一种离散谱调制非线性频分复用系统的频偏盲估计方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于本征值偏移和相位纠正误差的频偏盲估计方法，本发明专利技术方法主要针对离散谱调制或全谱调制(离散谱与连续谱联合调制)的非线性频分复用(NFDM)系统。频率偏移(FO)，这是由发射端激光器和本振激光器中心频率不匹配而产生的损伤，本处理方法首先根据本征值偏移确定频偏估计的粗略范围，然后根据非线性傅里叶变换(NFT)理论和基于相位纠正误差构建关于FO的优化模型。在优化模型的求解过程中，首先利用格点搜索(grid

【技术实现步骤摘要】
一种离散谱调制非线性频分复用系统的频偏盲估计方法


[0001]本专利技术涉及光纤通信
，更具体地，涉及一种基于本征值偏移和相位纠正误差的频偏盲估计方法，本专利技术方法主要针对的是离散谱调制或全谱调制的NFDM光通信相干系统。由于是盲估计算法，本方法不需要借助训练序列就可以实现对时变频偏进行估计。

技术介绍

[0002]随着高清视频、云计算、大数据、移动互联网等服务的飞速发展，网络流量不断增长，作为全球信息互联互通基础设施的光纤通信系统始终面临提速扩容压力，不断提升光纤通信系统的通信速率是永恒不变的热点。根据香农定律，系统的传输容量由信道带宽和信噪比共同决定。然而单模光纤信道中除了线性噪声之外，还存在随光功率增强的非线性效应引起的噪声。非线性噪声限制了光信噪比的提升，导致了非线性香农极限的出现。除了把光纤非线性效应看作是一种外来的损伤予以补偿外，研究者们也尝试对其进行解析，并纳入到光纤信道的一部分中，开发新型的通信方案。在2013年，Mansoor基于逆散射理论提出了非线性频分复用(NFDM)的技术。非线性频谱在仅考虑二阶色散和Kerr非线性的光纤中的传输演化是解析的。该技术对光波的“非线性频域”进行调制解调，把复杂的非线性效应转化为简单的传输函数。
[0003]在相干接收机中，由于接收端的本振激光器与发射端激光器未锁定频率，会导致接收信号中存在频偏。现有的离散谱调制NFDM相干系统中的频偏估计方法主要包含M次方算法，基于周期序列的导频法，基于NFT理论和训练序列辅助的非线性频域(NFD)补偿法、本征值偏移法等。
[0004]由于M次方算法的频偏估计范围受限于[
‑
R
s
/2m,+R
s
/2m]，其中R
s
表示波特率，m表示调制格式中星座点的个数，且在光纤长距传输中，离散谱调制的NFDM系统的波特率通常较低，因此，该方法只适用于频偏非常小的情况，这显然是不符合实际应用需求的。基于周期序列的导频法需要较长的序列才能获得较好的频偏估计精度，这无疑就降低了NFDM系统的频谱效率。针对M次方算法频偏估计范围受限的问题，北京邮电大学的郑子博等人提出了基于NFT理论和辅助序列的NFD方法，该方法的频偏估计范围可以扩展到。与基于周期序列的导频法相比，该方法可以减少训练序列长度，且可以获得更好的估计精度。然而，该方法的频偏估计范围依然是受到波特率的约束。此外，由于是借助于训练序列的估计算法，对于频偏时变的NFDM系统而言，该方法就需要等间隔重复插入训练序列去估计频偏的变化，这无疑会降低NFDM系统的频谱效率。本征值偏移法是一种非训练序列辅助的方法，该方法是根据NFT频移性质，通过计算本征值实部的偏移来估计频偏，但在实际应用中，由于光纤传输存在各种损伤(如光纤损耗、ASE噪声等)而导致不够准确。

技术实现思路

[0005]针对现有技术的缺陷，本专利技术目的是提出一种既可以消除波特率对频偏估计范围约束，又无须借助训练序列的盲估计方法。
[0006]为实现上述目的，本专利技术实施提供了一种基于本征值偏移和相位纠正误差的频偏盲估计方法。该方法既可以消除波特率对频偏估计范围约束，又无须借助训练序列，并且对调制格式透明。由发射机激光器和本振激光器中心频率的不匹配导致的FO，本处理方法首先根据本征值偏移给定频偏估计的粗略范围，然后基于NFT理论和相位纠正误差构建关于FO的优化模型。最后，在优化模型的求解过程中，由于目标函数的多极值性，先利用grid
‑
search算法进行粗搜索，进而利用Nelder
‑
Mead单纯形优化算法对grid
‑
search的结果进行求精，即可得频偏估计值。
[0007]在一个可选的实施例中，一种离散谱调制非线性频分复用系统的频偏盲估计方法，包括：
[0008]由发射端激光器和本振激光器中心频率的不匹配引入的频偏，首先根据本征值偏移给定频偏估计的粗略范围，然后基于NFT理论和相位纠正误差构建关于FO的优化模型。最后，分别利用grid
‑
search算法和Nelder
‑
Mead单纯形优化算法对优化模型进行求解，即可得频偏估计值。
[0009]在一个可选的实施例中，所述的离散谱调制非线性频分复用系统的频偏盲估计方法，基于本征值偏移确定频偏估计的粗略范围方法如下：
[0010]根据NFT理论的频移性质，
[0011][0012]这里q(t,z)表示时域信号，ω表示频率，a(λ
‑
ω,z),b(λ
‑
ω,z)表示非线性傅里叶变换频域的谱系数。
[0013]由以上性质可以看到频偏会引起本征值实部的偏移，但由于光纤传输中存在各种损伤(如光纤损耗、ASE噪声等)，利用以上性质只能对频偏进行粗定位，
[0014]Δf
e
＝E[Re(λ
‑
ω)]/(
‑
π*T0)＝E[Re(λ
‑
ω)]/(
‑
π*T
p
/2t
max
)
[0015]这里E表示取均值，Re表示取实部运算，λ表示非线性傅里叶变换的谱参数，ω＝
‑
πΔfT0,Δf表示发射端激光器和本振激光器中心频率的偏移量，T
p
表示时间窗的固定宽度，t
max
＝T
p
/(2T0),表示无量纲的时间参数，T0表示自由参数。
[0016]因此，可得频偏估计的粗略范围为
[0017][0018]这里ρ,δ都是用于控制频偏估计范围的参数，取为ρ＝0.01,δ＝40。
[0019]在一个可选的实施例中，所述的离散谱调制非线性频分复用系统的频偏盲估计方法，其特征在于基于NFT理论和相位纠正误差构建关于FO的优化模型：根据图1中各信号之间的如下关系，
[0020][0021]u
i3
(τ,l)＝u
i2
(τ,l)e
jΔΩτ
,ΔΩ＝2πΔf,Δf为总频偏,
[0022][0022]为补偿频偏(假设补偿的频偏是准确的)
[0023][0024]b
i6
(λ,z)＝b
i
(λ,0)e
‑
jΔφ
[0025]其中，q1(t,0)表示第i个去规范化前的信号，u2(τ,l)表示第i个经过信道后的信
号，u3(τ,l)表示第i个相干接收到的信号，u4(τ,l)表示第i个频偏补偿后的信号，q5(t,z)表示第i个规范化后的信号，b6(λ,z)表示第i个信道均衡后的非线性谱b
‑
系数。
[0026]可构建如下优化模型，
[0027][0028]其中，m表示优化模型中考虑的相位校正误差的符号数量，N表示计算每个符号的相位纠正误差时取的相邻符号数量，d
k
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种离散谱调制非线性频分复用系统的频偏盲估计方法，其特征包括：S1.利用本征值偏移来给定频偏所在的粗略范围；S2.基于NFT理论和相位纠正误差构建关于FO的优化模型；S3.先利用grid
‑
search算法进行粗搜索，进而利用Nelder
‑
Mead单纯形优化算法对grid
‑
search的结果进行求精，即可得频偏估计值。2.根据权利要求1所述的离散谱调制非线性频分复用系统的频偏盲估计方法，其特征在于，所述利用本征值偏移确定频偏估计的粗略范围，首先，利用NFT理论的频移性质对频偏进行粗定位，Δf
e
＝E[Re(λ
‑
ω)]/(
‑
π*T0)＝E[Re(λ
‑
ω)]/(
‑
π*T
p
/2t
max
)这里E表示取均值，Re表示取实部运算，λ表示非线性傅里叶变换的谱参数，ω＝
‑
πΔfT0,Δf表示发射端激光器和本振激光器中心频率的偏移量，T
p
表示时间窗的固定宽度，t
max
＝T
p
/(2T0),表示无量纲的时间参数，T0表示自由参数；然后，根据粗定位频偏值Δf
e
,给出估计的粗略范围，这里ρ,δ都是用于控制频偏估计范围的参数，取为ρ＝0.01,δ＝40。3.根据权利要求1所述的离散谱调制非线性频分复...

【专利技术属性】
技术研发人员：李建平，秦玉文，付松年，何健庆，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：