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    相干光通信中的改進(jìn)型二階載波相位估計(jì)算法

    2016-12-13 05:50:54余建國(guó)王任凡
    光通信研究 2016年6期
    關(guān)鍵詞:偏振二階星座

    趙 倫,余建國(guó),王任凡,羅 飚

    (1.北京郵電大學(xué)電子工程學(xué)院,北京 100876; 2.武漢光迅科技股份有限公司,武漢430205)

    相干光通信中的改進(jìn)型二階載波相位估計(jì)算法

    趙 倫1,余建國(guó)1,王任凡2,羅 飚2

    (1.北京郵電大學(xué)電子工程學(xué)院,北京 100876; 2.武漢光迅科技股份有限公司,武漢430205)

    針對(duì)現(xiàn)有的BPS(盲相位搜索)算法計(jì)算復(fù)雜度過高的問題,提出了一種基于改進(jìn)型QPSK(正交相移鍵控)分區(qū)算法的二階載波相位估計(jì)算法,該算法的第一階采用傳統(tǒng)基于部分星座點(diǎn)的P3算法進(jìn)行粗估計(jì),第二階采用作者提出的改進(jìn)型QPSK分區(qū)算法補(bǔ)償剩余的相位噪聲。仿真結(jié)果表明,該算法的性能與BPS算法相近,但計(jì)算復(fù)雜度較BPS算法降低了約1/13。

    相干光通信;載波相位估計(jì);正交相移鍵控分區(qū)

    0 引 言

    在相干光通信系統(tǒng)中,相位噪聲對(duì)系統(tǒng)性能的影響非常大,特別是在高速光通信系統(tǒng)中。采用高階調(diào)制格式會(huì)導(dǎo)致星座點(diǎn)之間的歐氏距離減小,即星座點(diǎn)分布會(huì)更加密集,對(duì)相位噪聲也會(huì)更加敏感,因而CPE(載波相位估計(jì))算法是相干光通信中DSP(數(shù)字信號(hào)處理)算法的主要組成部分。對(duì)于QPSK(正交相移鍵控)等相位調(diào)制信號(hào),能夠采用經(jīng)典的M次方算法估計(jì)相位噪聲。但16QAM(正交幅度調(diào)制)同時(shí)采用了幅度調(diào)制和相位調(diào)制,且相位分布不均勻,采用M次方算法無(wú)法完全移除相位調(diào)制信息,因而其不能用于16QAM格式。針對(duì)16QAM格式的相位噪聲估計(jì),TimoPfau在2009年提出了BPS(盲相位搜索)算法[1],該算法是目前常用的16QAM信號(hào)相位噪聲估計(jì)算法,能夠較好地估計(jì)16QAM格式的相位噪聲,理論上可以用于更高階QAM格式,但其計(jì)算復(fù)雜度太大,難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理。針對(duì)BPS算法的不足,AT&T實(shí)驗(yàn)室的Zhou Xiang提出了一種基于BPS和最大似然法的二階算法[2],第一階仍采用BPS算法,但只測(cè)試少量的相位,即第一階采用粗估計(jì),第二階采用最大似然法提高算法的精確度。文獻(xiàn)[2]還證明了每增加一個(gè)最大似然法估計(jì)器所需的開銷與單階BPS算法中增加兩個(gè)測(cè)試相位所需的開銷相當(dāng)。Irshaad Fatadin在2010年提出了一種基于QPSK分區(qū)的算法[3](該算法采用了16QAM格式的所有星座點(diǎn),記為P123算法),基于QPSK的算法計(jì)算復(fù)雜度遠(yuǎn)低于BPS算法,但其線寬容忍度較低。針對(duì)16QAM格式的CPE算法還有很多,但主要都是基于上述以及它們的改進(jìn)和組合[4-8]。

    本文針對(duì)現(xiàn)有的BPS算法計(jì)算復(fù)雜度過高的問題,提出了一種基于改進(jìn)型QPSK分區(qū)算法的二階CPE算法。該算法的第一階采用傳統(tǒng)的基于部分星座點(diǎn)的P3算法進(jìn)行粗估計(jì),第二階采用本文提出的改進(jìn)型QPSK分區(qū)算法補(bǔ)償剩余的相位噪聲。仿真結(jié)果表明,該算法的性能與BPS算法相近,但計(jì)算復(fù)雜度較BPS算法降低了約1/13。

    1 二階CPE算法的基本原理

    圖1所示為偏振復(fù)用16QAM相干光通信系統(tǒng)框圖。在發(fā)射端,對(duì)激光器發(fā)出的光(同時(shí)具有X和Y兩個(gè)偏振方向)進(jìn)行偏振復(fù)用16QAM后送入單模光纖中傳輸,并對(duì)光信號(hào)進(jìn)行放大。在接收端,偏振分束器接收到的光信號(hào)被分成X方向和Y方向兩路光信號(hào),因此接收端需要準(zhǔn)備一個(gè)本地激光器并使用偏振分束器將本地激光器發(fā)出的光信號(hào)分成X方向和Y方向兩路光信號(hào)。對(duì)于X方向的兩路光信號(hào)采用90°混頻器進(jìn)行混頻,并使用兩個(gè)平衡探測(cè)器進(jìn)行探測(cè),以消除直流成分。對(duì)Y方向的兩路光信號(hào)采取與X方向兩路光信號(hào)相同的處理方法。隨后采用4個(gè)模/數(shù)轉(zhuǎn)換器將4個(gè)平衡探測(cè)器輸出的模擬電信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào),最后使用DSP算法對(duì)4路數(shù)字信號(hào)進(jìn)行處理,以補(bǔ)償信號(hào)傳輸中的損失。DSP算法包括隔直流、歸一化、低通濾波、重抽樣、正交化、色散補(bǔ)償、非線性補(bǔ)償、定時(shí)恢復(fù)、自適應(yīng)均衡、頻偏估計(jì)和相位估計(jì)等。本文主要考慮相位估計(jì)算法,因此假設(shè)已經(jīng)對(duì)除相位噪聲外的各種損傷進(jìn)行補(bǔ)償。

    圖1 偏振復(fù)用16QAM相干光通信系統(tǒng)框圖

    圖2所示為本文所提用于相干光通信系統(tǒng)中16QAM信號(hào)載波相位估計(jì)的二階CPE算法框圖。第一階采用常規(guī)方法補(bǔ)償部分相位噪聲,記為P3算法,第二階采用基于改進(jìn)的QPSK分區(qū)算法補(bǔ)償剩余的相位噪聲,記為IP(改進(jìn)分區(qū))算法。因而將提出的二階CPE算法記為P3+IP算法。

    圖2 P3+IP算法框圖

    第一階的處理流程如下:首先將輸入信號(hào)分為若干個(gè)大小為N1的數(shù)據(jù)塊,對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)塊,根據(jù)半徑將其分為C1、C2、C33個(gè)區(qū),選擇屬于C3分區(qū)中的數(shù)據(jù)符號(hào)進(jìn)行四次方操作,從而移除相位調(diào)制信息,然后將四次方后的數(shù)據(jù)取相位并除以4得到相位噪聲,并采用相位解擾來降低周跳的影響(所謂周跳就是相位劃過±π時(shí)由于相位周期特性的限制。而發(fā)生的大小為2π的相位跳變),最后用估計(jì)得到的值對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)償。

    第二階的處理流程如下:將第一階的輸出作為第二階的輸入,第二階處理的數(shù)據(jù)塊長(zhǎng)度N2與第一階的長(zhǎng)度N1相同,首先根據(jù)半徑將該數(shù)據(jù)塊分為C1、C2、C33個(gè)區(qū),由于第一階僅進(jìn)行了相位旋轉(zhuǎn),并沒有改變信號(hào)的幅度,因此可將第一階中數(shù)據(jù)分區(qū)的結(jié)果用于第二階。相位分區(qū)圖如圖3所示,將[0,π]等分為1~4四個(gè)區(qū)間,將[―π,0]等分為5~8四個(gè)區(qū)間,C2中的每個(gè)數(shù)據(jù)符號(hào)的相位值都位于這8個(gè)區(qū)間中的一個(gè)。選取屬于C2分區(qū)中的數(shù)據(jù)計(jì)算sign(I)·sign(Q)·sign(|I|―|Q|),其中I、Q分別為分區(qū)C2中數(shù)據(jù)的實(shí)部和虛部。

    圖3 相位分區(qū)圖

    表1所示為每個(gè)區(qū)間sign(I)·sign(Q)·sign(|I|―|Q|)的計(jì)算值。由表1可知,區(qū)間1、3、5和7中的sign(I)·sign(Q)·sign(|I|―|Q|)值為正,而區(qū)間2、4、6和8中的值為負(fù)。sign(I)·sign(Q)·sign(|I|―|Q|)為正值的區(qū)間中的數(shù)據(jù)符號(hào)對(duì)應(yīng)的相位旋轉(zhuǎn)為―θ,為負(fù)值的區(qū)間中的數(shù)據(jù)符號(hào)對(duì)應(yīng)的相位旋轉(zhuǎn)為θ。

    表1 sign(I)·sign(Q)·sign(|I|―|Q|)的計(jì)算值

    因此,可根據(jù)sign(I)·sign(Q)·sign(|I|―|Q|)的計(jì)算值正負(fù)判斷C2分區(qū)中的相位旋轉(zhuǎn)的方向,并對(duì)C2進(jìn)行相應(yīng)的旋轉(zhuǎn),使得C2分區(qū)中的數(shù)據(jù)也位于QPSK的4個(gè)星座點(diǎn)附近,然后用常規(guī)的

    2 仿真結(jié)果及分析

    采用OptiSystem軟件搭建仿真平臺(tái)對(duì)改進(jìn)的二階CPE算法性能進(jìn)行仿真分析。圖4所示為偏振復(fù)用16QAM傳輸系統(tǒng)仿真平臺(tái)的系統(tǒng)框圖,BER Test Set器件的功能是產(chǎn)生二進(jìn)制比特序列,并將該二進(jìn)制比特序列與電域處理后的二進(jìn)制比特序列進(jìn)行對(duì)比,從而計(jì)算系統(tǒng)的BER(誤碼率)等參數(shù),產(chǎn)生的二進(jìn)制比特被復(fù)制成兩份,一份送到判決器中作為判決參考值,另一份送入發(fā)射機(jī)中,發(fā)射機(jī)的作用是產(chǎn)生偏振復(fù)用16QAM的光信號(hào),在送入光纖前使用OA(光放大器)調(diào)整入纖光功率,在光纖傳輸后通過Set OSNR器件設(shè)置OSNR(光信噪比),然后送入基于相位分集和偏振分集的相干接收機(jī)對(duì)光信號(hào)進(jìn)行處理,得到的4路電信號(hào)分別對(duì)應(yīng)X偏振方向的同相、正交分量以及Y偏振方向的同相、正交分量。之后使用DSP模塊對(duì)接收到的電信號(hào)進(jìn)行補(bǔ)償,DSP模塊的功能包括隔直流、歸一化、低通濾波、重抽樣、正交化、色散補(bǔ)償、非線性補(bǔ)償、定時(shí)恢復(fù)、自適應(yīng)均衡和頻偏估計(jì)。為了驗(yàn)證所提P3+IP算法的性能,在DSP中沒有進(jìn)行CPE操作,而是用DSP后面的Matlab器件完成二階CPE的功能,該器件提供OptiSystem和Matlab的接口。在相位恢復(fù)后使用Decision模塊進(jìn)行星座判別并進(jìn)行QAM序列解調(diào),然后將數(shù)據(jù)送入BER Test Set統(tǒng)計(jì)傳輸后的錯(cuò)誤比特?cái)?shù)及BER等參數(shù)。

    圖4 偏振復(fù)用16QAM傳輸系統(tǒng)仿真平臺(tái)的系統(tǒng)框圖

    由于是偏振復(fù)用16QAM系統(tǒng),112 Gbit/s的比特率對(duì)應(yīng)的符號(hào)率為14 Gbaud,其他仿真參數(shù)設(shè)定如下:序列長(zhǎng)度為524 288;每個(gè)符號(hào)抽樣數(shù)為4;保護(hù)比特為100;發(fā)射機(jī)激光器波長(zhǎng)為1 550 nm,功率為0 dBm;接收機(jī)激光器波長(zhǎng)為1 550.001 nm,功率為10 d Bm;光纖長(zhǎng)度為160 km;色散系數(shù)為16.75 ps/(nm·km);PMD(偏振模色散)系數(shù)為0.05 ps/km。

    本文首先將P3+IP算法與BPS、P3和P123算法的性能進(jìn)行對(duì)比分析,圖5所示為在仿真平臺(tái)上采用不同的CPE算法進(jìn)行相位噪聲估計(jì)時(shí)BER與OSNR的關(guān)系曲線。將收發(fā)激光器的線寬均設(shè)為100 k Hz,對(duì)應(yīng)激光器的線寬和碼元周期乘積(即ΔL·Ts)約為1.4×10―5。圖中,N表示對(duì)應(yīng)的CPE算法每次處理數(shù)據(jù)塊的長(zhǎng)度,N1和N2分別表示二階CPE算法第一階和第二階處理的數(shù)據(jù)塊的長(zhǎng)度,由圖可以看出,P3算法的性能最差,P123算法次之,BPS算法的性能最好,而本文所提的P3+IP算法的性能介于BPS和P123算法之間。圖中幾種算法的性能差距不大是由于ΔL·Ts的值較小。從圖中還可以看出,OSNR約為17.85 dB時(shí),采用IP3+IP算法可以達(dá)到1×10―3的BER。

    圖5 采用不同CPE算法時(shí)BER與OSNR的關(guān)系曲線

    圖6 和圖7分別為OSNR為18 d B時(shí)使用P3+IP算法估計(jì)出的相位噪聲的相位值以及進(jìn)行相位噪聲補(bǔ)償后的星座圖(X偏振方向)。由圖6可知,相位噪聲值沒有出現(xiàn)跳變,這是由于本文采用了相位解擾。圖7的星座圖總體來說還比較清晰。

    圖6 P3+IP算法的相位噪聲

    圖8 為OSNR為18 d B時(shí)采用不同的CPE算法得到的線寬符號(hào)持續(xù)時(shí)間乘積與BER的關(guān)系曲線。其中線寬符號(hào)持續(xù)時(shí)間為1/14 ns,而圖中的7個(gè)測(cè)試點(diǎn)對(duì)應(yīng)的收發(fā)激光器的總線寬分別為7、70、

    210、490、700、840和1 000 k Hz。從圖中可以看出,P3+IP算法的性能介于P123算法和BPS算法之間,且線寬符號(hào)持續(xù)時(shí)間乘積較大時(shí),所提算法的BER性能相對(duì)P3算法有一定的優(yōu)勢(shì)。

    圖7 P3+IP算法的星座圖

    圖8 線寬符號(hào)持續(xù)時(shí)間乘積與BER關(guān)系曲線

    算法復(fù)雜度也是衡量CPE算法的重要指標(biāo)之一,過于復(fù)雜的算法難以在硬件上實(shí)現(xiàn)。已有文獻(xiàn)對(duì)算法復(fù)雜度的統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行了研究[7-9],據(jù)此得到數(shù)據(jù)塊長(zhǎng)度為N的4種CPE算法的計(jì)算復(fù)雜度如表2所示,其中B表示BPS算法的測(cè)試相位個(gè)數(shù)。如果用實(shí)數(shù)乘法器、實(shí)數(shù)加法器、比較器的總個(gè)數(shù)以及查表、判決的總次數(shù)的和表示算法復(fù)雜度,那么當(dāng)N=100時(shí),4種算法的總運(yùn)算復(fù)雜度分別為1 354、3 354、3 204和42 302。據(jù)此可知,與P3算法相比,P3+IP算法復(fù)雜度增加了2.3倍;與P123算法相比,P3+P123算法復(fù)雜度略低,性能更好;與BPS算法相比,性能略差,但算法復(fù)雜度降低了約1/13。

    表2 4種CPE算法的復(fù)雜度

    3 結(jié)束語(yǔ)

    本文提出了一種P3+IP算法,在第一階使用傳統(tǒng)的P3算法進(jìn)行粗估計(jì),在第二階使用簡(jiǎn)單的符號(hào)乘法就可以判斷16QAM星座中間圈上點(diǎn)的位置并進(jìn)行相應(yīng)的相位旋轉(zhuǎn),使得16QAM星座成為普通的QPSK星座,能夠方便地估計(jì)相位噪聲。該算法的復(fù)雜度比P123算法略低,但性能比P123算法更好。所提算法的性能比BPS算法略差,但在復(fù)雜度上卻比BPS算法降低了約1/13。

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    An Improved Two-Stage Carrier Phase Estimation Algorithm in Coherent Optical Communication

    ZHAO Lun1,YU Jian-guo1,WANG Ren-fan2,LUO Biao2
    (1.School of Electronic Engineering,Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876,China; 2.Accelink Technologies Co.,Ltd.,Wuhan 430205,China)

    Aiming at the problem of high computational complexity of existing Blind Phase Search(BPS)algorithm,the thesis proposes a two stage carrier phase estimation algorithm based on improved QPSK partition algorithm.The first stage of the algorithm is based on traditional P3algorithm,which is used to realize rough estimation.The second stage of the algorithm is based on the proposed improved QSPK partition algorithm,which is used to compensate the residual phase noise.The simulation results show that the performance of this algorithm is similar to that of BPSalgorithm.However,the computational complexity is about 13 times lower than that of the BPS algorithm.

    coherent optical communication;carrier phase estimation;QPSK partition

    TN914

    A

    1005-8788(2016)06-0001-04

    10.13756/j.gtxyj.2016.06.001

    2016-06-14

    國(guó)家“八六三”計(jì)劃資助項(xiàng)目(2015AA016901);國(guó)家自然科學(xué)基金面上資助項(xiàng)目(61377079)

    趙倫(1987―),男,湖北孝感人。博士研究生,主要研究方向?yàn)橄喔晒馔ㄐ?、無(wú)線通信及光載無(wú)線通信。

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