【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种低复杂度光通信载波相位恢复方法，属于光纤通信。
技术介绍
1、光纤通信是光通信的一种，利用光纤作为媒介进行信息传递，具有通信容量大、抗电磁、信号干扰小等特点。随着大数据、物联网等技术的迅猛发展，人们对高速、大容量传输系统的需求日益增加，传统的直接检测技术已经不能满足信息的高速、大规模发展，相干光通信技术凭借其频谱效率高、接收灵敏度高、支持多种调制格式等优点得到了广泛关注。然而，相干光通信系统具有高成本、高功耗的特点，为对成本和功耗敏感的短距离传输系统中的应用造成了一定的阻碍。因此，对降低相干光通信系统复杂度的研究十分必要。
2、由于自发辐射以及各种噪声的影响，激光器中受激辐射产生的相干光受到随机的频率、相位扰动，激光器输出光的频谱为有一定宽度的包络，其半峰宽度为激光器线宽。激光器线宽的存在将导致信号星座点发生旋转，因此需要通过算法对信号进行载波相位恢复。相干光通信系统中常用的载波相位恢复算法包括：盲相位搜索算法(bps)、viterbi-viterbi相位估计算法等。viterbi-viterbi相位估计算法先通过四次方运算去除qpsk信号的调制信息，再对多个相邻码元取平均估算激光器的相位噪声，但该算法对激光器线宽容忍度较低。bps因其较高的线宽容忍度且可以处理多种调制格式的信号得到广泛应用，但其复杂度很高，实际应用中可能需要较大的资源消耗，因此降低其复杂度的研究也十分必要。
技术实现思路
1、为了解决相干光通信系统中载波相位恢复算法bps复杂度较高的
2、本专利技术的目的是通过下述技术方案实现的：
3、本专利技术公开的一种低复杂度光通信载波相位恢复方法，包括如下步骤：
4、步骤一：将输入的数据划分为每nc个数据一组，通过对数据进行分批，便于输入到后续步骤二至四分批处理。nc的值为经验值，根据信号噪声不同适当调整。
5、步骤二：采用改进的dbscan算法，对于步骤一分批后的数据进行单次聚类。
6、dbscan算法有两个参数：邻域搜索半径ε和能够单独作为一类的最小点数min_points。当聚类得到的类别数与输入信号调制数m相同时，则判定聚类结果正确，否则需要对ε或者min_points做出调整，重新聚类。聚类结果正确后，对同类数据点坐标取均值计算得到m个聚类中心。
7、步骤二中所述的聚类方法的具体实现如下：
8、dbscan算法主要有两个参数，邻域搜索半径ε和能够单独作为一类的最小点数min_points。对于改进的dbscan算法，将圆形搜索邻域替换为正方形邻域，延申长度a代表正方形邻域边长的一半。将以起始点为中心，上下左右边界为分别向对应方向延申长度a所对应的水平、竖直的直线定义为邻域边界。由邻域边界围成正方形搜索邻域。通过搜索点和正方形邻域边界的坐标对比，判断该搜索点是否在中心点的正方形邻域内。以坐标比较代替欧氏距离计算的方式，降低聚类的复杂度。
9、步骤二具体实现方法为：
10、步骤2.1：选取任意一点p作为起始点；
11、步骤2.2：计算点p(xp,yp)对应的正方形邻域边界，分别为直线x＝xmax、直线x＝xmin、直线y＝ymax、直线y＝ymin。
12、xmax＝xp+a
13、xmin＝xp-a
14、ymax＝yp+a
15、ymin＝yp-a
16、步骤2.3：将除点p外的其他未分类点的横纵坐标与边界值进行比较，将点p正方形邻域内的点存储到seeds数组中。所述未分类点包括未处理的点和被标记为噪声的点。邻域内点的坐标(xi,yi)需满足：
17、xmin＜xi＜xmax
18、ymin＜yi＜ymax
19、如果p点邻域内的点数np大于等于min_points，则形成一类，将点p及其邻域内的点打上相同标签；否则，暂时将点p标记为噪声，清空seeds数组。
20、步骤2.4：访问p点邻域数组seeds内的下一个对象。进行与步骤2.2至2.3相同的搜索操作，将其邻域内的点标注为与p点相同标签并继续存储到seeds数组中。以该点为中心点访问完数组中所有未分类点后，将该点从seeds数组中删除。
21、步骤2.5：重复步骤2.4，直至seeds数组为空为止，实现一批数据的一次聚类。
22、步骤2.6：一次聚类结束后，判断分类类别数，如果类别数等于m，则判定聚类结果正确；否则，聚类结果错误。聚类出现错误时，执行以下操作：对于类别数为m-1的情况，通过判断聚类后噪声点数目是否超过门限值确定执行对噪声点重新聚类或对含点数最多的点重新聚类的操作；对于类别数为m+1的情况，将其含点数最少的两个类别对应的聚类中心取均值合并；对于其他情况，根据类别数对min_points值进行调整后，对本批次全部点重新聚类。直至聚类结果正确后，对同类数据点坐标取均值计算得到m个聚类中心。
23、步骤三：选取预定数目的测试相位，对步骤二得到的聚类中心分别以测试相位的角度旋转，比较旋转后的点和判决星座点的欧氏距离。同一批次的点的相位噪声大小相近，因此对旋转测试相位相同的m个聚类中心与判决点的距离进行求和，得到旋转后的聚类点与判决点的距离和。比较旋转不同测试相位情况下距离和的大小，取距离和最小的点对应的测试相位值为载波相位估计值，即利用bps算法对步骤二得到的聚类中心进行载波相位恢复。
24、步骤三具体实现方法为：
25、步骤3.1：选取b个测试相位，作为优选，b的选取为2的幂。测试相位选取方式如下：
26、
27、步骤3.2：将选取的测试相位带入下式，实现对聚类中心按测试相位旋转，并计算旋转后的聚类中心与判决信号的欧氏距离：
28、
29、其中rk为输入的聚类中心信号，descision[·]表示星座判决的操作，dk,b表示第k个点带入第b个测试相位后的信号与判决信号的欧氏距离。
30、步骤3.3：将步骤3.2中旋转相同角度的同一批次聚类中心经计算得到的欧氏距离结果相加得到sb：
31、
32、取sb的最小值所对应的旋转角度为载波相位估计值。
33、步骤四：步骤二至三得到的载波相位估计值，即为该批次所有点的载波相位估计值，即实现对该批信号的载波相位恢复。
34、步骤五：重复步骤二至四分批实现信号的载波相位恢复，直到全部数据载波相位恢复完成为止，即实现低复杂度光通信载波相位恢复。
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1.一种低复杂度光通信载波相位恢复方法，其特征在于：包括如下步骤，
2.如权利要求1所述的一种低复杂度光通信载波相位恢复方法，其特征在于：
3.如权利要求2所述的一种低复杂度光通信载波相位恢复方法，其特征在于：步骤三具体实现方法为，
【技术特征摘要】
1.一种低复杂度光通信载波相位恢复方法，其特征在于：包括如下步骤，
2.如权利要求1所述的一种低复杂度光通信载波相位...
【专利技术属性】
技术研发人员：高然，忻向军，逄雯娜，许琦，黄鑫，闫景浩，蒋玲，姚海鹏，王斐，郭栋，李志沛，董泽，李欣颖，王富，周思彤，张琦，田清华，田凤，叶兵，刘建国，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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