一种同源相干系统在线本征和信号相对传输时延估计方法与流程

1.本发明属于光纤通信技术领域，更具体地，涉及一种同源相干系统在线本征和信号相对传输时延估计方法。


背景技术：

2.近年来，随着云计算、人工智能、虚拟现实、短视频流为代表的大数据业务的不断涌现与持续增长，光纤通信网络的演进呈现出两个明显的态势，一方面，网络流量持续以指数激增，全球互联带宽容量年复合增长率高达48％，加速了大容量光传输技术的迭代；另一方面，新型数据业务改变了网络流量的分布，亦即从骨干网向城域网以及数据中心迁移。为当前的中短距光纤通信网络带来了容量增长和成本增长的双重挑战。不同于传统的长距光纤通信系统，在满足容量需求的前提下，收发机的成本与功耗是短距系统设计聚焦的核心。因此，长期以来，直调直检技术凭借成本和功耗优势，在<400g的短距互联场景下倍受业界青睐。然而，随着以太网接口速率的进一步扩展到800g和1.6t，即使在2km的短距互联场景下，多路并行的直调直检技术也会受到诸多技术挑战，如色散导致的功率选择性衰落，线性增长的成本以及受限的接收机灵敏度。受益于相干探测的线性复光场探测和相干增益，数字相干技术可以有效地克服直调直检的缺陷，但同样也面临着激光器成本过高，和数字信号处理过于复杂等问题。为应对相干技术面临的难题，以kramers
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kronig接收机和斯托克斯接收机为代表的自相干技术不断涌现。虽然kramers
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kronig接收机和斯托克斯接收机利用未调制的参考载波和信号的同源特性可以有效地消除复光场探测时的相位噪声和频率偏移，然而未调制的参考载波的引入接收机灵敏度劣化了。同时，就模数转换器带宽和数量的乘积而言，这些技术在实现相同的传输容量时，在成本上仍然无法匹敌传统的数字相干技术。
3.同源相干架构可以在完全继承传统相干架构优势，同时可规避经典架构对窄线宽、波长稳定且连续可调激光器的依赖，并使能其数字信号处理算法的进一步简化和与短距大容量光互联的场景的适配。在同源相干架构中，本振光和信号光均源于发端激光器，并通过不同的维度(空间/偏振)远端馈送到接收机进行相干探测，由于本振光和信号的同源特性，在本征和信号的传输时延匹配时，探测时激光器的相位噪声和频率偏移得以完全消除，因此，该架构可采用低成本的非制冷大线宽分布式反馈(dfb，distributed feedback)激光器，并无需相位恢复和频偏估计算法。然而，上述优势得益于匹配的本征和信号相对时延。在采用低成本的大线宽激光器时，因时延导致的残留相位噪声，同源相干架构的性能会迅速劣化。为确保小于1db的光信噪比(osnr，optical signal noise ratio)代价，就16qam信号而言，需确保时延对应的光纤失配长度和激光器线宽之积小于0.18mhz
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m。然而，对于实际的同源相干系统，尤其是基于空间分集的同源相干架构(多芯，少模，多模，单模光纤对等等)，时延并不易控制。即使是被认为空间信道一致性控制较好的多芯光纤，在光纤长度达到53.7km时，其最大的芯间时延也可达到21.4ns。因此，为充分发挥同源相干架构的优势，需要将本征和信号的相对传输时延控制在合理的范围。首要地，便是开发兼备大动态范
围高估计精度的本征和信号相对传输时延估计方法。


技术实现要素：

4.针对现有技术的缺陷，本发明的旨在于提供一种兼备大动态范围高估计精度的同源相干系统在线本征和信号相对传输时延估计方法，现有的相对时延估计方法，或存在动态范围过小，无法覆盖真实通信场景下相对时延范围的缺陷；或存在需要大量的，额外的光电子器件，高速模数转换器，且时延估计时需要中断正常的通信业务的缺陷。因此，旨在解决现有的方法或动态范围过小，或无法实现在线的相对时延估计，以及这些方法中额外的光电器件带来的成本增长问题。
5.为实现上述目的，本发明提供了一种同源相干系统在线本征和信号相对传输时延估计方法，兼具大动态范围和高估计精度，包括：
6.(1)采用相位恢复算法，估计通信业务传输时同源相干系统接收信号中由于相对传输时延所导致的残留相位噪声；
7.(2)从估计的残留相位噪声中提取频谱具有周期性的频率调制噪声中的有效部分；
8.(3)通过快速傅里叶变换
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模值平方
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快速傅里叶逆变换的方式，计算提取频谱具有周期性的频率调制噪声的自相关函数，并得到位置反应时延信息的时域定位峰；
9.(4)通过峰值的宽度强度等信息实现对峰的筛选，搜索得到最终的定位峰位置，并通过搜索出的定位峰位置计算确定最终的相对传输时延。
10.所述接收信号可以是单载波信号或正交频分复用信号。当所述接收信号为单载波信号，可采用viterbi
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viterbi算法，或盲相位搜索算法，或基于训练序列的相位恢复算法从含残留相位噪声的信号中，估计得到残留相位噪声；当所接收信号为正交频分复用信号，则可采用基于训练序列的相位恢复算法从含残留相位噪声的信号中估计得到残留相位噪声。
11.步骤(2)中采用低通微分滤波器对步骤(1)中估计的残留相位噪声进行滤波处理，并将低通滤波的结果与符号间隔相除，得到集中在相位恢复算法中滑动平均窗限制的低频范围内的，频谱具有周期性的频率调制噪声的有效部分。其中，低通微分滤波器是一类特殊的微分滤波器，其功能可视为微分器与低通滤波器的结合体(因此也可以采用与低通微分滤波器等效的微分器加低通滤波结构)，由于直接采用全通微分操作会显著增强信号中的加性噪声的高频部分，使得估计出来的频率调制噪声被严重污染。低通的微分操作的采用可以有效地抑制加性噪声在高频部分的增强。同时可以有效地提升步骤(3)中得到的自相关函数中定位峰均幅度比(par，peak
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to
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average ratio)，以增强算法的鲁棒性，避免虚假的定位峰值识别。其中所述低通微分滤波器的阶数和通带范围需根据相位恢复算法中滑动平均窗的通带范围进行优化，以确保定位峰的峰均幅度比(即确保当相位恢复算法中的滑动平均窗的窗长取不同值时，低通微分滤波的通带范围和滑动平均窗的通带范围相近，且阻带抑制比不显著劣化)。另外，也可以对经过全通微分的相位噪声进行快速傅里叶变换后，只取频率调制噪声频谱中的限制在滑动平均窗的通带范围相应低频的部分，计算模值平方及傅里叶逆变换得到自相关函数。该方式同样可避免加性噪声的高频增强对par的劣化。
12.步骤(3)中所述的自相关函数计算方法基于快速傅里叶变换及其逆变换，具备低复杂度和高计算效率。包括：快速傅里叶变换得到频谱，计算对应频谱的模值的平方，对频谱的模值的平方采取快速傅里叶逆变换得到离散的自相关函数。具体而言，先采用快速傅里叶逆变换将步骤(2)中所获得的离散的频谱具有周期性的频率调制噪声变换到频域，将频域信号进行共轭后与原频域信号进行相乘，得到频谱的模值的平方，即频率调制噪声的功率谱密度，再采用傅里叶逆变换即可得到频谱具有周期性的频率调制噪声对应的时域自相关函数，时域自相关函数中包含有定位峰，其时域位置反映了本征和信号的相对传输时延大小。
13.其中步骤(3)中所述的自相关函数中定位峰的峰均幅度比(par)需要提升至预设值(根据需要设置的合理值)，具体而言，可提升计算时自相关函数快速傅里叶变换及逆变换所用点数，或优化步骤(2)中低通微分滤波器的通带范围和阶数，或优化相位恢复算法中滑动平均窗的阶数，或采用更大线宽的激光器，提升自相关函数中定位峰的峰均幅度比，以确保峰值识别的鲁棒性以及算法的估计精度。
14.在步骤(4)中通过峰值的宽度强度等信息实现对自相关函数中峰的筛选与提取，具体而言，一般情况下，当par被提升至合理值后，自相关函数中的杂散峰值强度难以超过定位峰值，即使超过，由于定位峰值的宽度是低通微分滤波器和滑动平均窗所共同决定的特殊宽度，较之一般的峰宽度更宽，通过设置合理的峰强度阈值，以及合理的峰宽度区间，定位峰值可被准确找到，因此通过宽度强度双重条件筛选，可以进一步降低虚假的定位峰值识别的概率，提高算法的鲁棒性。
15.所述步骤(4)中通过峰值的宽度强度等信息实现对峰的筛选与提取得到最终的定位峰位置，包括：根据设置的阈值和峰宽度区间对步骤(3)所述自相关函数中的峰值进行筛选，同时满足阈值条件和宽度条件的最大峰值作为所寻求的定位峰值。
16.所述步骤(4)中通过搜索出的定位峰位置计算确定最终的相对传输时延，包括：通过恢复出的符号周期确立自相关函数对应的时域坐标轴，搜索出定位峰和其时域坐标，对应的坐标即为本征和信号路的相对传输时延。
17.总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有如下有益效果：
18.(1)本发明所提供的同源相干系统在线本征和信号相对传输时延估计方法，无需在系统中引入任何除通信业务所需的，额外的光电子器件和数模、模数转换器件，因此极大地降低了系统的硬件成本，这使其更能适配对成本敏感的短距光互联场景；
19.(2)依托于处理通信业务时，相位恢复算法的输出结果，本发明提供的算法可完全与通信业务的收端算法并行，这意味着可以在传输通信业务的同时估计相对传输延时，即本发明所提供的方法可实现在线的相对传输延时估计，不会对通信业务照成任何干扰；
20.(3)本发明所提供的相对传输延时估计方法，依托数字信号处理的优势，可以根据目标延时动态范围和估计精度进行灵活地调整与优化，兼备大动态范围和高估计精度。
附图说明
21.图1是本发明提供的同源相干系统在线本征和信号相对传输时延估计方法流程图；
22.图2是本发明实施例提供的同源相干系统在线本征和信号相对传输时延估计方法流程图；
23.图3是本发明实施例提供的一种同源相干系统的示意图。
具体实施方式
24.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
25.如图1所示，本发明提供了一种同源相干系统在线本征和信号相对传输时延估计方法，兼具大动态范围和高估计精度，该方法可适用于单载波与正交频分复用的多载波同源相干通信系统。图3展示了一种同源相干系统示意图，具体而言，是采用了单模光纤对的空间分集复用的同源相干架构。由于长度失配或环境的扰动不同，本征光和信号光分别在光纤对的两根光纤中传输的时延会不同。在相干探测时，两根链路的相对传输时延将导致残留相位噪声。本发明提供的相对时延估计算法是从残留相位噪声中挖掘到时延信息。因此，一种同源相干系统在线本征和信号相对传输时延估计方法，包括：
26.(1)采用相位恢复算法，估计通信业务传输时同源相干系统接收信号中由于相对传输时延所导致的残留相位噪声；
27.具体而言，在单载波同源相干系统中，可采用经典的viterbi
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viterbi算法，或盲相位搜索算法，或基于训练序列的相位恢复算法估计出这部分残留相位噪声；在正交频分复用的多载波同源相干通信系统，可采用基于训练序列的相位恢复算法估计出这部分残留相位噪声。如图2所示，我们以算法在单载波相干通信中系统中的应用为例，绘制了单载波系统中处理通信业务数据的接收端数字信号处理算法，和我们所提出的同源相干系统信号和本征相对传输时延的估计算法。因为所提出的算法是基于处理通信业务数据的接收端数字信号处理算法中相位恢复算法的输出结果，同时该算法独立于接收端数字信号处理算法，时延的估计不会对正常的通信业务造成任何干扰，因此可以实现在线的时延估计。
28.(2)从估计的残留相位噪声中提取频谱具有周期性的频率调制噪声中的有效部分；
29.如图2所示，在获得相对时延导致的残留相位噪声后，后续的时延估计流程基本于所采用的调制格式(单载波/正交频分复用)无关。为从残留相位噪声中挖掘到时延信息，我们选取频率调制噪声作为目标量，并利用其自相关特性，设法在其自相关函数中凑出反应时延信息的定位峰值。具体而言，为提取到干净的频谱具有周期性的频率调制噪声用作时延估计，先设计合理的低通微分滤波器，再对相位恢复算法估计的残留相位噪声进行低通微分滤波处理，并将低通滤波的结果与符号间隔相除，即可提取到集中在相位恢复算法中滑动平均窗限制的低频范围内的，频谱具有周期性的频率调制噪声的有效部分。采用低通微分滤波的原因在于，全通微分操作会显著增强信号中的加性噪声的高频部分，使得估计出来的频率调制噪声被严重污染。低通的微分操作的采用可以有效地抑制加性噪声在高频部分的增强。
30.具体而言，我们采用matlab中designfilt工具包进行低通微分滤波器的设计，选取低通微分滤波器的通带边缘频率为9/10t，选取其阻带边缘频率为9/8t。采用其中t为相
位恢复算法中滑动平均窗的阶数与符号周期之积。低通微分滤波器的阶数设置为正比与滑动平均窗的阶数，且当滑动平均窗阶数为17时，低通微分滤波器的阶数设置为200。低通微分滤波器的阶数设置为正比于滑动平均窗的阶数。这样可以有效地避免对窄带地周期性调频噪声进行提取时，低通微分滤波器由于阶数不足，对阻带的抑制能力劣化。同时，由于采用了低通微分滤波器，步骤(3)中得到的自相关函数中定位峰均幅度比(par)会显著提升，这为步骤(4)中的峰值搜索带来了便利，同时也提高了算法的估计精度。
31.另外，也可以对经过全通微分的相位噪声进行快速傅里叶变换后，只取频率调制噪声频谱中的限制在滑动平均窗的通带范围相应低频的部分，计算模值平方及傅里叶逆变换得到自相关函数。该方式同样可避免加性噪声高频增强对par的劣化。
32.(3)通过快速傅里叶变换
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模值平方
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快速傅里叶逆变换的方式，计算提取频谱具有周期性的频率调制噪声的自相关函数，并得到位置反应时延信息的时域定位峰；
33.如图2所示，所述的自相关函数计算方法基于快速傅里叶变换及其逆变换，具备低复杂度和高计算效率。具体而言，在数值计算中需对步骤(2)提取的频率调制噪声进行截断，在此记截取长度为n个点。为在高效地计算自相关函数，先采用n点快速傅里叶逆变换将步骤(2)中所获得的离散的频谱具有周期性的频率调制噪声变换到频域；再将频域信号进行共轭后与未共轭的频域信号进行相乘，得到频谱的模值的平方，即频谱具有周期性的频率调制噪声的功率谱密度；最后采用n点傅里叶逆变换即可得到频谱具有周期性的频率调制噪声对应的时域自相关函数。相应的时域自相关函数中包含有定位峰，其时域位置反映了本征和信号的相对传输时延大小。其中n大小的选取需要根据目标时延的动态范围大小和目标par大小共同决定。例如，当希望覆盖高达490.99ns的相对时延时，对于50gbaud 16qam信号，n的选取需要至少要大于49099。同时，需进一步调节n实现合适的par(建议大于8db)，以确保算法的鲁棒性和估计精度。
34.所述的自相关函数中定位峰的par需要提升至合理值，具体而言，可提升计算时自相关函数快速傅里叶变换及逆变换所用点数，或优化步骤(2)中低通微分滤波器的通带范围和阶数，或优化相位恢复算法中滑动平均窗的阶数，或在同源相干系统中采用更大线宽的激光器，合理的par可确保相对时延估计的鲁棒性，更高的par亦可确保更好的相对时延的估计精度。
35.(4)通过峰值的宽度强度等信息实现对峰的筛选，提取得到最终的定位峰位置，并通过搜索出的定位峰位置计算确定最终的相对传输时延。
36.通过峰值的宽度强度等信息实现对自相关函数中峰的筛选与提取，一般情况下，当par被提升至合理值后，自相关函数中的杂散峰值强度难以超过定位峰值，即使超过，由于定位峰值的宽度是低通微分滤波器和滑动平均窗所共同决定的特殊宽度，较之一般的峰宽度更宽，通过matlab中findpeaks函数中设置合理的峰强度阈值，以及合理的峰宽度区间，定位峰可被准确找到。具体而言，峰强度阈值设置为3.55倍的自相关函数均方根幅度值，峰宽度区间设置为[0.25b
gbd
/50ns,0.6b
gbd
/50ns]，其中b
gbd
为系统波特率，单位gbaud。通过宽度强度双重条件筛选，可以进一步降低虚假的定位峰值识别的概率，以提高算法的鲁棒性。自相关函数对应的离散的时域坐标向量为[n/2:n/2
‑
1]*t
symbol
，其中t
symbol
为符号周期，n为快速傅里叶变换采用的点数，搜索到的定位峰时域坐标即为所估计的信号和本征相对传输时延。