CN114500200B - 数字信号处理方法、动态均衡方法、装置、介质以及设备 - Google Patents

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Abstract

基于麦克斯韦‑玻尔兹曼分布的概率整形正交幅度调制在相干光通信中尤为重要，它能够在有限信噪比情况下更加理想地接近香农极限。然而，标准的相干光数字信号处理算法对于PS高阶QAM信号的解调并不是最优的，本发明提供了一种概率整形QAM动态均衡方法，截取了时钟恢复后的多个内环，利用峰值密度K‑means聚类算法对传统的盲动态信道均衡算法的收敛半径和区域进行更新，峰值密度聚类算法给出了中心点标签和K‑means所需的分类数量，不需要K‑means进行大量的迭代，这降低了整体的复杂性并提高了准确性，更新后的决策区域与决策半径使得动态均衡算法减少了误差，从而进一步提高了概率整形QAM数字信号处理的精度。

Description

数字信号处理方法、动态均衡方法、装置、介质以及设备
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其是指一种概率整形QAM动态均衡方法、设备、装置、计算机存储介质及概率整形QAM数字信号处理方法。
背景技术
数字相干收发器的升级和复杂的调制格式的使用进一步推动了光纤通信的发展。特别是对数据中心负载能力的需求不断增加，强度调制直接检测(IM/DD)即将面临瓶颈。数据中心之间高容量、高频谱的传输正在推动高阶正交幅度调制(QAM)相干光通信的发展。最近，概率整形的出现给相干光通信带来了革新，使传输系统更接近香农极限，进一步推动了相干光通信的超高阶QAM和长距离传输。系统的复杂性将不可避免地对数字信号处理(DSP)提出更高要求。对于标准均匀的QAM信号，DSP算法已经很成熟，然而对于具有概率整形(PS)星座的信号的DSP，还需要进一步优化。
传统的Gardner定时误差检测(G-TED)的灵敏度受PS幅度和脉冲滚降因子的影响很大，改进的G-TED算法可以大大平衡这个问题。为了更准确地盲估计PS-MQAM相干光通信系统中的频率偏移，提出了两种新的盲频率偏移估计(FOE)算法，即半径定向-4次方算法和广义循环谐波扩展算法。监督相位搜索(SPS)的提出是为了解决盲相位搜索(BPS)算法在PS系统中表现次优的问题，该方法在第一阶段进行均方误差估计，得到一个噪声抑制窗口来缓解这一问题。在强整形以及非最佳光信噪比(OSNR)的情况下，信号半径和区域的确定与均匀QAM信号的确定有很大的不同，强整形和非最佳OSNR会对信号振幅半径产生影响，而高阶QAM信号的非数据辅助动态信道均衡算法，如级联多模算法(CMMA)和半径导向均衡器(RDE)，也会受到非均匀振幅分布的影响，CMMA通过级联参考半径来减少误差，受判断区域的影响相对较小，然而，RDE的判断区域依赖于(Rk-1+Rk)/2，然后根据欧氏距离确定标准环，可见动态均衡算法的性能很大程度上取决于符号半径和区域选择。因此，如何减小强整形和非最佳OSNR对动态均衡的影响，从而进一步优化概率整形(PS)星座的信号的DSP精度是目前待解决的问题。
发明内容
为此，本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术中强整形和非最佳OSNR对动态均衡的影响，从而导致数字信号处理精度低的问题。
本发明所提供的一种概率整形QAM动态均衡方法，包括：
从接收到的QAM传输信号中截取时钟恢复后的n个内环；
将所述n个内环从二维直角坐标系转换为极坐标系，得到极坐标星座图；
计算所述极坐标星座图中每个数据点的局部密度；
计算所述每个数据点与高于其局部密度的多个数据点之间的相对距离，获取每个数据点对应的最小距离；
根据所述每个数据点对应的最小距离生成决策图，根据所述决策图筛选异常值，得到n个聚类中心；
根据所述n个聚类中心利用K-means算法对所述数据点分类，得到K-means聚类图；
将第n簇聚类数据点的局部密度最大值与第n-1簇聚类数据点的局部密度最小值进行平均，得到决策半径和决策区域；
将所述决策半径和所述决策区域引入级联多模算法均衡器和半径导向均衡器进行动态均衡。
优选地，所述从接收到的QAM传输信号中截取时钟恢复后的n个内环包括：
获取传输信号进行重采样、匹配滤波和I/Q正交化；
从频域对I/Q正交化后的传输信号进行色散补偿，并使用定时误差检测和辅助符号进行时钟恢复；
截取时钟恢复后传输信号的n个内环。
优选地，所述将所述多个内环从二维直角坐标系转换为极坐标系，得到极坐标星座图后包括：
将所述极坐标星座图划分适当的间隔并对相邻间隔中的数据点进行重叠，得到高密度的极坐标星座图。
优选地，所述计算所述极坐标星座图中每个数据点X＝[X1,X2,……,XN]的局部密度
Figure GDA0003907060640000031
其中，N代表数据符号的总数，i,j∈N，disti,j指点Xi和点Xj之间的距离，Dc是截断距离。
优选地，所述计算所述每个数据点与高于其局部密度的多个数据点之间的相对距离，获取每个数据点对应的最小距离包括：
将所述数据点的局部密度降序排列；
计算点Xi与高于其所述局部密度的多个数据点之间的最小距离δi＝minj＝1:i-1(disti,j)；
将局部密度最高的点Xl的最小距离设定为所述数据点Xl与其他数据点的最大距离δl＝maxj＝2:N(disti,j)。
优选地，所述根据所述n个聚类中心利用K-means算法对所述数据点分类，得到K-means聚类图包括：
计算每个所述数据点与n个所述聚类中心的距离并将其分到距离最小的聚类中心所对应的类中。
本发明还提供了一种概率整形QAM数字信号处理方法，其特征在于，包括上述的概率整形QAM动态均衡方法。
本发明还提供了一种概率整形QAM动态均衡装置，包括：
内环截取模块，用于从接收到的QAM传输信号中截取时钟恢复后的n个内环；
极坐标转换模块，用于将所述n个内环从二维直角坐标系转换为极坐标系，得到极坐标星座图；
局部密度计算模块，用于计算所述极坐标星座图中每个数据点的局部密度；
最小距离计算模块，用于计算所述每个数据点与高于其局部密度的多个数据点之间的相对距离，获取每个数据点对应的最小距离；
聚类中心确定模块，用于根据所述每个数据点对应的最小距离生成决策图，根据所述决策图筛选异常值，得到n个聚类中心；
聚类模块，用于根据所述n个聚类中心利用K-means算法对所述数据点分类，得到K-means聚类图；
决策区域确定模块，用于将第n簇聚类数据点的局部密度最大值与第n-1簇聚类数据点的局部密度最小值进行平均，得到决策半径和决策区域；
动态均衡模块，用于将所述决策半径和所述决策区域引入级联多模算法均衡器和半径导向均衡器进行动态均衡。
本发明还提供了一种概率整形QAM动态均衡设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述一种概率整形QAM动态均衡方法的步骤。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种概率整形QAM动态均衡方法的步骤。
本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：
本发明所述的概率整形QAM动态均衡方法中截取了时钟恢复后的多个内环，QAM内环的半径差通常大于外环的半径差，所以我们可以通过选择多个内环进行误差反馈来降低复杂度，提高精度，同时可以提高收敛的鲁棒性。利用峰值密度K-means聚类算法对传统的盲动态信道均衡算法的收敛半径和区域进行更新，在传统的K-means算法中，聚类结果对初始中心点的选择非常敏感，而随机找到一个合适的初始中心点的概率特别低。此外，随着中心点数量的增加，很容易使算法陷入局部优化的困境。这是因为K-means算法中的准则函数是一个非凸的平方误差估计函数，这容易使算法偏离全局最优解的搜索范围，峰值密度聚类算法给出了中心点标签和K-means所需的分类数量，因此它不需要K-means进行大量的迭代，这降低了整体的复杂性并提高了准确性。更新后的决策区域与决策半径使得动态均衡算法减少了误差，从而进一步提高了概率整形QAM数字信号处理的精度。
附图说明
为了使本发明的内容更容易被清楚的理解，下面根据本发明的具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中：
图1是本发明概率整形QAM动态均衡方法的实现流程图；
图2是部分内环提取的直角坐标到极坐标示意图；
图3是局部密度和最小距离的决策图；
图4是K-means聚类图；
图5是相干通信系统实验结构及DSP流程图；
图6是7bit/symbol的256QAM信号经标准CMMA(STD-CMMA)、标准RDE(STD-RDE)、修正CMMA和修正RDE处理的误码率(BER)曲线示意图；
图7是7.4bit/symbol的256QAM信号经标准CMMA(STD-CMMA)、标准RDE(STD-RDE)、修正CMMA和修正RDE处理的误码率(BER)曲线示意图；
图8为本发明实施例提供的一种概率整形QAM动态均衡装置的结构框图。
具体实施方式
本发明的核心是提供一种概率整形QAM动态均衡方法、装置、设备、计算机存储介质及概率整形QAM数字信号处理方法，以解决强整形和非最佳OSNR对动态均衡的影响，从而导致数字信号处理精度低的问题。
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参考图1，图1为本发明所提供概率整形QAM动态均衡方法的的实现流程图；具体操作步骤如下：
S101:从接收到的QAM传输信号中截取时钟恢复后的n个内环；
获取传输信号进行重采样、匹配滤波和I/Q正交化；
从频域对I/Q正交化后的传输信号进行色散补偿，并使用定时误差检测和辅助符号进行时钟恢复；
截取时钟恢复后传输信号的n个内环。
S102:如图2所示，将所述n个内环从二维直角坐标系转换为极坐标系，得到极坐标星座图；
将所述极坐标星座图划分适当的间隔并对相邻间隔中的数据点进行重叠，得到高密度的极坐标星座图。
S103:计算所述极坐标星座图中每个数据点的局部密度；
星座图中每个簇的簇中心总是被局部密度较低的点所包围，所以簇中心的局部密度是这个簇中最大的。用高斯核函数计算图中各点的局部密度ρ，可表示为：
Figure GDA0003907060640000071
其中，数据集为X＝[X1,X2,……,XN]，N代表数据符号的总数，i,j∈N，disti,j指点Xi和点Xj之间的距离，Dc是截断距离，如果两点之间的距离disti,j小于Dc，那么点Xj被认为是在点Xi的范围内，因此，在聚类算法中设置局部范围Dc的值是至关重要的。
S104:计算所述每个数据点与高于其局部密度的多个数据点之间的相对距离，获取每个数据点对应的最小距离；
将所述数据点的局部密度降序排列；
计算点Xi与高于其所述局部密度的多个数据点之间的最小距离δi＝minj＝1:i-1(disti,j)；
将局部密度最高的点Xl的最小距离设定为所述数据点Xl与其他数据点的最大距离δl＝maxj＝2:N(disti,j)。
S105:根据所述每个数据点对应的最小距离生成决策图，根据所述决策图筛选异常值，得到n个聚类中心；
图3中的虚线框圈出的五个点代表了图2中提取的五个环的处理后的聚类中心。这样，我们就初步完成了聚类数量的确定和聚类中心的寻找。此外，还需要确定每个聚类的大致边界，由于我们已经知道了聚类的数量和聚类中心，我们可以借助K-means算法进一步优化，以了解边界信息。
S106:根据所述n个聚类中心利用K-means算法对所述数据点分类，得到K-means聚类图；
计算每个所述数据点与n个所述聚类中心的距离并将其分到距离最小的聚类中心所对应的类中。
S107:将第n簇聚类数据点的局部密度最大值与第n-1簇聚类数据点的局部密度最小值进行平均，得到决策半径和决策区域；
以OSNR为26.36dB的7.4bit/symbol 256QAM信号为例。图4显示了K-means聚类的结果，图中的星号代表理论半径值，实线代表RDE的理论收敛区域，叉号代表更新的半径值，虚线代表更新后的收敛区域。对于每一簇数据，我们找到最大值和最小值。我们对上一个聚类的最小值和下一个聚类的最大值进行平均，得到的值作为最终的决策区域，也就是虚线的值。在这一点上，我们已经得到了新的决策半径和决策区域。
S108:将所述决策半径和所述决策区域引入级联多模算法均衡器和半径导向均衡器进行动态均衡。
本发明所述的概率整形QAM动态均衡方法中截取了时钟恢复后的多个内环，QAM内环的半径差通常大于外环的半径差，所以我们可以通过选择多个内环进行误差反馈来降低复杂度，提高精度，同时可以提高收敛的鲁棒性。把它从二维直角坐标系转换成极坐标系。为了便于后续更好的聚类，我们以适当的间隔对数据进行重叠，然后进行峰值密度聚类。利用峰值密度K-means聚类算法对传统的盲动态信道均衡算法的收敛半径和区域进行更新，在传统的K-means算法中，聚类结果对初始中心点的选择非常敏感，而随机找到一个合适的初始中心点的概率特别低。此外，随着中心点数量的增加，很容易使算法陷入局部优化的困境。这是因为K-means算法中的准则函数是一个非凸的平方误差估计函数，这容易使算法偏离全局最优解的搜索范围，峰值密度聚类算法给出了中心点标签和K-means所需的分类数量，因此它不需要K-means进行大量的迭代，这降低了整体的复杂性并提高了准确性。更新后的决策区域与决策半径使得动态均衡算法减少了误差，从而进一步提高了概率整形QAM数字信号处理的精度。
基于以上实施例，本实施例在实验系统中验证该方法对强整形和非最佳OSNR256QAM的有效性，具体如下：
相干光通信系统的实验装置和PS-256QAM的发射器和接收器的离线DSP程序框图见图5。在发射端，伪随机二进制序列(PRBS-15)首先被CCDM编码，实现从比特到符号的转换。将非均匀振幅符号映射到16电平的脉冲振幅调制(PAM16)。然后，将符号序列上采样为每符号4个样本，并采用滚降系数为0.35的根升余弦(RRC)有限脉冲响应滤波器来消除符号间干扰(ISI)的影响。最后，辅助符号被添加到处理后的序列中，一部分用于协助时钟定时，另一部分用于频偏补偿。两串PAM16序列被导入任意波形发生器进行数模转换，并由马赫-曾德调制器调制，生成256QAM信号。调制后的QAM信号通过80公里的SSMF发射到相干光接收器。第二个附加的可变光衰减器(VOA)被用来改变传输的QAM信号的OSNR。在接收机中，传输信号由50GSa/s模数转换器获取。然后，离线DSP包括重采样、RRC滤波器和I/Q正交化。我们从频域进行色散补偿，并使用G-TED算法和辅助符号进行时钟重定时。在动态均衡阶段，我们使用提出的优化算法并使用33个滤波器抽头进行信道均衡。之后，我们使用了基于傅里叶变换的频率偏移估计算法，对数据进行精确的频率偏移校正，然后在完成载波相位恢复之前利用20个导频符号进行初始相位校正。此外，为了缓解光电设备造成的非线性失真，在载波相位恢复之后，进行了基于二阶沃尔泰拉序列的沃尔泰拉非线性均衡(VNLE)算法。最后，121抽头的直接判决最小均值(DD-LMS)均衡器被用来补偿残余的损伤。
在这项工作中，我们对强整形256QAM信号进行了算法验证。此时，信号受非均匀振幅分布的影响明显，时钟恢复效果好，更有利于内环的识别。图6和图7分别为7bit/symbol和7.4bit/symbol的256QAM信号经标准CMMA(STD-CMMA)、标准RDE(STD-RDE)、修正CMMA和修正RDE处理的误码率(BER)曲线。各图中的星座数据是通过传输80公里的光纤获得的，OSNR为26.36dB。
对于7bit/symbol的256QAM信号，RDE在1×10-3门限下对系统有1.3dB增益，而CMMA有略高于1dB增益。在非最佳OSNR情况下，修正后的RDE呈现出比修正后的CMMA稍好的性能，因为RDE对判断区域也有更高的要求，我们之前已经做了修正。对于7.4bit/symbol的信号，其改进程度相对不如7bit/symbol,对于修正的RDE和修正的CMMA也可以分别获得1dB和0.8dB的增益。随着光OSNR的降低，噪声对时钟恢复性能的影响越来越大，曲线在21dB处接近，此时我们认为算法开始失效。
在这项工作中，我们对RDE和CMMA的做出了优化，基于峰值密度的K-means算法。我们在实验系统中成功验证了该方法对强整形和非最佳OSNR 256QAM的有效性。以2GBaud的速率传输80km的SSMF、7和7.4bit/符号的256QAM信号，在修改后的盲均衡算法下可以实现1dB以上的增益。
请参考图8，图8为本发明实施例提供的一种概率整形QAM动态均衡装置的结构框图；具体装置可以包括：
内环截取模块100，用于从接收到的QAM传输信号中截取时钟恢复后的n个内环；
极坐标转换模块200，用于将所述n个内环从二维直角坐标系转换为极坐标系，得到极坐标星座图；
局部密度计算模块300，用于计算所述极坐标星座图中每个数据点的局部密度；
最小距离计算模块400，用于计算所述每个数据点与高于其局部密度的多个数据点之间的相对距离，获取每个数据点对应的最小距离；
聚类中心确定模块500，用于根据所述每个数据点对应的最小距离生成决策图，根据所述决策图筛选异常值，得到n个聚类中心；
聚类模块600，用于根据所述n个聚类中心利用K-means算法对所述数据点分类，得到K-means聚类图；
决策区域确定模块700，用于将第n簇聚类数据点的局部密度最大值与第n-1簇聚类数据点的局部密度最小值进行平均，得到决策半径和决策区域；
动态均衡模块800，用于将所述决策半径和所述决策区域引入级联多模算法均衡器和半径导向均衡器进行动态均衡。
本实施例的概率整形QAM动态均衡装置用于实现前述的概率整形QAM动态均衡方法，因此概率整形QAM动态均衡装置中的具体实施方式可见前文概率整形QAM动态均衡方法的实施例部分，例如，内环截取模块100，极坐标转换模块200，局部密度计算模块300，最小距离计算模块400，聚类中心确定模块500，聚类模块600，决策区域确定模块700，动态均衡模块800，分别用于实现上述概率整形QAM动态均衡方法中步骤S101，S102，S103，S104，S105，S106，S107和S108，所以，其具体实施方式可以参照相应的各个部分实施例的描述，在此不再赘述。
本发明还提供了一种概率整形QAM数字信号处理方法，包括上述的概率整形QAM动态均衡方法。
本发明具体实施例还提供了一种概率整形QAM动态均衡设备，包括：存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述一种概率整形QAM动态均衡方法的步骤。
本发明具体实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种概率整形QAM动态均衡方法的步骤。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (8)

1.一种概率整形正交振幅调制QAM动态均衡方法，其特征在于，包括：
从接收到的QAM传输信号中截取时钟恢复后的n个内环；
将所述n个内环从二维直角坐标系转换为极坐标系，得到极坐标星座图；
计算所述极坐标星座图中每个数据点X＝[X1,X2,……,XN]的局部密度
Figure FDA0003943661890000011
其中，N代表数据符号的总数，i,j∈N，disti,j指点Xi和点Xj之间的距离，Dc是截断距离；
计算所述每个数据点与高于其局部密度的多个数据点之间的相对距离，获取每个数据点对应的最小距离：
将所述数据点的局部密度降序排列；
计算点Xi与高于其所述局部密度的多个数据点之间的最小距离δi＝minj＝1:i-1(disti,j)；
将局部密度最高的点Xl的最小距离设定为所述数据点Xl与其他数据点的最大距离δl＝maxj＝2:N(disti,j)；
根据所述每个数据点对应的最小距离生成决策图，根据所述决策图筛选异常值，得到n个聚类中心；
根据所述n个聚类中心利用K-means算法对所述数据点分类，得到K-means聚类图；
将第n簇聚类数据点的局部密度最大值与第n-1簇聚类数据点的局部密度最小值进行平均，得到决策半径和决策区域；
将所述决策半径和所述决策区域引入级联多模算法均衡器和半径导向均衡器进行动态均衡。
2.根据权利要求1所述的概率整形正交振幅调制QAM动态均衡方法，其特征在于，所述从接收到的QAM传输信号中截取时钟恢复后的n个内环包括：
获取传输信号进行重采样、匹配滤波和I/Q正交化；
从频域对I/Q正交化后的传输信号进行色散补偿，并使用定时误差检测算法和辅助符号进行时钟恢复；
截取时钟恢复后传输信号的n个内环。
3.根据权利要求1所述的概率整形正交振幅调制QAM动态均衡方法，其特征在于，所述将所述多个内环从二维直角坐标系转换为极坐标系，得到极坐标星座图后包括：
将所述极坐标星座图划分适当的间隔并对相邻间隔中的数据点进行重叠，得到高密度的极坐标星座图。
4.根据权利要求1所述的概率整形正交振幅调制QAM动态均衡方法，其特征在于，所述根据所述n个聚类中心利用K-means算法对所述数据点分类，得到K-means聚类图包括：
计算每个所述数据点与n个所述聚类中心的距离并将其分到距离最小的聚类中心所对应的类中。
5.一种概率整形正交振幅调制QAM数字信号处理方法，其特征在于，包括如权利要求1-4任意一项所述的概率整形正交振幅调制QAM动态均衡方法。
6.一种概率整形正交振幅调制QAM动态均衡装置，其特征在于，包括：
内环截取模块，用于从接收到的QAM传输信号中截取时钟恢复后的n个内环；
极坐标转换模块，用于将所述n个内环从二维直角坐标系转换为极坐标系，得到极坐标星座图；
局部密度计算模块，用于计算所述极坐标星座图中每个数据点X＝[X1,X2,……,XN]的局部密度
Figure FDA0003943661890000031
其中，N代表数据符号的总数，i,j∈N，disti,j指点Xi和点Xj之间的距离，Dc是截断距离；
最小距离计算模块，用于计算所述每个数据点与高于其局部密度的多个数据点之间的相对距离，获取每个数据点对应的最小距离：
将所述数据点的局部密度降序排列；
计算点Xi与高于其所述局部密度的多个数据点之间的最小距离δi＝minj＝1:i-1(disti,j)；
将局部密度最高的点Xl的最小距离设定为所述数据点Xl与其他数据点的最大距离δl＝maxj＝2:N(disti,j)；
聚类中心确定模块，用于根据所述每个数据点对应的最小距离生成决策图，根据所述决策图筛选异常值，得到n个聚类中心；
聚类模块，用于根据所述n个聚类中心利用K-means算法对所述数据点分类，得到K-means聚类图；
决策区域确定模块，用于将第n簇聚类数据点的局部密度最大值与第n-1簇聚类数据点的局部密度最小值进行平均，得到决策半径和决策区域；
动态均衡模块，用于将所述决策半径和所述决策区域引入级联多模算法均衡器和半径导向均衡器进行动态均衡。
7.一种概率整形正交振幅调制QAM动态均衡设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述一种概率整形正交振幅调制QAM动态均衡方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述一种概率整形正交振幅调制QAM动态均衡方法的步骤。
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