【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于牵引变电所故障自愈，尤其涉及一种改进型ldbp的wdm系统信道内和信道间非线性联合补偿方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、在互联网快速发展的数字化时代，网络流量爆炸式增长对光纤通信网络在高速和大容量两个方面提出了更高要求。然而光纤通信的容量和传输速率由于受到线性损伤和非线性损伤的影响而难以满足要求，其中色度色散(chromatic dispersion，cd)、偏振模色散(polarization mode dispersion，pmd)在内的线性损伤可以通过数字信号处理(digitalsignal processing，dsp)技术被很好的补偿，而克尔非线性效应带来的非线性损伤则随着信号功率和波特率的增加随之增强，特别是波分复用(wavelength divisionmultiplexing，wdm)系统中的非线性效应不仅包含来自同一信道的自相位调制(self-phase modulation，spm)，还有来自其他信道的交叉相位调制(cross-phase modulation，xpm)和四波混频(four-wave mixing，fwm)，其中spm和xpm引起的非线性相移会导致信号严重失真。另外由于光纤通信系统并不是单纯的线性系统或非线性系统，在信号传输过程中线性损伤会对非线性效应产生一定程度的干扰，因此克服光纤非线性效应不仅是优化系统性能的关键更是一大难点。
2、为缓解光纤非线性效应带来的失真，研究人员提出了多种有效的非线性补偿技术。数字反向传输(digital back propagati
3、近年来随着机器学习的快速发展，神经网络(neural network，nn)强大的学习能力引起了人们的广泛关注，它不需要系统过多的先验链路信息就能完成运算，因此人工神经网络(artificial neural network，ann)，卷积神经网络(convolutional neuralnetwork，cnn)等均被引入到光纤非线性补偿领域中进一步提高系统性能。而三元组相邻符号之间相关性的提出，使得记忆性神经网络成为研究热点。以长短期记忆(long short-term memory，lstm)网络及其变体为例，它们通过记忆相邻符号之间的相关性有效的实现了相干光通信系统的非线性补偿。然而上述所提的基于神经网络的非线性补偿方法大多数是一个黑盒过程，只关注于性能的提升，输出结果和学习过程难以解释。为此研究者将理论模型和神经网络相结合，提出可解释的学习型数字反向传输(learned digital backpropagation，ldbp)，它的出现解决了神经网络黑盒问题对非线性补偿的限制。
4、从专利检索情况可知，在光通信系统中进行非线性补偿的方案主要包括：现有研究中，首先对信号进行色散和非线性的补偿，然后对判决的补偿信号做回归判决来确定结果。现有研究中，利用三元组使神经网络学习非线性损伤值，再用接收信号减去非线性损伤值来完成非线性补偿。现有研究中，使用光学相位共轭技算法补偿非线性损伤。以上所述研究在光通信系统非线性补偿中计算复杂度较高且没有深入全面考虑线性损伤和非线性损伤之间存在的复杂相关性，忽略了wdm系统中色散引起的信道内脉冲展宽和信道间走离效应对信号非线性效应的扰动。
技术实现思路
1、针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种基于改进型ldbp的wdm系统信道内和信道间非线性联合补偿方法、装置及电子设备，能够在较低的计算复杂度下实现性能的提升；以前向纠错(forward error correction，fec)阈值作为衡量标准，大大延展了有效传输距离。
2、为了达到以上目的，本专利技术采用的技术方案为：
3、第一方面，本方案提供一种wdm系统信道内和信道间非线性联合补偿方法，包括以下步骤：
4、s1、利用相干接收机单独接收wdm系统中每个信道的信号，并对接收信号重采样至2样本/符号；
5、s2、根据重采样的信号，利用改进型的ldbp神经网络的分步线性补偿层在时域中采用一维卷积操作，并在重叠保留法中加入脉冲展宽效应，补偿色散造成的线性损失；
6、s3、将每一分步色散补偿后的信号传递至ldbp神经网络的分步非线性补偿层，在考虑同一信道内色散影响的情况下，结合相邻符号之间的非线性相互作用设置权重，并求解spm效应引起的非线性相位移动；
7、s4、在考虑信道间走离效应的情况下，在频域求解xpm效应引起的非线性相位移动，并将频域得到的xpm非线性相位移动转移至时域；
8、s5、将时域的xpm非线性相位移动和spm效应引起的非线性相位移动进行相加处理，对信号进行信道内和信道间非线性联合补偿；
9、s6、将经联合补偿后的信号，由自适应滤波器补偿偏振相关的非线性相互作用；
10、s7、将经步骤s6补偿后的信号，经dsp恢复受损信号，完成wdm系统信道内和信道间的非线性联合补偿。
11、本专利技术的有益效果是：本专利技术通过优化信号传输的物理模型，在接收端对色散和非线性效应进行交替补偿，在未知具体参数的情况，通过结合神经网络和改进的非线性补偿物理模型实现wdm系统信道内和信道间非线性联合补偿，能够在控制计算复杂度和降低实现成本的情况下有效均衡信号非线性失真，有望在长距离传输的大容量wdm系统中发挥更好的作用。
12、进一步地，所述步骤s1包括以下步骤：
13、s101、在wdw系统中，利用相干接收机单独接收每个信道的离散信号；
14、s102、对离散信号重采样至2样本/符号。
15、再进一步地，所述改进型的ldbp神经网络包括：
16、输入层，用于接收重采样的信号；
17、线性补偿层，用于根据重采样的信号，在时域中采用一维卷积操作，并在重叠保留法中加入脉冲展宽效应，补偿色散造成的线性损失；
18、信道内和信道间的非线性联合补偿层，用于根据每一分步色散补偿后的信号，在考虑同一信道内色散影响本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种WDM系统信道内和信道间非线性联合补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的WDM系统信道内和信道间非线性联合补偿方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的WDM系统信道内和信道间非线性联合补偿方法，其特征在于，所述改进型的LDBP神经网络包括：
4.根据权利要求1所述的WDM系统信道内和信道间非线性联合补偿方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的WDM系统信道内和信道间非线性联合补偿方法，其特征在于，所述步骤S3中SPM效应引起的非线性相位移动的表达式如下：
6.根据权利要求1所述的WDM系统信道内和信道间非线性联合补偿方法，其特征在于，所述步骤S5中对信号进行信道内和信道间非线性联合补偿，其表达式如下：
7.根据权利要求1所述的WDM系统信道内和信道间非线性联合补偿方法，其特征在于，所述步骤S6具体为：
8.根据权利要求1所述的WDM系统信道内和信道间非线性联合补偿方法，其特征在于，所述步骤S7具体为：>
9.一种执行权利要求1-8任一所述的WDM系统信道内和信道间非线性联合补偿方法的装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-8中任一所述的WDM系统信道内和信道间非线性联合补偿方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种wdm系统信道内和信道间非线性联合补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的wdm系统信道内和信道间非线性联合补偿方法，其特征在于，所述步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的wdm系统信道内和信道间非线性联合补偿方法，其特征在于，所述改进型的ldbp神经网络包括：
4.根据权利要求1所述的wdm系统信道内和信道间非线性联合补偿方法，其特征在于，所述步骤s2包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的wdm系统信道内和信道间非线性联合补偿方法，其特征在于，所述步骤s3中spm效应引起的非线性相位移动的表达式如下：
6.根据权利要求1所述的wdm系统信道内和信道间非线性联合...
【专利技术属性】
技术研发人员：白成林，迟新宇，秘万祥，杨帆，罗清龙，许恒迎，杨立山，张若慧，齐琪，
申请(专利权)人：聊城大学，
类型：发明
国别省市：
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