【技术实现步骤摘要】
一种基于自适应矩估计的数据接收方法及接收系统
本专利技术涉及通信技术的研究领域，特别涉及一种基于自适应矩估计的数据接收方法及接收系统。
技术介绍
在过去的十年里，由于云计算和各种网络应用的出现，网络流量呈指数级爆炸式增长。为了应对日益增长的网络数据，大型数据中心正在迅速发展。数据中心采用光互联方式传输海量数据，具有容量大、功耗低的特点。随着数据中心的快速发展，短距光互联系统的传输速率达到400Gbit/s，预计2020年达到1Tbit/s。短距光互联通常需要采用低成本、低功耗、低开销的系统。为了在有限带宽内传输更高速率的数据，多阶调制在研究和商用领域被广泛研究。四电平脉冲调幅(PAM4)已经在4×100-Gbit/s的光学器件中得到了商业应用。对于高容量的光互联，八电平PAM(PAM8)是实现更高光谱效率的良好选择。然而，接收端经常需要采用数字信号处理(DSP)算法解决符号间干扰和补偿接收信号的高频损伤。如众所周知的前馈均衡器就是一种常用的补偿符号间干扰的算法。但是对于多阶调制格式信号的补偿，常需要采用半符号间隔和大量抽头数的前馈均衡器。与基于PAM4的光互联相比...
【技术保护点】
1.一种基于自适应矩估计的数据接收方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、接收多阶PAM/QAM调制信号，并对接收的调制信号进行检测，获取模拟信号；S2、将模拟信号转换成数字信号；S3、对数字信号进行改进的时域均衡；即对输入少量已知训练序列进行延时、存储，构建训练样本矩阵，使用训练样本矩阵对时域均衡的抽头系数进行迭代批训练，得到最佳抽头系数；对均衡后的信号进行判决，用于更新抽头系数；S4、对均衡后的信号进行后滤波，即对均衡后的信号进行一个符号间隔延时并适当衰减，延时后的信号与当前时刻信号相加，得到均衡滤波信号；S5、对均衡滤波信号进行最大似然序列检测，输出分解为独立的欧氏距离...
【技术特征摘要】
1.一种基于自适应矩估计的数据接收方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、接收多阶PAM/QAM调制信号，并对接收的调制信号进行检测，获取模拟信号；S2、将模拟信号转换成数字信号；S3、对数字信号进行改进的时域均衡；即对输入少量已知训练序列进行延时、存储，构建训练样本矩阵，使用训练样本矩阵对时域均衡的抽头系数进行迭代批训练，得到最佳抽头系数；对均衡后的信号进行判决，用于更新抽头系数；S4、对均衡后的信号进行后滤波，即对均衡后的信号进行一个符号间隔延时并适当衰减，延时后的信号与当前时刻信号相加，得到均衡滤波信号；S5、对均衡滤波信号进行最大似然序列检测，输出分解为独立的欧氏距离的和最小化的检测数字信号；S6、将检测数字信号进行解码，得到比特序列接收数据。2.根据权利要求1所述的一种基于自适应矩估计的数据接收方法，其特征在于，所述检测为直接检测。3.根据权利要求1所述的一种基于自适应矩估计的数据接收方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：将多阶PAM/QAM调制信号进行模数转换，生成数字信号。4.根据权利要求1所述的一种基于自适应矩估计的数据接收方法，其特征在于，所述改进的时域均衡包括训练和跟踪，具体如下：训练过程如下：对输入的少量已知训练序列进行延时、存储，构造训练样本矩阵；所述训练矩阵R的结构为，其中xi(i＝1,2,3...)为接收的数字信号，N为抽头个数，N＜i，M为训练序列长度，M＜i；对应的判决信号向量为：使用训练样本矩阵对时域均衡的抽头系数进行基于自适应矩估计的迭代批训练，其中yi(i＝1,2,3...)为对应时刻发送的数字信号，N为抽头个数，M为训练序列长度；所述跟踪具体为：包括把大量未知有效载荷序列输入到上述时域滤波器得到均衡后的信号，并对均衡后的信号进行判决，用于抽头系数的更新。5.根据权利要求4所述的一种基于自适应矩估计的数据接收方法，其特征在于，所述迭代批训练基于自适应矩估计算法，具体过程如下：在第i次迭代训练...
【专利技术属性】
技术研发人员：周骥，王海德，刘龙，刘伟平，李朝晖，
申请(专利权)人：暨南大学，
类型：发明
国别省市：广东,44
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