[发明专利]双偏振联合信号噪声处理方法和噪声处理装置

说明书

本发明涉及噪声处理技术领域，具体是涉及双偏振联合信号噪声处理方法和噪声处理装置。本发明用X、Y偏振态离散谱特征值中携带的噪声信息及其与X偏振态上的离散谱系数之间的相关系数补偿X偏振态上的离散谱系数噪声，同样用X、Y偏振态离散谱特征值中携带的噪声信息及其与Y偏振态上的离散谱系数之间的相关系数补偿Y偏振态上的离散谱系数噪声。本发明补偿X和Y偏振态上的离散谱系数噪声时，同时利用了X和Y偏振态上的特征值噪声，引入了更多的已知噪声信息，从而更好地实现对X和Y偏振态上的离散谱系数噪声补偿。

技术领域

本发明涉及噪声处理技术领域，具体是涉及双偏振联合信号噪声处理方法和噪声处理装置。

背景技术

光纤通信适用于大容量长距离通信，但是光纤通信也会产生非线性噪声，从而降低了光纤通信的通信质量。为了克服光纤非线性效应对信号产生的噪声影响，现有技术选用机器学习算法去除信号中的非线性噪声，一方面机器学习因算法复杂而提高了去噪所需要的时间，另一方面机器学习是根据对已知历史信号的学习而对未知信号进行去噪，难以针对每一种未知信号进行准确的去噪。

综上所述，现有技术的信号噪声处理方法去噪效果较差。

因此，现有技术还有待改进和提高。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供了双偏振联合信号噪声处理方法和噪声处理装置，解决了现有技术的信号噪声处理方法去噪效果较差的问题。

为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：

第一方面，本发明提供一种双偏振联合信号噪声处理方法，其中，包括：

分别计算X偏振态上的X噪声相关系数和Y偏振态上的Y噪声相关系数，所述X噪声相关系数用于表征训练离散谱特征值的训练特征值噪声和所述X偏振态上的X训练离散谱系数的X训练系数噪声之间的相关性，所述Y噪声相关系数用于表征训练特征值噪声与所述Y偏振态上的训练离散谱系数的Y训练系数噪声之间的相关性，所述训练离散谱特征值和所述训练离散谱系数为被训练的非线性频分复用信号在频域上的属性，所述X偏振态和所述Y偏振态为被训练的所述非线性频分复用信号在时域上的两个偏振态；

依据实测离散谱特征值的实测特征值噪声、所述X噪声相关系数、所述Y噪声相关系数，得到位于所述X偏振态上的X实测离散谱系数所包含的X实测系数噪声和位于所述Y偏振态上的Y实测离散谱系数所包含的Y实测系数噪声，所述实测离散谱特征值和所述X实测离散谱系数以及所述Y实测离散谱系数为实测的非线性频分复用频域信号的属性；

依据所述X实测系数噪声和所述Y实测系数噪声以及所述X实测离散谱系数和所述Y实测离散谱系数，得到噪声补偿之后的所述X实测离散谱系数和噪声补充之后的所述Y实测离散谱系数，所述噪声补偿用于表征去噪信息。

在一种实现方式中，所述分别计算X偏振态上的X噪声相关系数和Y偏振态上的Y噪声相关系数，所述X噪声相关系数用于表征训练离散谱特征值的训练特征值噪声和所述X偏振态上的X训练离散谱系数的X训练系数噪声之间的相关性，所述Y噪声相关系数用于表征训练特征值噪声与所述Y偏振态上的训练离散谱系数的Y训练系数噪声之间的相关性；所述训练离散谱特征值和所述训练离散谱系数为被训练的非线性频分复用信号在频域上的属性，所述X偏振态和所述Y偏振态为被训练的所述训练非线性频分复用频域信号在时域上的两个偏振态，包括：

依据所述训练特征值噪声，得到所述训练特征值噪声中的X训练特征值噪声和Y训练特征值噪声，所述X训练特征值噪声用于表征位于所述X偏振态上的训练离散谱特征值所包含的噪声，所述Y训练特征值噪声用于表征位于所述Y偏振态上的训练离散谱特征值所包含的噪声；

将所述X训练特征值噪声和所述Y训练特征值噪声分别进行相同位数的移位，分别得到移位之后的所述X训练特征值噪声和所述Y训练特征值噪声，所述X训练特征值噪声和所述Y训练特征值噪声均为时序噪声，所述移位为所述时序噪声按照设定时序方向移位；