[发明专利]用于偏振复用系统解复用两次固定点实数解复用分离方法有效

专利信息
申请号: 201510309129.5 申请日: 2015-06-08
公开(公告)号: CN105024763B 公开(公告)日: 2017-06-06
发明(设计)人: 刘剑飞;刘蓓蕾;曾祥烨;卢嘉;石慧敏 申请(专利权)人: 河北工业大学
主分类号: H04B10/556 分类号: H04B10/556;H04B10/61
代理公司: 天津翰林知识产权代理事务所(普通合伙)12210 代理人: 胡安朋
地址: 300401 天津市红桥区*** 国省代码: 天津;12
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摘要:
搜索关键词: 用于 偏振 系统 解复用 两次 固定 实数 算法
【说明书】:

技术领域

发明的技术方案涉及通信传输领域,具体地说是用于偏振复用系统解复用两次固定点实数解复用分离方法。

背景技术

由于信息技术的逐渐普及,光纤通信的容量以及传输距离必须进行提升以满足越来越多的用户数量需求。现代高阶正交调制格式替代简单的幅度调制格式可以提升光纤通信系统的传输容量。偏振复用(Polarization Division Multiplexing,PDM)技术通过在发送端将两路信号分别调制到相互正交的两个线性偏振态上,同时在接收端将这两种偏振光分别接收,使得传输的数据量提高了一倍,成为了提高密集波分复用系统容量的新选择。然而两路偏振信号光在单模光纤中传输时,由于受到光纤随机双折射效应导致的偏振模色散(polarization mode dispersion,PMD)、光纤链路中各种光器件引起的偏振相关损耗(polarization dependent loss,PDL),以及两个偏振模式耦合导致的偏振模式之间发生的能量交换等因素的影响,产生了信号间串扰,大大降低了偏振复用系统的传输可靠性和有效性。因此,有效消除偏振复用系统中的信号串扰问题急需解决,解复用技术成为了目前偏振复用系统研究工作的重点。

当接收端采用偏振分集相干接收机时,可应用数字处理算法对其进行解复用。研究表明,独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)算法可对接收端的已串扰信号进行解复用分离。ICA是一种盲源分离算法,是在信息源未知并且混合过程(即光纤信道传输矩阵)也未知的情况下,以信号独立性原则从接收的已串扰信号中恢复原始信号。当PDM系统的发送端采用了高阶正交调制格式时,如正交相移键控(Quadrature Phase Shift Keying,QPSK)调制方式,将导致两个偏振方向的信号变为复数信号,各自包含同相分量及正交分量。这意味着接收端对接收到的两路偏振信号的解复用过程变为对两路复数信号进行分离。此情况下,现有已存在的对复数信号进行解复用分离的方法有:

①《A.Leven,N.Kaneda,Y.Chen.Real-time CMA-based 10Gb/s polarization demultiplexing coherent receiver implemented in an FPGA.in Proc.Opt.Fiber Commun.Conf.pp.1-3,2008.》介绍了采用恒模算法(constant modulus algorithm,CMA),使用4个自适应FIR滤波器实现补偿偏振模色散,达到解复用的目的。CMA算法虽然简单,其缺陷是收敛速度较低,并且当奇异性问题出现时,两路输出信号将会收敛到相同的偏振方向上,即偏振解复用失败。

②《M.S.Faruk,Y.Mori,C.zhang,K.Kikuchi.Proper Polarization demultiplexing in coherent optical receiver using constant modulus algorithm with training mode.in Proc.15th OptoElectron.Commun.Conf.,768-769,2010》中提出了一种改进的CMA算法,采用了训练序列初始化调整滤波器。与传统CMA算法相比,虽然该改进算法避免了奇异性问题,但是增加了系统传输负荷。

③《赵玲,胡贵军等.PMD和PDL同时存在下偏振复用系统的ICA解复用.通信学报,34(10),116-120,2013》将2008年由M.Novey和T.Adali等人提出的复数非高斯性最大化(Complex Maximization of Non-Gaussianity,CMN)算法用于偏振复用系统中,形成基于负熵最大化的不动点复数ICA(T-CMN)算法,对因受到PMD和PDL影响而发生串扰的两路QPSK复数偏振信号解复用分离。虽然该算法顽健性较强,但由于该分离过程需要对复数信号的负熵进行最大化处理,而生成了相对于实数运算来说更加复杂的复数运算,增加了算法复杂度。

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