CN113938206A - 一种适用于iq调制器的偏压控制方法和装置 - Google Patents

一种适用于iq调制器的偏压控制方法和装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种适用于IQ调制器偏压控制的方法和装置，属于信号调制领域。包括：对IQ调制器输出信号进行小波变换提取出一个二维矩阵作为指纹信息，把此指纹作为输入端放入CNN里，输出结果即为当前偏置电压。而对卷积神经网络框架的训练如下：对IQ调制器在零偏置点左右按梯度各设几个不同的偏置电压加载，分别对不同偏置下的输出信号做小波变换，然后放入神经网络中进行训练。此发明与传统的IQ调制器偏置电压调控方案有很大不同，无需外加导频信号，直接利用了神经网络的特性对当前的偏置状态进行精确识别，不用再考虑复杂的系统细算和各个参量间的影响，有效地简化了IQ调制器的偏压控制方法，并且提高了精度。本发明对任意调制格式的信号适用。

Description

一种适用于IQ调制器的偏压控制方法和装置
技术领域
本发明属于光信号调制领域，更具体地，涉及一种适用于IQ调制器的偏压控制方法和装置。
背景技术
目前光纤通信一直向更高速率、更远距离、更高容量的方向发展，传统的码型调制技术已经无法实现人们对da容量的光传输系统的开发，而若对光信号含有的幅度、相位、偏振态等诸多参量进行调制，从而产生特性不同的多种调制格式来提高系统传输速率，成为提高系统容量的有效工具。
若要产生规定调制格式的调制信号，调制器起到了至关重要的作用。如今最常用来产生各种新型高低阶调制格式信号的调制器便是IQ调制器，由两个马赫泽德(MZM)调制器和一个相位调制器构成，相位调制器即为两个MZM调制器产生的I路和Q路信号提供相位差。MZM的偏置点和相位调制器带来的相位差分别由外加的直流偏置电压BIASI、BIASQ和
Figure BDA0003290000480000011
来控制。控制偏置电压使得两个MZM工作在零偏置点，且IQ两路信号之间的相位差为90°，IQ调制器正好处于最佳工作点。而在实际工作中，调制器很容易受到外界环境的影响而使偏置电压发生偏移，产生的信号并不理想。因此需要对调制器的三个偏置电压同时进行监控，使得调制器可以稳定工作在目标偏置点，输出稳定的信号。
发明内容
针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种适用于IQ调制器的偏压控制方法和装置，旨在识别当前信号所处偏压状态，解决调制器在零偏置点的稳定工作的问题。
为实现上述目的，本发明一方面提供了一种适用于IQ调制器的偏压控制方法。偏置电压加载到IQ调制器的直流偏置端口，数据信号由IQ调制器的射频端口输入，接收到IQ调制器在偏置电压下的输出信号后，采用以下方法进行偏压控制：
准备阶段：
对IQ调制器在零偏置点左右按梯度各设多个不同的偏置电压加载，输入随机数据信号，分别对不同偏置下的输出信号提取指纹信息，从而得到用于训练模型的训练集；
构建分类模型；
训练阶段：采用训练集训练分类模型，使分类模型不断迭代学习当前偏置电压下的差别特征；
应用阶段：将待测的IQ调制器的输出信号进行指纹信息提取，输入至训练好的分类模型，得到差别特征，输出当前偏置电压，把当前偏置电压与零偏置点的差值加载到IQ调制器对应的直流偏置端口，完成偏置电压的控制。
优选地，所述分类模型为SVM、KNN、Random Forest或者CNN。
优选地，所述指纹信息提取的方式包括矩形积分双谱特征提取、经验模态分解、小波变换。小波变换能够提取信号的时频信息，更接近信号的本质特征，能够作为指纹。
优选地，所述小波变换包括两次小波分解重构，第一次小波分解重构把输出信号分成低频和高频两个部分，第二次小波分解重构对低频和高频分成低低频、低高频、高低频、高高频四个部分，把两次小波分解重构得到的六个部分拼接成二维矩阵作为指纹。
机器指纹思想应用在设备保密性识别领域，由于载波频偏、相位噪声和非线性等因素影响不同赋予设备特征指纹以精确识别。对不同偏置点电压状态下的输出信号，由于其非线性项差别将其分类成携带不同指纹的不同设备，运用机器指纹的思想分类识别。
本发明另一方面提供了一种适用于IQ调制器的偏压控制装置，包括：
控制器，与IQ调制器电连接，用于在准备阶段对IQ调制器在零偏置点左右按梯度各设多个不同的偏置电压加载，输入随机数据信号，分别对不同偏置下的输出信号提取指纹信息，从而得到用于训练模型的训练集；在训练阶段，采用训练集训练分类模型，使分类模型不断迭代学习当前偏置电压下的差别特征；在应用阶段将待测的IQ调制器的输出信号进行指纹信息提取，输入至训练好的分类模型，得到差别特征，输出当前偏置电压；
数模转换单元，输入端与控制器连接，输出端与IQ调制器的直流偏置端口连接，用于将控制器输出的偏置电压与零偏置点的差值转换成电压信号，加载到IQ调制器对应的直流偏置端口，完成偏置电压的控制。
通过本发明所构思的以上技术方案，与现有技术相比，能够取得以下有益效果：
(1)现有的偏压控制技术都需要外加导频，会引入额外扰动，本发明提供的适用于IQ调制器的偏压控制方法是第一次无需外加导频实现控制，简化了系统的复杂度。
(2)现有方案只能根据导频实现对应某个偏压状态的控制，本发明提供的适用于IQ调制器的偏压控制可以实现任意状态的偏压锁定。
附图说明
图1为本发明提供的一种适用于IQ调制器的偏压控制方法的示意图；
图2为本发明实施例偏置点对光信号调制的非线性影响图，(a)电压为零工作在线性区区域，(b)偏置电压不为零工作在非线性区域；
图3为本发明实施例调制器偏置电压扫描范围，(a)偏置为ΔV情况，(b)偏置为n·ΔV情况。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间不构成冲突就可以相互组合。
本发明提供了一种适用于IQ调制器的偏压控制方法，如图1所示，偏置电压加载到IQ调制器的直流偏置端口，数据信号由IQ调制器的射频端口输入，接收到IQ调制器在偏置电压下的输出信号后，采用以下方法进行偏压控制：
准备阶段：
对IQ调制器在零偏置点左右按梯度各设多个不同的偏置电压加载，输入随机数据信号，分别对不同偏置下的输出信号提取指纹信息，从而得到用于训练模型的训练集；
构建分类模型；
训练阶段：采用训练集训练分类模型，使分类模型不断迭代学习当前偏置电压下的差别特征；
应用阶段：将待测的IQ调制器的输出信号进行指纹信息提取，输入至训练好的分类模型，得到差别特征，输出当前偏置电压，把当前偏置电压与零偏置点的差值加载到IQ调制器对应的直流偏置端口，完成偏置电压的控制。
对于单个MZM，若输入光场为Ein，设置加载的信号为Vsignal，偏置电压为Vbias，则经过调制器调制后的输出光场为：
Figure BDA0003290000480000051
令
Figure BDA0003290000480000052
当Vbias＝0时
Figure BDA0003290000480000053
当Vbias≠0时，
Figure BDA0003290000480000054
相比于公式(2)，公式(3)中将多出包含VS和VB的高阶项，信号将加重落入映射的非线性区间，增加了信号的非线性程度。因此，不同的偏置电压值将会引起信号不同程度的非线性“拉扯”。如图2所示，随着偏置电压从映射曲线的底部向顶部移动，输出光场的特征，例如取值范围、取值分布等的变化也是连续且有规律的，且不论映射曲线的绝对取值，偏置电压在调制区间的相对位置对输出光场的影响是一定且一一对应的。借鉴“指纹”的含义，将输出光场的这些变化总结为偏置电压在输出信号上的“信号指纹”。而指纹的识别非常适合使用仅基于大数据分析的机器学习算法。
为建立偏压区间和信号指纹的映射关系，首先需要建立一个训练集。首先将偏置电压进行扫描，为了描述简要起见，选取以最佳点附近的一段扫描区间(其余范围的跟踪扫描，即粗扫描，可以采用类似功率检测方式开展，这里就不展开描述)，如图3所示。扫描范围定位为V0+1·ΔV至V0+N·ΔV，其中ΔV为控制步进，通常为数字模拟转换器(DAC)的最小分辨率。信号经DAC发出后用光电探测器(PD)接受其光功率，且经模拟数字转换器(ADC)还原为数字信号。选择在较短的时刻(1秒以内，认为这个时间段内偏置电压不受环境发生改变)搜索N个步进，可以得到对应的N组输出光场或对应的电场数值。在初始化阶段，利用接收端的最低误码率或者最佳信噪比来标定线性偏置点。
对每一组采集到的输出光场采用分段小波变换并将提取的分段频谱组织成二维矩阵的形式，这个二维矩阵即为偏置电压所处区间在输出光信号上的信号指纹。下一步，将采用卷积神经网络来提取信号指纹的特征并建立其与偏置电压区间的反向映射模型。
利用预先采集的光场和控制电压组合成的训练集{E(n)，n}，线下训练提出的偏压指纹网络，在半波电压不变的短期内，给定任意的偏置电压，采集输出光场强，输入偏压指纹网络即可识别出偏置区间，通过硬件反馈调控即可将调制器调节到最佳线性偏置点上，甚至是任意的目标偏置点上。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种适用于IQ调制器的偏压控制方法，其特征在于，偏置电压加载到IQ调制器的直流偏置端口，数据信号由IQ调制器的射频端口输入，接收到IQ调制器在偏置电压下的输出信号后，采用以下方法进行偏压控制：
准备阶段：
对IQ调制器在零偏置点左右按梯度各设多个不同的偏置电压加载，输入随机数据信号，分别对不同偏置下的输出信号提取指纹信息，从而得到用于训练模型的训练集；
构建分类模型；
训练阶段：采用训练集训练分类模型，使分类模型不断迭代学习当前偏置电压下的差别特征；
应用阶段：将待测的IQ调制器的输出信号进行指纹信息提取，输入至训练好的分类模型，得到差别特征，输出当前偏置电压，把当前偏置电压与零偏置点的差值加载到IQ调制器对应的直流偏置端口，完成偏置电压的控制。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类模型为SVM、KNN、Random Forest或者CNN。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指纹信息提取的方式包括矩形积分双谱特征提取、经验模态分解或者小波变换。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述小波变换包括两次小波分解重构，第一次小波分解重构把输出信号分成低频和高频两个部分，第二次小波分解重构对低频和高频分成低低频、低高频、高低频、高高频四个部分，把两次小波分解重构得到的六个部分拼接成二维矩阵作为指纹。
5.一种适用于IQ调制器的偏压控制装置，其特征在于，包括：
控制器，与IQ调制器电连接，用于在准备阶段对IQ调制器在零偏置点左右按梯度各设多个不同的偏置电压加载，输入随机数据信号，分别对不同偏置下的输出信号提取指纹信息，从而得到用于训练模型的训练集；在训练阶段，采用训练集训练分类模型，使分类模型不断迭代学习当前偏置电压下的差别特征；在应用阶段将待测的IQ调制器的输出信号进行指纹信息提取，输入至训练好的分类模型，得到差别特征，输出当前偏置电压；
数模转换单元，输入端与控制器连接，输出端与IQ调制器的直流偏置端口连接，用于将控制器输出的偏置电压与零偏置点的差值转换成电压信号，加载到IQ调制器对应的直流偏置端口，完成偏置电压的控制。
6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述分类模型为SVM、KNN、Random Forest或者CNN。
7.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述指纹信息提取的方式包括矩形积分双谱特征提取、经验模态分解、小波变换。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述小波变换包括两次小波分解重构，第一次小波分解重构把输出信号分成低频和高频两个部分，第二次小波分解重构对低频和高频分成低低频、低高频、高低频、高高频四个部分，把两次小波分解重构得到的六个部分拼接成二维矩阵作为指纹。
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