[发明专利]一种基于自适应卡尔曼的偏振解复用和载波相位恢复方法

说明书

本发明提供了一种基于自适应卡尔曼的偏振解复用和载波相位恢复方法，包括以下步骤：首先，利用扩展卡尔曼滤波器来进行偏振解复用和载波相位恢复；其次，通过协方差匹配的方法实现调优参量Q值的更新，根据测量余量的均值dz来判决算法的收敛情况，从而指导调优参量Q值的更新。本发明的有益效果是：可以同时处理相干光通信系统的偏振混叠和载波相位噪声，其调优参量可以在不同场景下自适应到不同的值，可以最大限度的提升算法对于偏振旋转和相位噪声的容忍度；在此同时，算法性能与其初始调优参量Q无关，可以实现快速收敛和高精度估计的优秀性能。

技术领域

本发明涉及光通信领域，尤其涉及一种基于自适应卡尔曼的偏振解复用和载波相位恢复方法。

背景技术

随着Pre 5G、数据中心以及大数据等技术的快速发展，人们对于网络通信流量的要求日益剧增，而具有高速率、大容量等优势的相干光通信技术无疑是满足这一需求的关键性技术之一。在传输过程中，信号容易受到光纤中的随机双折射效应影响。并且随着调制格式的提升，由激光线宽引起的载波相位噪声将导致信号的急剧旋转，从而进一步恶化信号的质量。

单载波相干光通信系统中，光纤中随机双折射引起的信号偏振串扰和收发机激光相位不一致引起的载波相位噪声是恶化光信号的主要影响因素之一。对于上述损伤，传统的线下数字信号处理方案主要有：CMA(Constant modulus algorithm)算法、VV(Viterbi-Viterbi)算法、FFT(Fast Fourier Transformation)算法、BPS(Blind phase search)算法和EKF(Extended Kalman filter，扩展卡尔曼滤波器)算法。然而，这些算法也存在着一些本质上的不足，例如：CMA收敛速度慢、VV线宽容忍度小、BPS计算复杂度高。与其他算法对比，EKF算法具有高速收敛和高估计精度等特性，然而其收敛速度和精度严重受到其调优参量Q值的影响，传统的EKF难以在跟踪精度和速度上给出最优解。

发明内容

为了解决现有技术中的问题，本发明提供了一种基于自适应卡尔曼的偏振解复用和载波相位恢复方法。

本发明提供了一种基于自适应卡尔曼的偏振解复用和载波相位恢复方法，包括以下步骤：

首先，利用扩展卡尔曼滤波器来进行偏振解复用和载波相位恢复；

其次，通过协方差匹配的方法实现调优参量Q值的更新，根据测量余量的均值dz来判决算法的收敛情况，从而指导调优参量Q值的更新。

作为本发明的进一步改进，通过一个判决检测器来实时检测测量余量的大小，当测量余量的均值dz小于临界值β时，判定算法此刻已经收敛，从而对于调优参量Q值的更新停止。

作为本发明的进一步改进，使用时钟恢复算法、色散/非线性补偿算法以及频偏补偿算法补偿接收到信号的定时误差、色散/非线性以及系统频偏，之后，将信号简化表示为：

其中，Z_n,m_n,h_n,T_s,θ_n,ξ_n分别代表第n个接收的信号，第n个发射的信号，信号传输矩阵，符号周期，载波相位噪声以及高斯白噪声；

基基于自适应卡尔曼的偏振解复用和载波相位恢复的状态空间模型表示如下：

S_n＝S_n-1+w_n (2)

U_n＝H_nZ_n+v_n (3)