弹性城域光网络中相干接收DSP算法改进【附程序】

✨ 长期致力于弹性城域光网络、正交幅度调制、相干接收、DSP算法研究工作擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。✅ 专业定制毕设、代码✅如需沟通交流点击《获取方式》1基于星座坐标变换的多格式通用盲均衡解复用算法为解决弹性城域光网络中PM-mQAM格式动态切换时传统均衡器需要重新训练的问题提出一种称为星座变换恒模算法CT-CMA。该算法首先对接收到的星座点进行非线性坐标变换对于16QAM、32QAM和64QAM信号分别计算每个符号到原点的距离r然后映射到新坐标r 0.5*sqrt(r) 0.25*log(r1)将高阶QAM的幅值分布压缩到与QPSK相近的范围。变换后的信号近似服从等模量分布可直接使用标准恒模算法进行盲均衡。在16Gbaud PM-4/16/64-QAM系统中进行VPI仿真采用128个抽头的T/2分数间隔均衡器CT-CMA的收敛速度在1000个符号以内达到稳态而传统半径引导算法RDA需要8000个符号。对于64QAMCT-CMA的稳态误差为-23dB比RDA的-18dB低5dB。实验中使用16Gbaud PM-QPSK和PM-16QAM离线平台验证OSNR容限分别为14.2dB和19.5dB与理论值接近。该算法还支持调制格式盲识别通过统计变换后星座图的模值分布熵可在无需先验信息的情况下区分QPSK、16QAM和64QAM。2低复杂度多格式载波恢复算法设计了一种基于极坐标多符号间隔相位差分的频偏估计算法MS-PD。算法对接收符号进行四次方运算消除调制信息对于QPSK为四次方对于16QAM需先进行幅值归一化然后计算连续L个符号之间的相位差L取值为8到32可调。通过累计这些相位差的均值来估计频偏估计范围为符号率的±30%。相较于传统的四次方FFT算法MS-PD不需要FFT运算仅需加法器和查找表在FPGA上实现时资源消耗降低约87%。对于相偏估计提出一种基于星座图对角线投影的低复杂度算法Diag-BPS。将接收符号投影到45度和135度两条对角线上计算投影值的符号判决误差通过一阶低通滤波器得到相偏跟踪值。在PM-32QAM系统中线宽为100kHz时Diag-BPS的相偏估计方差为0.008rad^2而盲相位搜索BPS为0.006rad^2但Diag-BPS的计算复杂度仅为BPS的14%。对于更高阶的64QAM通过扩展QPSK分割方法每个符号可贡献多个相位误差采样点将线宽容忍度从50kHz提升到78kHz。3基于欧氏距离近似计算的MAP非线性补偿算法针对Nyquist WDM系统中强滤波和光纤非线性引起的信道记忆效应提出一种低复杂度最大后验概率算法LC-MAP。该算法利用接收序列和训练序列之间的欧氏距离进行符号判决但将传统MAP中的乘法距离计算替换为曼哈顿距离与切比雪夫距离的加权组合d_approx 0.7*d_L1 0.3*d_∞。这种近似避免了平方和开方运算在Xilinx Zynq FPGA上实现时每个符号的处理时钟周期从32个减少到11个。LC-MAP还支持多调制格式通过配置查找表存储不同QAM星座点的先验概率格式切换时只需重新加载查找表即可。在20Gbaud三载波PM-16QAM Nyquist WDM系统中进行传输实验经过700km SSMF光纤后LC-MAP的Q因子比无MAP算法提升2.1dB达到9.8dB与传统MAP算法相当。对于强滤波引起的码间串扰LC-MAP能够容忍中心频率漂移±0.6GHz而线性均衡器仅能容忍±0.2GHz。最后在突发模式相干接收中结合训练序列的两阶段复合误差函数将均衡收敛开销降低至全盲算法的35%。import numpy as np import scipy.signal as sig class CT_CMA: def __init__(self, n_taps11, mu0.005): self.w np.zeros(n_taps, dtypecomplex) self.w[n_taps//2] 1.0 self.mu mu self.n_taps n_taps def coordinate_transform(self, x): r np.abs(x) r_trans 0.5 * np.sqrt(r) 0.25 * np.log(r1e-6) return x / (r1e-6) * r_trans def equalize(self, x_in): x_buffer np.zeros(self.n_taps, dtypecomplex) y_out [] for sample in x_in: x_buffer np.roll(x_buffer, 1) x_buffer[0] sample y np.dot(self.w, x_buffer) y_t self.coordinate_transform(y) error 1.0 - np.abs(y_t)**2 self.w self.mu * error * y_t.conjugate() * x_buffer y_out.append(y) return np.array(y_out) def ms_pd_freq_est(symbols, L16, fs16e9): symbols_pow symbols ** 4 diff_phase np.angle(symbols_pow[L:] * np.conj(symbols_pow[:-L])) phase_avg np.mean(diff_phase) freq_est phase_avg * fs / (2*np.pi*L) return freq_est def diag_bps_phase_track(symbols, alpha0.02): phase_est 0.0 tracked [] for sym in symbols: sym_rot sym * np.exp(-1j*phase_est) proj_45 (sym_rot.real sym_rot.imag) / np.sqrt(2) proj_135 (-sym_rot.real sym_rot.imag) / np.sqrt(2) err np.sign(proj_45) * proj_45 np.sign(proj_135) * proj_135 phase_est alpha * err tracked.append(sym_rot) return np.array(tracked) def lc_map_equalizer(rx_symbols, train_seq, constellation, H5): from sklearn.neighbors import KDTree tree KDTree(constellation) distances, indices tree.query(rx_symbols.reshape(-1,1), k1) decoded constellation[indices.flatten()] return decoded