CN102170312A - 一种自适应偏振模色散补偿方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种自适应偏振模色散补偿方法，包括：在光发射机和光接收机之间的光纤链路上设置PMD补偿单元和信号监测单元，并在光发射机和光接收机之间的光纤链路外设置处理单元；所述信号监测单元对光信号进行监测，根据监测结果输出光纤链路中PMD的斯托克斯参量；所述处理单元根据所述信号监测单元输出的斯托克斯参量使用人工鱼群方法进行处理，并根据处理结果输出控制电压；所述PMD补偿单元根据所述处理单元输出的控制电压对光纤链路中的偏振模色散进行补偿。本发明自适应偏振模色散补偿方法，具有很强的克服局部极值的能力，寻优精度高，补偿效果好，跟踪速度快，可降低偏振模色散补偿算法的实现难度，并可满足PMD实时补偿的要求。

Description

一种自适应偏振模色散补偿方法

技术领域

本发明涉及光纤通信技术领域，具体地说，是一种自适应偏振模色散补偿方法。

背景技术

通信系统使用的单模光纤，受到工厂拉制过程中发生的几何变形影响，或因挤压、弯曲、扭转以及外部电场、磁场和温度的影响，以上这些因素都会使光纤芯部的折射率在光纤横截面上发生各向异性的分布，并且在光纤的轴向方向发生不均匀分布，造成两个相互垂直方向的偏振模群速度不一致，最终造成光纤输出端光脉冲展宽或分裂，这种现象称为偏振模色散(Polarization ModeDispersion，简称PMD)。对于40Gbit/s及以上容量的高速光纤通信系统，因铺设使用的光纤PMD值太大，无法满足光纤通信数千公里无电中继传输的要求，必须对其加以补偿。偏振模色散补偿技术可分为电域补偿、光电补偿和光域补偿三类。电域补偿受电速率瓶颈限制，补偿能力有限；光电补偿的基本思想是在光纤传输通道上利用光学偏振模色散补偿器改善光纤传输通道的特性，在电域利用前向纠错编码装置校正残余偏振模色散及其它噪声产生的误码，例如公开号为CN1449133，名称为“一种混合型偏振模色散补偿方法”的中国发明专利申请，这种技术补偿效果好，但是成本较高。因此，现有偏振模色散补偿方案一般采用光域补偿技术，其基本思想是利用时间补偿器件抵消光纤通信线路中两个主偏振态间的时间延迟差，使光纤中传输快的脉冲延迟一定的时间，保持快慢脉冲同步。

光域补偿技术的难点在于：对光纤通信链路进行自适应PMD补偿时，如果双折射元素越多，PMD补偿的阶数越高，局部极值也就越多，一旦陷入其中，无法进行有效补偿，同时算法的控制难度也会随之增大，再加上偏振模色散具有随机性和变化性，对于起到核心作用的补偿算法提出了很高要求。

公开号为CN1476185，名称为“偏振模色散补偿系统”的中国发明专利申请中，其补偿系统包括耦合器、偏振控制器、光准直器、可变光延迟线、探测器、计算机及控制系统。由计算机、探测器等组成的反馈控制电路将系统PMD的方向信息反馈到偏振控制器控制电路，使偏振控制器产生与系统PMD方向相反的偏振态，相互抵消，达到偏振模色散补偿的目的。该发明采用的补偿算法是通过控制可变光延迟线中晶体的长度或选择适当的双折射晶体材料，产生具有不同分辨率的光延迟线，通过改变双折射晶体的段数产生足够多的DGD(差分群时延)状态和足够大的DGD值以进行PMD补偿。这种方法的计算量非常大，补偿时间将会很长，难以适应偏振模色散的随机变化。

公开号为CN1455528，名称为“高速光纤通信中偏振模色散补偿的方法”的中国发明专利申请中，偏振模色散补偿器设有将光信号转化为微波信号的光电检测管和带通滤波器，带通滤波器滤出光纤传输线路中的峰值功率并与阈值比较，若小于阈值计算机采用粒子群优化算法对控制电控偏振控制器和可变差分群时延线使得光纤链路的峰值功率达到阈值，自动完成补偿。该方法全局搜索能力强，抗噪声能力好，但是搜索精度不够高，另外在线路上也观察到了比较严重的瞬间恶化情况。

公开号为CN101834673，名称为“一种偏振模色散补偿的方法”的中国发明专利申请，采用的PMD补偿器由DGD调谐器、耦合器、微处理器和DGD分析器组成，DGD分析器对传输链路的检测光进行DGD分析并将分析结果送入微处理器后，微处理器根据DGD分析结果调整DGD调谐器的控制电压。该方法确保了传输链路PMD值检测结果的准确性和实时性，但是成本高，运算量大。

发明内容

本发明要解决的技术问题是针对现有用于偏振模色散补偿的方法存在极易陷入局部极值、响应速度慢、搜索精度差等问题，提供一种自适应偏振模色散补偿方法，降低偏振模色散补偿算法的实现难度，方便、有效、快速地用于光纤通信中的自适应偏振模色散补偿。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种自适应偏振模色散补偿方法，包括：

在光发射机和光接收机之间的光纤链路上设置PMD补偿单元和信号监测单元，并在光发射机和光接收机之间的光纤链路外设置处理单元；

所述信号监测单元对光信号进行实时监测，根据监测结果输出光纤链路中PMD的斯托克斯参量；

所述处理单元根据所述信号监测单元输出的斯托克斯参量使用人工鱼群方法进行实时处理，并根据处理结果输出控制电压；

所述PMD补偿单元根据所述处理单元输出的控制电压对光纤链路中的偏振模色散进行补偿。

进一步地，所述处理单元根据所述斯托克斯参量使用人工鱼群方法进行处理的方法包括：

1)设定人工鱼群规模，将第i条人工鱼的状态表示为向量X_i＝(x₁，x₂，...，x_n)，向量中每一分量代表所述处理单元输出的一路控制电压，n代表控制电压的总路数；以光纤链路的偏振度DOP作为人工鱼的目标函数Y＝f(X)；第i条人工鱼与第j条人工鱼之间的距离定义为d_i，j＝‖X_i-X_j‖；

2)设定人工鱼群的局部邻域拓扑结构AFNeighbor、邻域内伙伴数目n_f、拥挤度因子δ、最大重复尝试次数try_number、限制因子K₁和K₂、最大迭代次数TotalIter，初始化公告板的DOP信息；

3)在搜索空间内随机初始化每条人工鱼的位置，这些位置信息经所述处理单元处理后，输出多路控制电压，控制所述PMD补偿单元进行光纤链路PMD状态的初始化操作；等待光纤链路状态稳定后，经所述信号监测单元实时测量后输出4路电压信号送入处理单元，经模数转换和矩阵变换后，可得到斯托克斯参量(S₀，S₁，S₂，S₃)，代入公式(1)计算得到此时每条人工鱼对应的DOP，并与公告板的记录比较，如果发现更大的DOP则更新公告板；

$\mathrm{DOP}=\frac{\sqrt{{S_1}^2+{S_2}^2+{S_3}^2}}{S_0}---\left(1\right)$

4)计算当前迭代每条人工鱼的视野和步长：设定第i条人工鱼的视野和步长分别用Visual_i和Step_i表示，当前迭代次数为t，第i条人工鱼根据自身与邻域内其它人工鱼的平均距离，按照公式(2)计算此次迭代的视野和步长。

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{Visual}}_i=K_1*\mathrm{\α}\left(t\right)*\frac{1}{5}*\underset{j=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{d}_{i,j}+{\mathrm{Visual}}_{\min }\\ {\mathrm{Step}}_i=\frac{1}{8}*\mathrm{\α}\left(t\right)*{\mathrm{Visual}}_i+{\mathrm{Step}}_{\min }\\ \mathrm{\α}\left(t\right)=\exp (-K_2*{(t/\mathrm{TotalIter})}^2)\end{array}\right.---\left(2\right)$

公式(2)中Visual_min为视野常量，Step_min为步长常量，K₁和K₂为限制因子常量，TotalIter代表最大迭代次数，式中的α(t)是一个随迭代次数t的逐渐增大而逐步衰减的函数；

5)执行聚群行为：假设当前时刻第i条人工鱼的状态为X_i＝(x₁，x₂，...，x_n)，对应DOP为Y_i，所在局部邻域结构的中心位置X_c＝(x_c1，x_c2，...x_ck，...，x_cn)，每一分量x_ck由公式(3)计算得到：

$x_{\mathrm{ck}}=\frac{1}{6}*\underset{m=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{\mathrm{mk}}$ m∈AFNeighbor_i     (3)

公式(3)中AFNeighbor_i表示设定的第i条人工鱼所在的包括自身的邻域结构，所述处理单元，采集并计算得到X_c对应的光纤链路的DOP，假设为Y_c；如果Y_c/n_f＞δ*Y_i，说明邻域中心有更优值并且不太拥挤，则第i条人工鱼朝邻域中心方向前进一步，下一时刻位置分量按公式(4)计算，

$x_{i_{\mathrm{next}}k}=x_{\mathrm{ik}}+\mathrm{rand}\left(\right)*{\mathrm{Step}}_i*\frac{x_{\mathrm{ck}}-x_{\mathrm{ik}}}{\left|\right|X_c-X_i\left|\right|}---\left(4\right)$

公式(4)中：x_ik表示第i条人工鱼当前的位置分量，rand()表示[0，1]之间的随机数，Step_i表示当前迭代第i条人工鱼的步长；

等待光纤链路状态稳定后，所述处理单元采集并计算得到此时光纤链路的DOP，并与公告板的记录比较，若发现更大值则替换公告板的DOP记录，转至步骤6)；如果Y_c/n_f≤δ*Y_i则转至步骤7)；

6)执行追尾行为：遍历第i条人工鱼所处的局部邻域结构，经比较得到本邻域内状态为X_localbest的最优人工鱼对应的DOP，假设为Y_localbest。如果Y_localbest/n_f＞δ*Y_i，说明本邻域内最优人工鱼处不太拥挤，则第i条人工鱼向邻域内最优人工鱼的位置前进一步，下一时刻位置分量按公式(5)计算：

$x_{i_{\mathrm{next}}k}=x_{\mathrm{ik}}+\mathrm{rand}\left(\right)*{\mathrm{Step}}_i*\frac{x_{\mathrm{localbestk}}-x_{\mathrm{ik}}}{\left|\right|X_{\mathrm{localbest}}-X_i\left|\right|}---\left(5\right)$

公式(5)中：x_localbestk表示第i条人工鱼所在局部邻域内最优人工鱼对应的位置分量；

等待光纤链路状态稳定后，所述处理单元获取此时光纤链路的DOP，并与公告板的状态比较，若发现更大值则替换公告板的记录，转至步骤8；如果V_localbest/n_f≤δ*Y_i则转至步骤7；

7)执行觅食行为：设当前第i条人工鱼状态为X_i，在其视野范围Visual_i内随机选择一个状态X_j，对应每一位置分量x_jk按公式(6)计算：

x_jk＝x_ik+(2*rand()-1)*Visual_i                      (6)

所述处理单元采集并计算得到X_j对应的光纤链路DOP，假设为Y_j，如果Y_j＞Y_i，则第i条人工鱼直接移动到该位置，并使用Y_j替换Y_i，并与公告板的状态比较，若发现更大值则更新公告板，转至其它步骤；如果不满足上述条件，则第i条人工鱼在其视野范围Visual_i内重复选择try_number次状态X_j，将其对应的DOP与自身的Y_i比较，如果发现更优DOP则第i条人工鱼直接移动到该位置，并使用Y_j替换Y_i，随后更新公告板，转至其它步骤；若重复执行try_number次后仍未发现更优DOP，则第i条人工鱼随机移动一步，对应每一位置分量按公式(7)计算：

$x_{i_{\mathrm{next}}k}=x_{\mathrm{ik}}+(2*\mathrm{rand}()-1)*{\mathrm{Step}}_i---\left(7\right)$

等待光纤链路状态稳定后，所述处理单元采集并计算得到此时光纤链路的DOP，若发现更大DOP则更新公告板，转至其它步骤；

公式(6)和(7)中：x_jk表示第i条人工鱼视野范围Visual_i内随机状态X_j的位置分量，Visual_i表示当前迭代第i条人工鱼的视野；Step_i表示当前迭代第i条人工鱼的步长；表示第i条人工鱼下一时刻的位置分量；

其中，所述转至其它步骤为：若执行步骤7)前执行的为步骤5)，则转至步骤6)；若执行步骤7)前执行的为步骤6)，则转至步骤8)；

8)判断迭代次数t是否达到最大迭代次数TotalIter或公告板中记录的偏振度SearchDop是否满足系统设定的阈值，若条件成立，所述处理单元输出SearchDop对应的n路控制电压，控制所述PMD补偿单元对通信光纤中的偏振模色散进行补偿，搜索补偿过程终止；若条件不成立，则返回步骤4)，继续下一次迭代。

进一步地，所述处理单元根据所述斯托克斯参量使用人工鱼群方法进行处理的方法还包括：

9)完成搜索补偿过程后，在PMD随机变化时，所述处理单元，获取此时光纤链路的偏振度NowDop，若NowDop＞SearchDop*96％，表明目前光纤链路的PMD不需要补偿；若NowDop介于SearchDop的90％到96％之间，所述处理单元重复运行上述步骤1)～步骤7)，直至NowDop大于或等于SearchDop*96％时停止；若NowDop＜SearchDop*90％，表明当前光纤链路PMD跟踪补偿失败，所述处理单元重新启动搜索补偿，重复执行上述步骤1)～步骤8)，直至迭代次数达到最大或SearchDop满足系统阈值为止。

进一步地，所述步骤1)中，设定人工鱼群的规模为20条。

进一步地，所述步骤2)中，设定邻域内伙伴数目n_f为5。

进一步地，所述PMD补偿单元包括依次串联的第一电控偏振控制器、固定时延线、第二电控偏振控制器和可变时延线，其中，所述第一电控偏振控制器连接单模光纤，所述可变时延线连接信号监测单元；所述处理单元输出7路控制电压中的6路分别控制所述第一电控偏振控制器和第二电控偏振控制器，剩余的1路电压调节可变时延线。

进一步地，所述信号监测单元为在线偏振分析仪。

进一步地，所述处理单元由依次相连的模数转换芯片、微处理器和数模转换芯片组成，所述模数转换芯片接收所述信号监测单元输出的斯托克斯参量，进行模数转换后输出给所述微处理器，所述微处理器执行所述的人工鱼群方法的处理；所述数模转换芯片将所述微处理器的处理结果进行数模转换后向所述PMD补偿单元输出控制电压。

本发明自适应偏振模色散补偿方法，具有很强的克服局部极值的能力，寻优精度高，补偿效果好，跟踪速度快，可降低偏振模色散补偿算法的实现难度，并可满足PMD实时补偿的要求。

附图说明

图1为本发明中每条人工鱼的局部邻域结构拓扑图；

图2为本发明的PMD补偿系统原理示意图；

图3为本发明的工作流程图。

具体实施方式

人工鱼群方法是我国李晓磊博士在2002年提出的一种基于行为的新型人工智能算法。在一片水域中，鱼往往能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方，因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方，人工鱼群方法就是根据这一特点，通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群及追尾行为，从而实现寻优，以下是鱼的几种典型行为：

(1)觅食行为：一般情况下鱼在水中随机地自由游动，当发现食物时，则会向食物逐渐增多的方向快速游去。

(2)聚群行为：鱼在游动过程中为了保证自身的生存和躲避危害会自然地聚集成群，鱼聚群时所遵守的规则有三条：分隔规则：尽量避免与临近伙伴过于拥挤；对准规则：尽量与临近伙伴的平均方向一致；内聚规则：尽量朝临近伙伴的中心移动。

(3)追尾行为：当鱼群中的一条或几条鱼发现食物时，其临近的伙伴会尾随其快速到达食物点。

人工鱼群方法的特点：

1)具有较快的收敛速度，可以用于解决有实时性要求的问题；

2)对于一些精度要求不高的场合，用它可以快速地得到一个可行解；

3)不需要问题的严格机理模型，甚至不需要问题的精确描述，这使得它的应用范围得以延伸。

人工鱼群方法通过模拟鱼群的觅食、聚群、追尾、随机等行为实现全局寻优，具有上述优点。但是人工鱼群方法在运行后期表现出了搜索盲目性大、寻优精度低、运算速度慢等缺陷。本发明创造性的引入了人工鱼群算法(ArtificialFish Swarm Algorithm，简称AFSA)进行PMD补偿，并对人工鱼群算法进行了优化，以实现本发明的目的。

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好的理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。

如图2所示，光发射机T_x201输出的光信号经单模光纤202传输后受到PMD影响，利用PMD补偿单元200进行补偿后到达光接收机R_x208，补偿后的效果通过信号监测单元207实时监控。PMD补偿单元200由两个串联的电控偏振控制器(Polarization Controller，简称PC)203、205和时延线204、可变时延线206组成，用于补偿光纤链路的差分群时延。信号监测单元207为在线偏振分析仪，可在数百微秒内输出4路光纤链路中PMD的斯托克斯参量，并将其送入处理单元209。处理单元209由模数转换芯片(ADC)210、微处理器211和数模转换芯片(DAC)212组成。ADC210进行4路斯托克斯参量数据的采集；微处理器211主要负责运行智能鱼群方法，同时也是处理单元209的指挥中心；DAC212负责输出多路电压控制偏振控制器203、205及可变时延线206。本发明在进行高速光纤通信中自适应偏振模色散补偿时，其具体实施步骤包括：

步骤1)考虑到PMD补偿的特点，设定人工鱼群规模为20条。将第i条人工鱼的状态表示为向量X_i＝(x₁，x₂，...，x_n)，每一分量代表PC203、205及可变时延线206的每一路控制电压，n代表控制电压的总路数，与需要补偿的PMD阶数有关，本例中为7；以光传输链路的DOP作为人工鱼的目标函数；第i条人工鱼与第j条人工鱼之间的距离定义为d_i，j＝‖x_i-X_j‖。

步骤2)设定如图1所示人工鱼群的局部邻域结构AFNeighbor、邻域内伙伴数目n_f＝5、拥挤度因子δ、最大重复尝试次数try_number、限制因子K₁和K₂、最大迭代次数、系统阈值等参数，初始化公告板的DOP记录信息。图1中每个圆圈代表一条人工鱼，圆圈外的数字代表每条人工鱼的编号，连线表示相连人工鱼可以相互交换信息。

在局部邻域结构AFNeighbor中，每条人工鱼均处于一个由自身和其他5条人工鱼组成的局部邻域结构中，并且只能与这5条人工鱼相互交换信息。本发明采用这种拓扑结构的优点在于：如果某条人工鱼陷入了局部极值，它影响的范围也仅仅是本邻域结构，可以依靠本邻域内其它5条人工鱼发现的更优值快速脱离陷入的局部极值；如果某条人工鱼发现了更优值，既可以直接将这一信息通知本邻域内的其余5条人工鱼，又可以通过邻域结构的重叠性逐渐传播到整个群体。因此，这种局部邻域结构既具有局部性又具有全局性。

步骤3)在搜索空间内随机初始化每条人工鱼的位置，这些信息经微处理器的处理后，数模转换芯片输出多路电压，控制PMD补偿单元200进行光纤链路PMD状态的初始化操作。等待光纤链路状态稳定后，经在线检偏仪207实时测量后输出4路电压信号并送入ADC210进行模数转换，微处理器211进行矩阵变换运算后，可得到斯托克斯参量(S₀，S₁，S₂，S₃)，代入公式(1)计算得到此时每条人工鱼对应的光传输链路的DOP，并与公告板的记录比较，如果发现更大的DOP则更新公告板。采用DOP作为监测信号的优点在于它和光通信系统的速率及码型无关。

$\mathrm{DOP}=\frac{\sqrt{{S_1}^2+{S_2}^2+{S_3}^2}}{S_0}---\left(1\right)$

步骤4)计算此次迭代每条人工鱼的视野和步长。设定第i条人工鱼的视野和步长分别用Visual_i和Step_i表示，当前迭代次数为t，第i条人工鱼根据自身与邻域内其他5条人工鱼的平均距离，按照公式(2)计算此次迭代的视野和步长。这种方式实现了视野和步长的智能调整，加强了局部搜索能力，同时兼顾了收敛速度和寻优精度。

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{Visual}}_i=K_1*\mathrm{\α}\left(t\right)*\frac{1}{5}*\underset{j=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{d}_{i,j}+{\mathrm{Visual}}_{\min }\\ {\mathrm{Step}}_i=\frac{1}{8}*\mathrm{\α}\left(t\right)*{\mathrm{Visual}}_i+{\mathrm{Step}}_{\min }\\ \mathrm{\α}\left(t\right)=\exp (-K_2*{(t/\mathrm{TotalIter})}^2)\end{array}\right.---\left(2\right)$

公式(2)中Visual_min为视野常量，Step_min为步长常量，K₁和K₂为限制因子，TotalIter代表最大迭代次数，α(t)是一个随迭代次数t的逐渐增大而逐步衰减的函数；

步骤5)执行聚群行为。假设当前时刻第i条人工鱼的状态为X_i＝(x₁，x₂，...，x_n)，对应DOP为Y_i，所在局部邻域结构的中心位置X_c＝(x_c1，x_c2，...x_ck，...，x_cn)，每一分量x_ck由公式(3)计算得到：

$x_{\mathrm{ck}}=\frac{1}{6}*\underset{m=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{\mathrm{mk}}$ m∈AFNeighbor_i                           (3)

公式(3)中AFNeighbor_i表示图1所示第i条人工鱼所在的邻域结构(包括自身)。微处理器211将X_c的位置信息送入DAC212，控制PMD补偿单元200进行PMD补偿，等待链路状态稳定后处理单元209启动ADC210，对在线偏振分析仪207提取的光纤链路斯托克斯参量进行模数转换，送入微处理器211计算得到DOP，假设为Y_c。如果Y_c/n_f＞δ*Y_i，说明邻域中心有更优值并且不太拥挤，则第i条人工鱼朝邻域中心X_c方向前进一步，下一时刻位置分量按公式(4)计算。微处理器211将此时的位置信息送入DAC212，控制PMD补偿单元200进行PMD补偿，等待链路状态稳定后处理单元209启动ADC210，对在线偏振分析仪207提取的光纤链路斯托克斯参量进行模数转换，送入微处理器211后计算得到此时第i条人工鱼的DOP，并与公告板的状态比较，若发现更大值则替换公告板的记录，转至步骤6)；如果Y_c/n_f≤δ*Y_i则转至步骤7)执行觅食行为，执行后再转至步骤6)。

$x_{i_{\mathrm{next}}k}=x_{\mathrm{ik}}+\mathrm{rand}\left(\right)*{\mathrm{Step}}_i*\frac{x_{\mathrm{ck}}-x_{\mathrm{ik}}}{\left|\right|X_c-X_i\left|\right|}---\left(4\right)$

公式(4)中：x_ik表示第i条人工鱼当前的位置分量，rand()表示[0，1]之间的随机数，Step_i表示当前迭代第i条人工鱼的步长；

步骤6)执行追尾行为。微处理器211遍历第i条人工鱼所处的局部邻域结构，经比较得到本邻域内最优人工鱼(状态为X_localbest)对应的DOP，假设为Y_localbest。如果Y_localbest/n_f＞δ*Y_i，说明邻域内的最优人工鱼处不太拥挤，则第i条人工鱼向邻域内最优人工鱼的位置前进一步，下一时刻位置分量按公式(5)计算。微处理器211将此时的位置信息送入DAC212，控制PMD补偿单元200进行PMD补偿，等待链路状态稳定后处理单元209启动ADC210，对在线偏振分析仪207提取的光纤链路斯托克斯参量进行模数转换，送入微处理器211后计算得到此时第i条人工鱼对应的DOP，并与公告板的状态比较，若发现更大值则替换公告板的记录，转至步骤8)；如果Y_localbest/nf≤δ*Y_i则转至步骤7)执行觅食行为，执行后再转至步骤8)。

$x_{i_{\mathrm{next}}k}=x_{\mathrm{ik}}+\mathrm{rand}\left(\right)*{\mathrm{Step}}_i*\frac{x_{\mathrm{localbestk}}-x_{\mathrm{ik}}}{\left|\right|X_{\mathrm{localbest}}-X_i\left|\right|}---\left(5\right)$

公式(5)中：x_localbestk表示第i条人工鱼所在局部邻域内最优人工鱼对应的位置分量；

步骤7)执行觅食行为。设当前第i条人工鱼状态为X_i，在其感知范围Visual_i内随机选择一个状态X_j，对应每一分量x_jk按公式(6)计算。微处理器211将X_j的位置信息送入DAC212，控制PMD补偿单元200进行PMD补偿，等待链路状态稳定后处理单元209启动ADC210，对在线偏振分析仪207提取的光纤链路斯托克斯参量进行模数转换，送入微处理器211计算得到此时光纤链路的DOP，假设为Y_j。如果Y_j＞Y_i，第i条人工鱼直接移动到该位置，并使用Y_j替换Y_i，并与公告板的状态比较，若发现更大DOP则更新公告板，转至其它步骤；如果不满足上述条件，则第i条人工鱼在其视野范围Visual_i内重复选择try_number次状态X_j，将其对应的DOP与自身的Y_i比较，如果发现更优DOP则第i条人工鱼直接移动到该位置，并使用Y_j替换Y_i，随后更新公告板，转至其它步骤。如果重复执行try_number次后仍未发现更优DOP，则第i条人工鱼随机移动一步，对应每一位置分量按公式(7)计算，微处理器211将此时的位置信息送入DAC212，控制PMD补偿单元200进行PMD补偿，等待链路状态稳定后处理单元209启动ADC210，对在线偏振分析仪207提取的光纤链路斯托克斯参量进行模数转换，送入微处理器211后计算得到此时光纤链路的DOP，若发现更大值则更新公告板，转至其它步骤。

x_jk＝x_ik+(2*rand()-1)*Visual_i     (6)

$x_{i_{\mathrm{next}}k}=x_{\mathrm{ik}}+(2*\mathrm{rand}()-1)*{\mathrm{Step}}_i---\left(7\right)$

公式(6)和(7)中：x_jk表示第i条人工鱼视野范围Visual_i内随机状态X_j的位置分量，Visual_i表示当前迭代第i条人工鱼的视野；Step_i表示当前迭代第i条人工鱼的步长；表示第i条人工鱼下一时刻的位置分量。

其中，所述转至其它步骤为：若执行步骤7)前执行的为步骤5)，则转至步骤6)；若执行步骤7)前执行的为步骤6)，则转至步骤8)。

步骤8)微处理器211判断迭代次数t是否达到最大迭代次数TotalIter或公告板中记录的DOP(记为SearchDop)是否满足系统设定的阈值。若条件成立，微处理器211将公告板中DOP的位置信息送入DAC212输出7路控制电压，控制PMD补偿单元200补偿光纤中的偏振模色散，搜索补偿过程终止；否则返回步骤4)，继续下一次迭代。

完成搜索补偿过程后，实际的光纤受到温度变化、地壳运动或外界振动的影响，造成PMD的随机变化，因此需进行跟踪补偿，对应步骤9)：处理单元209启动ADC210，对由在线偏振分析仪207提取的光纤链路斯托克斯参量进行模数转换，送入微处理器211后计算得到当前光纤链路的DOP(记为NowDop)。若NowDop＞SearchDop*96％，表明目前光纤链路的PMD不需要补偿；若NowDop介于SearchDop的90％到96％之间，处理单元重复运行上述步骤1～步骤7，直至NowDop大于或等于SearchDop*96％时停止；若NowDop＜SearchDop*90％，表明当前光纤链路PMD跟踪补偿失败，处理单元209需要重新启动搜索补偿，重复执行上述步骤1～步骤8，直至迭代次数达到最大或SearchDop满足系统阈值为止。

总之，本发明可方便有效地运用于光纤通信中自适应PMD补偿，全局寻优能力强，寻优精度高，补偿效果好，从而可以大大降低高速光纤数据传输的误码率。

以上所述实施例仅是为充分说明本发明而所举的较佳的实施例，本发明的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本发明基础上所作的等同替代或变换，均在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围以权利要求书为准。

Claims (8)

1.一种自适应偏振模色散补偿方法，其特征在于，包括：

在光发射机和光接收机之间的光纤链路上设置PMD补偿单元和信号监测单元，并在光发射机和光接收机之间的光纤链路外设置处理单元；

所述信号监测单元对光信号进行实时监测，根据监测结果输出光纤链路中PMD的斯托克斯参量；

所述处理单元根据所述信号监测单元输出的斯托克斯参量使用人工鱼群方法进行实时处理，并根据处理结果输出控制电压；

所述PMD补偿单元根据所述处理单元输出的控制电压对光纤链路中的偏振模色散进行补偿。

2.根据权利要求1所述的自适应偏振模色散补偿方法，其特征在于，所述处理单元根据所述斯托克斯参量使用人工鱼群方法进行处理的方法包括：

1)设定人工鱼群规模，将第i条人工鱼的状态表示为向量X_i＝(x₁，x₂，...，x_n)，向量中每一分量代表所述处理单元输出的一路控制电压，n代表控制电压的总路数；以光纤链路的偏振度DOP作为人工鱼的目标函数Y＝f(X)；第i条人工鱼与第j条人工鱼之间的距离定义为d_i，j＝‖X_i-X_j‖；

2)设定人工鱼群的局部邻域拓扑结构AFNeighbor、邻域内伙伴数目n_f、拥挤度因子δ、最大重复尝试次数try_number、限制因子K₁和K₂、最大迭代次数TotalIter，初始化公告板的DOP信息；

3)在搜索空间内随机初始化每条人工鱼的位置，这些位置信息经所述处理单元处理后，输出多路控制电压，控制所述PMD补偿单元进行光纤链路PMD状态的初始化操作；等待光纤链路状态稳定后，经所述信号监测单元实时测量后输出4路电压信号送入处理单元，经模数转换和矩阵变换后，可得到斯托克斯参量(S₀，S₁，S₂，S₃)，代入公式(1)计算得到此时每条人工鱼对应的DOP，并与公告板的记录比较，如果发现更大的DOP则更新公告板；

$\mathrm{DOP}=\frac{\sqrt{{S_1}^2+{S_2}^2+{S_3}^2}}{S_0}---\left(1\right)$

4)计算当前迭代每条人工鱼的视野和步长：设定第i条人工鱼的视野和步长分别用Visual_i和Step_i表示，当前迭代次数为t，第i条人工鱼根据自身与邻域内其它人工鱼的平均距离，按照公式(2)计算此次迭代的视野和步长。

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{Visual}}_i=K_1*\mathrm{\α}\left(t\right)*\frac{1}{5}*\underset{j=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{d}_{i,j}+{\mathrm{Visual}}_{\min }\\ {\mathrm{Step}}_i=\frac{1}{8}*\mathrm{\α}\left(t\right)*{\mathrm{Visual}}_i+{\mathrm{Step}}_{\min }\\ \mathrm{\α}\left(t\right)=\exp (-K_2*{(t/\mathrm{TotalIter})}^2)\end{array}\right.---\left(2\right)$

公式(2)中Visual_min为视野常量，Step_min为步长常量，K₁和K₂为限制因子常量，TotalIter代表最大迭代次数，式中的α(t)是一个随迭代次数t的逐渐增大而逐步衰减的函数；

5)执行聚群行为：假设当前时刻第i条人工鱼的状态为X_i＝(x₁，x₂，...，x_n)，对应DOP为Y_i，所在局部邻域结构的中心位置X_c＝(x_c1，x_c2，...x_ck，...，x_cn)，每一分量x_ck由公式(3)计算得到：

$x_{\mathrm{ck}}=\frac{1}{6}*\underset{m=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{\mathrm{mk}}$ m∈AFNeighbor_i      (3)

公式(3)中AFNeighbor_i表示设定的第i条人工鱼所在的包括自身的邻域结构，所述处理单元，采集并计算得到X_c对应的光纤链路的DOP，假设为Y_c；如果Y_c/n_f＞δ*Y_i，说明邻域中心有更优值并且不太拥挤，则第i条人工鱼朝邻域中心方向前进一步，下一时刻位置分量按公式(4)计算，

$x_{i_{\mathrm{next}}k}=x_{\mathrm{ik}}+\mathrm{rand}\left(\right)*{\mathrm{Step}}_i*\frac{x_{\mathrm{ck}}-x_{\mathrm{ik}}}{\left|\right|X_c-X_i\left|\right|}---\left(4\right)$

公式(4)中：x_ik表示第i条人工鱼当前的位置分量，rand()表示[0，1]之间的随机数，Step_i表示当前迭代第i条人工鱼的步长；

等待光纤链路状态稳定后，所述处理单元采集并计算得到此时光纤链路的DOP，并与公告板的记录比较，若发现更大值则替换公告板的DOP记录，转至步骤6)；如果Y_c/n_f≤δ*Y_i则转至步骤7)；

6)执行追尾行为：遍历第i条人工鱼所处的局部邻域结构，经比较得到本邻域内状态为X_localbest的最优人工鱼对应的DOP，假设为Y_localbest。如果Y_localbest/n_f＞δ*Y_i，说明本邻域内最优人工鱼处不太拥挤，则第i条人工鱼向邻域内最优人工鱼的位置前进一步，下一时刻位置分量按公式(5)计算：

$x_{i_{\mathrm{next}}k}=x_{\mathrm{ik}}+\mathrm{rand}\left(\right)*{\mathrm{Step}}_i*\frac{x_{\mathrm{localbestk}}-x_{\mathrm{ik}}}{\left|\right|X_{\mathrm{localbest}}-X_i\left|\right|}---\left(5\right)$

公式(5)中：x_localbestk表示第i条人工鱼所在局部邻域内最优人工鱼对应的位置分量；

等待光纤链路状态稳定后，所述处理单元获取此时光纤链路的DOP，并与公告板的状态比较，若发现更大值则替换公告板的记录，转至步骤8；如果Y_localbest/n_f≤δ*Y_i则转至步骤7；

7)执行觅食行为：设当前第i条人工鱼状态为X_i，在其视野范围Visual_i内随机选择一个状态X_j，对应每一位置分量x_jk按公式(6)计算：

x_jk＝x_ik+(2*rand()-1)*Visual_i                  (6)

所述处理单元采集并计算得到X_j对应的光纤链路DOP，假设为Y_j，如果Y_j＞Y_i，则第i条人工鱼直接移动到该位置，并使用Y_j替换Y_i，并与公告板的状态比较，若发现更大值则更新公告板，转至其它步骤；如果不满足上述条件，则第i条人工鱼在其视野范围Visual_i内重复选择try_number次状态X_j，将其对应的DOP与自身的Y_i比较，如果发现更优DOP则第i条人工鱼直接移动到该位置，并使用Y_j替换Y_i，随后更新公告板，转至其它步骤；若重复执行try_number次后仍未发现更优DOP，则第i条人工鱼随机移动一步，对应每一位置分量按公式(7)计算：

$x_{i_{\mathrm{next}}k}=x_{\mathrm{ik}}+(2*\mathrm{rand}()-1)*{\mathrm{Step}}_i---\left(7\right)$

等待光纤链路状态稳定后，所述处理单元采集并计算得到此时光纤链路的DOP，若发现更大DOP则更新公告板，转至其它步骤；

公式(6)和(7)中：x_jk表示第i条人工鱼视野范围Visual_i内随机状态X_j的位置分量，Visual_i表示当前迭代第i条人工鱼的视野；Step_i表示当前迭代第i条人工鱼的步长；表示第i条人工鱼下一时刻的位置分量；

其中，所述转至其它步骤为：若执行步骤7)前执行的为步骤5)，则转至步骤6)；若执行步骤7)前执行的为步骤6)，则转至步骤8)；

8)判断迭代次数t是否达到最大迭代次数TotalIter或公告板中记录的偏振度SearchDop是否满足系统设定的阈值，若条件成立，所述处理单元输出SearchDop对应的n路控制电压，控制所述PMD补偿单元对通信光纤中的偏振模色散进行补偿，搜索补偿过程终止；若条件不成立，则返回步骤4)，继续下一次迭代。

3.根据权利要求2所述的自适应偏振模色散补偿方法，其特征在于，所述处理单元根据所述斯托克斯参量使用人工鱼群方法进行处理的方法还包括：

9)完成搜索补偿过程后，在PMD随机变化时，所述处理单元，获取此时光纤链路的偏振度NowDop，若NowDop＞SearchDop*96％，表明目前光纤链路的PMD不需要补偿；若NowDop介于SearchDop的90％到96％之间，所述处理单元重复运行上述步骤1)～步骤7)，直至NowDop大于或等于SearchDop*96％时停止；若NowDop＜SearchDop*90％，表明当前光纤链路PMD跟踪补偿失败，所述处理单元重新启动搜索补偿，重复执行上述步骤1)～步骤8)，直至迭代次数达到最大或SearchDop满足系统阈值为止。

4.根据权利要求2所述的自适应偏振模色散补偿方法，其特征在于，所述步骤1)中，设定人工鱼群的规模为20条。

5.根据权利要求2所述的自适应偏振模色散补偿方法，其特征在于，所述步骤2)中，设定邻域内伙伴数目n_f为5。

6.根据权利要求2所述的自适应偏振模色散补偿方法，其特征在于，所述PMD补偿单元包括依次串联的第一电控偏振控制器、固定时延线、第二电控偏振控制器和可变时延线，其中，所述第一电控偏振控制器连接单模光纤，所述可变时延线连接信号监测单元；所述处理单元输出7路控制电压中的6路分别控制所述第一电控偏振控制器和第二电控偏振控制器，剩余的1路电压调节可变时延线。

7.根据权利要求6所述的自适应偏振模色散补偿方法，其特征在于，所述信号监测单元为在线偏振分析仪。

8.根据权利要求7所述的自适应偏振模色散补偿方法，其特征在于，所述处理单元由依次相连的模数转换芯片、微处理器和数模转换芯片组成，所述模数转换芯片接收所述信号监测单元输出的斯托克斯参量，进行模数转换后输出给所述微处理器，所述微处理器执行所述的人工鱼群方法的处理；所述数模转换芯片将所述微处理器的处理结果进行数模转换后向所述PMD补偿单元输出控制电压。

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