The invention discloses a coherent optical fiber nonlinear equalization method for optical communication system for 64 QAM, were treated for 64 received QAM data including: receiving the data set for the first level data set, compute density parameters, each data point set threshold, density parameter exceeds a specified threshold the data is the second level data set; demodulation on the second point data set is divided into 64 clusters, and 64 centers; according to the centroid, grade second data set of data according to the Euclidean distance classification nearest to the corresponding clusters, 64 obtained new cluster centroid update; the first data set according to the nearest Euclidean distance distribution to the corresponding cluster, 64 clusters obtained after classification, calculation of each cluster of the highest quality heart. The present invention without iterative, global can quickly and accurately select K means clustering of the highest quality, good to reduce the effect of Kerr in nonlinear fiber, the performance of BER performance than that obtained before treatment to half magnitude.
【技术实现步骤摘要】
用于64-QAM相干光通信系统的光纤非线性均衡方法
本专利技术涉及相干光数据通信,具体涉及用于相干光通信系统的光纤非线性均衡方法。
技术介绍
为了满足网络流量上升的需求,已经广泛应用了诸如M进制相移键控(M-PSK)和M进制正交幅度调制(M-QAM)等具有高频谱效率的高阶调制信号,以增加传输容量。这些信号在传输系统中极易受到各种噪声的影响,并且通常需要较高的信噪比来获得所需的误比特率(BER)。此外,高功率信号对于足够的信噪比是必不可少的。然而,一旦这些高功率信号被发射到光纤中,kerr效应引起的非线性损伤将是不可避免的。因此,光纤中的kerr非线性限制了长距离相干光通信系统中的高阶调制信号性能。为了补偿光纤非线性,已经提出了许多数字信号处理(DSP)算法,如数字反向传播(DBP),人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)。DBP利用数字域中的反向传播算法,基于分步傅立叶方法(SSFM)求解光纤链路的反向非线性薛定方程,并从接收信号中计算发射信号。虽然基于DBP的光纤非线性补偿技术是有效的,但在实际操作过程中,大量的迭代形成了很高的复杂度。作为机器学习均衡技术,SVM具有突出的性质,但SVM的训练复杂度高度依赖于数据集的大小,例如:对于16-正交幅度调制(QAM)信号和64-QAM信号,分别需要4和6个SVM。因此,随着调制阶数的增加,将涉及更多的支持向量和更长的训练序列。此外,在SVM中,二次规划用于通过计算m阶矩阵来求解支持向量(m是样本数量)。对于较大的数据样本,存储和计算较大矩阵将需要更长的时间。因此,大规模的训练样本总会导致SVM的实施时间更 ...
【技术保护点】
一种用于64‑QAM相干光通信系统的光纤非线性均衡方法,对接收到的64‑QAM数据进行处理,其关键在于质心的选取,包括以下步骤:(1) 将接收到的64‑QAM数据集设置为第一级数据集,k的最大值为64,用于表示64‑QAM数据的64个质心数;(2) 计算第一级数据集中每个数据点的密度参数
【技术特征摘要】
1.一种用于64-QAM相干光通信系统的光纤非线性均衡方法,对接收到的64-QAM数据进行处理,其关键在于质心的选取,包括以下步骤:(1)将接收到的64-QAM数据集设置为第一级数据集,k的最大值为64,用于表示64-QAM数据的64个质心数;(2)计算第一级数据集中每个数据点的密度参数dd(k):其中,式中,函数range是数据点的数值范围,x和y分别表示64-QAM数据的实部和虚部,i代表数据集中的点,i是1到N的整数,N是数据集中数据点的个数;(3)设定阈值,将获得的第一级数据集根据密度函数值dd(k)进行筛选,选择dd(k)超过指定阈值的数据作为第二级数据集;(4)对第二级数据集点用解调函数对64-QAM星座图信号进行信号恢复,将获取的十进制数据0-63作为标签附加到对应数据;基于标签,将第二级数据集划分为64个簇,并且将这些簇群进行平均以获得64个质心Ci;(5)根据获得的质心Ci,将第二级数据集中的数据根据...
【专利技术属性】
技术研发人员:高明义,张俊峰,陈伟,沈纲祥,
申请(专利权)人:苏州大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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