CN112242871B - 用于光通信的方法、设备和计算机可读存储介质 - Google Patents

用于光通信的方法、设备和计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本公开的示例实施例涉及用于光通信的方法、设备和计算机可读存储介质。在这里描述的方法中，由光线路终端(OLT)执行如下操作至少一次：基于编码方案，对第一比特序列进行编码，以生成第二比特序列，其中第一比特序列对于光网络单元(ONU)是已知的；向ONU传输第二比特序列；从ONU接收关于编码方案的反馈消息，该反馈消息基于第一比特序列和第二比特序列而确定；以及基于反馈消息，调整编码方案。根据本公开的实施例，在传输比特流之前，先由OLT根据编码方案对比特流进行预处理，编码方案可以补偿随后经由光线路传输所导致的信道失真。以此方式，可以显著降低光通信的误比特率，减轻ONU处恢复信号所需的信号处理量，并且提高了通信质量。

Description

用于光通信的方法、设备和计算机可读存储介质
技术领域
本公开的实施例总体上涉及通信技术，更具体地，涉及用于光通信的方法、设备和计算机可读存储介质。
背景技术
在光网络中，光线路终端(OLT)在发射信号之前，需要对信号进行编码、调制、转换等处理，然后经由光线路(例如，光纤)传输到其通信距离范围内的光网络单元(ONU)。在实践中，光线路本身并非是理想的信道环境，存在信道衰落、色散失真等非线性或非线性失真，这会对信号造成干扰和传输损耗。因此，在ONU侧除了执行解码、解调制等常规操作，还需要对所接收的信号进行信号补偿和均衡等处理，以恢复出OLT所发射的信号。
随着5G时代的到来，已经出现了支持25Gbit/s、50Gbit/s、100Gbit/s等超高传输速率的无源光网络(PON)。这样的光网络对OLT和ONU两侧的光器件的灵敏度、数目以及信号处理复杂度等提出了更高的要求。特别地，在ONU侧需要借助于诸如，基于最小均方(LMS)或人工智能神经网络的均衡算法、最大似然序列估计(MLSE)解码器等以实现自适应信道失真补偿处理，这会产生可观的信号恢复处理量和复杂度。
发明内容
总体上，本公开的实施例提出了用于光通信的方法、设备和计算机可读存储介质。
在第一方面，本公开的实施例提供了一种光线路终端(OLT)。该OLT包括至少一个处理器以及至少一个存储器。至少一个存储器包括计算机程序代码。至少一个存储器和计算机程序代码被配置为与至少一个处理器一起促使OLT执行以下操作至少一次：基于编码方案，对第一比特序列进行编码，以生成第二比特序列，其中第一比特序列对于光网络单元(ONU)是已知的；向ONU传输第二比特序列；从ONU接收关于编码方案的反馈消息，反馈消息基于第一比特序列和第二比特序列而确定；以及基于反馈消息，调整编码方案。
在第二方面，本公开的实施例提供了一种光通信方法。该方法执行以下操作至少一次：基于编码方案，对第一比特序列进行编码，以生成第二比特序列，其中第一比特序列对于光网络单元(ONU)是已知的；向ONU传输第二比特序列；从ONU接收关于编码方案的反馈消息，该反馈消息基于第一比特序列和第二比特序列而确定；以及基于反馈消息，调整编码方案。
在第三方面，本公开的实施例提供了一种光线路终端(OLT)。该OLT包括至少一个处理器以及至少一个存储器。至少一个存储器包括计算机程序代码。至少一个存储器和计算机程序代码被配置为与至少一个处理器一起促使该OLT：基于编码方案，对待传输的比特序列进行编码；以及向光网络单元(ONU)传输经编码的比特序列，该编码方案通过第二方面的方法而确定。
在第四方面，本公开的实施例提供了一种光网络单元(ONU)。该ONU包括至少一个处理器以及至少一个存储器。至少一个存储器包括计算机程序代码。至少一个存储器和计算机程序代码被配置为与至少一个处理器一起促使该ONU：接收来自光线路终端(OLT)的第二比特序列，第二比特序列是OLT基于编码方案从ONU已知的第一比特序列编码得到的；根据接收到的受到信道影响而畸变的第二比特序列，重建第三比特序列；通过将第三比特序列与第一比特序列进行比较，来生成针对编码方案的反馈消息；以及向OLT传输反馈消息。
在第五方面，本公开的实施例提供了一种光通信方法。该方法包括：基于编码方案，对待传输的比特序列进行编码；以及向光网络单元(ONU)传输经编码的比特序列，该编码方案通过第二方面的方法而确定。
在第六方面，本公开的实施例提供了一种光通信方法。该方法包括：在光网络单元(ONU)处，接收来自光线路终端(OLT)的第二比特序列，第二比特序列是OLT基于编码方案从ONU已知的第一比特序列编码得到的；根据接收到的受到信道影响而畸变的第二比特序列，重建第三比特序列；通过将第三比特序列与第一比特序列进行比较，来生成针对编码方案的反馈消息；以及向OLT传输反馈消息。
在第七方面，本公开的实施例提供了一种光网络中用于通信的装置。该装置包括用于执行根据第二方面所述的方法的部件。
在第八方面，本公开的实施例提供了一种光网络中用于通信的装置。该装置包括用于执行根据第五方面所述的方法的部件。
在第九方面，本公开的实施例提供了一种光网络中用于通信的装置。该装置包括用于执行根据第六方面所述的方法的部件。
在第十方面，本公开的实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序。计算机程序包括指令，该指令在被设备上的处理器执行时，促使设备执行根据第二方面所述的方法。
在第十一方面，本公开的实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序。计算机程序包括指令，该指令在被设备上的处理器执行时，促使设备执行根据第五方面所述的方法。
在第十二方面，本公开的实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序。计算机程序包括指令，该指令在被设备上的处理器执行时，促使设备执行根据第六方面所述的方法。
应当理解，发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的示例实施例的关键或重要特征，亦非旨在限制本公开的范围。本公开的其他特征将通过以下的描述变得容易理解。
附图说明
现在将参考附图来描述一些示例实施例，其中：
图1示出了本公开的实施例可以在其中实施的示例光通信网络；
图2示出了根据本公开的某些示例实施例的方法的流程图；
图3示出了根据本公开的某些示例实施例的OLT的示意图；
图4示出了根据本公开的某些示例实施例的方法的流程图；
图5示出了根据本公开的某些示例实施例的方法的流程图；
图6示出了根据本公开的某些实施例的示例交互过程的信令流；
图7(a)至图7(f)示出了在图1所示的光通信网络中的原始比特序列与经重建的比特序列的波形比较图、眼图以及编码方案的概率分布图；
图8(a)和图8(b)分别示出了用于图7(a)至图7(c)以及图7(d)至图7(f)的示例的编码方案模型的训练过程的图。
图9示出了适合实现本公开的某些实施例的设备的框图。
图10示出了根据本公开的一些示例实施例的示例计算机可读介质的框图。
在各个附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施例。虽然附图中显示了本公开的优选实施例，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
在本文中使用的术语“包括”及其变形表示开放性包括，即“包括但不限于”。除非特别申明，术语“或”表示“和/或”。术语“基于”表示“至少部分地基于”。术语“示例实施例”和“某些实施例”表示“至少一个示例实施例”。下文还可能包括其他明确的和隐含的定义。
在此使用的术语“电路”是指以下的一项或多项：
(a)仅硬件电路实现方式(诸如仅模拟和/或数字电路的实现方式)；以及
(b)硬件电路和软件的组合，诸如(如果适用)：(i)模拟和/或数字硬件电路与软件/固件的组合，以及(ii)硬件处理器的任意部分与软件(包括一起工作以使得诸如OLT、DPU或其他计算设备等装置执行各种功能的数字信号处理器、软件和存储器)；以及
(c)硬件电路和/或处理器，诸如微处理器或者微处理器的一部分，其要求软件(例如固件)用于操作，但是在不需要软件用于操作时可以没有软件。
电路的定义适用于此术语在本申请中(包括任意权利要求中)的所有使用场景。作为另一示例，在此使用的术语“电路”也覆盖仅硬件电路或处理器(或多个处理器)、或者硬件电路或处理器的一部分、或者其随附软件或固件的实现方式。例如，如果适用于特定权利要求元素，术语“电路”还覆盖基带集成电路或处理器集成电路或者OLT、DPU或其他计算设备中的类似的集成电路。
如本文所使用的术语“光网络”、“光通信网络”、“无源光网络”、“PON”是指其所包括的光分布网络(ODN)由诸如光分路器和光纤等无源器件组成，而不需要任何有源器件，其包括但不限于千兆无源光网络(GPON)、万兆无源光网络(XG-PON)、对称万兆无源光网络(XGS-PON)、下一代无源光网络(NG-PON)以及其他目前已知的或将来开发的光通信网络。
如本文所使用的术语“光线路终端”、“OLT”是指光网络中作为服务提供节点为终端用户提供服务的设备。OLT可以提供例如电光转换功能，从而将信号通过光纤发送出去。
如本文所使用的术语“光网络单元”、“ONU”是指通过光纤与OLT相连以接收来自OLT的用户数据的客户端节点。
如前所述，光线路会对其上传输的信号造成线性和/或非线性失真。总体上，可以以预处理或后处理的方式，利用基于数学模型专门设计的算法来抵抗诸如光纤色散、由带宽不足导致的符号间干扰(ISI)等信道失真。在PON系统中，OLT作为信号的发射端相对于各个ONU以固定的、非灵活的方式编码、调制和传输信号。通常，在OLT侧可以基于经验，通过预加重信号的高频分量来进行预处理。但是，这样的预处理对于PON系统的各个单独信道响应的性能增益是有限的。此外，在ONU侧需要借助于信道补偿和均衡算法，以后处理的方式来恢复从OLT接收的信号，这将导致可观的信号处理复杂度，同时增加了对OLT中的光器件的性能要求和成本。
另一方面，随着PON技术演进到超高速PON(例如，50G-PON、100G-PON)，OLT的输入比特序列的传输速率可能是m Gbit/s，而OLT侧所采用的数字模拟转换器(DAC)通常具有预定的发射采样速率，例如，n Gsa/s。因此，OLT侧的输入比特序列的传输速率与经数模转换之后得到的输出比特序列的发射采样速率之间不具备1:1的匹配关系。
鉴于此，本公开的实施例提供了一种光通信方法，在传输比特流之前，先基于编码方案对比特流执行编码处理，该编码方案可以针对每个ONU补偿随后经由光线路传输所导致的信道失真。同时，该编码方案还可以在OLT侧将输入序列与输出序列的传输速率相匹配。以此方式，可以针对光网路中的各个ONU，灵活地调整编码方案，从而显著降低光通信的误比特率，减轻ONU处恢复信号所需的信号处理量，并且提高了通信质量。
图1示出了本公开的实施例可以在其中实施的示例光通信网络100。如图所示，光通信网络100包括OLT 110、ONU 120-1和120-2、以及将OLT 110连接到ONU 120-1和120-2的光线路130。在此示例中，ONU 120-1与ONU 120-2可以是相同的或不同的ONU。例如，ONU120-1与ONU 120-2可以在结构、所包含的组件、所采用的补偿和均衡算法等方面是相同的或不同的，但是在实践中，各个单独的ONU的信道响应之间具有差异。
应当理解，图1所示的光通信网络结构仅用于示例性目的，而不暗示对于本公开的范围的任何限制。本公开的实施例还可以被体现在不同的光通信网络中。尽管在图1中仅示出了一个OLT和两个ONU，但是在实现中，根据光通信网络的规模和架构可以包括任意适当数目的OLT和ONU。还应当理解，光通信网络100还包括用于实现光通信的其他元件或实体，诸如，光分路器等。这些网元或实体可以是物理的或虚拟的，并且可以任意适当的方式实现。而且，元件或实体之间可以采用当前已知以及将来开发的任意通信技术来通信。
图2示出了根据本公开的一些示例实施例的方法200的流程图。在一些示例实施例中，方法200可以在图1中的OLT 110处执行。
在框210处，OLT 110可以基于编码方案，对第一比特序列进行编码，以生成第二比特序列。在此使用的第一比特序列是ONU 120-1已知的。例如，第一比特序列是OLT 110和ONU 120-1协商的。备选地或附加地，第一比特序列可由OLT 110事先发送给ONU 120-1。在一些示例实施例中，第一比特序列可以是OLT 110向ONU 120-1传输的历史比特序列，而第二比特序列可以是OLT 110向ONU 120-1传输的当前比特序列。
在示例实施例中，如图3的示意图所示，编码方案可以由编码方案模型112生成，并且编码方案是特定于ONU 120-1的。OLT 110可以将输入比特序列1101000重采样(例如，线性插值)为具有不同符号长度的比特序列(例如，14 11 4 7 2 9 5 10 13 3 12)，其具有与OLT 110的DAC 114(例如，4-bit DAC)的采样速率n GSa/s相匹配的传输速率。即，OLT 110将第一比特序列转换成具有第二数据传输速率的信号序列。
经重采样的比特序列14 11 4 7 2 9 5 10 13 3 12可以基于编码方案，经过例如多电平脉冲幅度调制(诸如，8-PAM、16-PAM等)，并且经幅度归一化之后被输入到DAC 114。继而，由DAC 114生成第二比特序列。由此，第二比特序列的传输速率与OLT 110的发射采样速率向匹配。
在框220处，由OLT 110经由光线路130向ONU 120-1传输第二比特序列。如前所述，第二比特序列在光线路130上会发生信道失真。ONU 120-1可以对所接收的第二比特序列进行恢复和重建，以获取第三比特序列。例如，可以通过模拟-数字转换、重采样、补偿与均衡、解调制等处理实现对第三比特序列的恢复和重建。由于用于模拟-数字转换、重采样、补偿与均衡、解调制的技术是已知的，因而在此不进行赘述。ONU 120-1可以将第三比特序列与第一比特序列进行比较，以生成针对编码方案的反馈消息。反馈消息可以指示编码方案的逐比特的正确性，以便衡量基于特定于ONU 120-1的编码方案的预处理对于信道失真的抵抗能力。继而，ONU 120-1可以向OLT传输反馈消息。
在框230处，从ONU 120-1接收关于编码方案的反馈消息。由于反馈消息指示该编码方案的逐比特的正确性，通过该反馈消息，OLT 110可以获悉对于特定的ONU(即，ONU120-1)，基于编码方案的预处理相对于信道失真的抵抗能力。
例如，在某些实施例中，编码方案可以由基于强化学习算法的深度神经网络构建的编码方案模型112生成。作为示例，可以采用双Q网络来训练编码方案模型112。将会理解，双Q网络仅仅作为机器学习机制的示例来描述，还可以采用任意其他适当的机器学习机制来训练编码方案模型，不论是目前已知的还是将来开发的，本公开的范围在此方面不受限制。关于这方面的示例实施例将在下文进行详细讨论。
在框240处，OLT 110可以基于反馈消息，调整针对ONU 120-1编码方案。仅出于说明目的，下面将描述双Q网络的示例。在双Q网络中存在两个神经网络(NN)，即，目标网络(TNN)和当前网络(ENN)。目标网络TNN用于获取Q函数的目标Q值并且其参数相对固定，其中目标Q值表示双Q网络最终收敛得到的最优解。在一些示例实施例中，最优解可以是第一比特序列与第三比特序列之间的误比特率的预定值。当前网络ENN用于评估当前状态s和动作a对Q函数的值的影响，相比于目标网络TNN，其参数变化较快。每隔一定的时间步，当前网络ENN的参数被复制到目标网络TNN。从而，在一段时间内，目标Q值保持不变，使得当前Q值和目标Q值的相关性降低，由此可以提高深度学习算法的稳定性。
在训练编码方案模型的过程中，用于训练编码方案模型的训练数据集可以是第一比特序列，第一比特序列无需过长，仅几百至几千比特即可。编码方案模型的奖励值R为反馈消息。目标状态Q可以设置为使得通过传输经编码方案编码的比特序列而使得OLT传输的原始比特序列的接收准确率趋近预定值，也即，使得原始比特序列与由ONU恢复和重建的比特序列之间的差异尽可能地小。作为示例，这样的接收准确率可以用第一比特序列与第三比特序列之间的误比特率(BER)来表征，并且目标状态Q可以被设置为使得BER趋近于预定值(例如，0.38％等等)。在此示例中，当编码方案模型经过训练得到不超过预定值的误比特率时，即可认为Q函数已经收敛，并且得到最优解，即，最优编码方案。作为说明性而非限制性的示例，OLT 110可以使用以下公式(1)和(2)来训练编码方案模型：
Figure GDA0004067454130000091
Q(at|st,θ)@E(r+γQ(at+1|st+1,θ)|st,at)(2)其中公式(1)中的Q(at|st,θE)表示根据编码方案θE，在t时刻根据状态st采取的动作at并计算的当前网络ENN的Q值，α表示接近目标网络的学习速率，max Q(at+1|st+1,θT)表示根据编码方案θT,在t+1时刻，根据由at引发的下一个状态st+1时采取的动作at+1中能获得最大的预期Q值对应的动作at+1，γ表示折扣因子。公式(2)定义了Q函数表示根据编码方案θE或者θT在状态st下采取动作at所能获得奖励的期望值E。在t时刻，根据公式(1)更新Q值，重新训练当前网络ENN直到收敛。在t+1时刻，进入下一状态st+1继续进行迭代进化。每隔一段时间(例如，可以是5次或者10次迭代)，ENN的网络参数覆盖TNN，即表示编码方案θT被更新为编码方案θE。经过若干次迭代，直到ENN和TNN网络足够接近，编码方案的迭代学习过程结束。
尽管在以上示例中，以趋近于预定值的BER作为Q函数的目标Q值，但是在其他示例实施例中，还可以使用光通信网络100的其他性能参数作为目标Q值。还应当理解，上述双Q网络仅仅作为机器学习算法的示例而描述，还可以采用任意其他适当的机器学习算法来训练编码方案模型，不论是目前已知的还是将来开发的，本公开的范围在此方面不受限制。
通过上文描述将会理解，在此提供的光通信方法可以使得OLT侧的输入比特序列的传输速率与输出比特序列的采样速率相匹配。同时，该方法可以借助于机器学习算法来训练编码方案模型，从而可以得到最优的编码方案。最优的编码方案可以相对于特定ONU补偿随后经由光线路传输所导致的信道失真。因而，OLT根据该最优的编码方案对比特流进行预处理，可以显著降低光通信的误比特率，同时减轻了ONU处恢复信号所需的信号处理量，并且提高了通信质量。
图4示出了根据本公开的一些示例实施例的方法400的流程图。在一些示例实施例中，方法400可以在图1或图3中的OLT 110处执行，或者也可以使用任意适当的设备来实施。将会理解，方法400是通过方法200中描述的训练过程得到的编码方案而实现的。为了方便讨论，下面将结合图1对方法400进行描述。
如图4所示，在410处，OLT 110基于编码方案，对待传输的比特序列进行编码。作为示例，该编码方案可以是基于光通信网络100的特定性能参数而得出的最优编码方案，例如，使得光通信网络100的BER不超过预定值的编码方案。
然后，在420处，OLT 110向ONU 120-1传输经编码的比特序列。在该实施例中，该编码方案是基于来自特定ONU(即，ONU120-1)的反馈消息得到的，这意味着该编码方案是特定于ONU 120-1的。在其他实施例中，ONU 120-2可以是与ONU 120-1不同的ONU，例如ONU 120-1和120-2的结构、组件、所采用的补偿和均衡算法、以及其信道响应可能不同，从而使得二者对于比特序列的重建和恢复的能力也不同。在这种情况下，OLT 110可以使用与ONU 120-1不同的、特定于ONU 120-2编码方案来对待传输到ONU 120-2的比特序列进行编码。
因此，根据本公开的实施例，OLT 110可以分别利用针对ONU120-1和120-2的单独的编码方案对待传输到相应ONU的比特序列进行预编码处理，使得在无需高复杂度的后处理的情况下在ONU120-1和120-2处均可以实现良好的信号重建过程。
图5示出了根据本公开的一些示例实施例的方法500的流程图。在一些示例实施例中，方法500可以在图1中的ONU 120-1处执行，或者也可以使用任意适当的设备来实施。为了方便讨论，下面将结合图1对方法500进行描述。
在此示例中，ONU 120可以具有采样速率为k GSa/s的模拟数字转换器ADC(未示出)，并且还可以包括光衰减器、低噪声放大器、LMS均衡器、MLSE解码器(未示出)等用于重建比特序列的组件。本公开的范围在此方面不受限制。
在510处，ONU 120-1从OLT 110接收第二比特序列。在一些实施例中，第一比特序列是OLT 110传输的原始比特序列，第二比特序列是OLT 110基于编码方案从ONU 120-1已知的第一比特序列编码得到的。在此示例中，ONU 120-1以k GSa/s的采样速率接收第一比特序列和第二比特序列。
在520处，ONU 120-1根据第二比特序列，重建第三比特序列。如上所述，第二比特序列受到信道失真的影响而产生畸变，从第二比特序列可以恢复和重建第三比特序列。作为示例，ONU 120-1可以通过如下过程来重建第三比特序列：在ONU 120-1的ADC中对以kGSa/s的接收采样速率接收的第二比特序列进行模拟-数字转换，然后将经转换的比特序列重采样为传输速率为m Gbit/s的第三比特序列。
在530处，ONU 120-1将第三比特序列与第一比特序列进行比较，来生成针对OLT110的编码方案的反馈消息。在一些示例实施例中，ONU 120-1可以对第三比特序列与第一比特序列逐比特地进行比较，以生成指示编码方案的逐比特的正确性的反馈消息。
在540处，ONU 120-1向OLT 110传输反馈消息。如前所述，反馈消息可以充当OLT110处的编码方案模型的奖励值。在一些示例实施例中，ONU 120-1首先将传输速率为mGbits/s的反馈消息转换成与OLT 110的采样速率相匹配的n GSa/s的反馈消息，然后传输到OLT 110。
通过上文的描述将会理解，在此提供的在ONU处执行的光通信方法可以向OLT传输基于原始比特序列和经重建的比特序列获取的反馈消息。以此方式，可以向OLT指示其对于特定ONU所采用的编码方案相对于信道失真的抵抗能力。
图6示出了根据本公开的某些示例实施例的示例交互过程的信令流。交互过程600可以在光通信网络100中实现。如图6所示，OLT 110向ONU 120-1传输(605)用于训练编码方案模型的原始比特序列(即，第一比特序列)。备选地或附加地，第一比特序列还可以是OLT110和ONU 120-1协商的。可选地，ONU 120-1可以通过第一比特序列的传输与OLT 110进行同步(610)。然后，OLT 110基于编码方案，对第一比特序列进行编码，以生成(615)第二比特序列。OLT 110向ONU 120-1传输(620)第二比特序列。在接收来自OLT的第二比特序列之后，ONU 120-1重建第二比特序列，以获取(625)经重建的比特序列。ONU 120-1将经重建的比特序列与第一比特序列进行比较，并且生成(630)针对编码方案的反馈消息。继而，ONU 120-1向OLT 110传输(635)反馈消息。在接收到来自ONU 120-1的反馈消息之后，OLT 110基于该反馈消息，调整(640)编码方案。尽管以特定顺序对上述交互过程600中的各个步骤进行了描述，但该顺序仅仅出于说明性而非限制性目的。除非明确注明，否则不应当理解为要求此类交互过程以示出的特定顺序或以相继顺序完成。在某些情况下，多任务或并行处理会是有益的。
图7(a)至图7(c)分别示出了在图1所示的光通信网络100中的OLT 110处的原始比特序列与ONU 120-1处重建的比特序列的波形比较图、眼图以及采用不同的编码方案得到的输出状态的概率分布图。图7(d)至图7(f)分别示出了在图1所示的光通信网络100中的OLT 110处的另一原始比特序列与ONU 120-1处另一经重建的比特序列的波形比较图、眼图以及采用不同编码方案得到的输出状态的概率分布图。在上述示例中，第一比特序列在OLT110处经过了8电平PAM调制。
图8(a)和图8(b)分别示出了用于图7(a)至图7(c)以及图7(d)至图7(f)的示例的编码方案模型的训练过程的图。如图8所示，根据本公开的示例实施例，OLT 110处的编码方案模型在经过十几到几十次的迭代训练之后收敛得到量级约为10-3的BER，而不经过基于编码方案的预处理的BER的量级约为10-2。
根据本公开的示例实施例，通过在OLT侧由基于强化学习的神经网络构建的编码方案模型生成编码方案，并利用该编码方案对待传输的比特序列进行预编码处理，可以使OLT具备更为灵活的信号预处理能力。编码方案还可以将传输速率不同的输入比特序列与输出比特序列进行匹配。同时，经预编码处理的输出比特序列可以对抗光线路上的信号失真，从而光通信网络的误比特率可以进一步降低。此外，受益于OLT侧的预编码处理，可以简化ONU侧的信号补偿和均衡处理，使得信号恢复复杂度被降低，节约了ONU的成本。
在一些示例实施例中，上面参考图2、4和5描述的方法200、400和500可以由包括用于执行方法200、400和500中的相应步骤的部件来执行。这些部件可以以任何适当的形式来实现。例如，部件可以在电路或软件模块中实现。
图9示出了适合实现本公开的示例实施例的设备900的框图。设备900可以实施在图1所示的OLT 110和ONU 120-1处或者OLT110和ONU 120-1的一部分。如图9所示，设备900包括至少一个处理器910、耦合到处理器910的至少一个存储器920、耦合到处理器910的通信模块940以及耦合到通信模块940的通信接口(未示出)。存储器920至少存储计算机程序930。
通信模块940用于双向通信。通信模块940具有用于促进通信的至少一个天线。通信接口可以表示对通信必要的任何接口。
处理器910通过执行指令而使得设备900执行上文参考图2、图4和图5描述的OLT110和ONU 120-1的相关操作和特征。作为示例，通过执行指令可以在OLT 110上执行编码方案模型的训练过程功能。上文参考图2、图4和图5所描述的所有特征均适用于设备900，在此不再赘述。
处理器910可以是适用于本地技术环境的任何合适的类型，并且可以包括以下中的一项或多项：通用计算机、专用计算机、微处理器、数字信号控制器(DSP)以及基于多核处理器架构的处理器。设备900可以包括多个处理器，诸如在时间上从属于同步主处理器的时钟的专用集成电路芯片。
存储器920可以包括一个或多个非易失性存储器和一个或多个易失性存储器。非易失性存储器的示例包括但不限于只读存储器(ROM)924、电可编程只读存储器(EPROM)、闪速存储器、硬盘、光盘(CD)、数字视频盘(DVD)、以及其它磁存储装置和/或光学存储装置。易失性存储器的示例包括但不限于随机存取存储器(RAM)922以及将不在断电期间维持的其它易失性存储器。
计算机程序930包括由相关联的处理器910执行的计算机可执行指令。程序940可以被存储在ROM 924中。处理器910可以通过将程序930加载到RAM 922中来执行任意适当的动作和处理。
本公开的实施例可以借助于程序930来实施，从而设备900可以执行如本文中参考图2、图4和图5所讨论的任何过程。本公开的示例实施例还可以由硬件或软件和硬件的组合来实施。
在一些示例实施例中，程序930可以有形地被包含在计算机可读介质中，该计算机可读介质可以被包括在设备900(诸如，存储器920)中或者可由设备900访问的其它存储设备。设备900可以将程序930从计算机可读介质加载到RAM 922以供执行。计算机可读介质可以包括任何类型的有形非易失性存储器，诸如ROM、EPROM、闪速存储器、硬盘、CD、DVD等。图10示出了以CD或DVD形式的计算机可读介质1000的示例。计算机可读介质将程序930存储在其上。
一般而言，本公开的各种示例实施例可以在硬件或专用电路、软件、逻辑，或其任何组合中实施。某些方面可以在硬件中实施，而其它方面可以在可以由控制器、微处理器或其它计算设备执行的固件或软件中实施。当本公开的实施例的各方面被图示或描述为框图、流程图或使用某些其它图形表示时，将理解此处描述的方框、装置、系统、技术或方法可以作为非限制性的示例在硬件、软件、固件、专用电路或逻辑、通用硬件或控制器或其它计算设备，或其某些组合中实施。
本公开还提供被有形地存储在非暂态计算机可读存储介质上的至少一个计算机程序产品。计算机程序产品包括计算机可执行指令，诸如被包括在程序模块中的那些，在目标真实或者虚拟处理器上的设备中被执行以实现如上面参考图2、图4和图5所述的方法。一般而言，程序模块包括例程、程序、库、对象、类、组件、数据结构等，其执行特定的任务或者实现特定的抽象数据结构。在各种示例实施例中，程序模块的功能可以在所描述的程序模块之间合并或者分割。用于程序模块的机器可执行指令可以在本地或者分布式设备内执行。在分布式设备中，程序模块可以位于本地和远端存储介质二者中。
用于实现本公开的方法的计算机程序代码可以用一种或多种编程语言编写。这些计算机程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程的数据处理装置的处理器，使得程序代码在被计算机或其它可编程的数据处理装置执行的时候，引起在流程图和/或框图中规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在计算机上、部分在计算机上、作为独立的软件包、部分在计算机上且部分在远端计算机上或完全在远端计算机或服务器上执行。
在本公开的上下文中，计算机程序代码或者相关数据可以由任意适当载体承载，以使得设备、装置或者处理器能够执行上文描述的各种处理和操作。载体的示例包括信号、计算机可读介质、等等。
信号的示例可以包括电、光、无线电、声音或其它形式的传播信号，诸如载波、红外信号等。
计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或计算机可读存储介质。计算机可读介质可以包括但不限于电子的、磁的、光学的、电磁的、红外的或半导体系统、装置或设备，或其任意合适的组合。计算机可读存储介质的更详细示例包括带有一根或多根导线的电气连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存储存取器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式光盘只读存储器(CD-ROM)、光存储设备、磁存储设备，或其任意合适的组合。
另外，尽管操作以特定顺序被描绘，但这并不应该理解为要求此类操作以示出的特定顺序或以相继顺序完成，或者执行所有图示的操作以获取期望结果。在某些情况下，多任务或并行处理会是有益的。同样地，尽管上述讨论包含了某些特定的实施细节，但这并不应解释为限制任何发明或权利要求的范围，而应解释为对可以针对特定发明的特定实施例的描述。本说明书中在分开的实施例的上下文中描述的某些特征也可以整合实施在单个实施例中。反之，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以分离地在多个实施例或在任意合适的子组合中实施。
尽管已经以特定于结构特征和/或方法动作的语言描述了主题，但是应当理解，所附权利要求中限定的主题并不限于上文描述的特定特征或动作。相反，上文描述的特定特征和动作是作为实现权利要求的示例形式而被公开的。
已经对技术的各种示例实施例进行了描述。作为以上的替代或者补充，对以下示例进行描述。在以下任何示例中所述的特征可以与本文所述的其它示例中的任何示例一起使用。
示例1：一种光线路终端(OLT)，包括：至少一个处理器；以及至少一个存储器，所述至少一个存储器包括计算机程序代码，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起促使所述OLT执行以下操作至少一次：基于编码方案，对第一比特序列进行编码，以生成第二比特序列，其中所述第一比特序列对于光网络单元(ONU)是已知的；向所述ONU传输所述第二比特序列；从所述ONU接收关于所述编码方案的反馈消息，所述反馈消息基于所述第一比特序列和所述第二比特序列而确定；以及基于所述反馈消息，调整所述编码方案。
示例2：根据示例1所述的光线路终端，其中所述反馈消息指示所述编码方案的逐比特的正确性。
示例3：根据示例1所述的光线路终端，其中所述第一比特序列具有第一数据传输速率，所述第二比特序列具有第二数据传输速率，所述第一数据传输速率不同于所述第二数据传输速率，并且所述OLT被促使以如下生成所述第二比特序列：将所述第一比特序列转换成具有所述第二数据传输速率的信号序列；以及将所述信号序列进行调制，以生成所述第二比特序列，其中所述第二数据传输速率与所述OLT的发射采样速率相匹配。
示例4：根据示例1所述的光线路终端，其中所述光线路终端被促使以如下调整所述编码方案：将所述反馈消息作为奖励输入用于所述编码方案的编码方案模型，以训练所述编码模型方案使得通过传输所述第二比特序列而使得所述第一比特序列的接收准确率趋近预定值。
示例5：根据示例4所述的光线路终端，其中所述编码方案模型是利用基于强化学习机制的神经网络构建的。
示例6：根据示例1所述的光线路终端，其中所述第一比特序列是所述OLT向所述ONU传输的历史比特序列，并且所述第二比特序列是所述OLT向所述ONU传输的当前比特序列。
示例7：一种光通信方法，包括执行以下操作至少一次：基于编码方案，对第一比特序列进行编码，以生成第二比特序列，其中所述第一比特序列对于光网络单元(ONU)是已知的；向所述ONU传输所述第二比特序列；从所述ONU接收关于所述编码方案的反馈消息，所述反馈消息基于所述第一比特序列和所述第二比特序列而确定；以及基于所述反馈消息，调整所述编码方案。
示例8：根据示例7所述的方法，其中所述反馈消息指示所述编码方案的逐比特的正确性。
示例9：根据示例7所述的方法，其中所述第一比特序列具有第一数据传输速率，所述第二比特序列具有第二数据传输速率，所述第一数据传输速率不同于所述第二数据传输速率，并且其中生成所述第二比特序列包括：将所述第一比特序列转换成具有所述第二数据传输速率的信号序列；以及将所述信号序列进行调制，以生成所述第二比特序列，其中所述第二数据传输速率与所述OLT的发射采样速率相匹配。
示例10：根据示例7所述的方法，其中基于所述反馈消息，调整所述编码方案包括：将所述反馈消息作为奖励输入用于所述编码方案的编码方案模型，以训练所述编码模型方案使得通过传输所述第二比特序列而使得所述第一比特序列与所述第二比特序列之间的误比特率趋近预定值。
示例11：根据示例9所述的方法，其中所述编码方案模型是利用基于强化学习机制的神经网络构建的。
示例12：根据示例7所述的方法，其中所述第一比特序列是所述OLT向所述ONU传输的历史比特序列，并且所述第二比特序列是所述OLT向所述ONU传输的当前比特序列。
示例13：一种光线路终端(OLT)，包括：至少一个处理器；至少一个存储器，所述至少一个存储器包括计算机程序代码，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起促使所述OLT：基于编码方案，对待传输的比特序列进行编码；以及向光网络单元(ONU)传输经编码的所述比特序列，所述编码方案通过如示例7-12中任一项所述的方法而确定。
示例14：一种光网络单元(ONU)，包括：至少一个处理器；以及至少一个存储器，所述至少一个存储器包括计算机程序代码，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起促使所述ONU：接收来自光线路终端(OLT)的第二比特序列，所述第二比特序列是所述OLT基于编码方案从所述ONU已知的第一比特序列编码得到的；根据接收到的受到信道影响而畸变的所述第二比特序列，重建第三比特序列；通过将所述第三比特序列与所述第一比特序列进行比较，来生成针对所述编码方案的反馈消息；以及向所述OLT传输所述反馈消息。
示例15：根据示例14所述的光网络单元，其中所述反馈消息指示所述编码方案的逐比特的正确性。
示例16：一种光通信方法，包括：基于编码方案，对待传输的比特序列进行编码；以及向光网络单元(ONU)传输经编码的所述比特序列，所述编码方案通过如示例7-12中任一项所述的方法而确定。
示例17：一种光通信方法，包括：在光网络单元(ONU)处，接收来自光线路终端(OLT)的第二比特序列，所述第二比特序列是所述OLT基于编码方案从所述ONU已知的第一比特序列编码得到的；根据接收到的受到信道影响而畸变的所述第二比特序列，重建第三比特序列；通过将所述第三比特序列与所述第一比特序列进行比较，来生成针对所述编码方案的反馈消息；以及向所述OLT传输所述反馈消息。
示例18：根据示例17所述的方法，其中所述反馈消息指示所述编码方案的逐比特的正确性。
示例19：一种装置，包括：用于基于编码方案，对第一比特序列进行编码，以生成第二比特序列的部件，其中所述第一比特序列对于光网络单元(ONU)是已知的；用于向所述ONU传输所述第二比特序列的部件；用于从所述ONU接收关于所述编码方案的反馈消息的部件，所述反馈消息基于所述第一比特序列和所述第二比特序列而确定；以及用于基于所述反馈消息，调整所述编码方案的部件。
示例20：根据示例19所述的装置，其中所述反馈消息指示所述编码方案的逐比特的正确性。
示例21：根据示例19所述的装置，其中所述第一比特序列具有第一数据传输速率，所述第二比特序列具有第二数据传输速率，所述第一数据传输速率不同于所述第二数据传输速率，并且用于生成所述第二比特序列的部件被配置为：将所述第一比特序列转换成具有所述第二数据传输速率的信号序列；以及将所述信号序列进行调制，以生成所述第二比特序列，其中所述第二数据传输速率与所述OLT的发射采样速率相匹配。
示例22：根据示例19所述的装置，其中用于基于所述反馈消息，调整所述编码方案的部件被配置为：将所述反馈消息作为奖励输入用于所述编码方案的编码方案模型，以训练所述编码模型方案使得通过传输所述第二比特序列而使得所述第一比特序列的接收准确率趋近预定值。
示例23：根据示例22所述的装置，其中所述编码方案模型是利用基于强化学习机制的神经网络构建的。
示例24：根据示例19所述的装置，其中所述第一比特序列是所述OLT向所述ONU传输的历史比特序列，并且所述第二比特序列是所述OLT向所述ONU传输的当前比特序列。
示例25：根据示例16-19中任一项所述的设备，其中所述消息还包括存储与所述当前回传模型相关联的所述配置信息的存储指示。
示例26：一种装置，包括：用于基于编码方案，对待传输的比特序列进行编码的部件；以及用于向光网络单元(ONU)传输经编码的所述比特序列的部件，所述编码方案通过如示例7-12中任一项所述的方法而确定。
示例27：一种装置，包括：用于接收来自光线路终端(OLT)的第二比特序列的部件，所述第二比特序列是所述OLT基于编码方案从所述装置已知的第一比特序列编码得到的；用于根据接收到的受到信道影响而畸变的所述第二比特序列，重建第三比特序列的部件；用于通过将所述第三比特序列与所述第一比特序列进行比较，来生成针对所述编码方案的反馈消息的部件；以及用于向所述OLT传输所述反馈消息的部件。
示例28：根据示例27所述的装置，其中所述反馈消息指示所述编码方案的逐比特的正确性。
示例29.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序包括指令，所述指令在由设备上的处理器执行时，使所述设备执行根据示例7到12中的任一项所述的方法。
示例30.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序包括指令，所述指令在由设备上的处理器执行时，使所述设备执行根据示例16所述的方法。
示例31：一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序包括指令，所述指令在由设备上的处理器执行时，使所述设备执行根据示例17或18的方法。

Claims (20)

1.一种光线路终端OLT，包括：
至少一个处理器；以及
至少一个存储器，所述至少一个存储器包括计算机程序代码，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起促使所述OLT执行以下操作至少一次：
基于编码方案，对第一比特序列进行编码，以生成第二比特序列，其中所述第一比特序列是所述OLT向光网络单元ONU传输的历史比特序列，并且所述第二比特序列是所述OLT向所述ONU传输的当前比特序列，其中所述编码方案的编码方案模型是利用基于强化学习机制的神经网络构建的，并且所述编码方案是特定于所述ONU的；
向所述ONU传输所述第二比特序列；
从所述ONU接收关于所述编码方案的反馈消息，所述反馈消息基于所述第一比特序列和所述第二比特序列而确定；以及
基于所述反馈消息，调整所述编码方案。
2.根据权利要求1所述的光线路终端，其中所述反馈消息指示所述编码方案的逐比特的正确性。
3.根据权利要求1所述的光线路终端，其中所述第一比特序列具有第一数据传输速率，所述第二比特序列具有第二数据传输速率，所述第一数据传输速率不同于所述第二数据传输速率，并且
所述OLT被促使以如下生成所述第二比特序列：
将所述第一比特序列转换成具有所述第二数据传输速率的信号序列；以及
将所述信号序列进行调制，以生成所述第二比特序列，其中所述第二数据传输速率与所述OLT的发射采样速率相匹配。
4.根据权利要求1所述的光线路终端，其中所述光线路终端被促使以如下调整所述编码方案：
将所述反馈消息作为奖励输入用于所述编码方案的所述编码方案模型，以训练所述编码模型方案使得通过传输所述第二比特序列能而使得第一比特序列的接收准确率趋近预定值。
5.一种光通信方法，包括：
执行以下操作至少一次：
基于编码方案，对第一比特序列进行编码，以生成第二比特序列，其中所述第一比特序列是光线路终端OLT向光网络单元ONU传输的历史比特序列，并且所述第二比特序列是所述OLT向所述ONU传输的当前比特序列，其中所述编码方案的编码方案模型是利用基于强化学习机制的神经网络构建的，并且所述编码方案是特定于所述ONU的；
向所述ONU传输所述第二比特序列；
从所述ONU接收关于所述编码方案的反馈消息，所述反馈消息基于所述第一比特序列和所述第二比特序列而确定；以及
基于所述反馈消息，调整所述编码方案。
6.根据权利要求5所述的方法，其中所述反馈消息指示所述编码方案的逐比特的正确性。
7.根据权利要求5所述的方法，其中所述第一比特序列具有第一数据传输速率，所述第二比特序列具有第二数据传输速率，所述第一数据传输速率不同于所述第二数据传输速率，并且
其中生成所述第二比特序列包括：
将所述第一比特序列转换成具有所述第二数据传输速率的信号序列；以及
将所述信号序列进行调制，以生成所述第二比特序列，其中所述第二数据传输速率与所述OLT的发射采样速率相匹配。
8.根据权利要求5所述的方法，其中基于所述反馈消息，调整所述编码方案包括：
将所述反馈消息作为奖励输入用于所述编码方案的所述编码方案模型，以训练所述编码模型方案使得通过传输所述第二比特序列而使得所述第一比特序列的接收准确率趋近预定值。
9.一种光线路终端OLT，包括：
至少一个处理器；以及
至少一个存储器，所述至少一个存储器包括计算机程序代码，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起促使所述OLT：
基于编码方案，对待传输的比特序列进行编码；以及
向光网络单元ONU传输经编码的所述比特序列，所述编码方案通过如权利要求5-8中任一项所述的方法而确定。
10.一种光网络单元ONU，包括：
至少一个处理器；以及
至少一个存储器，所述至少一个存储器包括计算机程序代码，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起促使所述ONU：
接收来自光线路终端OLT的第二比特序列，所述第二比特序列是所述OLT基于编码方案从所述ONU已知的第一比特序列编码得到的，所述第一比特序列是所述OLT向所述ONU传输的历史比特序列，并且所述第二比特序列是所述OLT向所述ONU传输的当前比特序列，其中所述编码方案的编码方案模型是利用基于强化学习机制的神经网络构建的，并且所述编码方案是特定于所述ONU的；
根据接收到的受到信道影响而畸变的所述第二比特序列，重建第三比特序列；
通过将所述第三比特序列与所述第一比特序列进行比较，来生成针对所述编码方案的反馈消息；以及
向所述OLT传输所述反馈消息。
11.根据权利要求10所述的光网络单元，其中所述反馈消息指示所述编码方案的逐比特的正确性。
12.一种光通信方法，包括：
基于编码方案，对待传输的比特序列进行编码；以及
向光网络单元ONU传输经编码的所述比特序列，所述编码方案通过如权利要求5-8中任一项所述的方法而确定。
13.一种光通信方法，包括：
在光网络单元ONU处，接收来自光线路终端OLT的第二比特序列，所述第二比特序列是所述OLT基于编码方案从所述ONU已知的第一比特序列编码得到的，所述第一比特序列是所述OLT向所述ONU传输的历史比特序列，并且所述第二比特序列是所述OLT向所述ONU传输的当前比特序列，其中所述编码方案的编码方案模型是利用基于强化学习机制的神经网络构建的，并且所述编码方案是特定于所述ONU的；
根据接收到的受到信道影响而畸变的所述第二比特序列，重建第三比特序列；
通过将所述第三比特序列与所述第一比特序列进行比较，来生成针对所述编码方案的反馈消息；以及
向所述OLT传输所述反馈消息。
14.根据权利要求13所述的方法，其中所述反馈消息指示所述编码方案的逐比特的正确性。
15.一种用于光通信的装置，包括：
用于基于编码方案，对第一比特序列进行编码，以生成第二比特序列的部件，其中所述第一比特序列是所述装置向光网络终端ONU传输的历史比特序列，其中所述编码方案的编码方案模型是利用基于强化学习机制的神经网络构建的，并且所述编码方案是特定于所述ONU的；
用于向所述ONU传输所述第二比特序列的部件；
用于从所述ONU接收关于所述编码方案的反馈消息的部件，所述反馈消息基于所述第一比特序列和所述第二比特序列而确定；以及
用于基于所述反馈消息，调整所述编码方案的部件。
16.一种用于光通信的装置，包括：
用于基于编码方案，对待传输的比特序列进行编码的部件；以及
用于向光网络单元ONU传输经编码的所述比特序列的部件，所述编码方案通过如权利要求5-8中任一项所述的方法而确定。
17.一种用于光通信的装置，包括：
用于接收来自光线路终端OLT的第二比特序列的部件，所述第二比特序列是所述OLT基于编码方案从所述装置已知的第一比特序列编码得到的，所述第一比特序列是所述OLT向所述装置传输的历史比特序列，并且所述第二比特序列是所述OLT向所述装置传输的当前比特序列，其中所述编码方案的编码方案模型是利用基于强化学习机制的神经网络构建的，并且所述编码方案是特定于光网络单元ONU的；
用于根据接收到的受到信道影响而畸变的所述第二比特序列来重建第三比特序列的部件；
用于通过将所述第三比特序列与所述第一比特序列进行比较，来生成针对所述编码方案的反馈消息的部件；以及
用于向所述OLT传输所述反馈消息的部件。
18.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序包括指令，所述指令在被处理器执行时，使所述处理器执行根据权利要求5-8中的任一项所述的方法。
19.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序包括指令，所述指令在被处理器执行时，使所述处理器执行根据权利要求12所述的方法。
20.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序包括指令，所述指令在被处理器执行时，使所述处理器执行根据权利要求13或14所述的方法。
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