【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光纤通信，尤其涉及一种光纤非线性均衡方法。
技术介绍
1、随着数字社会的快速发展以及用户对高速、高容量信息传输的需求不断增加，对光纤通信系统的性能提出更大的挑战。设备和传输链路中的非线性效应会引起信号的失真和损伤，限制了系统的传输容量和性能。非线性信道补偿算法是提高光纤通信系统容量和性能的关键手段。通过补偿非线性失真，可以有效地恢复信号的质量和完整性，提高传输的可靠性和稳定性。
2、诸如数字反向传播(dbp)和volterra级数传递函数(vstf)等传统数字信号处理(dsp)算法可以有效地补偿线性和非线性效应，并广泛应用于光纤非线性补偿领域。此外，基于神经网络学习的补偿算法在该领域中也被应用。虽然以上算法均对非线性补偿有不同程度的积极影响，但是存在算法结构复杂不易理解、对数据有特定规定以及稳定性低等问题。因此，目前仍缺少一种简单、稳定、易于理解的非线性补偿算法。
技术实现思路
1、本专利技术解决上述技术问题的技术方案是，提供一种光纤非线性均衡方法，包括以下步骤：
2、对发送端数据离线处理，得到发送端数据；
3、将发送端数据送入单载波偏振复用16-qam相干光通信系统的光纤传输链路进行传输；
4、通过相干接收机进行接收，截取接收端数据；
5、对接收端数据进行离线处理，经层次聚类算法对信号做非线性补偿；
6、采用16qam数据进行验证，与采用硬判决得到的数据进行误码率比较和q因子比较。
8、将接收端数据每个样本点xi视为一个簇，构造n个簇{c1,...cn}，每个簇类包含一个样本点{c1,...cn}；
9、计算n个簇两两间相似度dist(ci,cj)，构造相似矩阵。根据均链接算法，两个簇ci和cj之间的相似度计算如下：
10、
11、其中，xm和xn分别表示第m个样本点和第n个样本点，分别分属于簇ci和cj，即xim和xjn分别表示簇ci和cj中的样本点，相似矩阵为两两相似度的集合，表示为d，相似矩阵表示为上三角矩阵，如下式所示：
12、
13、合并相似度最高的两个簇类，然后更新相似矩阵；
14、当簇类个数达到要求时，更新终止；
15、完成聚类任务，计算ber和q因子。
16、进一步地，所述对接收端数据进行离线处理，经层次聚类算法对信号做非线性补偿的步骤中，
17、所述离线处理包括：低通滤波器、i/q不平衡补偿、时钟恢复、偏振解复用、偏振模色散补偿、频偏估计、载波相位恢复。
18、进一步地，所述将发送端数据送入单载波偏振复用16-qam相干光通信系统的光纤传输链路进行传输的步骤中，所述单载波偏振复用16-qam相干光通信实验系统包括：
19、信号发射端，16-qam信号的符号序列由matlab程序生成；
20、经过任意波形发生器(arbitrary waveform generator,awg)后，变成两路电信号；
21、两路电信号经过放大器放大后以及外腔激光器(external cavity laser，ecl)发射的光源，共同输入至i/q调制器；
22、调制后的16-qam光信号进入偏振复用模块实现偏振复用；其中，偏振复用模块由两个偏振保持光耦合器(polarization maintaining optical coupler,pm-oc)、光延迟线(delay line，dl)和一个偏振控制器组成(polarization controller,pc)；偏振复用16-qam光信号由光纤放大器(edfa)进行放大；
23、经过可变光衰减器(variable optical attenuator,voa)后进入光纤传输链路；
24、光纤传输链路由单模光纤(single mode fiber,smf)组成，每个传输跨段后接入一个edfa，用于补偿光功率损失。相干光接收端，本振(local oscillator，lo)光源加载至偏振分集和相位分集的相干接收机探测后得到四路电信号，分别为x偏振的i路信号和q路信号，y偏振的i路信号和q路信号；
25、使用四路实时示波器(oscilloscope,osc)对四路信号进行模数转换，将得到的四路数字信号进行离线dsp处理，提高信号整体质量。首先，对信号进行线性均衡(linearequalization)；
26、然后，采用非线性均衡(本专利使用机器学习中的层次聚类算法(hierarchicalclustering))提高信号质量。
27、进一步地，所述对发送端数据离线处理，得到发送端数据的步骤中，所述对发送端数据离线处理包括：随机比特序列、16-qam星座映射、上采样、脉冲成型。
28、与现有技术相比，本申请的有益效果在于光纤系统非线性补偿算法简单、稳定、易于理解；层次聚类是一种将数据点组织成层次结构的聚类方法，其优点：
29、层次结构，可以清晰地展示不同层次的聚类关系。这使得结果更易于解释和理解，帮助发现数据中的子群集和关联性。
30、无需预先指定聚类数目，层次聚类不需要预先指定聚类数目，通过构建层次结构自动确定聚类数目，从而避免了对聚类数目的主观假设。
31、聚类结果的稳定性，层次聚类方法对输入数据的变化具有一定的稳定性。即使在数据点的顺序、噪声或小的数据变化下，层次聚类的结果可能会有轻微的变化，但整体上保持相对稳定。
32、适用于不同类型的数据，层次聚类方法在处理不同类型的数据时具有一定的灵活性，可以适用于数值数据、类别数据和混合数据，以及各种相似性或距离度量。
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1.一种光纤非线性均衡方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的光纤非线性均衡方法，其特征在于，所述对接收端数据进行离线处理，经层次聚类算法对信号做非线性补偿的步骤中，所述层次聚类算法为：
3.根据权利要求1所述的光纤非线性均衡方法，其特征在于，所述对接收端数据进行离线处理，经层次聚类算法对信号做非线性补偿的步骤中，
4.根据权利要求1所述的光纤非线性均衡方法，其特征在于，所述将发送端数据送入单载波偏振复用16-QAM相干光通信系统的光纤传输链路进行传输的步骤中，所述单载波偏振复用16-QAM相干光通信实验系统包括：
5.根据权利要求1所述的光纤非线性均衡方法，其特征在于，所述对发送端数据离线处理，得到发送端数据的步骤中，所述对发送端数据离线处理包括：随机比特序列、16-QAM星座映射、上采样、脉冲成型。
【技术特征摘要】
1.一种光纤非线性均衡方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的光纤非线性均衡方法，其特征在于，所述对接收端数据进行离线处理，经层次聚类算法对信号做非线性补偿的步骤中，所述层次聚类算法为：
3.根据权利要求1所述的光纤非线性均衡方法，其特征在于，所述对接收端数据进行离线处理，经层次聚类算法对信号做非线性补偿的步骤中，
4.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：关富元，战令，张宗远，金洋，张宪超，吴仁学，刘谦，张全永，张晓彤，
申请(专利权)人：国网吉林省电力有限公司延边供电公司，
类型：发明
国别省市：
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