[发明专利]基于ANN_LS的IM/DD-OFDM/OQAM-PON系统信道估计方法

说明书

本发明公开了一种基于ANN_LS的IM/DD‑OFDM/OQAM‑PON系统信道估计方法，首先收集时域数据，用时域数据进行前向传播；其次利用梯度下降算法进行反向传播，以此来不断调整算法的W和b，使整个算法的误差平方和最小，进而得到系统的传输函数(Transfer function,TF)，最后在频域用LS进行信道估计。仿真结果表明，在光纤传输距离较长时，与基于ANN信道估计方算法相比，基于ANN‑LS算法可以获得更高的CE精度，具有更好的系统优化性能。

技术领域

本发明属于光通信技术领域，具体涉及一种IM/DD-OFDM/OQAM-PON系统信道估计方法。

背景技术

带有循环前缀(CP)的OFDM-PON能够有效地降低光纤通信系统中的色散(CD)引起的符号间干扰(Inter Symbol Interference,ISI)和偏振模色散(Polarization ModeDispersion,PMD)诱导的极化间串扰。此外系统中各子载波彼此间正交，实现不同频谱无干扰叠加，能够有效抵抗载波间干扰(Inter Carrier Interference,ICI)。但CP的插入会降低系统的频谱利用率。针对OFDM-PON系统中存在的缺陷，在光通信中提出了正交频分复用/偏移正交幅度调制(OFDM/OQAM)，被认为是传统的OFDM-PON技术一种很好的替代方案。

相比于OFDM，OFDM/OQAM采用具有良好时频聚焦特性的原型滤波器抑制ISI和ICI，不需要插入CP或保护间隔，可以有效的提升系统的频谱利用率，同时降低了带外辐射。近年来，OFDM/OQAM系统已经成为无线区域网络、相干光通信、强度调制和直接检测(IM/DD)传输系统中的备选方案之一，为高速、长距离传输提供了很好的解决方案，具有很强的发展潜力。

由于OFDM/OQAM系统仅在实数域正交，使系统在传输实数符号时会产生固有虚部干扰(Intrinsic Imaginary Interference,IMI)，进而影响系统的性能，这些特性使得光学OFDM/OQAM系统需要精确的信道估计(Channel Estimation,CE)来抑制IMI的影响。在基于ANN的信道估计算法中，神经网络有三层，包括两个隐含层，计算工作量很大。与基于ANN信道估计算法方法相比，基于ANN_LS算法具有计算复杂度低的优点。基于ANN_LS的信道估计算法中，神经网络除输入层之外只有两层，隐含层变为1个，大大降低了计算复杂度。层数越少复杂度越低，神经网络前向/后向传播的复杂度都是和参数量成正比，参数的个数是所有的权重(W)和所有的阈值(b)的总和。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于ANN_LS的IM/DD-OFDM/OQAM-PON系统信道估计方法，首先收集时域数据，用时域数据进行前向传播；其次利用梯度下降算法进行反向传播，以此来不断调整算法的W和b，使整个算法的误差平方和最小，进而得到系统的传输函数(Transfer function，TF)，最后在频域用LS进行信道估计。仿真结果表明，在光纤传输距离较长时，与基于ANN信道估计方算法相比，基于ANN-LS算法可以获得更高的CE精度，具有更好的系统优化性能。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括如下步骤：

步骤1：构建ANN神经网络；

ANN神经网络包括输入层、一个隐含层和输出层；输入层和输出层的神经元个数均为n，隐含层的神经元个数为p；

步骤2：初始化ANN神经网络中的所有权重和偏差；

步骤3：收集训练数据{x⁽¹⁾，x⁽²⁾，…，x⁽ⁿ⁾}；