一种基于变步长无约束FD-LMS的模分复用系统解复用方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于变步长无约束FD‑LMS的模分复用系统解复用方法，属于通信技术领域，第一步，用一段训练序列使滤波器矩阵W实现预收敛，将训练序列作为期望信号，第二步，用直接判决的方法得到输出数据，将得到的预收敛的抽头向量值赋给S2步骤中的均衡器，并将判决得到的信号作为期望信号，其余步骤按照第一步的方法进行，不断迭代，直到输出数据误码率不再降低。本发明专利技术所使用的算法能够改变每个数据块的各个频率柜的步长值，从而达到快速收敛的目的。本发明专利技术可以弥补自适应无约束频域最小均方误差算法(Unconstrained FD‑LMS)收敛慢的问题，具有较高的解复用效率。

A variable step size FD unconstrained LMS model based on division multiplexing / demultiplexing method

The invention discloses a variable step size FD unconstrained LMS model based on division multiplexing demultiplexing method, which belongs to the technical field of communication, the first step, using a training sequence to achieve pre filter matrix W convergence, the training sequence as the desired signal, the second step, the output data obtained by a direct method of judgment, will tap vector pre convergence is obtained the value assigned to the equalizer S2 steps, and the signal judgment obtained as the desired signal, the remaining steps, in accordance with the first step method iteratively, until no longer reduces the error rate of data output. The algorithm used by the invention can change the step size of each frequency cabinet of each data block, so as to achieve the purpose of fast convergence. The invention can make up for the unconstrained frequency domain adaptive LMS algorithm (Unconstrained FD LMS) the problem of slow convergence, with high reuse efficiency solutions.

【技术实现步骤摘要】
一种基于变步长无约束FD-LMS的模分复用系统解复用方法
本专利技术属于通信
，涉及一种模分复用(MDM)系统的解复用方法，采用变步长无约束频域最小均方算法实现对MDM系统的解复用。
技术介绍
随着社会信息化进程的不断推进，大型数据中心、物联网、高清视频等“带宽消耗”型业务迅猛发展，对光纤通信网络的带宽需求不断增加。而时分复用(TDM)、波分复用(WDM)、偏振复用(PDM)以及高维高阶调制等技术的广泛应用，使得单模光纤的系统容量逐渐接近香农极限。为了应对光通信网络可预见的“带宽危机”，一种新的扩容技术----基于少模光纤(FMF)的模分复用技术应运而生。MDM技术利用少模光纤中各个模式间的正交性，将各模式当作独立信道进行信息传递，从而实现大容量传输。然而，在基于少模光纤的模分复用系统中，模式耦合和差分模时延(DMGD)等损伤严重影响了系统的传输性能。同时，在模式耦合和差分模时延共同作用下，模分复用系统的解复用也变得相对复杂。自适应滤波算法可以有效地实现解复用。其中，最小均方(LMS)算法因简单且易于实现而得到了广泛应用。LMS算法既可以在时域实现，也可以在频域实现。相比于时域算法，频域最小均方(Variablestep-sizeunconstrainedFD-LMS)算法通过快速傅里叶变换(FFT)节省了大量运算。而FD-LMS算法根据时域约束的有无，还可以分为有约束频域最小均方(ConstrainedFD-LMS)算法和无约束频域最小均方(UnconstrainedFD-LMS)算法。其中无约束算法舍去了时域约束块，从而进一步节省了运算量，这种复杂度的优势在多输入多输出(MIMO)系统中尤为明显。然而无约束FD-LMS算法的收敛速度较慢，需要较多的训练码元实现收敛，从而降低了频谱利用率。因此，进一步提升无约束FD-LMS算法的收敛速度，进而提高算法的解复用效率，是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
针对现有技术中存在的无约束FD-LMS算法收敛慢的问题，本专利技术提供了一种基于变步长无约束FD-LMS算法的接收信号解复用方法，该方法具有较快的收敛速度、较低的复杂度，同时保证较好的误码性能，具有较好的解复用效果。受差分模时延和模式耦合等损伤的影响，模分复用系统的输出信号是输入信号与信道传输矩阵的卷积混合。本专利技术的原理是通过变步长无约束FD-LMS算法估计出信道传输矩阵H的逆矩阵W，令W＝H-1，其中W为M×M矩阵，将接收的时域信号u(n)＝[u1(n),...,uM(n)]T与滤波器矩阵W卷积得到的恢复信号y(n)，表示成矩阵形式为：本专利技术通过如下技术方案实现：一种基于变步长无约束FD-LMS的模分复用系统解复用方法，具体步骤如下：第一步，用一段训练序列使滤波器矩阵W实现预收敛，将训练序列作为期望信号，其中，W为M×M矩阵，其具体过程包括以下步骤：S1、对二倍过采样、色散补偿后的第j(1≤j≤M)路时域待均衡信号uj(n)进行奇偶分路，得到并行的奇路数据和偶路数据对两路数据分别分块，并根据系统时延与冲击响应的关系得到每块码元个数为N，将两个相继子块放在一起，顺次进行FFT变换得到第k块奇偶路频域信号其中，diag{}代表对角矩阵运算，FFT[]代表傅里叶变换；S2、对权向量长度为N的奇偶子均衡器进行初始化设置，当i与j不相等时，将每个权值设为0；当i与j相等时，将第N/2个权值设为1，其余权值设为0，并对其后N个权值补零；然后再进行FFT变换得到S3、计算第i(1≤i≤M)路频域输出对其进行傅里叶反变换(IFFT)并舍弃前N个值，得到其第k块时域输出信号yi(k)；S4、加入载波相位噪声估计项φi(k)，利用第k块期望信号di(k)计算时域误差ei(k)＝(di(k)-yi(k))·exp(jφi(k))，对其前面N个值进行补零并进行FFT运算，得到第k块频域误差信号Ei(k)；S5、每块中每个频率柜的变步长：其中α为常数，为第k块输入信号功率，Se,i,m(k)＝λSe,i,m(k-1)+(1-λ)|Ei(k)|2为第k块误差功率，为第k块信号误差互功率，其中λ是遗忘因子；S6、更新均衡器的抽头权向量其中[]H为取共轭运算，为步长矩阵，其具体值为步骤S5中得到的步长值；S7、判断是否收敛，如不收敛，跳转至步骤S1，如果收敛则结束，得到预收敛的抽头向量第二步，用直接判决的方法得到输出数据，将得到的预收敛的抽头向量值赋给S2步骤中的均衡器，并将判决得到的信号作为期望信号，其余步骤按照第一步的方法进行，不断迭代，直到输出数据误码率不再降低。进一步地，所述的步骤S1中，分别采用奇偶子均衡器对信号进行奇偶分路处理，可以使均衡输出之和与半码元间隔的降采样输出相等，从而省去了降采样过程。进一步地，所述的步骤S4中，载波相位估计项φi(k)采用M次方算法运算得到，其步骤为：一方面，对一个时刻的时域误差取幅角得到一个值，；另一方面，取时域误差的M次方，再进入低通滤波器，滤除高频成分，然后对得到的值进行取幅角以及除M运算，得到另一个值，将两个值相加得到载波相位估计项。载波相位估计分两步进行。其中第一步在数据辅助滤波器抽头预收敛阶段，第二步在判决反馈阶段。所述步骤S5中，定义时域后向误差信号将步骤S6中的抽头权向量更新方程带入后向误差公式，并进行傅里叶变换，可以得到相应的后向误差频域形式进而对其改写得到每个频率柜的μ值表示形式：利用输入信号与误差信号之间的幅度相干方程可以得到：将Sv,i,m(k)带入初步得到的步长表达式中，可以得到最终的步长表达式:与现有技术相比，本专利技术具有如下优点：本专利技术采用变步长无约束FD-LMS算法对混合信号进行还原，其具有计算复杂度低、频谱利用率高等优点，同时能够保证较好的误码性能，具有较好的解复用效果。附图说明图1为基于少模光纤的6×6模分复用系统结构示意图；图2为基于少模光纤的6×6模分复用系统接收机结构示意图；图3为本专利技术所提出的变步长无约束FD-LMS算法的流程图；图4为本专利技术所提出的变步长无约束FD-LMS算法对于每个输出的原理框图；图5为用本专利技术所提出的算法进行均衡，在不同光信噪比(OSNR)下，6个模式的误码率(BER)变化曲线；图6为在不同光信噪比(OSNR)下，使用有约束FD-LMS算法、无约束FD-LMS算法以及变步长无约束FD-LMS算法进行均衡得到的BER对比图；图7为OSNR为15dB的情况下，6个模式的收敛图；图8为OSNR为15dB的情况下，有约束FD-LMS算法、无约束FD-LMS算法以及变步长无约束LMS算法的收敛速度对比图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术做进一步地说明。实施1基于少模光纤的6×6模分复用传输系统对本专利技术提出的方法进行验证。图1显示了为验证本专利技术所提出的方法实际采用的基于少模光纤的6×6模分复用系统示意图，其构成包括：6个数据发送模块1、模式复用器2、80km少模光纤3、模式解复用器4、6个相干接收机5和离线数据处理模6。其中FMF的随机耦合强度为-30dB/km，光纤损耗为0.2dB/km，LP01模的色度色散为20ps/nm/km，LP11模的色度色散为21ps/km/nm，差分模时延为27ps/km。模式复用器和模式解复用器引入本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于变步长无约束FD‑LMS的模分复用系统解复用方法，其特征在于，具体步骤如下：第一步，用一段训练序列使滤波器矩阵W实现预收敛，将训练序列作为期望信号，其中，W为M×M矩阵，其具体过程包括以下步骤：S1、对二倍过采样、色散补偿后的第j(1≤j≤M)路时域待均衡信号uj(n)进行奇偶分路，得到并行的奇路数据

【技术特征摘要】
1.一种基于变步长无约束FD-LMS的模分复用系统解复用方法，其特征在于，具体步骤如下：第一步，用一段训练序列使滤波器矩阵W实现预收敛，将训练序列作为期望信号，其中，W为M×M矩阵，其具体过程包括以下步骤：S1、对二倍过采样、色散补偿后的第j(1≤j≤M)路时域待均衡信号uj(n)进行奇偶分路，得到并行的奇路数据和偶路数据对两路数据分别分块，并根据系统时延与冲击响应的关系得到每块码元个数为N，将两个相继子块放在一起，顺次进行FFT变换得到第k块奇偶路频域信号其中，diag{}代表对角矩阵运算，FFT[]代表傅里叶变换；S2、对权向量长度为N的奇偶子均衡器进行初始化设置，当i与j不相等时，将每个权值设为0；当i与j相等时，将第N/2个权值设为1，其余权值设为0，并对其后N个权值补零；然后再进行FFT变换得到S3、计算第i(1≤i≤M)路频域输出对其进行傅里叶反变换(IFFT)并舍弃前N个值，得到其第k块时域输出信号yi(k)；S4、加入载波相位噪声估计项φi(k)，利用第k块期望信号di(k)计算时域误差ei(k)＝(di(k)-yi(k))·exp(jφi(k))，对其前面N个值进行补零并进行FFT运算，得到第k块频域误差信号Ei(k)；S5、每块中每个频率柜的变步长：其中α为常数，为第...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡贵军，黄成斌，王晔玲，宫彩丽，张天，刘云鹤，李娇，郭盟，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林,22