CN102111207A - 高速相移键控（dpsk）光信号的分集探测-联合判决方法和系统 - Google Patents

Abstract

差分相移键控(DPSK)调制技术，已在高速率传输中被广泛应用。对于高速率信号，光纤信道的色散损伤导致的码间串扰可以造成严重的误码。本发明主要针对补偿DPSK光信号在光纤传输中的色散损伤，提出了分集探测-联合判决的均衡方法。本发明提出的方法将直接探测与传统的延时干涉解调相结合，融合了移动通信中分集技术的思想，并采用高效的数字信号处理算法——改进的联合判决-最大似然序列估计(Joint Decision-MLSE)，实现对DPSK光信号的色散损伤补偿。相比于传统系统，改进的系统只需增加一个成本低廉的光分束器和光电探测器(PD)，附加组件简单易于添加，能使系统较大地提高色散容忍度，并且降低判决结果的误码率，使均衡性能得到提升。

Description

高速相移键控(DPSK)光信号的分集探测-联合判决方法和系统

技术领域：

本发明涉及一种针对高速相移键控(DPSK)光信号色散损伤补偿的均衡方法和系统。 

背景技术：

DPSK(Differential Phase Shift Keying，差分相移键控)调制利用前后码元的相对相位变化来传送数字信号，在数字通信系统中是一种重要的调制方式。在二进制调制方式中，它的抗干扰噪声性能及通频带的利用率均优于幅度键控(ASK)调制、频移键控(FSK)调制，因此，DPSK技术在高速数据传输中得到了十分广泛的应用。 

MLSE(Maximum Likelihood Sequence Estimation，最大似然序列估计)是基于维特比译码原理的一种均衡算法，简单的说，MLSE是就通过计算接收信号的最大似然序列作为最终判决序列。 

MLSE的原理如下： 

设输入的原始序列为 

x(D)＝x₀+x₁D+x₂D²+… 

经过信道传输后得到的序列为 

y(D)＝x(D)*h(D) 

其中，h(D)为表征信道特性的冲击响应。设n为噪声干扰，则最后观测到的接收序列表示成 

r(D)＝y(D)+n 

假设我们有一个移位寄存器，该寄存器有v个单元，每个单元能储存一个符号。如果是m进制格式，则寄存器的每个单元储存的符号有m种可能。我们使用该移位寄存器记录最近输入的原始序列，记该序列段为 

s_k＝(x_k-1，x_k-2，…，x_k-v) 

移位寄存器在每个时刻都记录着一个状态s_k，记状态序列s(D)为 

s(D)＝s₀+s₁D+s₂D²+… 

MLSE的目标就是找出这样的x(D)，在已有接收序列r(D)的基础上，使得条件概率p[r(D)|x(D)]达到最大值。即求 

由x(D)和y(D)的一一映射关系可知， 

与 

等价。而y_k由状态转移(s_k，s_k+1)唯一确定，可表示成 

y_k＝y(s_k，s_k+1) 

因此得到以下转换式 

$\underset{y\left(D\right)}{\max }\left\{\ln \left(p\right[r\left(D\right)\left|y\left(D\right)\right])\right\}=\underset{s\left(D\right)}{\max }\left\{\underset{k}{\mathrm{\Σ}}\ln \left(p\right[r_k\left|y(s_k,s_{k+1})\right])\right\}$

其中，p[r_k|y(s_k，s_k+1)就是k时刻以状态转移(s_k，s_k+1)为条件时，接收信号为rk的概率。即，每一个特定的状态转移和接收信号对应着一个概率值，所有的这些概率值是一个直方图表，它很大程度地反映了传输信道的特性。 

通过信道估计就能得到近似的概率值表，信道估计可以利用训练序列的传输统计完成。 

我们记 

$\mathrm{\Γ}{\left[s\left(D\right)\right]}_{k_1}^{k_2}=\underset{k=k_1}{\overset{k_2-1}{\mathrm{\Σ}}}\ln \left(p\right[r_k\left|y(s_k,s_{k+1})\right])$

若已知在n时刻的寄存器状态为S_j，可将 

分成两个部分： 

$\mathrm{\Γ}{\left[s\left(D\right)\right]}_0^K=\mathrm{\Γ}{\left[s\left(D\right)\right]}_0^n+\mathrm{\Γ}{\left[s\left(D\right)\right]}_n^K$

存在一个且只有一个这样的状态序列 

使得 

取最大值，称 

为幸存状态序列。所有n时刻状态为S_j且满足MLSE要求的S(D)，在0-n时间段的序列段必定是 

其实，在判决过程中，我们并不知道n时刻寄存器的状态，但对应着m^v种状态， 

只有固定的m^v种可能(1≤j≤m^v)。因此，我们只需要存储n时刻的m^v个 

值，以及相对应的状态序列 

当且仅当在(n+τ)时刻所有的幸存状态序列都有一个相同的时间从0到n的初始序列片段时，我们才能确定该初始序列片段即为所要得到的判决序列。 

JD-MLSE(Joint-Decision Maximum Likelihood Sequence Estimation，联合判决-最大似然序列估计)是MLSE的一种升级，对于DPSK信号的色散损伤具有优异的补偿效果。不同于只有单端输入的MLSE，JD-MLSE利用差分干涉仪同或端和抑或端两路的解调信号，计算最大似然序列作为最终判决的序列。基于特定状态转移对应的采样值服从高斯分布的假定，我们在信道估计时只需从训练序列中提取并储存每个状态转移所对应的采样的平均值，然后在判决时求欧式距离和的最小值，如下式所示： 

$\hat{S}=\arg \underset{S_i}{\min }\underset{k=0}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\left\{\underset{t=t1,t2,\·\·\·,\mathrm{tN}}{\mathrm{\Σ}}\right[{|x_{k,t}-\mathrm{mean}\left(x_t\right|S_i)|}^2+{|y_{k,t}-\mathrm{mean}\left(y_t\right|S_i)|}^2\left]\right\}$

其中，x_k，t和y_k，t分别是两路(差分干涉仪同或端和抑或端的解调信号)输入序列的第k个符号在采样t时刻的采样，mean(x_t|S_i)和mean(y_t|S_i)分别是状态转移S_i所对应的第一路和第二路t时刻采样值的平均值，t1，t2，…，tN表示一个符号周期的N个采样时刻，K是输入连续序列的符号数。通过求这K个连续输入采样 值的欧氏距离最小和，所对应的状态转移集合{S_i}得到最大似然序列，即可作为最终的判决。 

在光纤通信系统中，传统的DPSK探测均衡方案如图1所示：在接收端采用1比特延时干涉仪101对DPSK信号进行解调，并通过光电探测器(PD)102得到同或端和抑或端的电信号输出，然后经过模数转换器(ADC)103量化，最后进行JD-MLSE均衡得到判决序列。DPSK光信号经过1比特延时干涉仪101进行的差分干涉解调，然后使用光电二极管102探测，两路信号分别通过量化器(ADC)103、104的量化后，由联合判决-最大似然序列估计进行判决。 

然而，这种方法只适用于色散较小的情况，色散增大时误码率较高。 

直接探测法 

直接探测法基于降低成本的考虑，除去了延时干涉仪，只采用一个PD对DPSK信号进行直接探测，最后利用MLSE算法进行均衡。该方法的原理即是利用色散造成的码间串扰(ISI)达到类似延时干涉的效果，从而在一定的色散条件下能对DPSK进行粗略的解调。 

然而该方法适用于较大的色散条件，且需要较大的光信噪比(OSNR)。 

发明内容

针对现有技术的上述问题，本发明提供了一种分集接收-联合判决方案，融合上述两种方法的特点，对于DPSK信号采用分集接收的方式——信号由分束器分为两路，其中一路为传统的延时干涉解调并由平衡探测得到，另外一路使用PD直接探测，两支路信号通过AD量化后，使用改进的JD-MLSE算法进行联合判决，得到均衡后的序列。 

根据本发明的一个方面，提供了一种DPSK光信号的分集接收-联合判决方法，其特征在于包括： 

在接收端，DPSK信号分成两路进行探测，其中一路采用传统的延时干涉解调并由平衡探测得到，另外一路使用PD直接探测， 

对探测得到的两路信号使用改进的JD-MLSE进行均衡， 

其中，改进的JD-MLSE对平衡探测和直接探测两路信号加权不同系数，加权系数根据色散条件选取最优值。 

根据本发明的另一个方面，提供了一种DPSK光信号的分集接收-联合判决系统，其特征在于包括： 

分集探测装置，用于对DPSK信号的解调和光电探测并提供双路信息，从而提高判决正确率，该装置包括一个3dB分束器、一个延时干涉仪、一个平衡探测器和一个光电探测器(PD)， 

联合判决装置，用于对分集探测得到的两路信号进行序列估计，从而得到 最终的判决序列。 

根据本发明的一个进一步的方面，上述系统的特征在于： 

所述联合判决装置包括用于进行如下运算的装置： 

$\hat{S}=\arg \underset{S_i}{\min }\underset{k=0}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\left\{\underset{t=t1,t2,\·\·\·,\mathrm{tN}}{\mathrm{\Σ}}\right[(1-D)\·{|x_{k,t}-\mathrm{mean}\left(x_t\right|S_i)|}^2+{D\·|y_{k,t}-\mathrm{mean}\left(y_t\right|S_i)|}^2\left]\right\}$

式中，x_k，t和y_k，t分别是两路——差分干涉解调和直接探测输出的第k个符号在采样t时刻的采样，mean(x_t|S_i)和mean(y_t|S_i)分别是状态转移S_i所对应的第一路和第二路t时刻采样值的平均值，t1，t2，…，tN表示一个符号周期的N个采样时刻，K是输入连续序列的符号数。D(0＜D＜1)为加权系数。通过求使这K个连续输入采样值的欧氏距离最小和所对应的状态转移集合{S_i}，得到最大似然序列作为最终的判决输出。 

根据本发明的又一个方面，提供了针对高速相移键控(DPSK)光信号色散损伤补偿的均衡系统，其特征在于包括： 

分集探测部分，用于把信号分为第一路信号和第二路信号，对所述第一路信号进行延时干涉解调和平衡探测，对所述第二路使用光电直接探测； 

联合判决部分，用于用改进的联合判决-最大似然序列估计算法对所述第一路信号和第二路信号进行联合判决，得到均衡后的序列。 

根据本发明的又一个方面，提供了针对高速相移键控(DPSK)光信号色散损伤补偿的均衡方法，其特征在于包括： 

分集探测步骤，把信号分为第一路信号和第二路信号，对所述第一路信号进行延时干涉解调和平衡探测，对所述第二路使用光电直接探测； 

联合判决步骤，用改进的联合判决-最大似然序列估计算法对所述第一路信号和第二路信号进行联合判决，得到均衡后的序列。 

附图说明

图1是传统的DPSK探测均衡方案原理图。 

图2是根据本发明的一个实施例的分集探测-联合判决方案的原理图。 

图3是根据本发明的一个实施例的分集探测-联合判决装置的实例的框图。 

图4用于显示不同D值对BER的影响，其中左侧部分的色散1700ps/nm，右侧部分的色散3800ps/nm。 

图5所示的，是在色散值为1300ps/nm，1700ps/nm和2100ps/nm时，为了达到误码率为10^-4，本发明的一个实施例的分集探测-联合判决与传统的延时干涉解调MLSE判决两种方法所需的OSNR。 

图6显示了，当OSNR＝16.5dB时，本发明的一个实施例的分集探测-联合 判决与传统延时干涉解调MLSE判决及直接探测法，在不同色散值下达到的误码率对比。 

具体实施方式

本发明是基于这样的考虑：对于DPSK信号的接收和均衡，传统的差分延时解调结合JD-MLSE在较小色散的范围具有理想的均衡效果，而相比之下直接探测法在较大色散条件时更有优势。所以在本发明的实施例中，将差分干涉解调与直接探测相结合，并采用改进的JD-MLSE对两者进行联合判决会拓展均衡的色散范围。 

如图2所示的本发明的示例性实施例包括分集探测部分201和联合判决部分202。DPSK光信号由分束器203分为两路，其中一路经过1比特延时干涉仪204进行传统的差分干涉解调，并由平衡探测器205进行平衡探测，另外一路使用光电二极管206直接探测，两支路信号分别通过量化器(ADC)207、208的量化后，由改进的JD-MLSE算法的JD-MLSE部分209进行联合判决。 

改进的JD-MLSE部分209的工作原理如下： 

$\hat{S}=\arg \underset{S_i}{\min }\underset{k=0}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\left\{\underset{t=t1,t2,\·\·\·,\mathrm{tN}}{\mathrm{\Σ}}\right[(1-D)\·{|x_{k,t}-\mathrm{mean}\left(x_t\right|S_i)|}^2+{D\·|y_{k,t}-\mathrm{mean}\left(y_t\right|S_i)|}^2\left]\right\}$

通过求欧式距离和的最小值得到最大似然判决序列。式中，x_k，t和y_k，t分别是两路——差分干涉解调和直接探测输出的第k个符号在采样t时刻的采样，mean(x_t|S_i)和mean(y_t|S_i)分别是状态转移S_i所对应的第一路和第二路t时刻采样值的平均值，t1，t2，…，tN表示一个符号周期的N个采样时刻，K是输入连续序列的符号数。D(0＜D＜1)为加权系数，因为，差分干涉解调支路和直接探测所得到的两路信号带有不等的信息量，我们将两支路信号在联合判决中起的作用进行不同的加权以达到更优的均衡效果。通过求这K个连续输入采样值的欧氏距离最小和，所对应的状态转移集合{S_i}得到最大似然序列，即可作为最终的判决。 

实例： 

本发明人以10-Gbit/s DPSK信号的分集接收-联合判决为实际例子，进行了测试。测试的装置如图3所示，在10Gbit/s的DPSK实验中，发送端激光器301产生的激光经过偏振控制器302，然后通过特定偏置电压的马赫-曾德尔调制器(MZM)303，并加载速率为10-Gbit/s、周期为32767的伪随机二进制序列，从而产生DPSK光信号。通过一段或两段100km标准单模光纤(SSMF)304、306和可调节色散模块309来改变色散大小。其中，掺铒光纤放大器(EDFA)305、307起到光信号放大作用。EDFA320产生的ASE噪声作为宽谱噪声由耦合器308加载至信号，并经过一个光滤波器310，通过改变ASE噪声的功率来调节光信噪比(OSNR)。 

分集探测-联合判决系统如图3的标号311所表示的部分，包括分集探测装置312和联合判决装置313。在接收端，加入色散损伤的DPSK信号通过一个3dB分束器315分成两路，一路经过马赫-曾德尔延时干涉仪(MZDI)316解调并由平衡探测器314进行平衡探测，而另一路只由一个光电二极管317进行直接探测。然后用采样示波器318存储两路信号以便对其作离线处理，示波器的采样率为4-GSa/s。最后，采用包括改进的JD-MLSE算法的JD-MLSE部分319对采集到的数据进行均衡，得到判决序列。 

本发明的本实例中，改进的JD-MLSE算法的状态长度为4，量化分辨率为8比特，每个符号的重采样时刻为2T/4和3T/4，其中T为符号周期。训练序列长度为32768比特，判决序列长度为65536比特，为了降低误差，采用10次重复实验取平均值的方法得到不同色散和不同OSNR(0.1nm分辨率下测量)条件下的判决误码率(BER)。 

为了选取改进的JD-MLSE中的加权系数D的最优值，在不同色散和OSNR条件下找出使判决误码率最低的D值。结果举例如图4所示。图4中，左右图的色散大小分别为1700ps/nm和3800ps/nm，OSNR从12.5dB到17.5dB，实心点标志了一定色散和OSNR条件下BER的最低点。 

由图4可知，在色散为1700ps/nm和3800ps/nm的条件下加权系数D的最优值分别为0.3和0.5。同样的方法，选取各个条件下的最优D值。为了比较本发明的集探测-联合判决与现有的DPSK接收判决方法，实例中通过两个指标进行对比——达到10^-4误码率所需的光信噪比(OSNR)代价、在相同色散和OSNR条件下达到的误码率(BER)。其中OSNR代价越低、误码率越低说明方法的均衡性能越佳。 

在色散值为1300ps/nm，1700ps/nm和2100ps/nm时，为了达到误码率为10^-4，实例中本发明的分集探测-联合判决与传统的延时干涉解调MLSE判决两种方法所需的OSNR，如图5所示。 

从图5中我们看到，为达到10-4的误码率，传统的延时干涉解调MLSE判决所需的OSNR较大，而且随着色散的增大，所需的OSNR增大较快；本发明的分集探测-联合判决可以较大地降低OSNR代价。尤其值得注意的是，当色散为2100ps/nm时，本发明的分集探测-联合判决教传统方法降低了10dB的OSNR代价。 

图6展示了，当OSNR＝16.5dB时，本发明的分集探测-联合判决与传统延时干涉解调MLSE判决及直接探测法，在不同色散值下达到的误码率对比。 

由图6可以看出，传统的延时干涉解调MLSE判决的误码率(BER)随着 色散增大而较快地增长，当色散达到2500ps/nm后，BER大于10^-2，这也验证了传统的延时解调只适用于低色散条件；直接探测法在色散大于2100ps/nm的条件下，BER均低于延时干涉解调MLSE判决，但也偏高；而本发明的分集探测-联合判决方案在所测试的每个色散值下都具有较低的误码率，当色散值增大到3000和3400ps/nm时也能将误码率控制在10^-4。 

由图5和图6的结果可知，相比于传统的延时干涉解调MLSE判决，本发明的方案能达到较低的OSNR代价和较大的色散补偿范围，从而显示出对于DPSK光信号更优的色散补偿性能。 

这是因为本发明的分集探测-联合判决方法，在传统延时干涉解调的基础上，所增加的直接探测支路提供了附加的信息，类似于无线通信的分集技术中的副本信道，有助于提高判决的正确率，从而达到降低误码率和拓展色散补偿范围的效果，使最终的均衡性能优于传统方法。 

应当理解的是，在以上叙述和说明中对本发明所进行的描述只是说明而非限定性的，且在不脱离如所附权利要求书所限定的本发明的前提下，可以对上述实施例进行各种改变、变形、和/或修正。 

Claims (8)

1.针对高速相移键控光信号色散损伤补偿的均衡系统，其特征在于包括：

分集探测部分(201)，用于把信号分为第一路信号和第二路信号，对所述第一路信号进行延时干涉解调和平衡探测，对所述第二路使用光电直接探测；

联合判决部分(202)，用于用改进的联合判决-最大似然序列估计算法对所述第一路信号和第二路信号进行联合判决，得到均衡后的序列。

2.根据权利要求1的系统，其特征在于所述分集探测部分(201)包括：

高速相移键控光信号分束器(203)，用于把所述信号分为所述第一路信号和所述第二路信号，

1比特延时干涉仪(204)，用于对所述第一路信号进行差分干涉解调，

平衡探测器(205)，用于对1比特延时干涉仪(204)输出的所述第一路信号进行平衡探测，

光电二极管(206)，用于对所述第二路信号进行直接探测。

3.根据权利要求2的系统，其特征在于所述联合判决部分(202)包括：

第一量化器(207)，用于对所述平衡探测器(205)输出的所述第一路信号进行量化，

第二量化器(208)，用于对所述光电二极管(206)输出的所述第二路信号进行量化，

联合判决-最大似然序列估计部分(209)，用于用改进的联合判决-最大似然序列估计算法对第一量化器(207)量化的所述第一路信号和第二量化器(208)量化的所述第二路信号进行联合判决。

4.根据权利要求3的系统，其特征在于所述联合判决-最大似然序列估计部分(209)通过求欧式距离和的最小值得到最大似然判决序列：

$\hat{S}=\arg \underset{S_i}{\min }\underset{k=0}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\left\{\underset{t=t1,t2,\·\·\·,\mathrm{tN}}{\mathrm{\Σ}}\right[(1-D)\·{|x_{k,t}-\mathrm{mean}\left(x_t\right|S_i)|}^2+{D\·|y_{k,t}-\mathrm{mean}\left(y_t\right|S_i)|}^2\left]\right\}$

式中，x_k，t和y_k，t分别是两路——差分干涉解调和直接探测输出的第k个符号在采样t时刻的采样，mean(x_t|S_i)和mean(y_t|S_i)分别是状态转移S_i所对应的第一路和第二路t时刻采样值的平均值，t1，t2，…，tN表示一个符号周期的N个采样时刻，K是输入连续序列的符号数。D(0＜D＜1)为加权系数，因为，差分干涉解调支路和直接探测所得到的两路信号带有不等的信息量，我们将两支路信号在联合判决中起的作用进行不同的加权以达到更优的均衡效果。通过求这K个连续输入采样值的欧氏距离最小和，所对应的状态转移集合{S_i}得到最大似然序列，即可作为最终的判决。

5.针对高速相移键控光信号色散损伤补偿的均衡方法，其特征在于包括：

分集探测步骤，把信号分为第一路信号和第二路信号，对所述第一路信号进行延时干涉解调和平衡探测，对所述第二路使用光电直接探测；

联合判决步骤，用改进的联合判决-最大似然序列估计算法对所述第一路信号和第二路信号进行联合判决，得到均衡后的序列。

6.根据权利要求5的方法，其特征在于所述分集探测步骤包括：

把所述信号分为所述两路信号，

用1比特延时干涉仪(204)对所述第一路信号进行差分干涉解调，

平衡探测器(205)，用于对1比特延时干涉仪(204)输出的所述第一路信号进行平衡探测，

用光电二极管(206)对所述第二路信号进行直接探测。

7.根据权利要求6的方法，其特征在于所述联合判决步骤包括：

对所述平衡探测器(205)输出的所述第一路信号进行量化，

对所述光电二极管(206)输出的所述第二路信号进行量化，

用改进的联合判决-最大似然序列估计算法对第一量化器(207)量化的所述第一路信号和第二量化器(208)量化的所述第二路信号进行联合判决。

8.根据权利要求7的方法，其特征在于所述用改进的联合判决-最大似然序列估计算法对第一量化器(207)量化的所述第一路信号和第二量化器(208)量化的所述第二路信号进行联合判决的步骤通过求欧式距离和的最小值得到最大似然判决序列：

$\hat{S}=\arg \underset{S_i}{\min }\underset{k=0}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\left\{\underset{t=t1,t2,\·\·\·,\mathrm{tN}}{\mathrm{\Σ}}\right[(1-D)\·{|x_{k,t}-\mathrm{mean}\left(x_t\right|S_i)|}^2+{D\·|y_{k,t}-\mathrm{mean}\left(y_t\right|S_i)|}^2\left]\right\}$

式中，x_k，t和y_k，t分别是两路——差分干涉解调和直接探测输出的第k个符号在采样t时刻的采样，mean(x_t|S_i)和mean(y_t|S_i)分别是状态转移S_i所对应的第一路和第二路t时刻采样值的平均值，t1，t2，…，tN表示一个符号周期的N个采样时刻，K是输入连续序列的符号数。D(0＜D＜1)为加权系数，因为，差分干涉解调支路和直接探测所得到的两路信号带有不等的信息量，我们将两支路信号在联合判决中起的作用进行不同的加权以达到更优的均衡效果。通过求这K个连续输入采样值的欧氏距离最小和，所对应的状态转移集合{S_i}得到最大似然序列，即可作为最终的判决。

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