行重复更新参量，直到得到最优值为止。

图4为本发明的Godard误差函数随着多参量非线性系数变化的关系示意图。以5个波分信道的64Gbit/s的偏振复用正交相移键控调制信号(5channels-PDM-QPSK)为例，传输距离为1920km。如图4所示不同的γξp的取值对应不同的Godard误差值。当选取的γξp偏移了最优化的Godard误差曲线(该曲线的Godard误差值最小)时，Godard误差值将开始逐渐变大，非线性的补偿性能也将逐渐变差。当Godard误差值最小时，所对应的非线性补偿性能是最佳的，因此就可以得到最优的γξp值。

图5为本发明中不同的后向传输步长补偿性能图。本发明非线性补偿所用到的γξp值为自适应得到的最优化值。本发明使用后向传输算法对非线性进行补偿，后向传输算法对补偿步长具有一定的敏感度。在相同传输距离的情况下，补偿的步长越小，非线性补偿的性能就越好，然后随之带来的补偿次数就越多，复杂度就越高。例如：当传输距离为1920km、补偿步长为80km时，补偿的循环次数达到24次如图所对应的性能也就是最好。当传输距离为1920km、补偿步长为1920km时，补偿性能降低～1dB，然而此时复杂度相对较低。因此在实际应用中，权衡性能和复杂度将会被详细研究。

图6为本发明中对比提出的自适应算法、传统的自适应算法、传统的非自适应算法以及线性均衡算法的性能图。以5个波分信道的64Gbit/s的偏振复用正交相移键控调制信号(5channels-PDM-QPSK)为例，传输距离为1920km。在1920km的长距离传输链路中，当发射端功率越大时，非线性效应就越来越大。此时如果链路只做线性均衡(仅补偿色散效应)，系统的性能将会严重下降。因此在这种长距离的链路中需要补偿非线性效应，本发明主要使用后向传输(DBP)算法作为非线性补偿的方法。当使用传统的DBP算法(预先知道γ，ξ，p)时，系统的补偿性能相对于线性均衡具有很大程度提升。

本发明还测试了传统的自适应算法(仅自适应γ值，需要预先知道ξ，p)，发现补偿性能相对于传统的DBP方法具有一定的提升。这主要是由于在长距离传输链路中，链路信息可能是具有一定的变化，例如放大器不能完美的补偿光纤衰减的功率，或者是光纤在制造时非线性参数不是恒定的等，都将会造成不能精确的获取链路信息。本发明提出的自适应方法(自适应γξp值，不需要预先知道其他参数)跟传统的自适应方法性能接近，但是自适应程度要比传统的高很多。相对于线性均衡具有～1.5dB的性能提升，表明本发明提出的自适应方法具有一定的非线性补偿能力。本发明具有很高的灵活度和自适应性能，对于未来长距离、大容量传输系统具有一定的应用前景。