[发明专利]用于光通信的方法、设备、装置和计算机可读介质

说明书

本公开的实施例涉及用于光通信的方法、设备、装置和计算机可读介质。该方法包括在光线路终端处，基于从光网络单元接收的畸变信号序列生成在时间上连续的一组子畸变信号序列，所述畸变信号序列是所述光网络单元发送的原始信号序列在传输中发生畸变而引起的；获取参考畸变信号序列和参考原始信号序列之间的关联关系，所述关联关系表征从所述光网络单元到所述光线路终端的传输链路的特性；基于所述关联关系以及所述一组子畸变信号序列确定一组子原始信号序列，所述一组子原始信号序列中的子原始信号序列包括所述原始信号序列的多个符号；以及基于所述一组子原始信号序列确定所述原始信号序列。以此方式，能够显著提升信号均衡器的性能，提高信号处理的精度。与此同时，能够大幅度降低信号处理的复杂度。

技术领域

本公开的实施例涉及光通信领域，更具体地涉及在用于光通信的方法、设备、装置和计算机可读介质。

背景技术

最近，具有自适应性和灵活性的信号均衡已成为高速无源光网络(PON)核心技术之一。对于超高速信号的均衡的重要性在于，其有助于将低成本的硬件设备(例如20GHz光器件)用于高速率网络。

此外，近年来在光学或无线通信中，基于神经网络(NN)的信号处理逐渐被认为是一种有前景的信号处理方法，与诸如基于线性最小均方的传统信号处理方法相比具有一些显着的性能优势。基于NN的机器学习能够提取和学习特定传输信道中的某些特征并且以监督训练的方式对其进行补偿。前向反馈神经网络(FF-NN)、循环神经网络(RNN)以及卷积神经网络(CNN)是其中几种较为著名的神经网络方面类型。

发明内容

总体上，本公开的实施例涉及一种用于光通信的方法、设备、装置和计算机可读介质。

在本公开的第一方面，提供了一种用于光通信的方法。该方法包括在光线路终端处，基于从光网络单元接收的畸变信号序列生成在时间上连续的一组子畸变信号序列，所述畸变信号序列是所述光网络单元发送的原始信号序列在传输中发生畸变而引起的；获取参考畸变信号序列和参考原始信号序列之间的关联关系，所述关联关系表征从所述光网络单元到所述光线路终端的传输链路的特性；基于所述关联关系以及所述一组子畸变信号序列确定一组子原始信号序列，所述一组子原始信号序列中的子原始信号序列包括所述原始信号序列的多个符号；以及基于所述一组子原始信号序列确定所述原始信号序列。

在本公开的第二方面，提供一种用于在光通信的设备。该设备包括至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器耦合的存储器，所述存储器包含有存储于其中的指令，所述指令在被所述至少一个处理单元执行时，使得该设备执行第一方面的方法。

在本公开的第三方面，提供一种光信号接收器。所述光信号接收器包括：光电转换器，被配置为将在从光信号发射器到所述光信号接收器之间的光路上接收的光信号序列转换成电信号序列；信号均衡器，被耦合至所述光电转换器并且被配置为执行第一方面所述的方法；以及解复用器，被耦合至所述信号均衡器并且被配置为基于所述信号均衡器的输入信号序列和输出信号序列之间的关联关系调节所述信号均衡器的时钟。

在本公开的第四方面，提供一种用于在光通信的装置。所述装置包括用于基于从光网络单元接收的畸变信号序列生成在时间上连续的一组子畸变信号序列的部件，所述畸变信号序列是所述光网络单元发送的原始信号序列在传输中发生畸变而引起的；用于获取参考畸变信号序列和参考原始信号序列之间的关联关系的部件，所述关联关系表征从所述光网络单元到所述光线路终端的传输链路的特性；用于基于所述关联关系以及所述一组子畸变信号序列确定一组子原始信号序列的部件，所述一组子原始信号序列中的子原始信号序列包括所述原始信号序列的多个符号；以及用于基于所述一组子原始信号序列确定所述原始信号序列的部件。

在本公开的第五方面，提供一种计算机可读介质。该计算机可读介质上存储有指令，当指令在被至少一个处理单元执行时，使得至少一个处理单元被配置为执行第一方面的方法。