【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据处理，具体涉及一种光纤非线性噪声均衡方法及装置。
技术介绍
1、由于netflix和youtube等服务的普及，承载全球大部分数字信息的光纤无法满足不断增长的数据流量的需求，面临着巨大的压力，这被称为“容量紧缩”，除非开发出新技术，否则现有的光纤系统可能无法满足我们未来的互联网需求和期望，光纤通信系统传输速度受限的主要原因之一是主要由光纤非线性引起的非线性噪声，其次是由光学元件/收发器损伤引起的非线性噪声。
2、目前已经提出了多种解决方案，使用分析表达式/公式等方法补偿由光学或数字方法引起的非线性失真，这些方法本质上就是复杂且确定性的，除了确定性失真之外，在网络中还存在大量的随机(猜测)非线性噪声，比如光纤非线性与光放大器引起的自发放射噪声之间的相互作用，为了在数字领域中同时解决随机非线性和确定性非线性，而又不过多牺牲计算成本，最近提出了机器学习方法：“机器学习诞生于模式识别和计算机无需编程即可执行特定任务的理论。”简而言之，机器学习是先进统计分析和优化理论的结合。近期，各种现有的机器学习算法(例：监督和无监督—无需训练数据)已被利用于现代光纤通信和光无线通信系统中的非线性均衡，展现出有希望的结果。迄今为止，数字机器学习已经在离线情况下实施，然而迫切需要一个适用于实时通信系统的实用算法，以最大化传输性能。尽管机器学习已经在某些领域得到实施，但由于典型通信的时间紧迫性，其在电信领域的应用将更具挑战性，例如，实时机器学习在遇到问题时仅有毫秒(msec)的响应时间。
3、现有技术中，提出的方法
技术实现思路
1、为了解决现有技术存在的只是处理了确定性非线性，忽视了重要的随机非线性失真，而且是在牺牲了光纤传输容量的情况下对非线性噪声进行补偿，处理方式复杂度高，实时性差的技术问题，本专利技术提供一种光纤非线性噪声均衡方法及装置。
2、第一方面
3、本专利技术提供了一种光纤非线性噪声均衡方法，包括：
4、s101：接收光载波信号，对光载波信号进行光电转换，并对得到的电信号进行线性均衡；
5、s102：对线性均衡后的电信号进行载波相位恢复；
6、s103：通过kmeans++聚类算法对恢复后的电信号进行聚类，得到多个初始簇中心；
7、s104：以簇内方差最小为目标函数将恢复后的电信号分配至相应的初始簇中心；
8、s105：计算初始簇中心的电信号平均值，得到二次簇中心；
9、s106：迭代次数加1，重复s104-s105，直至二次簇中心满足停止条件；
10、s107：根据二次簇中心对线性均衡后的电信号进行软决策解码，输出解码后的电信号；
11、s108：间隔预设时长，对二次簇中心进行更新。
12、第二方面
13、本专利技术提供了一种光纤非线性噪声均衡装置，用于执行第一方面中的光纤非线性噪声均衡方法。
14、与现有技术相比，本专利技术至少具有以下有益技术效果：
15、在本专利技术中，对kmeans++聚类算法进行改进，由于非线性失真随时间不会改变，链路的频率响应相对稳定平坦，对实时传入的信号进行可自定义的定期稀疏采样，以更新聚类中心进行系统优化，在不牺牲光纤传输容量的情况下对各种非线性噪声进行快速均衡化补偿，符合光纤高速数据传输特点方式，消除数据传输过程中的时间延迟和等待时间。而且，改进的kmeans++聚类算法是一种无监督式算法，无需耗费大量训练时间，在不增加非线性噪声补偿的计算复杂度的同时，提升光纤通信的实时性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种光纤非线性噪声均衡方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的光纤非线性噪声均衡方法，其特征在于，所述S101具体包括：
3.根据权利要求1所述的光纤非线性噪声均衡方法，其特征在于，所述S102具体为：
4.根据权利要求1所述的光纤非线性噪声均衡方法，其特征在于，所述S103具体包括：
5.根据权利要求1所述的光纤非线性噪声均衡方法，其特征在于，所述簇内方差的计算方式为：
6.根据权利要求1所述的光纤非线性噪声均衡方法，其特征在于，所述停止条件包括所述迭代次数达到预设迭代次数或者所述二次簇中心不再改变。
7.根据权利要求1所述的光纤非线性噪声均衡方法，其特征在于，所述S107具体为：
8.根据权利要求1所述的光纤非线性噪声均衡方法，其特征在于，所述S108具体包括：
9.根据权利要求1所述的光纤非线性噪声均衡方法，其特征在于，在所述S107之后，还包括：
10.一种光纤非线性噪声均衡装置，其特征在于，用于执行权利要求1至9中任一项所述的光纤非线性噪声均衡方法。
...【技术特征摘要】
1.一种光纤非线性噪声均衡方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的光纤非线性噪声均衡方法，其特征在于，所述s101具体包括：
3.根据权利要求1所述的光纤非线性噪声均衡方法，其特征在于，所述s102具体为：
4.根据权利要求1所述的光纤非线性噪声均衡方法，其特征在于，所述s103具体包括：
5.根据权利要求1所述的光纤非线性噪声均衡方法，其特征在于，所述簇内方差的计算方式为：
6.根据权利要求1所述的光纤非线性噪声均衡方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：埃利亚斯·贾库米迪斯，
申请(专利权)人：绍兴西东科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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