[发明专利]针对少模多芯OAM光纤传输概率分布的非线性补偿方法

说明书

本发明涉及一种针对少模多芯OAM光纤传输概率分布的非线性补偿方法，属于光纤通信技术领域。本发明公开的一种针对少模多芯OAM光纤传输概率分布的非线性补偿方法。涉及光纤通信相关理论及原理。该方法针对OAM光纤传输的概率分布特点，对信号进行非线性损伤补偿，与采用传统的非线性补偿算法相比，大大降低了计算复杂度降低其计算复杂度，使其接近实际系统的需要，从而实现复杂度低、精度高的非线性补偿方法。

技术领域

本发明涉及一种针对少模多芯OAM光纤传输概率分布的非线性补偿方法，属于光纤通信技术领域。

背景技术

自从高锟在1966年提出将光纤作为传输介质，光纤通信得到迅速的发展。光纤以其传输频带宽、抗干扰性高和信号衰减小，而远优于电缆、微波通信的传输，已成为通信中主要传输方式，尤其是长距离传输中。长距离光纤传输通常依赖于高功率激光在长距离传输光脉冲以克服衰减，而在足够高的光强度下，纤芯会发生非线性折射(克尔效应)，这使得非线性损伤成为光网络中的一个关键问题。非线性损伤可以分为两大类，第一类为确定性非线性损伤，仅取决于色散和非线性系数，如自相位调制(SPM)，通道内交叉相位调制(IXPM)和四波混频(IFWM)，通道间交叉相位调制(XPM)和四波混频(FWM)等；第二类为依赖于非线性、放大自发辐射(ASE)和色散之间相互作用的随机非线性损伤。

常用的非线性补偿方法为数字反向传播(DBP)，该方法在数字域中采用了负色散、损耗和非线性系数的虚光纤。DBP在补偿确定性非线性损伤中有着良好的作用，但DBP算法不能补偿随机非线性损伤。因此有学者将机器学习算法引入到补偿非线性的领域，以此补偿确定性和随机性的非线性损伤，如支持向量机(SVM)、支持向量回归(SVR)、神经网络、Parzen 窗口(PW)分类器、KNN、期望最大化(EM)算法和k-均值等算法。尽管这些方法都有着不错的效果，但是这些算法的算法复杂度和计算量都很庞大。由于近年来各种业务需求爆炸式的增长，光纤传输所需的信道容量和信息量越来越大，复杂度高、计算量大的非线性补偿方法越来越难满足传输需求，尤其是对于将轨道角动量(OAM)引入到光纤中的OAM光纤传输。

作为当今通信领域的热点，自从带有轨道角动量(OAM)的光束在1992年被提出，OAM 领域得到了迅速发展。由于OAM在Hilbert空间的无限维特性，被认为是通信系统中非常重要的可用资源，因而具有广阔的应用前景。但是在很长一段时间，OAM在通信中的研究一直局限在自由空间中传输。因为传统光纤的限制，OAM被认为不适合在光纤中传输，直到具有涡旋的光纤结构被提出，才逐渐出现OAM在光纤中传输的研究。具有涡旋结构的光纤经过不断的研究更新，成为现在的环芯光纤，使得可以传输的OAM模式逐渐增多。然而系统容量增大的同时，也增加了非线性效应对系统的影响，使非线性损伤逐渐成为影响系统性能的主要因素，因此实现补偿效果好、复杂度低的非线性补偿方法变得尤为重要。

发明内容

本发明的目的是提供一种针对少模多芯OAM光纤传输概率分布的非线性补偿方法，能够大幅降低非线性补偿的计算复杂度，并对星座图中星座点进行正确分类，从而实现复杂度低、精度高的非线性补偿。

本发明的目的是通过下述技术方案实现的：

针对少模多芯OAM光纤传输概率分布的非线性补偿方法，包括如下步骤：

步骤一：准备训练数据