CN111262634B

CN111262634B - 色散估计方法、装置、接收机及存储介质

Info

Publication number: CN111262634B
Application number: CN201811449784.0A
Authority: CN
Inventors: 李运鹏
Original assignee: Sanechips Technology Co Ltd
Current assignee: Sanechips Technology Co Ltd
Priority date: 2018-11-30
Filing date: 2018-11-30
Publication date: 2020-11-17
Anticipated expiration: 2038-11-30
Also published as: CN111262634A; EP3890211A4; WO2020108632A1; EP3890211A1; JP2022509301A; KR20210096191A

Abstract

本发明实施例公开一种色散估计方法、装置、接收机及存储介质，该方法包括获取频域数据，根据所述频域数据包含的正交的两个偏振态数据得到待处理数据；对所述待处理数据进行滤波，将相邻频点之间的频谱宽度展宽设置倍数；对滤波后的所述待处理数据进行抽取得到目标数据组；根据所述目标数据组计算分别与设置间隔值对应的目标函数，根据所述目标函数对应的相角值计算色散估计值。

Description

色散估计方法、装置、接收机及存储介质

技术领域

本发明涉及光通信技术，尤其涉及一种色散估计方法、装置、接收机及存储介质。

背景技术

近年来，随着社会信息化程度的不断提高，基于IP(Internet Protocol)的数据业务呈爆炸式的增长。尤其是端到端视频播放和下载，IPTV(Internet ProtocolTelevision)网络，移动互联网，大型专网等来自不同领域新型应用的日益流行，城域网和骨干网的传输带宽需求持续增长。光纤通信技术以其超高速、大容量、长距离、高抗干扰性能和低成本等优点，成为解决骨干网容量压力的最佳选择。

得益于数字信号处理技术(Digital signal processing，DSP)和高速数据采集技术以及相关光器件的长足进展，基于数据相干检测技术的光纤通信系统成为光通信领域的研究热点。数字相干检测技术和多级信号调制格式、以及偏振复用(Palarizationmultiplexing，PM)技术相结合能够成倍地提供系统的通信容量。2010年以来，基于PM-QPSK(Quadrature phase shift keyin,QPSK)的100G光通信模块逐渐商用化，更高的单通道400G甚至IT的研究工作也成为热点。

光纤传输系统中，尽可能降低光纤信道的传输误码率，提升传输质量，从而增加信号传输距离是系统设计的一个重要指标。影响传输距离的因素主要有损耗、非线性效应和色散。其中，光纤色散是指来自发射端的光脉冲信号中的不同成分以不同的速率在光纤中传输，在不同时刻到达接收端的现象。色散效应使得发射的信号在光纤中传输后，在接收端变得模糊，这种模糊引起了码间干扰，并进而导致了功率代价。色散是一种可累积的效应，传输的链路越长，色散量就越显著。

在没有添加光域色散补偿模块的链路中，累积色散的宽脉冲响应可能分散在数百甚至上千个码元中，这就需要进行色散补偿。在相干接收机的算法处理中，精确的色散补偿能保证可靠的时钟恢复和载波同步，对于后续的偏振均衡也是十分重要的，而不适当的色散值补偿可能会导致整个数字相干接收机的完全失败。因此，进行精确的色散值估计是系统正常工作的第一步。在下一代基于光交换的全光网络中，实现光路的动态配置是发展趋势，即发送端与接收端之间的信号路径会动态变化，链路中的累积色散值会动态变化，缓慢的估计过程会明显延缓后续处理模块的初始化，动态快速的色散估计算法就显得尤为重要。综上所述，快速、精确地估计出光纤链路中累积的色散值在相干光通信中至关重要。

发明内容

为解决现有存在的技术问题，本发明实施例提供一种简单快速、高精度的色散估计方法、装置、接收机及存储介质。

为达到上述目的，本发明实施例的技术方案是这样实现的：

一种色散估计方法，包括：获取频域数据，根据所述频域数据包含的正交的两个偏振态数据得到待处理数据；对所述处理数据进行滤波，将相邻频点之间的频谱宽度展宽设置倍数；对滤波后的所述待处理数据进行抽取得到目标数据组；根据所述目标数据组计算分别与设置间隔值对应的目标函数，根据所述目标函数对应的相角值计算色散估计值。

一种色散值估计装置，包括：频域数据获取模块，用于获取频域数据，根据所述频域数据包含的正交的两个偏振态数据得到待处理数据；滤波模块，用于对所述处理数据进行滤波，将相邻频点之间的频谱宽度展宽设置倍数；抽取模块，用于对滤波后的所述待处理数据进行抽取得到目标数据组；色散估计模块，用于根据所述目标数据组计算分别与设置间隔值对应的目标函数，根据所述目标函数对应的相角值计算色散估计值。

一种光通信数据相干接收机，所述接收机包括依次连接的IQ不平衡补偿模块、色散估计与补偿模块、偏振解复用模块、载波恢复模块和判决译码模块，其中，所述色散估计与补偿模块用于实现本申请实施例所述的色散估计方法。

一种存储介质，所述存储介质中存储有可执行指令，所述可执行指令被处理器执行时实现本申请实施例所述的色散估计方法。

上述实施例所提供的色散估计方法、装置、光通信数据相干接收机及存储介质，通过获取频域数据，根据所述频域数据包含的正交的两个偏振态数据得到待处理数据，对所述待处理数据进行滤波，将相邻频点之间的频谱宽度展宽设置倍数，对滤波后的所述待处理数据进行抽取得到目标数据组，根据所述目标数据组计算分别与设置间隔值对应的目标函数，根据所述目标函数对应的相角值计算色散估计值，如此，通过在频域上对数据进行处理和滤波，展宽频点的频谱宽度，可以避免系统在频域处理时对采样频谱敏感的问题，实现精确色散估计，且通过根据目标函数对应的相角值计算色散估计值，简化了色散估计算法的计算量，以较简单的方法实现了色散值的准确估计，节省系统资源，降低系统功耗。

附图说明

图1为本发明一实施例中光通信数据相干接收机的结构示意图；

图2为本发明一实施例中色散估计方法的流程图；

图3为本发明另一实施例中色散估计方法的流程图；

图4为本发明一可选的具体实施例中色散估计方法的流程图；

图5为本发明另一可选的具体实施例中色散估计方法的流程图；

图6为本发明又一可选的具体实施例中色散估计方法的流程图；

图7为本发明再一可选的具体实施例中色散估计方法的流程图；

图8为本发明一实施例中色散估计装置的结构示意图。

具体实施方式

以下结合说明书附图及具体实施例对本发明技术方案做进一步的详细阐述。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

在以下的描述中，涉及到“一些实施例”的表述，其描述了所有可能实施例的子集，但是应当理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。

为了能够快速、精确地估计出光纤链路中累积的色散值(Chromatic Dispersion，CD)，本申请发明人在研究中发现，相关技术中提供的自适应色散估计算法主要包括：第一、基于色散扫描的色散估计方法；第二、基于数据辅助的色散估计算法；第三、以及基于GCT(Godard Clock Tone)最佳匹配的自适应色散补偿算法。其中，针对第一、基于色散扫描的色散估计方法，需要尝试不同的色散值并监控目标函数，所需时间较长，并且进度会受尝试次数的限制，精确无法保证，从而基于色散扫描的色散估计方法存在色散值估计时间较长，色散估计精度较低的问题；针对第二、基于数据辅助的色散估计算法，需要依赖于训练序列，即需要利用信道的先验信息，计算出信道的色散响应，然后在时域或频域中求解滤波器系数的解，这两种算法估计速度均较慢，对后续的相位恢复、信道均衡等模块有速度上的影响；针对第三、基于GCT最佳匹配的自适应色散补偿算法，周期性的信号在其时钟频率处有一个较强的频谱成分称之为GCT。GCT的幅度或者功率(幅度的平方)对信号中的残余色散极为敏感，可作为色散估计参数，基于GCT最佳匹配的色散估计方法在高速率的系统中对采样频偏敏感，同时现有的GCT最佳匹配色散估计方法不论采用色散扫描方式还是直接计算，复杂度都较高。

在接收端，长距离传输累积色度色散的宽脉冲响应可能分散在数百甚至上千个码元，且跟信号采样频率的平方成正比，为了实现效率的考虑，实现频域补偿时的FFT(FastFourier Transformation)长度很大，因为FFT长度较大，频谱较密，从而使得系统在频域处理时对采样频谱敏感。同时，因为FFT长度较大，在进行计算时复杂度很大，所需资源巨大。基于此，本申请发明人在研究中进一步发现，通过在频域上进行数据处理和滤波，展宽频点的频谱宽度，可以解决色散估计方法中对采样频谱敏感的问题，从而提供一种简单快速、高精度的色散估计方法，以及用于实现色散估计方法的色散估计装置、光通信数据相干接收机和存储介质。

请参阅图1，本申请一实施例提供了一种光通信数据相干接收机，包括依次连接的IQ不平衡补偿模块11、色散估计与补偿模块12、偏振解复用模块13、载波恢复模块14和判决译码模块15。

其中，所述IQ不平衡补偿模块11用于对IQ不平衡进行补偿。采用基带采样的数字通信接收器的模拟领域中，将射频或中频信号降频转换成基带后，将该基带信号通过模数转换器(Analog-to-Digital Converter)转换成数字信号。这种情况下，降频转换成基带时会被分离成同相信号与正交信号，此为藉由一个局部振荡器(Local Oscillator)使用增益相同且相位相差90度的两种正弦波(具体地讲为余弦、正弦波)达成。但是，由于这些过程是在模拟领域中执行，因此会产生误差。特别是，使用于降频转换的余弦波、正弦波相互之间会产生增益和相位误差，这时这些误差有可能会对接收机的性能产生严重影响，这叫IQ不平衡。

色散估计与补偿模块12用于使用接收机系统中色散补偿的数据流进行色散值估计，并将色散估计值用于系统的色散补偿。

偏振解复用模块13用于实现偏振解复用技术。偏振复用是指针对两束相同或不同波长的光可以同时在一根光纤中相互独立地传输，从而使得光纤的信息传输能力提高一倍且无需增加额外的带宽资源。而复用技术是指在信号发送端将多路信号按照不同的方法或区分方式进行组合，经历同一个信道传输后，在接收端将原本复用的信号分离出来，达到有效利用的目的。解复用方式主要包括直接检测和相干检测。

载波恢复模块14用于载波的恢复，从已调信号中恢复原载波。载波恢复的方法主要包括两种，一种是在发送端发送数字信号序列的同时也发送载波或与它有关的导频信号，在接收端可用窄带滤波器或锁相环直接提取载波；一种是接收信号为抑制载波的已调信号，通过对数字信号进行非线性变换或采用特殊的锁相环来获得相干载波。

判决译码模块15用于对纠错码实现最佳或者接近最佳的译码。判决译码主要包括软判决译码和硬判决译码，其中，软判决译码是指利用数字数据对纠错码实现译码，硬判决译码则是指译码器利用码的代数结构对纠错码进行译码。

请参阅图2，本申请一实施例提供了一种色散值估计方法，可应用于如图1所示的接收机中，具体的，本申请实施例所提供的色散值估计方法可应用于接收机系统中的色散估计与补偿模块中的色散估计。该色散值估计方法包括如下步骤：

步骤101，获取频域数据，根据所述频域数据包含的正交的两个偏振态数据得到待处理数据；

这里，频域数据可以是采用色散补偿中已有的频域数据，也可以是将时域数据进行频域转换后得到的频域数据。正交的两个偏振态数据相互独立。接收机获取频域数据，根据所述频域数据包含的正交的两个偏振态数据得到待处理数据是指，接收机获取频域数据，对所述频域数据进行预处理，通过预处理将相互独立的两个偏振态数据分开，分别作为待处理数据；或者，通过预处理将相互独立的两个偏振态数据进行线性组合，形成多路分别包含两个偏振态分量的线性组合后的待处理数据。其中，将时域数据进行频域转换得到频域数据可以采用快速傅里叶变换(FFT，Fast Fourier Transition)来实现，两个偏振态数据可以分别用X[K]和Y[K]表示。

步骤103，对所述待处理数据进行滤波，将相邻频点之间的频谱宽度展宽设置倍数；

对待处理数据进行滤波的目的是指将频点对应的频谱范围展宽，以增加抵抗采样频偏的能力。将相邻频点之间的频谱宽度展宽的设置倍数可以通过配置滤波器系数实现，该设置倍数可以预先计算或仿真得到，也可以是根据经验值进行预先设置，如设置倍数可以为2倍或者3倍。需要说明的是，根据步骤101得到待处理数据通常包括两组或者两组以上，对所述待处理数据进行后续处理如滤波时，相应是指针对每一组待处理数据分别独立进行。

步骤105，对滤波后的所述待处理数据进行抽取得到目标数据组；

这里，对滤波后的待处理数据进行抽取是指将滤波后输出的数据划分为多组，并从多组中抽取其中一组。可以根据数据滤波中滤波器的系数的设置，对滤波后输出的待处理数据进行抽取。需要说明的是，根据步骤101得到待处理数据通常包括两组或者两组以上，对所述待处理数据进行后续处理，如滤波时是指针对每一组待处理数据分别独立进行，相应对滤波后的待处理数据进行抽取也是指针对每一组待处理数据分别独立进行。

步骤107，根据所述目标数据组计算分别与设置间隔值对应的目标函数，根据所述目标函数对应的相角值计算色散估计值。

设置间隔值可以包括多个，目标函数包括分别与设置间隔值对应的多个目标函数，接收机根据所述目标数据组计算分别与设置间隔值对应的目标函数，根据所述目标函数对应的相角值计算色散估计值，包括：接收机分别计算目标函数的相角值，并将多个设置间隔值分别对应的目标函数的相角值进行合并处理，得到最终的目标函数对应的相角值来计算色散估计值。

上述实施例中，该色散估计方法通过获取频域数据，根据所述频域数据包含的正交的两个偏振态数据得到待处理数据，对所述待处理数据进行滤波，将相邻频点之间的频谱宽度展宽设置倍数，对滤波后的所述待处理数据进行抽取得到目标数据组，根据所述目标数据组计算分别与设置间隔值对应的目标函数，根据所述目标函数对应的相角值计算色散估计值，如此，通过在频域上对数据进行处理和滤波，展宽频点的频谱宽度，可以避免系统在频域处理时对采样频谱敏感的问题，实现精确色散估计，且通过根据目标函数对应的相角值计算色散估计值，简化了色散估计算法的计算量，以较简单的方法实现了色散值的准确估计，节省系统资源，降低系统功耗。

在一些实施例中，所述根据所述频域数据包含的正交的两个偏振态数据得到待处理数据，包括：

将所述频域数据中X偏振态数据和Y偏振态数据分别按照索引进行奇、偶分开，将所述偶数索引的频域数据取反且所述奇数索引的频域数据不变，得到预处理后的所述X偏振态数据和所述Y偏振态数据；

将预处理后的所述X偏振态数据和所述Y偏振态数据分别作为待处理数据；或者，将预处理后的所述X偏振态数据和所述Y偏振态数据进行线性组合运算，得到多组待处理数据。

这里，对频域数据进行预处理得到待处理数据包括：将获取的频域数据中X偏振态数据和Y偏振态数据分别按照索引进行奇、偶分开，将所有偶数索引的频域数据乘以-1且所述奇数索引的频域数据不变，得到预处理后的X偏振态数据和Y偏振态数据。以X偏振态数据为例，将X偏振态数据中偶数索引的频域数据乘以-1、且所述奇数索引的频域数据不变，得到预处理后的X偏振态数据，可以用如下公式表示：X′[K]＝X[K]*(-1)^K，其中，K＝0，1，…N-1，N为频域数据长度。两个偏振态相互独立，将预处理后的所述X偏振态数据X[K]和所述Y偏振态数据Y[K]分别作为两组待处理数据；或者，将预处理后的所述X偏振态数据X[K]和所述Y偏振态数据Y[K]进行线性组合运算，得到多个不同方向上的多组待处理数据。

在一些实施例中，所述将预处理后的所述X偏振态数据和所述Y偏振态数据进行线性组合运算，得到多组待处理数据，包括：

将所述X偏振态数据或Y偏振态数据作为第一待处理数据；

将所述X偏振态数据与所述Y偏振态数据取反后相加得到第二待处理数据；

将所述X偏振态数据和所述Y偏振态数据取反后分别作为复数的实部和虚部得到第三待处理数据。

这里，线性组合运算主要包括将相应偏振态数据进行取反、线性相加和复数相加的方式，从而得到三个不同方向上包含X偏振态数据和/或所述Y偏振态数据的三组待处理数据。具体的，第一待处理数据X₁[K]为所述X偏振态数据，或所述Y偏振态数据取反得到，以X偏振态数据为例，可以采用如下公获得：

X₁[K]＝X′[K]；

第二待处理数据X₂[K]可以将所述X偏振态数据与所述Y偏振态数据取反后线性相加得到，可以采用如下公式获得：

Y′[K]＝Y[K]*(-1)^K；

X₂[K]＝X′[K]+Y′[K]；

第三待处理数据X₃[K]可以将所述X偏振态数据和所述Y偏振态数据取反后复数相加得到，可以采用如下公式获得：

X₃[K]＝X′[K]+jY′[K]；其中，j为虚数单位。

需要说明的是，上述将所述X偏振态数据和所述Y偏振态数据进行线性组合运算，得到多组待处理数据的计算过程中，所述X偏振态数据和所述Y偏振态数据可以互换，比如第一待处理数据可以为Y偏振态数据Y[K]，第三待处理数据可以将Y偏振态数据取反后作为复数的实部，将X偏振态数据作为复数的虚部。

上述实施例中，通过将所述X偏振态数据和所述Y偏振态数据进行线性组合运算，得到三个不同方向上的待处理数据分别执行色散值估算，可以避免偏振色散对色度色散估计的影响。

在一些实施例中，所述对所述待处理数据进行滤波，将相邻频点之间的频谱宽度展宽设置倍数，包括：

根据所述频域数据长度和将相邻频点之间的频谱宽度预展宽的设置倍数确定窗函数；

根据所述频域数据对应的时域数据加所述窗函数处理所对应的频域卷积确定频域滤波系数，根据所述频域滤波系数对所述待处理数据进行滤波。

这里，频域滤波器系数根据所述频域数据对应的时域数据加指定长度的窗函数处理所对应的频域卷积进行确定。以频域数据长度为N、相邻频点之间的频谱宽度预展宽的设置倍数为M为例，根据所述频域数据长度和将相邻频点之间的频谱宽度预展宽的设置倍数确定窗函数包括，根据所述频域数据长度和将相邻频点之间的频谱宽度预展宽的设置倍数的比值N/M确定窗函数的长度，窗函数的类型可以根据具体情况进行选择，如可以为矩形窗、汉明窗等。

上述实施例中，将频域相邻频点之间的频域宽度展宽为原来的M倍，则滤波器系数为频域数据对应的时域数据加N/M长度的窗函数后对应的频域滤波器系数，也即，频域滤波后的效果等同于在时域上数据中间N/M的数据上加窗函数，从而实现将频点对应的频谱范围展宽至原来的M倍，以增加抵抗采样频偏的能力，在后续色散估计中，避免由于采样频偏的存在，对数据进行共轭相乘时频点偏移而导致目标函数误差增加或完全错误，通过增加两个频点之间的频谱宽度，可以解决频点偏移的问题。

在一些实施例中，请参阅图3，所述步骤107中，根据所述目标数据组计算分别与设置间隔值对应的目标函数，包括：

步骤1071，对所述目标数据组进行自相关；

步骤1072，将自相关后的所述目标数据组按照设置间隔值进行共轭相乘并累加，得到与所述设置间隔值对应的目标函数。

自相关是指信号在1个时刻的瞬时值与另1个时刻的瞬时值之间的依赖关系。设置间隔值的大小可以根据实际应用情况进行确定，通常，设置间隔值越小，则估计值范围越大，精度相应较低；反之，设置间隔值越大，则估计值范围越小，精度相应较高。该设置间隔值的数量可以是多个，以得到分别与所述多个设置间隔值对应的目标函数。可选的，以设置间隔值为Δ₁表示，以步骤101中对频域数据进行预处理得到的待处理数据中的X偏振态数据为例，所述将自相关后的所述目标数据组按照设置间隔值进行共轭相乘并累加，得到与所述设置间隔值对应的目标函数的公式(六)如下：

其中，Rx[n]表示自相关后的数据，

设置间隔值包括多组时，如Δ₂,Δ₃,...，可以得到对应的目标函数F₂,F₃,...，其中计算公式同上述公式(六)，在此不再赘述。

上述实施例中，通过对自相关的输出按照设置间隔值进行共轭相乘并累加得到与设置间隔值对应目标函数，从而可以根据实际应用情况确定设置间隔值的大小和数量，以调节估计值范围的精度。

在一些实施例中，步骤1071，对所述目标数据组进行自相关，包括：将所述目标数据组中频域上间隔波特率的数据进行共轭相乘。

目标数据组是指针对待处理数据进行抽取后得到的数据。对目标数据组进行自相关，即指将频域上间隔波特率的数据进行共轭相乘。仍以步骤101中对频域数据进行预处理得到的待处理数据分别为X偏振态数据X[K]和所述Y偏振态数据Y[K]为例，对所述待处理数据X[K]、Y[K]进行滤波、抽取得到的目标数据组分别以DX[L]、DY[L]表示，以X偏振态数据X′[K]为例，对目标数据组DX[L]进行自相关可以通过如下公式(七)实现：

其中，

conj(·)表示对数据取共轭。

在一些实施例中，在步骤107中，所述设置间隔值包括多个不同的设置间隔值，所述根据所述目标函数对应的相角值计算色散估计值，包括：

步骤1073，根据分别与不同的设置间隔值对应的目标函数的相角值之间的关系是否符合设置条件进行合并，得到所述目标函数的目的相角值；

步骤1074，根据所述目的相角值、所述目的相角值对应的设置间隔值、光速、光信号的中心波长、采样频率、离散傅里叶变换长度和符号速率计算色散估计值。

设置间隔值为多个且大小不同的的设置间隔值，设置间隔值越小，则估计值范围越大，精度相应较低；反之，设置间隔值越大，则估计值范围越小，精度相应较高，通过多个不同的设置间隔值，得到分别与所述多个设置间隔值对应的目标函数，并根据所述目标函数分别对应的相角值进行相位计算，根据相位计算输出的目的相角值乘以对应的系数得到色散估计值。其中，所述对应的系数由所述目的相角值对应的设置间隔值、光速、光信号的中心波长、采样频率、离散傅里叶变换长度和符号速率确定，所述根据所述目的相角值、所述目的相角值对应的设置间隔值、光速、光信号的中心波长、采样频率、离散傅里叶变换长度和符号速率计算色散估计值的计算公式如下公式八所示：

其中，c为光速，单位为米/秒(m/s)；λ表示频域数据对应的光信号的中心波长，单位为纳米(nm)；nfft为离散傅里叶变换长度；f_s表示采样频率，单位为GHz，f_d表示符号速率，单位为Gbaud；最终输出的色散估计值CD的单位为纳秒/纳米(ns/nm)。

在一些实施例中，所述步骤1073，根据分别与不同的设置间隔值对应的目标函数的相角值之间的关系是否符合设置条件进行合并，得到所述目标函数的目的相角值，包括：

将相邻的两个设置间隔值对应的目标函数的相角值作为初始的第一相角值和第二相角值；

根据所述两个设置间隔值的比值和所述第一相角值的乘积得到对应的整数部分和小数部分；

当所述第二相角值与所述小数部分的差值大于或等于第一预设值时，将所述第二相角值与所述整数部分合并后减1作为更新后的第二相角值；

当所述第二相角值与所述小数部分的差值小于第二预设值时，将所述第二相角值与所述整数部分合并后加1作为更新后的第二相角值；

当所述第二相角值与所述小数部分的差值小于所述第一预设值且大于或等于所述第二预设值时，将所述第二相角值与所述整数部分合并作为更新后的第二相角值；

将所述更新后的第二相角值、及依序选取下一设置间隔值对应的目标函数的相角值作为初始的第一相角值和第二相角值，返回执行上述步骤，直至所述设置间隔值对应的目标函数的相角值完成合并，得到所述目标函数的目的相角值。

这里，假设设置间隔值的数量为w(w>1)个，且Δ₁＜Δ₂＜...＜Δ_w。其中，设置间隔值Δ₁对应的目标函数F1的相角值为

设置间隔值Δ₂对应的目标函数F2的相角值为

以此类推，设置间隔值Δ_w对应的目标函数F3的相角值为

以第一预设值为0.5，第二预设值为-0.5为例，根据分别与不同的设置间隔值对应的目标函数的相角值之间的关系是否符合设置条件，对

进行合并如下公式(九)至(十一)所示：

如果

如果

其他情况则

其中，angle(·)表示取数据的相角，floor(·)表示向下取整，从而上述公式十中，itr表示根据两个设置间隔值的比值和第一相角值的乘积得到的整数部分、u表示小数部分；n＝2，3，…w。

其中，n取值为2时，则

和

分别为

和

也即，将

和

作为初始的第一相角值和第二相角值根据公式(九)至(十一)执行合并，得到更新后的

再将更新后的

以及依序选取的

(也即n取值为3时)为初始的第一相角值和第二相角值根据公式(九)至(十一)执行合并，得到更新后的

依次类推，所述设置间隔值对应的目标函数的相角值完成合并，得到所述目标函数的目的相角值

在一些实施例中，所述步骤1074，根据所述目的相角值、所述目的相角值对应的设置间隔值、光速、光信号的中心波长、采样频率、离散傅里叶变换长度和符号速率计算色散估计值之前，包括：

对最近的多次计算的所述目标函数的目的相角值进行比较，确定任意两个之差的绝对值小于门限值时，则将当前得到的所述目的相角值作为最终的目的相角值；

确定任意两个之差的绝对值大于门限值时，则将前一次得到的所述目的相角值作为最终的目的相角值。

这里，最近的多次计算的所述目标函数的目的相角值可以是指截止至当前时间的最近的多次计算的NL个目标函数的目的相角值，其中，NL的值可以根据实际需求进行设置。当这NL个目的相角值之间任意两个之差的绝对值小于门限值时，则选取当前计算得到的目的相角值作为最终的目的相角值，从而相应是以根据当前计算得到的目的相角值计算色散估计值；当这NL个目的相角值之间任意两个之差的绝对值大于门限值时，则将前一次得到的所述目的相角值作为最终的目的相角值，从而相应是以该前一次得到的所述目的相角值计算色散估计值。

在一些实施例中，所述根据所述目标函数对应的相角值计算色散估计值之前，包括：

对所述目标函数进行平滑滤波。

这里，对目标函数进行平滑滤波的滤波器系数采用低通滤波系数。以目标函数为F₁,F₂,F₃,...F_w例，进行平滑滤波后得到的滤波输出为F′₁,F′₂,F′₃,...F′_w。

构造多个设置长度的寄存器，将最近的多次计算的所述目标函数的相角值对应存放至所述寄存器内，根据每一寄存器的累加结果得到所述目标函数对应的相角值。

这里，寄存器的设置长度与存放至寄存器内的最近的多次计算的所述目标函数的相角值的计算次数相同。寄存器的数量与目标函数的数量对应。以目标函数为F₁,F₂,F₃,...F_w、将最近的NL次计算的所述目标函数的相角值对应存放至所述寄存器为例，构造W个长度为NL的寄存器，用buffer1，buffer2，...，buffer W表示，分别存放最近NL次计算所得目标函数F₁,F₂,F₃,...F_w。buffer1-W中初始值都是NL个0，buffer1-W中的累加结果对应的目标函数为F_{1_sum},F_{2_sum},F_{3_sum},...F_{w_sum}，再根据buffer1-W中的累加结果得到的目标函数F_{1_sum},F_{2_sum},F_{3_sum},...F_{w_sum}计算所述目标函数的目的相角值。

在另一可选的实施例中，对最近的多次计算的所述目标函数的目的相角值进行比较，可以是根据buffer1-W中的累加结果对应的目标函数F_{1_sum},F_{2_sum},F_{3_sum},...F_{w_sum}的相角值计算得到的最近的NL个目的相角值进行比较，当这NL个目的相角值之间任意两个之差的绝对值小于门限值时，则选取当前计算得到的目的相角值

作为最终的目的相角值；当这NL个目的相角值之间任意两个之差的绝对值大于门限值时，则将前一次得到的所述目的相角值

作为最终的目的相角值。

在一些实施例中，所述根据所述目标函数对应的相角值计算色散估计值之后，包括：

对最近的多次计算的所述目标函数的目的相角值进行比较，确定任意两个之差的绝对值小于门限值时，则根据当前得到的所述色散估计值更新色散估计值；

确定任意两个之差的绝对值大于门限值时，则保持前一次得到的所述色散估计值。

这里，最近的多次计算的所述目标函数的目的相角值可以是指截止至当前时间的最近的多次计算的NL个目标函数的目的相角值，其中，NL的值可以根据实际需求进行设置。当这NL个目的相角值之间任意两个之差的绝对值小于门限值时，才开始更新色散估计值；反之，则停止更新色散值估计值，保持上次的色散估计值。

在一些实施例中，所述步骤105，对滤波后的所述待处理数据进行抽取得到目标数据组，包括：

将滤波后的所述待处理数据划分为与所述设置倍数数量相同的数据组，从所述数据组抽取得到目标数据组。

这里，数据抽取与数据滤波中滤波器系数的设置相关。若将频域中两个频点之间的频谱宽度变为原来的M倍，则将滤波后的所述待处理数据划分为M组，以间隔M的数据作为一组。该待处理数据划分为M组后得到的数据组可以表示如下：

索引为L·M+1的作为第一组，索引为L·M+2的作为第二组，以此类推，索引为L·M+M的作为第M组。其中

从所述数据组抽取得到目标数据组可以是，选取M组中的第P组作为目标数据组。其中P可以预先配置且设置为1至M中的任意数值。

为了能够对本申请实施例所提供的色散估计方法的实现流程能够进一步具体的了解，下面分别对色散估计方法的四个可选的实施例进行说明，请参阅图4，该色散估计方法包括如下步骤：

步骤S11，数据预处理，将X偏振态数据和Y偏振态数据分别作为待处理数据；

获取频域数据，通过数据预处理将获取的频域数据按照索引进行奇、偶分开，将所有偶数索引的频域数据乘以-1，奇数索引的频域数据不变。高速超高速光纤通信中数据分为X偏振态和Y偏振态这两个相交的偏振态，两个偏振态相互独立。以X偏振态数据为例，Y偏振态数据操作相同。将X偏振态数据进行预处理，是指通过如下方式进行处理：X′[K]＝X[K]·(-1)^k，其中，K＝0，1，2…N-1。N为频域数据长度。

步骤S12，对数据预处理后输出的待处理数据进行滤波并输出；

其中，针对预处理后的X偏振态数据X[K]和Y偏振态数据Y[K]分开进行FIR滤波。滤波的目的是将频点对应的频谱范围展宽，进而增加抵抗采样频偏的能力。在色散估计中，后续需要对频域数据在频域上间隔波特率的数据进行共轭相乘操作。因为采样频偏的存在，可能会造成共轭相乘时频点偏移，这会照成目标函数误差增大或者完全错误。通过增加两个频点之间的频谱宽度，可以避免频点偏移问题。滤波器系数可以根据系统具体情况配置，具体的，需要将频点展宽为原来的几倍可以事先计算或者仿真得到，这个值也可以根据经验一般为2倍或者3倍。若将频域两个频点之间的频谱宽度变为原来的M倍，则滤波器系数为时域加N/M长度窗后对应的频域滤波器系数，即频域滤波后的效果等同于在时域上数据中间N/M的数据上加窗函数，窗函数可以根据具体情况进行选择，例如矩形窗，汉明窗等。N为频域数据长度，M为大于等于2的整数。

步骤S13，对数据滤波输出的数据进行抽取；

根据数据滤波中滤波器系数的设置，对数据滤波输出进行数据抽取。X偏振态数据和Y偏振态数据分开进行数据抽取。

若将频域两个频点之间的频谱宽度变为原来的M倍，则将数据滤波输出的数据划分为M组，以间隔M的数据作为一组。具体的，索引为L·M+1的作为第一组，索引为L·M+2的作为第二组，以此类推，索引为L·M+M的作为第M组。

选取M组当中的第P组作为输出，P可以设置为1至M中的任意数值。需要注意，一旦选择第P组作为输出，则后面所有数据抽取操作均要选择第P组作为输出。P作为参数只能在系统开始或者重启时进行配置，其他情况不能变化。

步骤S14，对抽取后的数据进行自相关操作；

将频域上间隔波特率的数据进行共轭相乘。假设对X偏振态数据和Y偏振态数据进行数据抽取的输出分别为DX[L]，DY[L]，

使用X偏振态数据为例，使用Y偏振态数据效果相同，对抽取后的数据进行自相关操作的计算公式如下：

其中

conj(·)表示对数据取共轭。

步骤S15，对进行自相关操作后的数据按照设置间隔值进行共轭相乘并累加，得到目标函数；

按照事先设置的间隔值Δ₁计算得到目标函数：

设置的间隔值可以有多组，例如Δ₂,Δ₃,...，从而可以得到对应的目标函数F₂,F₃,...。

S16，根据目标函数对应的相角值进行相位计算，得到最终的目标函数相角值；

计算目标函数对应的相角值，将不同间隔值的相角值进行合并处理，假设有W(W>1)个设置间隔值，且Δ₁＜Δ₂＜...＜Δ_w。

Δ₁对应的相角值

Δ₂对应的相角值

以此类推，Δ_w对应的相角值

对

进行如下合并操作：

如果

如果

其他情况

其中，

即为最终的目标函数相位值。

此处，n＝2,3,...,w，其中angle(·)表示取数据的相角，floor(·)表示向下取整。

S17，根据相位计算输出的目标函数相角值计算色散估计值并输出；

将相位计算输出的相角值乘以对应的系数得到色散估计值，并将色散估计值输出，其中，色散估计值的计算公式如下：

其中，c为光速，单位为米/秒(m/s)；λ表示频域数据对应的光信号的中心波长，单位为纳米(nm)；nfft为离散傅里叶变换长度，f_s表示采样频率，单位为GHz，f_d表示符号速率，单位为Gbaud；最终输出的色散值CD的单位为纳秒/纳米(ns/nm)。

请参阅图5，在另一实施例中，该色散估计方法包括如下步骤：

步骤S21，数据预处理，将X偏振态数据和Y偏振态数据进行线性组合得到三组待处理数据；

获取频域数据，通过数据预处理将获取的频域数据按照索引进行奇、偶分开，将所有偶数索引的频域数据乘以-1，奇数索引的频域数据不变。高速超高速光纤通信中数据分为X偏振态和Y偏振态这两个相交的偏振态，两个偏振态相互独立。以X偏振态数据为例，将X偏振态数据中偶数索引的频域数据乘以-1且所述奇数索引的频域数据不变，得到预处理后的X偏振态数据，其中预处理可以用如下公式表示：X′[K]＝X[K]*(-1)^K，其中，K＝0，1，2…N-1，N为频域数据长度；所述Y偏振态数据的处理方式与X偏振态数据的预处理方式相同，在此不再赘述。

将预处理后的X偏振态数据和Y偏振态数据进行如下线性组合运算：

X₁[k]＝X′[k]

X₂[k]＝X′[k]+Y′[k]

X₃[k]＝X′[k]+j·Y′[k]

其中，Y′[K]＝Y[K]·(-1)^k，其中，K＝0，1，2…N-1，N为频域数据长度；j为虚数单位，将线性组合运算得到的X₁[k],X₂[k],X₃[k]作为数据预处理输出的三组待处理数据。

步骤S22，对数据预处理后输出的待处理数据进行滤波并输出；与步骤S12的不同在于，将滤波输入的数据替换为X₁[k],X₂[k],X₃[k]，相应的，数据滤波的输出结果也相应变为三组。

步骤S23，对数据滤波输出的数据进行抽取；与步骤S13的不同在于，将抽取输入的数据替换为步骤S22的三组输出结果，抽取输出结果也变为三组；

步骤S24，对抽取后的数据进行自相关操作；与步骤S14的不同在于，将自相关操作输入的数据替换为步骤S23的三组抽取输出结果；

步骤S25，对进行自相关操作后的数据按照设置间隔值进行共轭相乘并累加，得到目标函数；与步骤S15的不同在于，根据每一组输入分别计算目标函数，得到三组目标函数；

所述三组目标函数可以表示为：F_{1_1},F_{2_1},F_{3_1},...F_{w_1}、F_{1_2},F_{2_2},F_{3_2},...F_{w_2}、F_{1_3},F_{2_3},F_{3_3},...F_{w_3}，针对每一组输入进行共轭相乘的计算方式与步骤S15相同，其中，根据三组目标函数相应累加的计算公式如下：

F′₁＝F_{1_1}+F_{2_1}+F_{3_1}

F′₂＝F_{2_1}+F_{2_1}+F_{2_1}

F′₃＝F_{3_1}+F_{3_1}+F_{3_1}

将F′₁,F′₂,F′₃,...F′_w作为目标函数输出。

步骤S26，根据目标函数对应的相角值进行相位计算，得到最终的目标函数相角值；与步骤S16的不同在于，将相位计算的输入替换为步骤S25输出的目标函数F′₁,F′₂,F′₃,...F′_w。

步骤S27，根据相位计算输出的目标函数相角值计算色散估计值并输出；与步骤S17相同。

请参阅图6，在又一实施例中，该色散估计方法包括如下步骤：

步骤S31，数据预处理，将X偏振态数据和Y偏振态数据分别作为待处理数据；与步骤S11相同。

步骤S32，对数据预处理后输出的待处理数据进行滤波并输出；与步骤S12相同。

步骤S33，对数据滤波输出的数据进行抽取；与步骤S13相同。

步骤S34，对抽取后的数据进行自相关操作；与步骤S14相同。

步骤S35，对进行自相关操作后的数据按照设置间隔值进行共轭相乘并累加，得到目标函数后进行平滑滤波，输出滤波后的目标函数；与步骤S15的不同在于：对按照多组设置的间隔值，如Δ₂,Δ₃,...Δ_w计算得到的目标函数F₂,F₃,...F_w，进行平滑滤波，滤波器系数采用低通滤波系数，滤波输出为F′₁,F′₂,F′₃,...F′_w；

步骤S36，根据滤波后的目标函数对应的相角值进行相位计算，得到最终的目标函数相角值；与步骤S16的不同在于：将相位计算的输入替换为步骤S35输出的目标函数F′₁,F′₂,F′₃,...F′_w。

步骤S37，根据相位计算输出的目标函数相角值计算色散估计值，根据最近的多个相角值之间任意两个之差的绝对值与门限值的关系，对色散估计值进行更新；与步骤S17的不同在于：根据相位计算输出的目标函数相角值计算色散估计值后，对最近的多个相角值

进行比较，如果多个相角值

之间任意两个之差的绝对值小于门限值Th，才开始更新色散估计值，将当前计算得到的色散估计值输出；如果多个相角值

之间任意两个之差的绝对值大于等于门限值Th，则停止更新色散估计值，保持上次的色散估计值，将上次的色散估计值输出。

请参阅图7，在再一实施例中，该色散估计方法包括如下步骤：

步骤S41，数据预处理，将X偏振态数据和Y偏振态数据分别作为待处理数据；与步骤S11相同。

步骤S42，对数据预处理后输出的待处理数据进行滤波并输出；与步骤S12相同。

步骤S43，对数据滤波输出的数据进行抽取；与步骤S13相同。

步骤S44，对抽取后的数据进行自相关操作；与步骤S14相同。

步骤S45，对进行自相关操作后的数据按照设置间隔值进行共轭相乘并累加，得到目标函数；与步骤S15相同。

步骤S46，构造多个长度为NL的寄存器存放最近NL次计算得到的目标函数，根据所述寄存器中数据分别累加得到累加后的目标函数，根据所述累加后的目标函数对应的相角值进行相位计算，得到最终的目标函数相角值；与步骤S16的不同在于：

构造W个长度为NL的buffer1，buffer2，...，buffer W，分别存放最近NL次计算所得的目标函数F₁,F₂,F₃,...F_w。buffer1-W中初始值都是NL个0，根据所述寄存器中数据分别累加得到累加后的目标函数是指将buffer1-W中数据分别求和得到F_{1_sum},F_{2_sum},F_{3_sum},...F_{w_sum}。

根据所述累加后的目标函数对应的相角值进行相位计算是指，根据buffer1-W中数据分别求和得到的目标函数F_{1_sum},F_{2_sum},F_{3_sum},...F_{w_sum}分别计算目标函数相角值

其中计算过程与步骤S16相同。

步骤S461，根据寄存器中数据计算出的多个目标函数相角值之间任意两个之差的绝对值与门限值的关系，对最终的目标函数相角值进行更新；与步骤S16的不同在于：

在根据所述累加后的目标函数对应的相角值进行相位计算，得到最终的目标函数相角值之后，还包括：根据buffer1-W中数据计算出的多个目标函数相角值

之间任意两个之差的绝对值小于门限值Th时，则将本次步骤S46计算得出的

作为相位计算输出；其他情况，使用上次的

作为相位计算输出。

其中

为使用F_{1_sum},F_{2_sum},F_{3_sum},...F_{w_sum}计算得出的目标函数相位值。

步骤S47，根据相位计算输出的目标函数相角值计算色散估计值并输出；与步骤S17的不同在于：将相位计算输出的目标函数替换为根据步骤S461输出的目标函数相位值，其中色散估计值的计算方式与步骤S17相同。

相关技术中，在接收端，长距离传输累积的色散的宽脉冲响应可能分散在数百甚至上千个码元，且跟信号采样频率的平方成正比。为了实现效率的考虑，实现频域补偿时的FFT长度会很大，所以频谱较密，从而使得系统在频域处理时对采样频谱敏感，所以传统的色散估计方法在超高速光纤通信系统中不能正常工作。本申请上述实施例提供的色散估计方法，解决了接收端通过在频域上进行数据预处理和滤波，展宽频点的频谱宽度，从而解决了超高速长途光纤系统色散估计方法对采样频偏敏感的问题，实现了超高速光纤通信的精确色散估计。同时通过计算目标函数值对应的相角值，并将不同间隔时的相位值进行拼接合并处理，得到最终的目标函数相位值，进而计算出接收机系统的色散估计值。与相关技术提供的基于色散扫描操作或者FFT操作的色散估计方法相比，简化了色散估计算法的计算量，以较简单的方法实现了超高速长途光纤通信系统的色散值的准确估计，节省了系统资源，降低了系统功耗。

如表1所示，是采用本申请实施例所提供的色散估计方法计算一次色散估计值所需系统资源与相关技术中基于FFT操作的色散估计方法的对比表，以数据位宽10位为例，采用本申请实施例所提供的色散估计方法根据目标函数值计算一次色散估计值的计算量相比基于传统FFT法计算一次色散估计值相比节省了约78.6％的资源。

表1

本申请实施例另一方面，请参阅图8，还提供一种色散估计装置，包括频域数据获取模块121，用于获取频域数据，根据所述频域数据包含的正交的两个偏振态数据得到待处理数据；滤波模块123，用于对所述待处理数据进行滤波，将相邻频点之间的频谱宽度展宽设置倍数；抽取模块125，用于对滤波后的所述待处理数据进行抽取得到目标数据组；色散估计模块127，用于根据所述目标数据组计算分别与设置间隔值对应的目标函数，根据所述目标函数对应的相角值计算色散估计值。

在一些实施例中，所述频域数据获取模块121，包括偏振态数据单元、第一预处理单元或第二预处理单元，所述偏振态数据单元，用于将所述频域数据中X偏振态数据和Y偏振态数据分别按照索引进行奇、偶分开，将所述偶数索引的频域数据取反且所述奇数索引的频域数据不变，得到预处理后的所述X偏振态数据和所述Y偏振态数据；所述第一预处理单元，用于将预处理后的所述X偏振态数据和所述Y偏振态数据分别作为待处理数据；所述第二预处理单元，用于将预处理后的所述X偏振态数据和所述Y偏振态数据进行线性组合运算，得到多组待处理数据。

在一些实施例中，所述第二预处理单元，具体用于将所述X偏振态数据或Y偏振态数据作为第一待处理数据；将所述X偏振态数据与所述Y偏振态数据取反后相加得到第二待处理数据；将所述X偏振态数据和所述Y偏振态数据取反后分别作为复数的实部和虚部得到第三待处理数据。

在一些实施例中，所述滤波模块123，具体用于根据所述频域数据长度和将相邻频点之间的频谱宽度预展宽的设置倍数确定窗函数；根据所述频域数据对应的时域数据加所述窗函数处理所对应的频域卷积确定频域滤波系数，根据所述频域滤波系数对所述待处理数据进行滤波。

在一些实施例中，所述色散估计模块127包括自相关单元1271和目标函数获取单元1272，所述自相关单元1271，用于对所述目标数据组进行自相关；所述目标函数获取单元1272，用于将自相关后的所述目标数据组按照设置间隔值进行共轭相乘并累加，得到与所述设置间隔值对应的目标函数。

在一些实施例中，所述自相关单元1271，具体用于将所述目标数据组中频域上间隔波特率的数据进行共轭相乘。

在一些实施例中，所述设置间隔值包括多个不同的设置间隔值，所述色散估计模块127还包括相位计算单元1273和色散估计单元1274，所述相位计算单元1273，具体用于根据分别与不同的设置间隔值对应的目标函数的相角值之间的关系是否符合设置条件进行合并，得到所述目标函数的目的相角值；所述色散估计单元1274，用于根据所述目的相角值、所述目的相角值对应的设置间隔值、光速、光信号的中心波长、采样频率、离散傅里叶变换长度和符号速率计算色散估计值。

在一些实施例中，所述相位计算单元1273，具体用于将相邻的两个设置间隔值对应的目标函数的相角值作为初始的第一相角值和第二相角值；根据所述两个设置间隔值的比值和所述第一相角值的乘积得到对应的整数部分和小数部分；当所述第二相角值与所述小数部分的差值大于或等于第一预设值时，将所述第二相角值与所述整数部分合并后减1作为更新后的第二相角值；当所述第二相角值与所述小数部分的差值小于第二预设值时，将所述第二相角值与所述整数部分合并后加1作为更新后的第二相角值；当所述第二相角值与所述小数部分的差值小于所述第一预设值且大于或等于所述第二预设值时，将所述第二相角值与所述整数部分合并作为更新后的第二相角值；将所述更新后的第二相角值、及依序选取下一设置间隔值对应的目标函数的相角值作为初始的第一相角值和第二相角值，返回执行上述步骤，直至所述设置间隔值对应的目标函数的相角值完成合并，得到所述目标函数的目的相角值。

在一些实施例中，所述相位计算单元1273，具体用于对最近的多次计算的所述目标函数的目的相角值进行比较，确定任意两个之差的绝对值小于门限值时，则将当前得到的所述目的相角值作为最终的目的相角值；确定任意两个之差的绝对值大于门限值时，则将前一次得到的所述目的相角值作为最终的目的相角值。

在一些实施例中，所述目标函数获取单元1272，还用于在根据所述目标函数对应的相角值计算色散估计值之前，对所述目标函数进行平滑滤波。

在一些实施例中，所述相位计算单元1273，还用于在根据所述目标函数对应的相角值计算色散估计值之前，构造多个设置长度的寄存器，将最近的多次计算的所述目标函数的相角值对应存放至所述寄存器内，根据每一寄存器的累加结果得到所述目标函数对应的相角值。

在一些实施例中，所述色散估计单元1274，还用于在根据所述目标函数对应的相角值计算色散估计值之后，对最近的多次计算的所述目标函数的目的相角值进行比较，确定任意两个之差的绝对值小于门限值时，则根据当前得到的所述色散估计值更新色散估计值；确定任意两个之差的绝对值大于门限值时，则保持前一次得到的所述色散估计值。

在一些实施例中，所述抽取模块125，具体用于将滤波后的所述待处理数据划分为与所述设置倍数数量相同的数据组，从所述数据组抽取得到目标数据组。

上述实施例提供的色散估计装置在进行计算色散估计值时，仅以上述各程序模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述步骤分配由不同的程序模块完成，即可以将装置的内部结构划分成不同的程序模块，以完成以上描述的全部或者部分处理。另外，上述实施例提供的色散估计装置与色散估计方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，例如包括存储有计算机程序的存储器，该计算机程序可以由处理器执行，以完成本发明任一实施例所提供的色散估计方法的步骤。该计算机存储介质可以是FRAM、ROM、PROM、EPROM、EEPROM、Flash Memory、磁表面存储器、光盘、或CD-ROM等存储器；也可以是包括上述存储器之一或任意组合的各种设备。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围以准。

Claims

1.一种色散估计方法，其特征在于，包括：

获取频域数据，根据所述频域数据包含的正交的两个偏振态数据得到待处理数据；

对所述待处理数据进行滤波，将相邻频点之间的频谱宽度展宽设置倍数；

对滤波后的所述待处理数据进行抽取得到目标数据组；

根据所述目标数据组计算分别与设置间隔值对应的目标函数，根据所述目标函数对应的相角值计算色散估计值；

所述对所述待处理数据进行滤波，将相邻频点之间的频谱宽度展宽设置倍数，包括：

2.如权利要求1所述的色散估计方法，其特征在于：所述根据所述频域数据包含的正交的两个偏振态数据得到待处理数据，包括：

将所述频域数据中X偏振态数据和Y偏振态数据分别按照索引进行奇、偶分开，将偶数索引的频域数据取反且奇数索引的频域数据不变，得到预处理后的所述X偏振态数据和所述Y偏振态数据；

3.如权利要求2所述的色散估计方法，其特征在于，所述将预处理后的所述X偏振态数据和所述Y偏振态数据进行线性组合运算，得到多组待处理数据，包括：

将所述X偏振态数据或Y偏振态数据作为第一待处理数据；

4.如权利要求1所述的色散估计方法，其特征在于，所述根据所述目标数据组计算分别与设置间隔值对应的目标函数，包括：

对所述目标数据组进行自相关；

将自相关后的所述目标数据组按照设置间隔值进行共轭相乘并累加，得到与所述设置间隔值对应的目标函数。

5.如权利要求4所述的色散估计方法，其特征在于，所述对所述目标数据组进行自相关，包括：

将所述目标数据组中频域上间隔波特率的数据进行共轭相乘。

6.如权利要求1所述的色散估计方法，其特征在于，所述设置间隔值包括多个不同的设置间隔值，所述根据所述目标函数对应的相角值计算色散估计值，包括：

根据分别与不同的设置间隔值对应的目标函数的相角值之间的关系是否符合设置条件进行合并，得到所述目标函数的目的相角值；

根据所述目的相角值、所述目的相角值对应的设置间隔值、光速、光信号的中心波长、采样频率、离散傅里叶变换长度和符号速率计算色散估计值。

7.如权利要求6所述的色散估计方法，其特征在于，所述根据分别与不同的设置间隔值对应的目标函数的相角值之间的关系是否符合设置条件进行合并，得到所述目标函数的目的相角值，包括：

将所述更新后的第二相角值、及依序选取下一设置间隔值对应的目标函数的相角值作为初始的第一相角值和第二相角值，返回执行所述根据所述两个设置间隔值的比值和所述第一相角值的乘积得到对应的整数部分和小数部分的步骤，直至所述设置间隔值对应的目标函数的相角值完成合并，得到所述目标函数的目的相角值。

8.如权利要求6所述的色散估计方法，其特征在于，所述根据所述目的相角值、所述目的相角值对应的设置间隔值、光速、光信号的中心波长、采样频率、离散傅里叶变换长度和符号速率计算色散估计值之前，包括：

9.如权利要求1所述的色散估计方法，其特征在于，所述根据所述目标函数对应的相角值计算色散估计值之前，包括：

对所述目标函数进行平滑滤波。

10.如权利要求1所述的色散估计方法，其特征在于，所述根据所述目标函数对应的相角值计算色散估计值之前，包括：

11.如权利要求1所述的色散估计方法，其特征在于，所述根据所述目标函数对应的相角值计算色散估计值之后，包括：

12.如权利要求1所述的色散估计方法，其特征在于，所述对滤波后的所述待处理数据进行抽取得到目标数据组，包括：

13.一种色散估计装置，其特征在于，包括：

频域数据获取模块，用于获取频域数据，根据所述频域数据包含的正交的两个偏振态数据得到待处理数据；

滤波模块，用于对所述待处理数据进行滤波，将相邻频点之间的频谱宽度展宽设置倍数；所述对所述待处理数据进行滤波，将相邻频点之间的频谱宽度展宽设置倍数，包括：根据所述频域数据长度和将相邻频点之间的频谱宽度预展宽的设置倍数确定窗函数；根据所述频域数据对应的时域数据加所述窗函数处理所对应的频域卷积确定频域滤波系数，根据所述频域滤波系数对所述待处理数据进行滤波；

抽取模块，用于对滤波后的所述待处理数据进行抽取得到目标数据组；

色散估计模块，用于根据所述目标数据组计算分别与设置间隔值对应的目标函数，根据所述目标函数对应的相角值计算色散估计值。

14.一种光通信数据相干接收机，其特征在于，所述接收机包括依次连接的IQ不平衡补偿模块、色散估计与补偿模块、偏振解复用模块、载波恢复模块和判决译码模块，其中，所述色散估计与补偿模块用于实现权利要求1至12中任一项所述的色散估计方法。

15.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有可执行指令，所述可执行指令被处理器执行时实现权利要求1至12中任一项所述的色散估计方法。