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CN108886382B - 补偿系数计算方法 - Google Patents

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CN108886382B CN201780020719.3A CN201780020719A CN108886382B CN 108886382 B CN108886382 B CN 108886382B CN 201780020719 A CN201780020719 A CN 201780020719A CN 108886382 B CN108886382 B CN 108886382B
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Abstract

一种由补偿系数计算部(6)计算对信号的传输特性进行补偿的补偿部(5)的补偿系数的方法，首先，从信号中提取已知信号。接着，对提取出的已知信号附加伪随机数。之后，根据附加了伪随机数的已知信号与已知信号的真值的比较来计算补偿系数。

Description

补偿系数计算方法
技术领域
本发明涉及一种补偿系数计算部计算补偿部的补偿系数的方法，其中该补偿部在数据通信中对信号的传输特性进行补偿。
背景技术
在相干光通信中，在数字信号处理中对传输信号的失真进行补偿，从而实现数十G比特/秒以上的大容量传输。在发送侧，可以通过数字信号处理预先对发送电路的传输特性进行补偿。此外，在接收侧，可以通过数字信号处理对在光纤的传输路径和接收电路中产生的色散(chromatic dispersion)、偏振波复用分离、偏振色散以及频率·相位变动等进行补偿。
在数字信号处理中，针对随时间变化的传输路径的环境，始终自适应补偿的自适应均衡也是最重要的功能之一。为了实现更大的容量，要求提高其进一步的补偿精度。
对信号的传输特性进行补偿的补偿部通常由数字滤波器构成，对该数字滤波器设定能够抵消传输信号的失真的抽头系数，从而能够对传输信号进行补偿。因此，补偿的精度依赖于抽头系数的适宜性。特别是，关于接收侧的自适应均衡，提出了各种各样的算法。
例如，在专利文献1中，作为在正交频分复用(Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing,OFDM)的系统中在接收侧对传输特性进行均衡的方法，提出了使用蝶型滤波器，使用最小均方误差法(Minimal Mean Square Error,MMSE)从已知的导频数据计算该滤波器系数的方法。可以通过专利文献1的公式(7)计算与传输信号的共轭转置的乘法结果的逆矩阵，从而求出水平偏振波用滤波器系数和垂直偏振波用滤波器系数。此外，在非专利文献1中介绍了通常的MSE算法。
图8是示出以往的自适应均衡装置的图。通过光纤等传输路径100的接收信号具有传输特性。自适应滤波器101是对其传输特性进行补偿的补偿部，一般来说，由FIR滤波器构成。可以通过设定FIR滤波器的抽头系数，从而对传输路径100中产生的失真等进行补偿。此外，关于传输路径100，如果考虑发送侧的放大器等的特性，则也可以事先对放大器的输出信号的失真进行补偿。
系数计算部102使用最小均方误差法作为计算抽头系数的算法。通过下面的公式表示自适应滤波器101的输出与已知的信号序列(称为参考信号)的误差e(n)。
e(n)＝d(n)－Y(n)＝d(n)－W(n)TX(n)
其中，d(n)为参考信号，Y(n)为自适应滤波器的输出，W(n)为自适应滤波器的抽头系数，T为转置矩阵，X(n)为通过传输路径的接收信号。
由于去除符号的不确定性，因此将对误差的平方进行平均化而得到的值设为指标MSE。
MSE＝E[e(n)2]＝E[(d(n)－W(n)TX(n))2]
对于该值为最小时的滤波器的抽头系数的解，通常作为赢家解决方案(winnersolution)而被公知，可以通过下面的公式求出。－1表示逆矩阵。
W(n)＝(X(n)TX(n))－1X(n)Td(n)
现有技术文献
专利文献
专利文献1:日本特开2014-511076
非专利文献
非专利文献1:電子情報通信学会「知識ベース」、8章復調技術
发明内容
发明要解决的问题
上述公式示出可以根据接收信号X(n)和其参考信号d(n)计算抽头系数的情况。但是，为了求出误差为最小时的抽头系数，需要计算逆矩阵。当滤波器结构复杂时，存在在计算逆矩阵时值发散而不收敛的情况。特别是，接收波形越接近奈奎斯特条件(符号间干扰小)，系数越容易发散。另外，在该情况下，在FIR滤波器中，也存在不需要的高频成分增加的情况。因此，存在不能可靠地求出滤波器系数，均衡精度降低的问题。
本发明是为了解决上述问题而完成的，其目的在于能够可靠地计算对信号的传输特性进行补偿的补偿系数，得到能够提高均衡精度的补偿系数计算方法。
用于解决问题的手段
本发明的补偿系数计算方法是一种由补偿系数计算部计算对信号的传输特性进行补偿的补偿部的补偿系数的方法，其特征在于，所述补偿系数计算方法具有如下步骤：从所述信号中提取已知信号的步骤；对提取出的所述已知信号附加伪随机数的伪随机数附加步骤；以及根据附加了所述伪随机数的所述已知信号与所述已知信号的真值的比较来计算所述补偿系数的系数计算步骤。
发明效果
通过本发明，能够可靠地计算对信号的传输特性进行补偿的补偿系数，能够提高均衡精度。
附图说明
图1是示出本发明的实施方式1的通信装置的图。
图2是示出本发明的实施方式1的自适应均衡装置的图。
图3是示出Z1的分布的图。
图4是示出未对接收信号附加伪随机数的情况(比较例)和附加了伪随机数的情况(本实施方式)的图。
图5是对按照本发明的实施方式1的方法计算抽头系数的情况与按照比较例的方法计算抽头系数的情况下的频率特性进行比较的图。
图6是示出本发明的实施方式2的自适应均衡装置的图。
图7是示出本发明的实施方式3的发送装置的图。
图8是示出以往的自适应均衡装置的图。
具体实施方式
参照附图对本发明的实施方式的补偿系数计算方法进行说明。具有对相同或者对应的结构要素赋予相同的标号，省略重复说明的情况。
实施方式1
图1是示出本发明的实施方式1的通信装置的图。该通信装置是接收从发送侧发送的光信号的数字相干光接收机。
偏振波分离部1将光信号分离为水平偏振波和垂直偏振波。光电转换部2将一组光信号转换为模拟电信号。AD(Analog to Digital：模拟-数字)转换部3按照规定的采样频率对一组模拟电信号进行采样，从而转换为一组数字电信号。数字信号处理部4对从AD转换部3输出的作为数字电信号的接收信号进行数字信号处理，从而对发送数据进行恢复(解调)。数字信号处理部4具有下面说明的自适应均衡装置。
图2是示出本发明的实施方式1的自适应均衡装置的图。自适应滤波器5是对接收信号的传输特性进行补偿的补偿部，包括FIR滤波器。补偿系数计算部6计算该自适应滤波器5的补偿系数。在补偿系数计算部6中，已知信号提取部7从接收信号中提取已知信号。作为已知信号，使用在比较长的周期内由多个码元(symbol)构成的连续已知模式(“长周期·连续已知模式”，以后称为“LP”)。例如，作为LP，将已知的数百码元(例如，128码元、256码元、512码元等)一次或者多次附加到传输信号的分组、OTU(Optical-channel TransportUnit：数万码元)帧中。
伪随机数生成部8产生遵循高斯分布的伪随机数Z(n)。具体来说，生成均匀分布的随机数，并且使用Box-Muller法进行高斯分布化。例如，如果将α、β设为均匀分布的随机数，则可以根据下面的公式得到遵循高斯分布的随机数Z1、Z2。
【公式1】
Figure BDA0001813924890000041
Figure BDA0001813924890000042
另外，可以从伪随机比特序列PRBS(例如，23级、31级)中仅使用规定的比特数，从而能容易地得到均匀分布的随机数。此外，在由软件构成的情况下，在软件的工具中，具有作为随机数据而生成的功能，也可以使用该软件。
图3是示出Z1的分布的图。可知Z1遵循高斯分布。通过下面的公式表示Z1、 Z2的概率密度分布p(z)。
【公式2】
Figure BDA0001813924890000043
其中，σ2为高斯分布的方差。在此，如果设为0≤α、β≤1，则p(Z1，Z2)为均值为0、方差为1的标准高斯分布。
标准化部9将伪随机数视为噪音，对伪随机数Z(n)的大小进行标准化以成为所设定的S/N。即，标准化部9如下述公式那样，规定高斯分布的方差σ2，并对伪随机数Z(n)的大小进行标准化，以使接收信号的已知信号的平均功率与伪随机数 Z(n)的平均功率之比成为从外部提供的S/N(信噪比)。
【公式3】
Figure BDA0001813924890000051
其中，Ave(已知信号的强度2)为已知信号的强度(电压)的均方值。此外，利用标准偏差σ的平方表示高斯分布的伪随机数的平均功率。
在标准高斯分布(均值为0、方差为σ2)的情况下，对于标准化后的伪随机数 NZ，分别将σ与Z1、Z2相乘，并通过下面的公式进行表示。
【公式4】
Figure BDA0001813924890000052
Figure BDA0001813924890000053
此时，上述伪随机数NZ的功率分别为σ2。
对于用于将伪随机数Z标准化为NZ的σ，如下面的公式所示，根据已知信号强度的均方值和从外部提供的S/N求出。
σ＝[Ave(已知信号的强度的平方)/(S/N)](1/2)
伪随机数附加部10对提取出的已知信号附加标准化后的伪随机数NZ(n)。可以使用NZ1和NZ2中的任意一方。另外，在上述的说明中，作为伪随机数使用了从均匀分布转换为高斯分布的值，但是不限于高斯分布，也可以使用类似的分布或者均匀分布。
在参考信号存储部11中预先存储有在发送侧插入到数据信号中的LP的真值作为参考信号。参考信号具有LP本来可取值的相位。
系数计算部12根据附加了伪随机数的已知信号与参考信号的比较来计算自适应滤波器5的补偿系数。具体来说，系数计算部12使用最小均方误差法算法，计算使自适应滤波器5的输出与参考信号的误差e(n)的均方为最小的自适应滤波器5 的抽头系数。与以往的MSE算法同样地，通过下面的公式求出抽头系数。
W(n)＝((X(n)+NZ)T(X(n)+NZ))-1(X(n)+NZ )Td(n)
其中，W(n)为自适应滤波器5的抽头系数，X(n)为接收信号，T为转置矩阵，d(n)为参考信号。
图4是示出未对接收信号附加伪随机数的情况(比较例)和附加了伪随机数的情况(本实施方式)的图。另外，为了便于说明，该图示出了对不存在噪音的信号附加伪随机数的图像，不一定正确地示出实际附加了伪随机数的状态。如上所述，在 MSE算法中，当计算滤波器的抽头系数时，对接收信号附加伪随机数，从而能够在计算逆矩阵时防止发散。观察到这是由于在内部的计算中，在进行除法计算时，防止分母的值变得微小。当然，也包括其它的理由，但在实际的计算中确认了其有效性。
如上述所说明，在本实施方式中，对已知信号附加伪随机数，从而与已知信号的真值之间的最小误差成为有限的值，能够防止计算中的发散。因此，能够可靠地计算对信号的传输特性进行补偿的补偿系数，并且能够提高均衡精度。
图5是对按照本发明的实施方式1的方法计算抽头系数的情况与按照比较例的方法计算抽头系数的情况下的频率特性进行比较的图。在本实施方式的伪随机数的标准化中，设为SNR＝10dB。在以往的方法中，20GHz以上的不需要的高频成分增加，与此相对，在本实施方式的方法中，能够大幅度地减少20GHz以上的不需要的高频成分。另外，对于减小这样的高频成分的比例，可以通过改变在标准化部9中设定的 SNR来进行控制。
实施方式2.
图6是示出本发明的实施方式2的自适应均衡装置的图。在将光信号分离为水平偏振波和垂直偏振波，分别通过自适应滤波器5进行补偿的情况下，由于偏振波之间的串扰的影响，自适应滤波器5具有蝶型滤波器。
蝶型滤波器由4个n级的FIR滤波器构成。通过下面的公式表示自适应滤波器 5的水平偏振波成分的输出Yh、垂直偏振波成分的输出Yv。
【公式5】
Figure BDA0001813924890000061
Figure BDA0001813924890000062
其中，HH、VH、HV、VV分别为4个FIR滤波器的抽头系数，H＿in为对自适应滤波器5的水平偏振波的输入，V＿in为垂直偏振波的输入。
分别利用HH1～HHn、VH1～VHn、HV1～HVn、VV1～VVn表示HH、VH、 HV、VV。利用采样数据串H＿in1、H＿in2……表示H＿in，利用采样数据串V＿in1， V＿in2……表示V＿in。通过下面的公式表示各采样数据串被输入到蝶型滤波器时的输出Yh、Yv。
【公式6】
Figure BDA0001813924890000071
Figure BDA0001813924890000072
但是，在对每一个码元进行2次采样而取得采样数据的情况下，FIR滤波器按照每个采样设置数据，但作为向滤波器输入的定时(timing)，按照每个码元来进行是高效的。因此，在下一个定时中，按照每2次采样来输入数据。
已知信号提取部7从水平偏振波输入H＿in和垂直偏振波输入V＿in中分别提取LP。伪随机数附加部10对提取出的水平偏振波输入和垂直偏振波输入的LP分别附加标准化后的伪随机数NZ1(n)、NZ2(n)。在参考信号存储部11中预先存储有水平偏振波的LP的参考信号LPh、垂直偏振波的LP的参考信号LPv。
系数计算部12求出附加了伪随机数的LP的接收信号与参考信号LPh、LPv之间的误差为最小的蝶型滤波器的滤波器系数。在上述公式中，以Yh＝LPh、Yv＝LPv进行计算。因此，如下计算[X][H]＝[LPh]。
【公式7】
Figure BDA0001813924890000081
另外，也同样地计算[X][V]＝[LPv]。
在此，标准化后的伪随机数NZ1被附加给采样数据串的第奇数个数据，标准化后的伪随机数NZ2被附加给采样数据串的第偶数个数据。这是为了进一步增加随机性，在MSE算法中提高收敛的可靠性和防止高频带的增加。此外，在上述公式中，只不过示出了伪随机数NZ的追加的一例，只要能够确保随机性，不限于上述的方法，也不需要区分使用NZ1和NZ2，变量也可以是任意的。此外，对于附加的伪随机数，可以在水平偏振波的接收信号和垂直偏振波的接收信号中相同，也可以不同。
在本实施方式的MSE算法中，通过下面的公式表示均方误差(MSE)。
【公式8】
eh＝||X·H-LPh||2，ev＝||X·V-LPv||2
另外，通过下面的公式求出均方误差为最小时的抽头系数。
H＝(XHX)-1XHLPh，V＝(XHX)-1XHLPv
其中，对接收信号X的采样数据附加伪随机数。
如上述所说明，在本实施方式中，自适应滤波器5具有蝶型滤波器，补偿系数为蝶型滤波器的抽头系数。由此，在将本发明应用于双偏振波接收用自适应均衡滤波器的滤波器系数计算的情况下，与单偏振波接收用自适应均衡滤波器的情况同样地，能够可靠地计算对传输特性进行补偿的补偿系数，能够提高均衡精度。
实施方式3.
图7是示出本发明的实施方式3的发送装置的图。本实施方式是将本发明的补偿系数计算方法应用于发送装置的结构例。补偿部13具有对发送装置的发送特性进行补偿的功能。放大器14使补偿部13的输出放大。
放大器14的输出被反馈并被输入到已知信号提取部7中。对于其它的结构和动作，与将本发明应用于接收电路的实施方式1、2相同。由此，在将本发明应用于发送电路的情况下，在MSE算法中不会发散，而能够可靠地计算对传输特性进行补偿的补偿系数，能够提高均衡精度。
另外，可以将用于实现实施方式1～3的补偿系数计算方法的程序记录在计算机可读记录介质中，使计算机系统或可编程逻辑器件读取、并执行在该记录介质中记录的程序，从而进行补偿系数计算。另外，在此所谓的“计算机系统”是指包括OS或外围设备等硬件的系统。此外，“计算机系统”还包括具有主页提供环境(或者显示环境)的WWW系统。此外，“计算机可读记录介质”是指软盘、磁光盘、ROM、CD －ROM等可移动介质、内置于计算机系统中的硬盘等存储装置。进而，“计算机可读记录介质”包括像作为经由互联网等网络或电话线路等通信线路发送程序的情况下的服务器或客户端的计算机系统内部的易失性存储器(RAM)那样在一定时间内保持程序的介质。此外，对于上述程序，可以从将该程序保存在存储装置等中的计算机系统，经由传输介质、或者通过传输介质中的传输波向其它的计算机系统传输。在此，传输程序的“传输介质”是指像互联网等网络(通信网络)或电话线路等通信线路(通信线)那样具有传输信息的功能的介质。此外，上述程序可以是用于实现上述功能的一部分的程序。另外，可以是通过上述功能与已经记录在计算机系统中的程序结合而实现的所谓的差分文件(差分程序)。
标号说明
5自适应滤波器、6补偿系数计算部、7已知信号提取部、8伪随机数生成部、9标准化部、10伪随机数附加部、11参考信号存储部、12系数计算部、 13补偿部。

Claims (10)

1.一种补偿系数计算方法，所述补偿系数计算方法是对在接收器中被转换为电信号的接收信号进行处理的方法，所述接收器接收从发送侧发送的光信号，其特征在于，所述补偿系数计算方法具有如下步骤：
接收被附加了已知信号的所述光信号，转换为作为电信号的接收信号，从所述接收信号中提取所述已知信号的步骤，其中所述已知信号是周期性地由多个码元构成的已知模式的信号；
伪随机数附加步骤，对提取出的所述已知信号附加伪随机数，其中所述伪随机数被视为噪音，其大小被进行了标准化以成为所设定的S/N；以及
系数计算步骤，计算对所述接收信号的传输特性进行补偿的补偿部的补偿系数，其中根据附加了所述伪随机数的所述已知信号与在发送侧被插入到数据信号中的所述已知信号的真值的比较，来计算所述补偿系数，以使所述补偿部针对被附加了所述伪随机数的已知信号的输出与所述已知信号的真值之间的误差最小化。
2.根据权利要求1所述的补偿系数计算方法，其特征在于，
所述已知信号是长周期·连续已知模式，
所述补偿部包括FIR滤波器，
所述系数计算步骤具有如下步骤：使用最小均方误差法算法，根据所述长周期·连续已知模式计算所述FIR滤波器的抽头系数。
3.根据权利要求2所述的补偿系数计算方法，其特征在于，所述补偿系数计算方法还具有如下步骤：
生成所述伪随机数的伪随机数生成步骤；以及
对所述伪随机数的大小进行标准化，以使从所述接收信号中提取的所述已知信号的平均功率与所述伪随机数的平均功率之比成为规定值的步骤，
在所述伪随机数附加步骤中，对所述已知信号附加标准化后的所述伪随机数。
4.根据权利要求2或3所述的补偿系数计算方法，其特征在于，
所述伪随机数遵循高斯分布。
5.根据权利要求2或3所述的补偿系数计算方法，其特征在于，
所述补偿部具有蝶型滤波器，
所述补偿系数为所述蝶型滤波器的抽头系数。
6.一种补偿系数计算方法，所述补偿系数计算方法由发送装置执行，所述发送装置将作为电信号的发送信号转换为光信号而进行发送，其特征在于，所述补偿系数计算方法具有如下步骤：
从对被附加了已知信号的所述发送信号的传输特性进行补偿的补偿部的输出信号中提取所述已知信号的步骤，其中所述已知信号是周期性地由多个码元构成的已知模式的信号；
伪随机数附加步骤，对提取出的所述已知信号附加伪随机数，其中所述伪随机数被视为噪音，其大小被进行了标准化以成为所设定的S/N；以及
系数计算步骤，计算所述补偿部的补偿系数，其中根据附加了所述伪随机数的所述已知信号与在发送侧被插入到数据信号中的所述已知信号的真值的比较，来计算所述补偿系数，以使所述补偿部针对被附加了所述伪随机数的已知信号的输出与所述已知信号的真值之间的误差最小化。
7.根据权利要求6所述的补偿系数计算方法，其特征在于，
所述已知信号是长周期·连续已知模式，
所述补偿部包括FIR滤波器，
所述系数计算步骤具有如下步骤：使用最小均方误差法算法，根据所述长周期·连续已知模式计算所述FIR滤波器的抽头系数。
8.根据权利要求7所述的补偿系数计算方法，其特征在于，所述补偿系数计算方法还具有如下步骤：
生成所述伪随机数的伪随机数生成步骤；以及
对所述伪随机数的大小进行标准化，以使从所述补偿部的输出信号中提取的所述已知信号的平均功率与所述伪随机数的平均功率之比成为规定值的步骤，
在所述伪随机数附加步骤中，对所述已知信号附加标准化后的所述伪随机数。
9.根据权利要求7或8所述的补偿系数计算方法，其特征在于，
所述伪随机数遵循高斯分布。
10.根据权利要求7或8所述的补偿系数计算方法，其特征在于，
所述补偿部具有蝶型滤波器，
所述补偿系数为所述蝶型滤波器的抽头系数。
CN201780020719.3A 2016-06-03 2017-04-26 补偿系数计算方法 Active CN108886382B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

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