QAM相干光通信系统中基于矩的精度增强的OSNR监测方法技术方案

本发明专利技术公开了一种QAM相干光通信系统中基于矩的精度增强的OSNR监测方法。本发明专利技术QAM相干光通信系统中基于矩的精度增强的OSNR监测方法，其特征在于，包括：使用时钟恢复的信号作为输入；将发送信号写为x

OSNR monitoring method based on moment accuracy enhancement in QAM coherent optical communication system

【技术实现步骤摘要】
QAM相干光通信系统中基于矩的精度增强的OSNR监测方法
本专利技术涉及通信领域，具体涉及一种QAM相干光通信系统中基于矩的精度增强的OSNR监测方法。
技术介绍
光信号的质量通常用光信噪比(OSNR)衡量，OSNR定义为信号功率与噪声功率之比。在光通信系统中，累积的噪声主要来自级联掺饵光纤放大器(EDFA)的放大的自发发射(ASE)噪声。由于EDFA在光通信系统中通过放大光信号来补偿光纤损耗是必不可少的，诱发的ASE噪声的积累肯定会降低OSNR，从而降低光信号的质量。通过监测OSNR值，网络控制平面可以灵活分配光信号的带宽和路由。同时，随着基于数字信号处理(DSP)的相干接收机的应用，高阶正交幅度调制(QAM)信号有望用于高速，大容量和长距离的通信系统。在相干光通信系统中，基于DSP的OSNR监测技术很有吸引力，因为它们可以容忍来自光波长开关的滤波性能下降的同时集成在基于DSP的相干接收机中。正交幅度调制(QAM)相干光通信系统中已经出现了各种基于DSP的OSNR监测技术，比如基于深度神经网络，卷积神经网络和长短期记忆神经网络。通过提取幅度直方图，异步延迟抽头图，斯托克斯参数，误差矢量幅度，光谱等特征来监测OSNR。通常，提取特征的OSNR监测技术需要大量的训练数据才能获得更高的OSNR识别精度。相比之下，通过计算信号的高阶矩可以轻松估计OSNR。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种QAM相干光通信系统中基于矩的精度增强的OSNR监测方法，误差较小。为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种QAM相干光通信系统中基于矩的精度增强的OSNR监测方法，包括：使用时钟恢复的信号作为输入，将发送信号写为Xn＝Rnеjθn，其中Rn和θn分别是QAM信号的幅度和相位，恢复信号表示为：其中，s是信号功率因数，n是噪声功率因数，zk是均值为零的高斯白噪声；对时钟恢复后的信号进行平均能量归一化；提取归一化后恢复信号的内部幅度圆表示为：基于内部幅度圆的数据，计算二阶矩M2，可表示为其中，E{}和()*表示向量的均值和共轭，E{|Rn|2}＝E{|Zn|2}＝V；基于内部幅度圆的数据，计算四阶矩M4，可表示为M4＝E{(YY*)2}＝S2E{|Rn|4}+4V2SN+N2E{|Zn|4}(4)＝(KxS2+4SN+KzN2)V2OSNR通过信号功率因数S和噪声功率因数N来计算，其中，Bf是参考带宽，Rs是信号的符号率；Kx为1。在其中一个实施例中，使用通过恒定模块算法进行时钟恢复的信号作为输入。在其中一个实施例中，归一化的具体公式为：在其中一个实施例中，Bf是12.5GHz的参考带宽。在其中一个实施例中，对计算得出的OSNR进行校准。在其中一个实施例中，对计算得出的OSNR进行校准，具体包括：利用校准点来计算偏置值；根据所述偏置值计算OSNR。在其中一个实施例中，相同调制格式的信号的偏置值相同。一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现任一项所述方法的步骤。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现任一项所述方法的步骤。一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行任一项所述的方法。本专利技术的有益效果：第一步就是归一化，得到Xn。所以就可以提取16QAM和64QAM的内部幅度圆，(接下来有关16QAM和64QAM计算所有的步骤都是基于内部幅度圆的数据的。)接下来假设信号表示为Yn。以及计算M2.M4。最后就是计算信号的OSNR(QPSK只有一个幅度，根据Kx的计算公式得到Kx值为1，16QAM和64QAM由于提取内部幅度圆来计算OSNR，因此根据公式得到Kx的值也均为1。)但是通过提取内部幅度圆来计算信号的OSNR与实际的信号的OSNR值之间有一个恒定的误差，本专利技术通过校准点来计算该误差。与传统的基于矩的方法相比，所提出的精度增强的基于矩的方法可以将估计误差降低到0.4dB以下。附图说明图1是本专利技术QAM相干光通信系统中基于矩的精度增强的OSNR监测方法中的QPSK、16QAM和64QAM信号下估计的OSNRvs.仿真的OSNR示意图。图2(a)是本专利技术QAM相干光通信系统中基于矩的精度增强的OSNR监测方法中的16QAM信号下估计的OSNRvs.仿真的OSNR示意图。图2(b)是本专利技术QAM相干光通信系统中基于矩的精度增强的OSNR监测方法中的64QAM信号下估计的OSNRvs.仿真的OSNR示意图。图3是本专利技术QAM相干光通信系统中基于矩的精度增强的OSNR监测方法中的相干光通信系统实验流程图。图4是本专利技术QAM相干光通信系统中基于矩的精度增强的OSNR监测方法中的QPSK信号下估计OSNRvs.OSA测量得到的OSNR。图5(a)是本专利技术QAM相干光通信系统中基于矩的精度增强的OSNR监测方法中的16QAM信号下估计OSNRvs.OSA测量得到的OSNR。图5(b)是本专利技术QAM相干光通信系统中基于矩的精度增强的OSNR监测方法中的64QAM信号下估计OSNRvs.OSA测量得到的OSNR。图6是本专利技术QAM相干光通信系统中基于矩的精度增强的OSNR监测方法中16QAM信号下不同符号长度的OSNRvs.OSA测量得到的OSNR。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本专利技术并能予以实施，但所举实施例不作为对本专利技术的限定。对于QPSK信号，已经通过实验证明了基于矩的OSNR监测技术，并且所测OSNR与估计值之间的误差小于0.5dB。当在16-QAM实验中评估基于矩的OSNR监测方法时，OSNR的监测范围限制为10到22dB。由于高阶信号的星座点的密集分布容易受到系统噪声的影响，因此需要较高的OSNR。实际上，在16-QAM仿真中已经观察到SNR估计值在较高SNR范围内会出现偏差。在信噪比较高的情况下，需要六阶或更高阶矩来校正较大的信噪比偏差。在这项工作中，本专利技术仿真了16-QAM和64-QAM系统中基于矩的OSNR监测技术。发现如果OSNR高于20dB，则OSNR的估计误差会更大。为了提高OSNR监测精度，本专利技术提出了一种提高精度的方法，该方法首先通过恒定模块算法对高阶QAM信号进行时钟恢复，然后对经过平均能量归一化后的信号提取内部圆，用传统的二阶和四阶矩计算信号的OSNR，而不是计算复杂的高阶矩。该想法源自以下事实：星座图中的高阶QAM信号的内部点主要受到ASE噪声的影响，而受其他系统噪声的影响较小。该方法在16-QAM和64-QAM仿真中效果很好。此外，本专利技术通过16-QAM和64-QAM相干光通信系统实验证明了所提出的OSNR监测方法，并本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种QAM相干光通信系统中基于矩的精度增强的OSNR监测方法，其特征在于，包括：/n使用时钟恢复的信号作为输入，将发送信号写为x

【技术特征摘要】
1.一种QAM相干光通信系统中基于矩的精度增强的OSNR监测方法，其特征在于，包括：
使用时钟恢复的信号作为输入，将发送信号写为xn＝Rnеjθn，其中Rn和θn分别是QAM信号的幅度和相位，恢复信号表示为：



其中，s是信号功率因数，n是噪声功率因数，zk是均值为零的高斯白噪声。
对时钟恢复后的信号进行平均能量归一化；
提取归一化后恢复信号的内部幅度圆表示为：



基于内部幅度圆的数据，计算二阶矩M2，可表示为



其中，E{}和()*表示向量的均值和共轭，E{|Rn|2}＝E{|Zn|2}＝V；
基于内部幅度圆的数据，计算四阶矩M4，可表示为
M4＝E{(YY*)2}＝S2E{|Rn|4}+4V2SN+N2E{|Zn|4}(4)
＝(KxS2+4SN+KzN2)V2
OSNR通过信号功率因数S和噪声功率因数N来计算，



其中，Bf是参考带宽，Rs是信号的符号率；Kx为1。


2.如权利要求1所述的QAM相干光通信系统中基于矩的精度增强的OSNR监测方法，其特征在于，使用通过恒定模块算法进行时钟恢复的信号作为输入。


3.如权利要求1所述的QAM相干光通信系统中基于矩的...

【专利技术属性】
技术研发人员：高明义，马媛媛，
申请(专利权)人：苏州大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32