CN114375550A - 用于无源光网络的接收器和接收方法 - Google Patents

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Abstract

提供了一种用于无源光网络的接收器。该接收器包括模数转换器电路，被配置为基于模拟接收信号生成数字接收信号。该模拟接收信号是基于用二进制发送序列编码的光接收信号的。该接收器还包括线性均衡器电路，被配置为通过线性地均衡数字接收信号来生成均衡接收信号。另外，接收器包括次级均衡器电路，被配置为使用维特比算法生成表明均衡接收信号中的元素各自的可靠性的软信息。此外，接收器包括解码器电路，被配置为使用软判决前向纠错基于软信息来生成数字输出信号。

Description

用于无源光网络的接收器和接收方法
技术领域
本公开涉及用于无源光网络(Passive Optical Network，PON)的接收技术。具体地，示例涉及用于PON的接收器和接收方法。
背景技术
PON中的数据速率在每个波长上都在增大。可以处理软信息(即，非二进制输入)的低密度奇偶校验(Low-Density Parity-Check，LDPC)码被引入PON中，用于改进纠错(例如前向纠错，FEC)，从而提高效率。此外，在更高的传输速度下，数字均衡越来越重要。由于PON发送通道是高度非线性的，尤其是由于低成本的光接收器组件，所以存在对非线性均衡的需求。
因此，可能存在对用于PON的软信息接收技术的渴望。
附图说明
接下来将参考附图仅以示例的方式描述装置和/或方法的一些示例，在附图中：
图1图示了用于PON的接收器的第一示例；
图2图示了用于PON的接收器的第二示例；
图3图示了用于PON的接收器的第三示例；
图4图示了用于PON的接收器的第四示例；
图5图示了格子图的示例；
图6图示了各种均衡技术的误比特率(BER)历程相对于发送功率的示范性比较；
图7图示了各种均衡技术的相互信息历程相对于发送功率的示范性比较；
图8图示了各种均衡技术的连续输出差错概率的历程相对于连续差错输入数目的示范性比较；并且
图9图示了用于PON的方法的示例的流程图。
具体实施方式
现在参考附图对一些示例进行更详细的描述。然而，其他可能的示例并不限于详细描述的这些实施例的特征。其他示例可包括对这些特征的修改，以及对这些特征的等同和替换。此外，本文用于描述某些示例的术语不应当限制另外的可能示例。
贯穿对附图的描述，相同或相似的标号指代相同或相似的元素和/或特征，它们可以是相同的，或者是以修改后的形式实现的，同时提供相同或相似的功能。附图中的线、层和/或区域的厚度也可能为了清晰而被夸大。
当两个元素A和B被利用“或”来组合时，这应被理解为公开所有可能的组合，即，仅A、仅B以及A和B，除非在个别情况下另有明确定义。作为相同组合的替换措辞，可以使用“A和B中的至少一者”或者“A和/或B”。这等同地适用于多于两个元素的组合。
如果使用诸如“一”、“一个”和“该”之类的单数形式，并且没有明确地或者隐含地将只使用单个元素限定为强制性的，则另外的示例也可使用若干个元素来实现相同的功能。如果一功能在下文中被描述为利用多个元素来实现，则另外的示例可利用单个元素或单个处理实体来实现相同的功能。还要理解，术语“包括”和/或“包含”当被使用时描述了所指定的特征、整数、步骤、操作、过程、元素、组件和/或其群组的存在，但并不排除一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、过程、元素、组件和/或其群组的存在或添加。
图1图示了用于PON的接收器100。在图1中没有图示PON。PON是一种光纤接入网络，并且将发送器侧(例如，服务提供者的光线路终端，OLT)与接收器100以及可选地与更多的接收器进行耦合。PON由光纤和无源分路器组成。PON在网络的端点之间不包括任何有源元件(即，一旦信号通过网络，光传输就没有功率要求或有源电子部件)。
接收器100包括(硬件)接口160，用于耦合到PON。例如，接口160可耦合到PON的光网络终端(Optical Network Terminal，ONT)或光网络单元(Optical Network Unit，ONU)。接口160被配置为接收来自PON的光信号101。例如，在用于下行数据的发送器侧，可以使用外部调制激光器(Externally Modulated Lase，EML)来创建强度调制信号，例如，具有2个级别(非归零NRZ调制)，该信号经由PON在接收器100处被接收。光接收信号101被用二进制发送序列来编码，该序列将被从发送器侧发送到接收器100。
接收器还包括光电转换器电路150，该电路被配置为将光信号101转换为电模拟接收信号102。例如，光电转换器电路150可包括一个或多个光电二极管，例如雪崩光电二极管(Avalanche Photo Diode，APD)，用于将光信号101转换为电信号。另外，光电转换器电路150可包括一个或多个放大器，例如跨阻抗放大器(Trans-Impedance Amplifier，TIA)，用于调整电信号的增益，以获得模拟接收信号102。
此外，接收器包括模数转换器(Analog-to-Digital Converter，ADC)电路110，该电路被配置为基于模拟接收信号102生成数字接收信号103。ADC电路110可以使用任何ADC技术来将模拟接收信号102转换为数字接收信号103。
接收器100还包括线性均衡器电路120，该电路被配置为通过线性地均衡数字接收信号103来生成均衡接收信号104。例如，线性均衡器电路120可包括用于线性均衡数字接收信号103的前馈均衡器(Feed-Forward Equalizer，FFE)。然而，也可以使用任何其他线性均衡技术。此外，接收器100包括次级均衡器电路130，该电路被配置为生成软信息105，该软信息表明均衡接收信号104中的元素各自的可靠性。均衡接收信号104中的元素可以例如是脉冲、数据比特或数据符号。次级均衡器电路130使用维特比算法来基于均衡接收信号104确定软信息105。线性均衡器电路120和次级均衡器电路130串联耦合在ADC电路110和解码器电路140之间。
一般而言，术语“软信息”表示关于信号或(数据)序列中的元素各自的可靠性的信息。换言之，软信息是表明信号或序列中的某个元素所表示的值是正确的可靠性的可靠性信息。
解码器电路140被配置为基于软信息生成数字输出信号106。解码器电路140使用软判决FEC来基于输入软信息105确定数字输出信号106。例如，解码器电路140可包括软判决LDPC解码器，其使用软判决LDPC解码来基于软信息105确定数字输出信号106。解码器电路140使用软判决FEC基于软信息105确定接收序列。数字输出信号106表示进一步的软信息，该软信息表明由解码器电路140确定的接收序列中的元素各自的可靠性。例如，进一步的软信息可以是表明接收序列中的元素各自的可靠性的对数似然比(Log LikelihoodRatio，LLR)。然而，要注意，解码器电路140可以替换为确定表明接收序列中的元素各自的可靠性的任何其他类型的软信息(例如，欧氏距离)。也就是说，解码器电路140可以是软输入软输出解码器电路。
如上所述，PON发送通道是高度非线性的。接收器100是软信息接收器，它基于维特比算法，因此可以允许非线性均衡。具体地，接收器100可允许对非线性PON通道进行数字均衡，以便为有效的FEC解码提供软信息，即使ADC电路110的分辨率较低。因此，接收器100可以实现非线性PON发送通道上的高性能，以及对ADC电路110的分辨率和线性均衡器电路120的线性度的低要求。另外，在提出的接收器体系结构中可以避免差错传播。
在下文中，将联系图2至图4描述基于维特比的次级均衡器电路130的示范性实现方式。在图2至图4的示例中，为简单起见，省略了到PON和光电转换器电路的接口。
图2图示了接收器200的示例。与上文对接收器100的描述类似，接收器200包括低分辨率ADC电路110，该电路之后是线性均衡器电路110。在图2的示例中，线性均衡器电路110被实现为线性FFE。
除了上文对接收器100的描述外，接收器200还包括用于为ADC电路110恢复采样时钟的电路。要注意，接收器100也可以另外包括用于为ADC电路110恢复采样时钟的电路。具体地，接收器200包括时钟恢复电路170，该电路被配置为基于由线性均衡器电路110输出的均衡接收信号104，确定关于用于传输光信号的发送时钟的信息171。时钟恢复电路170可以采用常见的时钟恢复技术来确定关于用于在PON上发送光信号的发送时钟的信息171。另外，接收器200包括时钟生成电路180，该电路被配置为基于关于发送时钟的信息171来为ADC电路110生成时钟信号181。时钟生成电路180可以是任何适合用于基于(例如，数字)输入信息来生成时钟信号的电路。例如，时钟生成电路180可以是锁相环(Phase-LockedLoop，PLL)、延迟锁定环(Delay-Locked Loop，DLL)或者使用直接数字合成(DirectDigital Synthesis，DDS)的频率合成器。ADC电路110使用时钟信号181作为采样时钟来生成数字接收信号102。
在图2的示例中，次级均衡器电路130包括最大似然序列估计(MaximumLikelihood Sequence Estimation，MLSE)均衡器，其被配置为基于均衡接收信号104确定最可能的二进制发送序列107。MLSE均衡器使用维特比算法来通过色散通道对均衡接收信号104进行均衡，以确定最可能的二进制发送序列107。最可能的二进制发送序列107表示在发送器侧被编码为光信号以便通过PON传输到接收器200的二进制发送序列的最可能代表。
另外，次级均衡器电路130包括符号间干扰(Inter-Symbol Interference，ISI)估计器132，该估计器被配置为基于所确定的最可能二进制发送序列107来确定对于均衡接收信号104中的ISI的估计。符号间干扰估计器132输出信号108，该信号表明对ISI的估计。次级均衡器电路130的组合器133被配置为将均衡接收信号104和表明对符号间干扰的估计的信号108组合(例如，求和或相加)到修改后接收信号109。
次级均衡器电路130还包括软信息确定电路134，该电路134被配置为基于修改后接收信号109来确定软信息105。例如，软信息确定电路134可被配置为确定表明均衡接收信号104中的元素各自的可靠性的LLR来作为软信息。然而，要注意，软信息确定电路134可以替换为确定表明均衡接收信号104中的元素各自的可靠性的任何其他类型的软信息(例如，欧氏距离)。
类似于上文对接收器100的描述，接收器200包括解码器电路140，该解码器电路140接收软信息105并且使用软判决FEC基于软信息105生成数字输出信号106。在图2的示例中，解码器电路140被实现为LDPC解码器。
图3图示了另一接收器300的示例。接收器300与接收器200的不同之处仅在于次级均衡器电路130的实现方式。因此，对于接收器300的其他组件，参考上文对接收器200的描述。
虽然接收器200中的次级均衡器电路130使用MLSE均衡器131和另外的电路，但接收器300中的次级均衡器电路130被实现为BCJR(Bahl、Cocke、Jelinek和Raviv)均衡器，该BCJR均衡器被配置为接收均衡接收信号104并且基于均衡接收信号104确定软信息105。BCJR均衡器使用BCJR算法来基于均衡接收信号104确定软信息105。如图3所示，软信息105可以是表明均衡接收信号104中的元素各自的可靠性的LLR Lt。然而，要注意，BCJR均衡器可以替换为确定表明接收序列中的元素各自的可靠性的任何其他类型的软信息(例如，欧氏距离)。
图4图示了接收器400的示例。接收器400是图3中图示的接收器300的扩展。与接收器300形成对比，接收器400中的解码器电路140还被配置为将数字输出信号104反馈给BCJR均衡器。换言之，在图4的示例中，表明接收序列中的元素各自的可靠性的进一步软信息(例如，LLR)被从解码器电路140反馈到次级均衡器电路130。BCJR均衡器被配置为基于数字输出信号106(即，进一步软信息)调整用于确定软信息105的分支度量。在BCJR均衡器中调整用于确定软信息105的分支度量，可允许改善BCJR均衡器处的均衡。
下面将给出图2至图4中所示的示例的各种次级均衡器电路中的均衡过程的进一步细节。
图2至图4所示的所提出的基于维特比的接收器的接收器体系结构使用(例如，低分辨率)ADC 110，其后是线性FFE 120。基于FFE输出信号
Figure BDA0003531742390000061
即，均衡接收信号104，采样时钟的时钟恢复被执行，并且输出样本被MLSE均衡器(参见图2)或BCJR均衡器(参见图3和图4)进一步处理。
被编码到通过PON传输的光信号101的二进制发送序列ut∈{0，1}可以例如使用脉冲幅度调制(Pulse Amplitude Modulation，PAM)被调制为2-PAM信号x∈{-1，1}，使得xt＝pame(ut)。包括电调制和发送器激光器的发送通道可以被建模为具有Nch样本记忆的离散非线性通道。可如以下数学表达式(1)中所示来描述时间实例t的模拟接收信号102：
yt＝h(xt)+n(xt)
其中分量h(xt)表示给定发送信号向量
Figure BDA0003531742390000071
的模拟接收信号yt的均值，并且n(xt)表示模拟接收信号yt的接收信号相关方差。
图2至图4的示例中的MLSE均衡器和BCJR均衡器是基于状态转变模型的，例如图5中图示的格子图(Trellis diagram)500。图5图示了nMLSE＝3比特均衡器长度的格子图500。根据以下数学表达式(2)，状态
Figure BDA0003531742390000072
取决于比特序列的Nmlse-1个连续比特：
Figure BDA0003531742390000073
根据格子图，每个新发送的比特ut允许从状态st-1到st的某些转变。例如，如果发送的比特ut-2和ut-1都是0，则发送的比特ut＝0可被接收为0或1，从而状态st可以是00或01，如格子图500的下部所示。利用模拟接收信号yt或线性均衡器的输出
Figure BDA0003531742390000074
即均衡接收信号104，可以评估转变概率
Figure BDA0003531742390000075
在这方面，
Figure BDA0003531742390000076
是FFE输出样本的序列，即，由线性均衡器电路120输出的样本/元素的序列。
解码器电路140(例如，LDPC解码器)的输入是每比特的一个可靠性值(例如，LLR值)Lt。例如，对于均衡接收信号104中的FFE输出样本的给定向量
Figure BDA0003531742390000077
可以如以下数学表达式(3)中所示定义LLR值：
Figure BDA0003531742390000078
其中，涉及比特ut的所有转变st-1→st被评估。
非线性通道模型可被次级均衡器电路130使用，无论次级均衡器电路130是包括MLSE均衡器还是BCJR均衡器。例如，在接收器200中，ISI估计器132可被配置为使用PON中的光信号的发送通道的非线性模型来确定对于均衡接收信号104中的ISI的估计。类似地，在接收器300和400中，BCJR均衡器可被配置为使用PON中的光信号的发送通道的非线性模型来确定软信息105。
根据提出的体系结构，在(例如，基于MLSE或BCJR的)接收器内部使用非线性通道模型。例如，两个查找表可被用于发送通道的非线性模型。次级均衡器电路130可以例如存储查找表。给定发送比特ut和格子状态st-1，这两个查找表返回信号xt的均值和方差。均值查找表可被描述为h(st-1，ut)，并且方差查找表可被描述为σ2(st-1，ut)。换言之，第一查找表表示发送通道的均值估计h(st-1，ut)，并且第二查找表表示发送通道的均值估计的方差σ2(st-1，ut)。
发送通道的非线性模型可以被训练。例如，接收器100、200、300或400中的每一者可包括各自的校准电路，用于训练次级均衡器电路130所使用的发送通道的非线性模型。为了简单起见，图1至图4中没有图示校准电路。
在训练时段期间，光接收信号可以被用(预定义的)二进制训练序列进行编码，该序列包括预定义的格子图中的所有可能的状态转变，例如图5中所示的格子图500。使用已知的二进制训练序列可以允许提高均衡器训练的准确性。关于图5中所示的格子图，二进制训练序列可例如是0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0，表明状态转变0 0 1 3 3 2 0 1 2 0。
为了训练发送通道的非线性模型，校准电路被配置为基于次级均衡器电路130在训练时段期间确定的软信息105来确定二进制(硬判决)输出序列。另外，校准电路被配置为基于所确定的二进制输出序列来调适发送通道的非线性模型。
为了调适发送通道的非线性模型，校准电路可以例如被配置为为所确定的二进制输出序列的元素确定格子图中的最可能状态。另外，校准电路可被配置为基于所确定的二进制输出序列的元素来确定最可能的发送元素，并且基于格子图中的最可能状态和最可能的发送元素来调适发送通道的非线性模型。
例如，假设由次级均衡器电路130确定的软信息105是LLR，则可以从用于训练非线性通道模型的LLR值得出硬判决输出信号，如以下数学表达式(4)中所示：
Figure BDA0003531742390000091
使用来自LLR值Lt的硬判决输出作为参考，可以得出根据
Figure BDA0003531742390000092
的最可能状态
Figure BDA0003531742390000093
和最可能的发送比特
Figure BDA0003531742390000094
并且将其用作参考数据来进行对发送通道h(st-1，ut)的均值估计h(st-1，ut)和发送通道σ2(st-1，ut)的均值估计的方差σ2(st-1，ut)的估计。
在(例如，基于MLSE或BCJR的)次级均衡器电路130的上游的线性均衡器电路120可允许改善性能，并且可允许更短的次级(例如，MLSE或BCJR)均衡器。具体地，由于线性均衡器电路120，可以减少次级均衡器电路130的抽头的数目。另外，由于线性均衡器电路120，可以促进ADC电路110的时钟恢复。
对于通道估计，根据数学表达式(4)的硬判决输出比特
Figure BDA0003531742390000095
和相应的状态
Figure BDA0003531742390000096
应当是已知的。基于通道估计
Figure BDA0003531742390000097
线性均衡器电路120可以被训练成根据以下数学表达式(5)来使得例如BCJR通道估计和接收信号之间的误差最小：
Figure BDA0003531742390000098
在数学表达式(5)中，
Figure BDA0003531742390000099
表示由次级均衡器电路130假设的PON中的光信号的发送通道的估计。另外，
Figure BDA00035317423900000910
表示数字接收信号103中的元素。由此，线性均衡器电路120可以减少不被BCJR均衡器跟踪的ISI，并且不限制BCJR性能。在线性均衡器更新期间，通道估计查找表
Figure BDA00035317423900001013
不被更新。
换言之，线性均衡器电路120的传递函数可以被训练成不抵消由次级均衡器电路130假设的数字接收信号103中的ISI。例如，线性均衡器电路120的传递函数可由系数向量gleq给出，它与以下数学表达式(6)成比例：
Figure BDA0003531742390000101
在基于MLSE的接收器200中，搜索最可能的转变st-1→st。在时间实例t，新的FFE输出样本
Figure BDA00035317423900001014
由线性均衡器电路120提供(并且在均衡接收信号104中被输出)。对于所有可能的状态st-1和ut＝{0，1}，评估根据以下数学表达式(7)的距离Dt(st-1，ut)：
Figure BDA0003531742390000102
在每个步骤中，保留
Figure BDA0003531742390000103
幸存路径
Figure BDA0003531742390000104
从两个先前状态
Figure BDA0003531742390000105
具有较小总和距离
Figure BDA0003531742390000106
的路径被保留。根据以下数学表达式(8)，从具有给出最小Dsum的st-1和ut的路径，得出硬判决输出：
Figure BDA0003531742390000107
基于MLSE均衡器131的硬判决输出值
Figure BDA0003531742390000108
使用数学表达式(2)得出状态st。由此，根据以下数学表达式(9)估计并减去ISI：
Figure BDA0003531742390000109
其中
Figure BDA00035317423900001010
表示发送器侧对于
Figure BDA00035317423900001011
的电调制器输出。
在基于BCJR的接收器300和400中，解码器电路140(例如，LDPC解码器)的输入是软信息105，例如每比特一个LLR值Lt。对于线性均衡器电路110输出的给定接收信号向量
Figure BDA00035317423900001012
可根据以下数学表达式(10)来定义每比特的LLR值Lt：
Figure BDA0003531742390000111
其中，涉及比特ut的所有转变st-1→st被评估。
BCJR可根据以下数学表达式(11)来计算概率
Figure BDA0003531742390000112
Figure BDA0003531742390000113
其中α(st)为前向递归，β(st)为后向递归，且γ(st-1，st)为分支度量。可以根据以下数学表达式(12)来定义前向递归α(st)：
Figure BDA0003531742390000114
可以根据以下数学表达式(13)来定义后向递归β(st)：
Figure BDA0003531742390000115
可以根据以下数学表达式(14)来定义分支度量γ(st-1，st)：
Figure BDA0003531742390000116
La，t表示可用的先验信息，例如，在进行turbo解码时来自解码器电路140。对于PON通道，可以从如上所述的两个查找表得出状态转变概率
Figure BDA0003531742390000117
一个用于均值估计h(st-1，ut)的查找表和另一个用于方差σ2(st-1，ut)的查找表，从而使得可以根据以下数学表达式(15)来定义分支度量：
Figure BDA0003531742390000118
如上文关于图4所述，在执行Turbo均衡时可以实现BCJR均衡的一些额外改进，这意味着通过将数学表达式(14)中的分支度量中的La，t值设置为由解码器电路140输出的软信息106，来将解码器电路140(例如，LDPC解码器)的输出软信息106(例如，LLR值)反馈给BCJR解码器。例如，如果解码器电路140是LDPC解码器，输出用于表明接收序列中的元素各自的可靠性的LLR值，则数学表达式(14)中的分支度量中的La，t值可被设置为由LDPC解码器输出的最终LLR值。换言之，解码器电路140将数字输出信号106反馈给BCJR均衡器，并且BCJR均衡器基于反馈的数字输出信号106来调整用于确定软信息105的分支度量。
下面将参考图6至图9来强调所提出的接收体系结构的性能。
图6图示了各种均衡技术的BER历程相对于发送功率的示范性比较。具体地，线条610图示了根据所提出的接收体系结构的基于MLSE的接收器(例如图2中所示的接收器200)的输出BER的历程，并且线条620图示了根据所提出的接收体系结构的基于BCJR的接收器(例如图3和图4中所示的接收器300和400之一)的输出BER的历程。作为参考，线条630、640、650和660图示了基于FFE和判决反馈均衡器(Decision Feedback Equalizer，DFE)的组合、仅FFE、电双二进制(Electrical Duo-Binary，EDB)SI和EDB之一的传统接收器的输出BER的历程。
从图6可以看出，根据所提出的接收体系结构的接收器比传统的接收器性能更好。例如，根据所提出的接收体系结构的接收器在更低的发送功率下实现了相同的编码差错率。
图7图示了各种均衡技术的相互信息历程相对于发送功率的示范性比较。具体地，线条710图示了根据所提出的接收体系结构的基于MLSE的接收器(例如图2中所示的接收器200)的相互信息的历程，并且线条720图示了根据所提出的接收体系结构的基于BCJR的接收器(例如图3和图4中所示的接收器300和400之一)的相互信息的历程。作为参考，线条730、740、750和760图示了基于FFE和DFE的组合、仅FFE、EDB SI和EDB之一的传统接收器的相互信息的历程。
从图7可以看出，根据所提出的接收体系结构的接收器对于给定的发送功率，实现了给予解码器电路的软信息(例如，给予LDPC解码器的LLR值)的最高相互信息。
图8图示了各种均衡技术的连续输出差错概率相对于连续差错输入数目的示范性比较。具体地，线条810图示了根据所提出的接收体系结构的基于MLSE的接收器(例如图2中所示的接收器200)的连续输出差错概率的历程，并且线条820图示了根据所提出的接收体系结构的基于BCJR的接收器(例如图3和图4中所示的接收器300和400之一)的连续输出差错概率的历程。作为参考，线条830图示了基于FFE和DFE的组合的接收器的连续输出差错的概率。另外，线条840图示了在没有发生突发差错的情况下的连续输出差错的假设概率的历程。
在差错事件在统计上是独立的情况下，pe，n连续差错的概率是
Figure BDA0003531742390000131
其中pe，1是一个差错的概率。这由线条840图示。由于ISI，这一点用被调查的接收器体系结构中的任何一者中都无法实现。基于FFE和DFE的组合的接收器显示出多个连续差错的高得多的概率。根据所提出的接收体系结构的接收器实现了显著更低的突发差错概率。换言之，基于FFE和DFE的接收器所存在的突发差错的问题，在使用所提出的接收体系结构时得到了改善。
所提出的体系结构可以允许实现基于非线性数字均衡的PON的改进的软信息接收器。
本公开的示例可涉及具有ADC和软判决FEC的用于PON的接收器体系结构，该体系结构使用FFE，其后是基于维特比的软输入软输出均衡器(例如，BCJR，软输出维特比均衡器)。FFE被训练成使得基于维特比的均衡器所使用的ISI不被抵消(例如，使用满足数学表达式(5)的均衡器)。提供了一种具有ADC和软判决FEC的用于PON的接收器体系结构。
本公开的其他示例可涉及具有ADC和软判决FEC的用于PON的接收器体系结构，其中FFE之后是MLSE均衡器。基于MLSE硬判决输出(例如，根据数学表达式(9))来估计ISI。另外，在减去估计的干扰之后，从该信号得出软判决FEC的软信息。
本公开的另外的其他示例可涉及具有ADC和软判决FEC的用于PON的接收器体系结构，其中FFE之后是BCJR均衡器。在LDPC解码失败的情况下，来自LDPC码的输出软信息可被反馈给BCJR解码器(例如，参见图4)。
本公开的进一步示例可涉及具有ADC和软判决FEC的用于PON的接收器体系结构，其中已知的训练序列被设计为包括至少一次格子图的所有可能转变。
为了进一步图示上述的接收体系结构，图9图示了用于PON的接收方法900的流程图。接收方法900包括由ADC电路基于模拟接收信号生成902数字接收信号。该模拟接收信号是基于用二进制发送序列编码的光接收信号的。此外，接收方法900包括由线性均衡器电路通过对数字接收信号进行线性均衡来生成904均衡接收信号。接收方法900还包括由次级均衡器电路使用维特比算法生成906表明均衡接收信号中的元素各自的可靠性的软信息。此外，接收方法900包括由解码器电路使用软判决FEC来基于软信息生成908数字输出信号。
接收方法900可允许从具有非线性(数字)均衡的PON进行软信息接收。
联系提出的技术或上文描述的一个或多个示例(例如图1至图4)说明方法900的更多细节和方面。方法900可包括与提出的技术的一个或多个方面或者上文描述的一个或多个示例相对应的一个或多个附加可选特征。
本文描述的示例可被总结如下：
示例1是一种用于无源光网络的接收器，包括：模数转换器电路，被配置为基于模拟接收信号生成数字接收信号，其中所述模拟接收信号是基于用二进制发送序列编码的光接收信号的；线性均衡器电路，被配置为通过线性地均衡所述数字接收信号来生成均衡接收信号；次级均衡器电路，被配置为使用维特比算法生成软信息，该软信息表明所述均衡接收信号中的元素各自的可靠性；以及解码器电路，被配置为使用软判决前向纠错基于所述软信息来生成数字输出信号。
示例2是如示例1所述的接收器，其中，所述线性均衡器电路包括前馈均衡器。
示例3是如示例2所述的接收器，其中，所述线性均衡器电路的传递函数被训练成不抵消由所述次级均衡器电路假设的所述数字接收信号中的符号间干扰。
示例4是如示例2或示例3所述的接收器，其中，所述线性均衡器电路的传递函数由系数向量gleq给出，该系数向量与以下成比例：
Figure BDA0003531742390000141
其中
Figure BDA0003531742390000142
表示对由所述次级均衡器电路假设的所述无源光网络中的光信号的发送通道的估计，并且
Figure BDA0003531742390000143
表示所述数字接收信号中的元素。
示例5是如示例1至4中的任一项所述的接收器，其中，所述次级均衡器电路包括：最大似然序列估计MLSE均衡器，被配置为基于所述均衡接收信号来确定最可能的二进制发送序列；符号间干扰估计器，被配置为基于所确定的最可能的二进制发送序列来确定对于所述均衡接收信号中的符号间干扰的估计；组合器，被配置为将所述均衡接收信号和表明对于符号间干扰的估计的信号组合到修改后接收信号；以及软信息确定电路，被配置为基于所述修改后接收信号来确定所述软信息。
示例6是如示例5所述的接收器，其中，所述符号间干扰估计器被配置为使用所述无源光网络中的光信号的发送通道的非线性模型来确定对于所述均衡接收信号中的符号间干扰的估计。
示例7是如示例1至4中的任一项所述的接收器，其中，所述次级均衡器电路包括BCJR均衡器，该BCJR均衡器被配置为接收所述均衡接收信号并且基于所述均衡接收信号来确定所述软信息。
示例8是如示例7所述的接收器，其中，所述BCJR均衡器被配置为使用所述无源光网络中的光信号的发送通道的非线性模型来确定所述软信息。
示例9是如示例7或示例8所述的接收器，其中，所述解码器电路被配置为将所述数字输出信号反馈到所述BCJR均衡器，并且其中，所述BCJR均衡器被配置为基于所述数字输出信号来调整用于确定所述软信息的分支度量。
示例10是如示例1至9中的任一项所述的接收器，其中，所述数字输出信号表明进一步软信息，所述进一步软信息表明由所述解码器电路使用前向纠错基于所述软信息来确定的接收序列中的元素各自的可靠性。
示例11是如示例10所述的接收器，其中，所述进一步软信息是表明所述接收序列中的元素各自的可靠性的对数似然比。
示例12是如示例1至11中的任一项所述的接收器，其中，所述软信息是表明所述均衡接收信号中的元素各自的可靠性的对数似然比。
示例13是如示例1至12中的任一项所述的接收器，其中，所述接收器还包括校准电路，用于训练被所述次级均衡器电路使用的所述无源光网络中的光信号的发送通道的非线性模型，其中，所述光接收信号在训练时段期间被用二进制训练序列来编码，所述二进制训练序列包括预定义的格子图中的所有可能的状态转变，并且其中，所述校准电路被配置为：基于在所述训练时段期间由所述次级均衡器电路确定的软信息来确定二进制输出序列；并且基于所确定的二进制输出序列来调适所述发送通道的非线性模型。
示例14是如示例13所述的接收器，其中，为了调适所述发送通道的非线性模型，所述校准电路被配置为：为所确定的二进制输出序列中的元素确定所述格子图中的最可能状态；基于所确定的二进制输出序列中的元素确定最可能的发送元素；并且基于所述格子图中的最可能状态和所述最可能的发送元素来调适所述发送通道的非线性模型。
示例15是如示例13或示例14所述的接收器，其中，所述次级均衡器电路被配置为存储表示所述发送通道的非线性模型的第一查找表和第二查找表，其中，所述第一查找表表示所述发送通道的均值估计，并且其中，所述第二查找表表示所述发送通道的均值估计的方差。
示例16是如示例1至15中的任一项所述的接收器，其中，所述解码器电路包括软判决低密度奇偶校验LDPC解码器。
示例17是如示例1至16中的任一项所述的接收器，还包括：时钟恢复电路，被配置为基于所述均衡接收信号来确定关于用于发送所述光信号的发送时钟的信息；以及时钟生成电路，被配置为基于关于所述发送时钟的所述信息来为所述模数转换器电路生成时钟信号，其中，所述模数转换器电路被配置为使用所述时钟信号来生成所述数字接收信号。
示例18是如示例17所述的接收器，其中，所述时钟生成电路是锁相环。
示例19是如示例1至18中的任一项所述的接收器，还包括用于耦合到所述无源光网络的接口，其中，所述接口被配置为从所述无源光网络接收所述光信号。
示例20是如示例19所述的接收器，还包括光电转换器电路，该光电转换器电路被配置为将所述光信号转换为所述模拟接收信号。
示例21是一种用于无源光网络的接收方法，包括：由模数转换器电路基于模拟接收信号生成数字接收信号，其中所述模拟接收信号是基于用二进制发送序列编码的光接收信号的；由线性均衡器电路通过对所述数字接收信号进行线性均衡来生成均衡接收信号；由次级均衡器电路使用维特比算法生成软信息，该软信息表明所述均衡接收信号中的元素各自的可靠性；并且由解码器电路使用软判决前向纠错基于所述软信息来生成数字输出信号。
示例22是如示例21所述的方法，其中，生成所述软信息包括：由最大似然序列估计MLSE均衡器基于所述均衡接收信号确定最可能的二进制发送序列；由符号间干扰估计器基于所确定的最可能的二进制发送序列来确定对于所述均衡接收信号中的符号间干扰的估计；由组合器将所述均衡接收信号和表明对于所述二进制接收序列中的符号间干扰的估计的信号组合到修改后接收信号；并且由软信息确定电路基于所述修改后接收信号来确定所述软信息。
示例23是如示例21所述的方法，其中，生成所述软信息包括：在BCJR均衡器处接收所述均衡接收信号；并且由所述BCJR均衡器基于所述均衡接收信号来确定所述软信息。
示例24是如示例23所述的方法，还包括：将所述数字输出信号反馈到所述BCJR均衡器；并且基于所述数字输出信号来调整被所述BCJR均衡器用于确定所述软信息的分支度量。
示例25是如示例21至24中的任一项所述的方法，其中，所述光接收信号在训练时段期间被用二进制训练序列来编码，所述二进制训练序列包括预定义的格子图中的所有可能的状态转变，并且其中，所述方法还包括：
基于在所述训练时段期间由所述次级均衡器电路确定的软信息来确定二进制输出序列；并且基于所确定的二进制输出序列来调适被所述次级均衡器电路使用的所述无源光网络中的光信号的发送通道的非线性模型。
本文关于先前示例中的特定一个示例描述的方面和特征也可与一个或多个另外的示例相组合以替代该另外示例的相同或相似的特征或者将特征额外地引入到该另外示例中。
示例还可以是或者可涉及(计算机)程序，该程序包括程序代码，以在该程序在计算机、处理器或其他可编程硬件组件上被执行时执行上述方法中的一个或多个。从而，上文描述的不同方法的步骤、操作或过程也可由编程的计算机、处理器或其他可编程硬件组件来执行。示例也可覆盖程序存储设备，例如数字数据存储介质，它们是机器、处理器或计算机可读的并且编码和/或包含机器可执行、处理器可执行或者计算机可执行的指令和程序。程序存储设备可包括或者可以是例如数字存储设备、诸如磁盘和磁带之类的磁存储介质、硬盘驱动器、或者光可读数字数据存储介质。其他示例也可包括被编程为执行上述方法的步骤的计算机、处理器、控制单元、(现场)可编程逻辑阵列((field)programmable logicarray，(F)PLA)、(现场)可编程门阵列((field)programmable gate array，(F)PGA)、图形处理器单元(graphics processor unit，GPU)、专用集成电路(application-specificintegrated circuit，ASIC)、集成电路(integrated circuit，IC)或者片上系统(system-on-a-chip，SoC)系统。
还要理解，对说明书或权利要求中公开的若干个步骤、过程、操作或功能的公开不应被解释为暗示着这些操作一定要依从于所描述的顺序，除非在个体情况中明确地声明或者出于技术原因是必要的。因此，先前的描述不将若干个步骤或功能的执行限制到一定的顺序。此外，在另外的示例中，单个步骤、功能、过程或操作可包括和/或被分解成若干个子步骤、子功能、子过程或子操作。
如果已联系某个设备或系统描述了一些方面，则这些方面也应当被理解为对相应方法的描述。例如，该设备或系统的块、设备或功能方面可对应于相应方法的特征，例如方法步骤。因此，联系某个方法描述的方面也应被理解为对相应设备或相应系统的相应块、相应元件、属性或功能特征的描述。
在此将所附权利要求并入在详细描述中，其中每个权利要求可独立作为一个单独的示例。还应当注意，虽然在权利要求中，从属权利要求引用了与一个或多个其他权利要求的特定组合，但其他示例也可包括该从属权利要求与任何其他从属或独立权利要求的主题的组合。这种组合在此被明确提出，除非在个体情况中声明特定的组合是不想要的。此外，一权利要求的特征也应当针对任何其他独立权利要求被包括，即使该权利要求不被直接定义为从属于该其他独立权利要求。

Claims (25)

1.一种用于无源光网络的接收器，包括：
模数转换器电路，被配置为基于模拟接收信号生成数字接收信号，其中所述模拟接收信号是基于用二进制发送序列编码的光接收信号的；
线性均衡器电路，被配置为通过线性地均衡所述数字接收信号来生成均衡接收信号；
次级均衡器电路，被配置为使用维特比算法生成软信息，该软信息表明所述均衡接收信号中的元素各自的可靠性；以及
解码器电路，被配置为使用软判决前向纠错基于所述软信息来生成数字输出信号。
2.如权利要求1所述的接收器，其中，所述线性均衡器电路包括前馈均衡器。
3.如权利要求2所述的接收器，其中，所述线性均衡器电路的传递函数被训练成不抵消由所述次级均衡器电路假设的所述数字接收信号中的符号间干扰。
4.如权利要求2或权利要求3所述的接收器，其中，所述线性均衡器电路的传递函数由系数向量gleq给出，该系数向量与以下成比例：
Figure FDA0003531742380000011
其中
Figure FDA0003531742380000012
表示对由所述次级均衡器电路假设的所述无源光网络中的光信号的发送通道的估计，并且
Figure FDA0003531742380000013
表示所述数字接收信号中的元素。
5.如权利要求1至3中的任一项所述的接收器，其中，所述次级均衡器电路包括：
最大似然序列估计MLSE均衡器，被配置为基于所述均衡接收信号来确定最可能的二进制发送序列；
符号间干扰估计器，被配置为基于所确定的最可能的二进制发送序列来确定对于所述均衡接收信号中的符号间干扰的估计；
组合器，被配置为将所述均衡接收信号和表明对于符号间干扰的估计的信号组合到修改后接收信号；以及
软信息确定电路，被配置为基于所述修改后接收信号来确定所述软信息。
6.如权利要求5所述的接收器，其中，所述符号间干扰估计器被配置为使用所述无源光网络中的光信号的发送通道的非线性模型来确定对于所述均衡接收信号中的符号间干扰的估计。
7.如权利要求1至3中的任一项所述的接收器，其中，所述次级均衡器电路包括BCJR均衡器，该BCJR均衡器被配置为接收所述均衡接收信号并且基于所述均衡接收信号来确定所述软信息。
8.如权利要求7所述的接收器，其中，所述BCJR均衡器被配置为使用所述无源光网络中的光信号的发送通道的非线性模型来确定所述软信息。
9.如权利要求7所述的接收器，其中，所述解码器电路被配置为将所述数字输出信号反馈到所述BCJR均衡器，并且其中，所述BCJR均衡器被配置为基于所述数字输出信号来调整用于确定所述软信息的分支度量。
10.如权利要求1至3中的任一项所述的接收器，其中，所述数字输出信号表明进一步软信息，所述进一步软信息表明由所述解码器电路使用前向纠错基于所述软信息来确定的接收序列中的元素各自的可靠性。
11.如权利要求10所述的接收器，其中，所述进一步软信息是表明所述接收序列中的元素各自的可靠性的对数似然比。
12.如权利要求1至3中的任一项所述的接收器，其中，所述软信息是表明所述均衡接收信号中的元素各自的可靠性的对数似然比。
13.如权利要求1至3中的任一项所述的接收器，其中，所述接收器还包括校准电路，用于训练被所述次级均衡器电路使用的所述无源光网络中的光信号的发送通道的非线性模型，其中，所述光接收信号在训练时段期间被用二进制训练序列来编码，所述二进制训练序列包括预定义的格子图中的所有可能的状态转变，并且其中，所述校准电路被配置为：
基于在所述训练时段期间由所述次级均衡器电路确定的所述软信息来确定二进制输出序列；并且
基于所确定的二进制输出序列来调适所述发送通道的非线性模型。
14.如权利要求13所述的接收器，其中，为了调适所述发送通道的非线性模型，所述校准电路被配置为：
为所确定的二进制输出序列中的元素确定所述格子图中的最可能状态；
基于所确定的二进制输出序列中的元素确定最可能的发送元素；并且
基于所述格子图中的最可能状态和所述最可能的发送元素来调适所述发送通道的非线性模型。
15.如权利要求13所述的接收器，其中，所述次级均衡器电路被配置为存储表示所述发送通道的非线性模型的第一查找表和第二查找表，其中，所述第一查找表表示所述发送通道的均值估计，并且其中，所述第二查找表表示所述发送通道的均值估计的方差。
16.如权利要求1至3中的任一项所述的接收器，其中，所述解码器电路包括软判决低密度奇偶校验LDPC解码器。
17.如权利要求1至3中的任一项所述的接收器，还包括：
时钟恢复电路，被配置为基于所述均衡接收信号来确定关于用于发送所述光信号的发送时钟的信息；以及
时钟生成电路，被配置为基于关于所述发送时钟的所述信息来为所述模数转换器电路生成时钟信号，
其中，所述模数转换器电路被配置为使用所述时钟信号来生成所述数字接收信号。
18.如权利要求17所述的接收器，其中，所述时钟生成电路是锁相环。
19.如权利要求1至3中的任一项所述的接收器，还包括用于耦合到所述无源光网络的接口，其中，所述接口被配置为从所述无源光网络接收所述光信号。
20.如权利要求19所述的接收器，还包括光电转换器电路，该光电转换器电路被配置为将所述光信号转换为所述模拟接收信号。
21.一种用于无源光网络的接收方法，包括：
由模数转换器电路基于模拟接收信号生成数字接收信号，其中所述模拟接收信号是基于用二进制发送序列编码的光接收信号的；
由线性均衡器电路通过对所述数字接收信号进行线性均衡来生成均衡接收信号；
由次级均衡器电路使用维特比算法生成软信息，该软信息表明所述均衡接收信号中的元素各自的可靠性；并且
由解码器电路使用软判决前向纠错基于所述软信息来生成数字输出信号。
22.如权利要求21所述的方法，其中，生成所述软信息包括：
由最大似然序列估计MLSE均衡器基于所述均衡接收信号确定最可能的二进制发送序列；
由符号间干扰估计器基于所确定的最可能的二进制发送序列来确定对于所述均衡接收信号中的符号间干扰的估计；
由组合器将所述均衡接收信号和表明对于所述二进制接收序列中的符号间干扰的估计的信号组合到修改后接收信号；并且
由软信息确定电路基于所述修改后接收信号来确定所述软信息。
23.如权利要求21所述的方法，其中，生成所述软信息包括：
在BCJR均衡器处接收所述均衡接收信号；并且
由所述BCJR均衡器基于所述均衡接收信号来确定所述软信息。
24.如权利要求23所述的方法，还包括：
将所述数字输出信号反馈到所述BCJR均衡器；并且
基于所述数字输出信号来调整被所述BCJR均衡器用于确定所述软信息的分支度量。
25.如权利要求21至24中的任一项所述的方法，其中，所述光接收信号在训练时段期间被用二进制训练序列来编码，所述二进制训练序列包括预定义的格子图中的所有可能的状态转变，并且其中，所述方法还包括：
基于在所述训练时段期间由所述次级均衡器电路确定的所述软信息来确定二进制输出序列；并且
基于所确定的二进制输出序列来调适被所述次级均衡器电路使用的所述无源光网络中的光信号的发送通道的非线性模型。
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