CN115811359A - 等效非线性噪声生成方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种等效非线性噪声生成方法和装置。所述方法包括：随机生成服从零均值卡方分布的白噪声；利用等效非线性噪声谱作为等效非线性滤波器对输入的所述白噪声进行滤波处理，得到等效非线性噪声。根据本申请实施例，基于零均值卡方分布随机变量结合等效非线性噪声谱滤波生成等效非线性噪声，与现有技术相比，生成了更为准确的等效非线性噪声，由此可以准确地估计出器件的非线性对BER的影响。

Description

等效非线性噪声生成方法和装置

技术领域

本申请涉及通信领域，特别涉及一种等效非线性噪声生成方法和装置。

背景技术

随着通信技术的发展，器件的非线性对通信系统传输性能的影响变得越来越重要。而为了快速方便地评估器件的非线性对通信系统的误码率(Bit Error Rate，BER)这一关键性能指标的影响，人们提出了最佳线性近似(Best Linear Approximation，BLA)模型结合波峰因子(Crest Factor)分析的方法，从而避免了依靠蛮力的BER分析方法(如蒙特卡洛)。

BLA模型将非线性系统的输出分为两个部分：由系统最佳线性滤波器所决定的与输入信号相关的分量和与输入信号不相关的非线性噪声源，并利用一个与输入信号相互独立的白噪经过滤波后等效替代原有的非线性噪声源。对于概率密度分布(ProbabilityDistribution Function，PDF)与高斯分布近似的输入激励信号，认为用来进行替代的等效非线性噪声也是高斯分布的。

应该注意，上面对技术背景的介绍只是为了方便对本申请的技术方案进行清楚、完整的说明，并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本申请的背景技术部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。

发明内容

发明人发现，当待测非线性系统存在较强的符号间干扰(Inter-symbolInterference，ISI)时，无论是采用白高斯噪声来模拟带内非线性噪声还是采用有色高斯噪声来模拟整个频带的非线性噪声，所估计的BER值均与参考值相差很大，无法准确反映非线性损伤的大小。

为了解决上述问题或其他类似问题，本申请实施例提供一种等效非线性噪声生成方法和装置。

根据本申请实施例的第一方面，提供一种等效非线性噪声生成装置，其中，所述装置包括：

生成单元，其随机生成服从零均值卡方分布的白噪声；

滤波单元，其利用等效非线性噪声谱作为等效非线性滤波器对输入的所述白噪声进行滤波处理，得到等效非线性噪声。

根据本申请实施例的另一方面，提供一种系统性能评估装置，其中，所述装置包括：

生成单元，其利用前述第一方面的装置生成等效非线性噪声；

评估单元，其利用所述等效非线性噪声进行系统性能评估。

根据本申请实施例再一方面，提供一种等效非线性复噪声生成装置，其中，所述装置包括：

生成单元，其利用前述第一方面的装置生成两组相互独立的等效非线性实噪声；

处理单元，其对所述两组相互独立的等效非线性实噪声进行组合获得相应的复噪声；对所述复噪声施加一个随机的公共相位旋转，获得等效非线性复噪声。

本申请实施例的有益效果之一在于：根据本申请实施例，基于零均值卡方分布随机变量结合等效非线性噪声谱滤波生成等效非线性噪声，与现有技术相比，生成了更为准确的等效非线性噪声，由此可以准确地估计出器件的非线性对BER的影响。

参照后文的说明和附图，详细公开了本申请的特定实施方式，指明了本申请的原理可以被采用的方式。应该理解，本申请的实施方式在范围上并不因而受到限制。在所附权利要求的条款的范围内，本申请的实施方式包括许多改变、修改和等同。

针对一种实施方式描述和/或示出的特征可以以相同或类似的方式在一个或更多个其它实施方式中使用，与其它实施方式中的特征相组合，或替代其它实施方式中的特征。

应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征、整件、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其它特征、整件、步骤或组件的存在或附加。

附图说明

在本申请实施例的一个附图或一种实施方式中描述的元素和特征可以与一个或更多个其它附图或实施方式中示出的元素和特征相结合。此外，在附图中，类似的标号表示几个附图中对应的部件，并可用于指示多于一种实施方式中使用的对应部件。

所包括的附图用来提供对本申请实施例的进一步的理解，其构成了说明书的一部分，用于例示本申请的实施方式，并与文字描述一起来阐释本申请的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1是电背靠背传输系统的示意图；

图2是短记忆非线性系统传输的示意图；

图3是本申请实施例的等效非线性噪声生成方法的一个示意图；

图4A是本申请实施例的等效非线性复噪声的生成方法的另一个示意图；

图4B是本申请实施例的等效非线性复噪声的生成方法的另一个示意图；

图5A是本申请实施例的等效非线性复噪声的生成方法的再一个示意图；

图5B是本申请实施例的等效非线性复噪声的生成方法的又一个示意图；

图6是本申请实施例的系统性能评估方法的一个示意图；

图7是图6的方法中步骤503的一个示例的示意图；

图8是本申请实施例的非线性BER代价评估的一个实例的示意图；

图9是本申请实施例的等效非线性噪声生成装置的一个示意图；

图10A和图10B是本申请实施例的等效非线性噪声生成装置的另两个示意图；

图11A和图11B是本申请实施例的等效非线性噪声生成装置的再两个示意图；

图12是本申请实施例的系统性能评估装置的一个示意图。

具体实施方式

参照附图，通过下面的说明书，本申请的前述以及其它特征将变得明显。在说明书和附图中，具体公开了本申请的特定实施方式，其表明了其中可以采用本申请的原则的部分实施方式，应了解的是，本申请不限于所描述的实施方式，相反，本申请包括落入所附权利要求的范围内的全部修改、变型以及等同物。

在本申请实施例中，术语“第一”、“第二”等用于对不同元素从称谓上进行区分，但并不表示这些元素的空间排列或时间顺序等，这些元素不应被这些术语所限制。术语“和/或”包括相关联列出的术语的一种或多个中的任何一个和所有组合。术语“包含”、“包括”、“具有”等是指所陈述的特征、元素、元件或组件的存在，但并不排除存在或添加一个或多个其他特征、元素、元件或组件。

在本申请实施例中，单数形式“一”、“该”等包括复数形式，应广义地理解为“一种”或“一类”而并不是限定为“一个”的含义；此外术语“所述”应理解为既包括单数形式也包括复数形式，除非上下文另外明确指出。此外术语“根据”应理解为“至少部分根据……”，术语“基于”应理解为“至少部分基于……”，除非上下文另外明确指出。

图1是典型的电背靠背传输系统的一个示意图。如图1所示，发射机(Tx)输出的信号经过一个非线性系统11后受到传输链路加性高斯白噪声(Additive White GaussianNoise，AWGN)的干扰，最后被接收机12接收并经过相关的信号处理后获得相应的BER。其中，非线性系统11由经典的Winner模型描述，包括一个有限脉冲响应(Finite ImpulseResponse，FIR)滤波器111和一个仅包含3阶非线性效应的无记忆多项式112，即y＝x+c₃x³，其中c₃为3阶非线性系数。接收机12包括自适应均衡器(Adaptive Equalizer，AEQ)121，判决(Decision)和BER计算122。

其中，经过FIR 111的信号可以表示为x(t)＝s(t)+δ(t)，其中，s(t)为非线性系统的输入信号，δ(t)为FIR 111的记忆效应所引入的ISI。由于ISI是前后若干个符号的加权之和，因此可以初步认为δ(t)近似于高斯分布。并且FIR 111的记忆长度越长，ISI的长度也越长，δ(t)的分布就越接近高斯。

这样，上述非线性系统11的输出信号可以表示为：

y(t)＝x(t)+c₃x³(t)＝s(t)+δ(t)+c₃(s(t)+δ(t))³

＝s(t)+δ(t)+c₃s³(t)+3c₃s²(t)δ(t)+3c₃s(t)δ²(t)+c₃δ³(t)

上式中，c₃s³(t)表示增益压缩项，3c₃s²(t)δ(t)表示ISI和非线性发生互作用后对线性ISI的修正。这种修正与增益压缩对信号功率的修正十分相似，它表现为整个系统频率响应由于非线性的作用而发生了变化。3c₃s(t)δ²(t)+c₃δ³(t)可以被看作由非线性引入的损伤，一般而言，ISI相比于信号本身的功率要小的多，所以3c₃s(t)δ²(t)+c₃δ³(t)≈3c₃s(t)δ²(t)。

考虑到s(t)即为原始输入信号，那么选定某个具体时刻，假设此时发送的符号为s₀，借助微扰理论(Perturbation Theory)，则上式可以变为：

由于接收机12的AEQ 121的存在，可以简单认为增益压缩量

ISI(原始的ISIδ以及非线性导致的ISI变化量

)和3c₃s₀δ²的直流部分均会被AEQ消除掉。所以经过AEQ121后对BER产生影响的失真量可以近似归结于3c₃s₀δ²的交流部分，可见，这是一个满足零均值卡方分布的噪声项。

需要注意的是，上述推导为了简便处理，将发射机Tx和无记忆多项式112之间的所有记忆效应抽象为了一个共同的滤波器，即Winner模型中的FIR 111。此外，考虑到非线性占主导因素场景，AWGN对y(t)的影响在上述推导过程中被忽略。

然而，实际的ISI来源并不仅限于非线性系统本身，比如在发射机中一般会对输入信号进行奈奎斯特脉冲成形(Nyquist Pulse Shaping)，成形滤波器也会人为的引入ISI。

图2是短记忆非线性系统传输的一个示意图，如图2所示，非线性系统自身的记忆效应并不强，不会引入较强的ISI，但是信号本身会因为成型滤波器而产生很大的ISI，并且滚降系数越小(如实际中一般采用0.15)，所引入的ISI就越强。此时，对均衡后信号的BER产生影响的失真量同样会呈现零均值卡方分布特征。

基于上述理论推导，本申请实施例提出一种将满足零均值卡方分布的随机噪声作为种子噪声，并利用NPR(Noise Power Ratio，非线性噪声功率比)滤波器对其进行有色处理来生成非线性等效噪声的方法。

下面结合附图对本申请实施例的各种实施方式进行说明。

第一方面的实施例

本申请实施例提供一种等效非线性噪声生成方法。该方法应用于存在明显ISI的待测非线性系统中，但本申请不限于此。

图3是本申请实施例的等效非线性噪声生成方法的一个示意图，如图3所示，该方法包括：

301，随机生成服从零均值卡方分布的白噪声；

302，利用等效非线性噪声谱作为等效非线性滤波器对输入的所述白噪声进行滤波处理，得到等效非线性噪声。

根据本申请实施例，将卡方分布随机变量作为噪声，并利用等效非线性噪声谱对其进行滤波，由此能够生成更为准确的等效非线性噪声，利用该等效非线性噪声可以进行系统性能的评估，进而评估出器件的非线性对BER的影响。

在301中，可以随机生成一组服从零均值的卡方分布的白噪声，该卡方分布可以是正偏态的，也可以是负偏态的。

例如，可以先生成一组卡方分布随机变量K，再将该随机变量K减去该随机变量的均值，得到上述服从零均值卡方分布的随机噪声(白噪声)。也即，K′＝K-mean(K)，其中，mean表示求均值运算。

再例如，可以先生成一组卡方分布随机变量K，再将该随机变量K的均值减去该随机变量，得到上述服从零均值卡方分布的随机噪声(白噪声)。也即，K′＝mean(K)-K。

在上述实施例中，对上述卡方分布随机变量K的生成方式不做限制，可以采用接受拒绝采样(Acceptance-Rejection Sampling)方法，也可以采用基于累积分布函数(Cumulative Distribution Function)的反函数方法，还可以采用其他生成符合特定概率分布要求的随机变量方法。

在302中，可以利用等效非线性噪声谱作为等效非线性滤波器对输入的服从卡方分布的白噪声进行滤波处理，滤波后的信号即为生成的等效非线性噪声。

在上述实施例中，等效非线性噪声谱可以通过现有的基于带陷测试信号的非线性噪声功率比(Noise Power Ratio，NPR)测量方法获得，也可以通过其他现有技术获得，本申请对此不做限制。

本申请实施例还提供一种等效非线性复噪声的生成方法。

在本申请实施例中，当待测系统的输入信号(发射信号)是复数信号的情况下，还可以根据本申请实施例的方法生成等效非线性复噪声，以对该待测系统的系统性能进行评估。例如，对于相干光通信系统而言，其单个偏振态传输的信号包含I支路和Q支路，这两个支路的信号各自均会受到器件非线性的干扰，这样实际的非线性噪声就会以复噪声的方式呈现，根据本申请实施例的方法，能够模拟复数形式的等效非线性噪声，从而有效评估非线性对相关光通信系统性能的影响。

下面对本申请实施例的等效非线性复噪声的生成方法进行说明。

图4A是本申请实施例的等效非线性复噪声的生成方法的一个示意图，如图4A所示，该方法包括：

401，利用零均值卡方分布随机变量生成两组相互独立的等效非线性实噪声；

402，对所述两组相互独立的等效非线性实噪声进行组合获得相应的复噪声；

403，对所述复噪声施加一个随机的公共相位旋转，获得最终生成的等效非线性复噪声。

在401中，上述两组等效非线性实噪声可以通过图3的实施例的方法生成，具体的生成方法已经在前面做了说明，其内容被合并于此，此处不再赘述。在402中，通过将生成的两组等效非线性实噪声进行组合可以获得相应的复噪声。在403中，通过对该复噪声施加一个随机的公共相位旋转，能够获得等效非线性复噪声。

图4B是本申请实施例的等效非线性复噪声的生成方法的另一个示意图，如图4B所示，该方法包括：

401’，生成两组相互独立的零均值卡方分布随机变量；

402’，对所述两组相互独立的随机变量进行组合获得相应的复变量；

403’，对所述复变量施加一个随机的公共相位旋转，获得复白噪声；

404’，利用非线性复噪声谱作为等效非线性滤波器对输入的所述复白噪声进行滤波处理，得到等效非线性复噪声。

在上述实施例中，对于光通信系统，如果在发射机后采用光谱仪进行非线性噪声功率比(NPR)测量，则直接测量所得到的非线性噪声谱为I路和Q路信号中非线性功率谱的和，也即是非线性复噪声的功率谱，在本申请实施例中称为非线性复噪声谱。

在401’中，上述两组零均值卡方分布随机变量(也即噪声)可以通过图3的实施例的方法生成，具体的生成方法已经在前面做了说明，其内容被合并于此，此处不再赘述。在402’中，通过对这两组随机变量进行组合可以获得相应的复变量。在403’中，通过对该复变量施加一个随机的公共相位旋转，能够获得复白噪声。在404’中，利用非线性复噪声谱对该复白噪声进行滤波，能够得到等效非线性复噪声。

图5A是本申请实施例的等效非线性复噪声的生成方法的又一个示意图，如图5A所示，该方法包括：

501，利用零均值卡方分布随机变量生成一组等效非线性实噪声，所述等效非线性实噪声对应目标复非线性噪声的振幅；

502，随机生成一组取值在0～2π的范围内均匀分布的相位随机变量，所述相位随机变量对应目标复非线性噪声的相位；

503，将所述等效非线性实噪声和所述相位随机变量组合，得到等效非线性复噪声(目标复非线性噪声)。

在上述实施例中，假设所述振幅变量为

所述相位变量为

则生成的复噪声可以表示为

对于输入信号为复信号的非线性系统，如功率放大器(Power amplifier)，其非线性噪声受到输入信号振幅和相位的影响，因此采用该方式可以更好的模拟真实的非线性噪声。

在501中，上述等效非线性实噪声可以通过图3的实施例的方法生成，具体的生成方法已经在前面做了说明，其内容被合并于此，此处不再赘述，该等效非线性实噪声可以作为目标复非线性噪声的振幅。在502中，生成一组相位随机变量作为目标复非线性噪声的相位。在503中，通过将该等效非线性实噪声和上述相位随机变量组合，得到目标复非线性噪声，也即等效非线性复噪声。

图5B是本申请实施例的等效非线性复噪声的生成方法的再一个示意图，如图5B所示，该方法包括：

501’：生成一组零均值卡方分布的随机实变量，所述随机实变量对应复白噪声的振幅；

502’：随机生成一组取值在0～2π的范围内均匀分布的相位随机变量，所述相位随机变量对应复白噪声的相位；

503’：将所述随机实变量和相位随机变量进行组合，得到复白噪声；

504’：利用非线性复噪声谱作为等效非线性滤波器对输入的所述复白噪声进行滤波处理，得到等效非线性复噪声。

在上述实施例中，非线性复噪声谱的概念已经在前面做了说明，此处不再赘述。

在501’中，上述零均值卡方分布的随机实变量(也即噪声)可以通过图3的实施例的方法生成，具体的生成方法已经在前面做了说明，其内容被合并于此，此处不再赘述，该随机实变量可以作为复白噪声的振幅。在502’中，生成一组相位随机变量作为复白噪声的相位。在503’中，通过将该随机实变量和该相位随机变量组合，得到复白噪声。在504’中，利用非线性复噪声谱对该复白噪声进行滤波，能够得到等效非线性复噪声。

根据本申请实施例的方法，当待测系统存在明显ISI的情况下，利用零均值卡方分布的随机噪声结合等效非线性噪声谱滤波来生成等效非线性噪声/等效非线性复噪声，能够用于非线性BER代价评估。

第二方面的实施例

本申请实施提供了一种系统性能评估方法，该方法应用于需要进行系统性能评估的待测系统中。

图6是本申请实施例的系统性能评估方法的一个示意图，如图6所示，该方法包括：

601，随机生成服从零均值卡方分布的白噪声；

602，利用等效非线性噪声谱作为等效非线性滤波器对输入的所述白噪声进行滤波处理，得到等效非线性噪声；

603，利用所述等效非线性噪声进行系统性能评估。

在上述实施例中，601和602的处理与第一方面的实施例的301和302的处理相同，其内容被合并于此，此处不再赘述。

在603中，利用602获得的等效非线性噪声，即可进行系统性能的评估。本申请对具体的评估方法不做限制，可以参考相关技术。

图7是利用602获得的等效非线性噪声进行非线性误码率(BER)代价评估的一个方法的示意图，如图7所示，该方法包括：

701，对所述等效非线性噪声和经过信道线性FIR滤波器的发射信号进行求和，生成受到等效非线性噪声干扰的第一等效信号；

702：对所述第一等效信号(emulated signal or simulated signal)进行信号处理，得到BER评估结果。

在上述实施例中，第一等效信号模拟了受到实际非线性干扰的接收信号，得到的BER评估结果反映了非线性所导致的BER代价。

在一些实施例中，如图7所示，该方法还包括：

703，利用加性高斯白噪声生成方法生成加性高斯白噪声；

704，对所述加性高斯白噪声和所述第一等效信号进行求和，生成同时受到等效非线性噪声和高斯白噪声干扰的第二等效信号；

705，对所述第二等效信号进行信号处理，得到BER评估结果。

在上述实施例中，第二等效信号模拟了同时受到等效非线性噪声和高斯白噪声干扰的接收信号，得到的BER评价结果反映了在存在一定高斯白噪声的背景条件下，由非线性所导致的BER代价。

值得注意的是，以上附图7仅对本申请实施例进行了示意性说明，但本申请不限于此。例如可以适当地调整各个步骤的执行顺序，此外还可以增加其他的一些步骤或者减少其中的某些步骤。本领域的技术人员可以根据上述内容进行适当地变型，而不仅限于上述附图7的记载。例如，702和703之间不存在顺承关系，702不必在703之前实施，在一些实施例中，702可以省略，在一些实施例中，702的处理可以合并到705中，等等。

图8是本申请实施例的非线性BER代价评估的一个实例的示意图。

如图8所示，发射信号81经过整个信道的线性FIR滤波器82后所受到的非线性噪声由等效非线性噪声83模拟(emulate)，所受到的信道线性噪声由加性高斯白噪声84模拟，最后接受后续信号处理得到最终的BER评估结果，相关信号处理包括但不限于自适应均衡器85、判决86和BER计算87。

在上述实施例中，生成加性高斯白噪声84的模块可以选择关闭和打开两种状态，关闭时，所得到的BER结果可以表征单纯由系统非线性所导致的传输代价；打开时，所得到的BER结果可以表征在存在一定背景噪声的情况下由系统非线性所导致的传输代价。

根据本申请实施例的方法，当待测系统存在明显ISI的情况下，利用零均值卡方分布的随机噪声结合等效非线性噪声谱滤波来生成等效非线性噪声/等效非线性复噪声，能够用于非线性BER代价评估。

第三面的实施例

本申请实施例提供了一种等效非线性噪声生成装置，由于该装置解决问题的原理与第一方面的实施例的方法类似，因此其具体的实施可以参考第一方面的实施例的方法的实施，内容相同之处不再重复说明。

图9是本申请实施例的等效非线性噪声生成装置的一个示意图，如图9所示，该装置900包括：

生成单元901，其随机生成服从零均值卡方分布的白噪声；

滤波单元902，其利用等效非线性噪声谱作为等效非线性滤波器对输入的所述白噪声进行滤波处理，得到等效非线性噪声。

在一些实施例中，生成单元901随机生成服从零均值卡方分布的白噪声，包括：

生成一组卡方分布随机变量K；

将所述随机变量K减去所述随机变量的均值，得到所述白噪声。

在一些实施例中，生成单元901随机生成服从零均值卡方分布的白噪声，包括：

生成一组卡方分布随机变量K；

将所述随机变量K的均值减去所述随机变量，得到所述白噪声。

在上述实施例中，生成单元901使用以下方法之一生成所述卡方分布随机变量K：接受拒绝采样方法、基于累积分布函数的反函数方法、生成符合特定概率分布要求的随机变量方法。

在一些实施例中，所述等效非线性噪声谱通过基于带陷测试信号的非线性噪声功率比测量方法获得。

在本申请实施例中，所述装置配置于存在明显ISI的待测非线性系统中。

图10A是本申请实施例的等效非线性复噪声生成装置的一个示意图，如图10A所示，该装置1000包括：

生成单元1001，其利用零均值卡方分布随机变量生成两组相互独立的等效非线性实噪声；

处理单元1002，其对所述两组相互独立的等效非线性实噪声进行组合获得相应的复噪声；对所述复噪声施加一个随机的公共相位旋转，获得最终生成的等效非线性复噪声。

图10B是本申请实施例的等效非线性复噪声生成装置的另一个示意图，如图10B所示，该装置1000’包括：

生成单元1001’，其生成两组相互独立的零均值卡方分布随机变量；

处理单元1002’，其对所述两组相互独立的随机变量进行组合获得相应的复变量，对所述复变量施加一个随机的公共相位旋转，获得复白噪声，利用非线性复噪声谱作为等效非线性滤波器对输入的所述复白噪声进行滤波处理，得到等效非线性复噪声。

在上述实施例中，生成单元1001和生成单元1001’可以通过图9所示的等效非线性噪声生成装置来实现。

图11A是本申请实施例的等效非线性噪声生成装置的再一个示意图，如图11A所示，该装置1100包括：

第一生成单元1101，其利用零均值卡方分布随机变量生成一组等效非线性实噪声，所述等效非线性实噪声对应目标复非线性噪声的振幅；

第二生成单元1102，其随机生成一组取值在0～2π的范围内均匀分布的相位随机变量，所述相位随机变量对应目标复非线性噪声的相位；

处理单元1103，其将所述等效非线性实噪声和所述相位随机变量组合，得到等效非线性复噪声(目标复非线性噪声)。

图11B是本申请实施例的等效非线性噪声生成装置的又一个示意图，如图11B所示，该装置1100’包括：

第一生成单元1101’，其生成一组零均值卡方分布的随机实变量，所述随机实变量对应复白噪声的振幅；

第二生成单元1102’，其随机生成一组取值在0～2π的范围内均匀分布的相位随机变量，所述相位随机变量对应复白噪声的相位；

处理单元1103’，其将所述随机实变量和相位随机变量进行组合，得到复白噪声，利用非线性复噪声谱作为等效非线性滤波器对输入的所述复白噪声进行滤波处理，得到等效非线性复噪声。

在上述实施例中，第一生成单元1101和第一生成单元1101’可以通过图9所示的等效非线性噪声生成装置来实现。

根据本申请实施例的装置，当待测系统存在明显ISI的情况下，利用零均值卡方分布的随机噪声结合等效非线性噪声谱滤波来生成等效非线性噪声/等效非线性复噪声，能够用于非线性BER代价评估。

第四方面的实施例

本申请实施例提供一种系统性能评估装置，由于该装置解决问题的原理与第二方面的实施例的方法类似，因此其具体的实施可以参考第二方面的实施例的方法的实施，内容相同之处不再重复说明。

图12是本申请实施例的系统性能评估装置的一个示意图，如图12所示，该装置1200包括：

生成单元1201，其随机生成服从零均值卡方分布的白噪声，利用等效非线性噪声谱作为等效非线性滤波器对输入的所述白噪声进行滤波处理，得到等效非线性噪声；

评估单元1202，其利用所述等效非线性噪声进行系统性能评估。

在一些实施例中，评估单元1202利用所述等效非线性噪声进行系统性能评估，包括：

对所述等效非线性噪声和经过信道线性FIR滤波器的发射信号进行求和，生成受到等效非线性噪声干扰的第一等效信号，该第一等效信号模拟了受到实际非线性干扰的接收信号；

对所述第一等效信号进行信号处理，得到误码率评估结果，该评估结果反映了非线性所导致的误码率代价。

在一些实施例中，评估单元1202利用所述等效非线性噪声进行系统性能评估，还包括：

利用加性高斯白噪声生成方法生成加性高斯白噪声；

对所述加性高斯白噪声和所述第一等效信号进行求和，生成同时受到等效非线性噪声和高斯白噪声干扰的第二等效信号，该第二等效信号模拟了同时受到等效非线性噪声和高斯白噪声干扰的接收信号；

对所述第二等效信号进行信号处理，得到误码率评估结果，该评价结果反映了在存在一定高斯白噪声的背景条件下，由非线性所导致的误码率代价。

根据本申请实施例的装置，当待测系统存在明显ISI的情况下，利用零均值卡方分布的随机噪声结合等效非线性噪声谱滤波来生成等效非线性噪声/等效非线性复噪声，能够用于非线性BER代价评估。

第五方面的实施例

本申请实施例提供一种光通信系统。

在一些实施例中，该光通信系统包括第三方面的实施例所述的等效非线性噪声生成装置，用于执行第一方面的实施例所述的等效非线性噪声/等效非线性复噪声的生成方法，由于在第一方面的实施中，已经对等效非线性噪声/等效非线性复噪声的生成方法做了说明，此处省略说明。

在一些实施例中，该光通信系统包括第四方面的实施例所述的系统性能评估装置，用于执行第二方面的实施例所述的系统性能评估方法，由于在第二方面和第四方面的实施例中，已经对系统性能评估方法做了说明，此处省略说明。

在本申请实施例中，该光通信系统还包括其他器件，例如光发射机侧的信道线性FIR、光接收机侧的自适应均衡器、判决器、BER计算模块、信号处理模块等，具体可以参考相关技术，此处省略说明。

本申请实施例还提供一种计算机可读程序，其中当在等效非线性噪声生成装置中执行所述程序时，所述程序使得所述等效非线性噪声生成装置执行如第一面的实施例所述的方法。

本申请实施例提供一种存储有计算机可读程序的存储介质，其中所述计算机可读程序使得等效非线性噪声生成装置执行如第一方面的实施例所述的方法。

本申请实施例还提供一种计算机可读程序，其中当在系统性能评估装置中执行所述程序时，所述程序使得所述系统性能评估装置执行如第二面的实施例所述的方法。

本申请实施例提供一种存储有计算机可读程序的存储介质，其中所述计算机可读程序使得系统性能评估装置执行如第二方面的实施例所述的方法。

本申请以上的装置和方法可以由硬件实现，也可以由硬件结合软件实现。本申请涉及这样的计算机可读程序，当该程序被逻辑部件所执行时，能够使该逻辑部件实现上文所述的装置或构成部件，或使该逻辑部件实现上文所述的各种方法或步骤。本申请还涉及用于存储以上程序的存储介质，如硬盘、磁盘、光盘、DVD、flash存储器等。

结合本申请实施例描述的方法/装置可直接体现为硬件、由处理器执行的软件模块或二者组合。例如，图中所示的功能框图中的一个或多个和/或功能框图的一个或多个组合，既可以对应于计算机程序流程的各个软件模块，亦可以对应于各个硬件模块。这些软件模块，可以分别对应于图中所示的各个步骤。这些硬件模块例如可利用现场可编程门阵列(FPGA)将这些软件模块固化而实现。

软件模块可以位于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、移动磁盘、CD-ROM或者本领域已知的任何其它形式的存储介质。可以将一种存储介质耦接至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息；或者该存储介质可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于ASIC中。该软件模块可以存储在移动终端的存储器中，也可以存储在可插入移动终端的存储卡中。例如，若设备(如移动终端)采用的是较大容量的MEGA-SIM卡或者大容量的闪存装置，则该软件模块可存储在该MEGA-SIM卡或者大容量的闪存装置中。

针对附图中描述的功能方框中的一个或多个和/或功能方框的一个或多个组合，可以实现为用于执行本申请所描述功能的通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件或者其任意适当组合。针对附图描述的功能方框中的一个或多个和/或功能方框的一个或多个组合，还可以实现为计算设备的组合，例如，DSP和微处理器的组合、多个微处理器、与DSP通信结合的一个或多个微处理器或者任何其它这种配置。

以上结合具体的实施方式对本申请进行了描述，但本领域技术人员应该清楚，这些描述都是示例性的，并不是对本申请保护范围的限制。本领域技术人员可以根据本申请的精神和原理对本申请做出各种变型和修改，这些变型和修改也在本申请的范围内。

关于包括以上实施例的实施方式，还公开下述的附记：

1.一种等效非线性噪声生成方法，其中，所述方法包括：

随机生成服从零均值卡方分布的白噪声；

利用等效非线性噪声谱作为等效非线性滤波器对输入的所述白噪声进行滤波处理，得到等效非线性噪声。

2.根据附记1所述的方法，其中，随机生成服从零均值卡方分布的白噪声，包括：

生成一组卡方分布随机变量K；

将所述随机变量K减去所述随机变量的均值，得到所述白噪声。

3.根据附记1所述的方法，其中，随机生成服从零均值卡方分布的白噪声，包括：

生成一组卡方分布随机变量K；

将所述随机变量K的均值减去所述随机变量，得到所述白噪声。

4.根据附记2或3所述的方法，所述卡方分布随机变量K通过以下方法之一生成：接受拒绝采样方法、基于累积分布函数的反函数方法、生成符合特定概率分布要求的随机变量方法。

5.根据附记1所述的方法，其中，所述等效非线性噪声谱通过基于带陷测试信号的非线性噪声功率比测量方法获得。

6.根据附记1所述的方法，其中，所述方法应用于存在明显ISI的待测非线性系统中。

7.一种系统性能评估方法，其中，所述方法包括：

利用附记1～6任一项的方法生成等效非线性噪声；

利用所述等效非线性噪声进行系统性能评估。

8.根据附记7所述的方法，其中，利用所述等效非线性噪声进行系统性能评估，包括：

对所述等效非线性噪声和经过信道线性FIR滤波器的发射信号进行求和，生成受到等效非线性噪声干扰的第一等效信号；

对所述第一等效信号进行信号处理，得到BER评估结果。

9.根据附记8所述的方法，其中，利用所述等效非线性噪声进行系统性能评估，还包括：

利用加性高斯白噪声生成方法生成加性高斯白噪声；

对所述加性高斯白噪声和所述第一等效信号进行求和，生成同时受到等效非线性噪声和高斯白噪声干扰的第二等效信号；

对所述第二等效信号进行信号处理，得到BER评估结果。

10.一种等效非线性复噪声生成方法，包括：

利用附记1～6任一项的方法生成两组相互独立的等效非线性实噪声；

对所述两组相互独立的等效非线性实噪声进行组合获得相应的复噪声；

对所述复噪声施加一个随机的公共相位旋转，获得等效非线性复噪声。

10a.一种等效非线性复噪声生成方法，包括：

利用附记1～6任一项的方法生成两组相互独立的零均值卡方分布随机变量；

对所述两组相互独立的随机变量进行组合获得相应的复变量；

对所述复变量施加一个随机的公共相位旋转，获得复白噪声；

利用非线性复噪声谱作为等效非线性滤波器对输入的所述复白噪声进行滤波处理，得到等效非线性复噪声。

11.一种等效非线性复噪声生成方法，包括：

利用附记1～6任一项的方法生成一组等效非线性实噪声，所述等效非线性实噪声对应目标复噪声的振幅；

随机生成一组在0～2π的范围内均匀分布的相位随机变量，所述相位随机变量对应目标复噪声的相位；

将所述等效非线性实噪声和所述相位随机变量组合，得到等效非线性复噪声(目标复噪声)。

11a.一种等效非线性复噪声生成方法，包括：

利用附记1～6任一项的方法生成一组零均值卡方分布的随机实变量；

随机生成一组取值在0～2π的范围内均匀分布的相位随机变量；

将所述随机实变量和相位随机变量进行组合，得到复白噪声；

利用非线性复噪声谱作为等效非线性滤波器对输入的所述复白噪声进行滤波处理，得到等效非线性复噪声。

12.一种光通信系统，包括等效非线性噪声生成装置，所述等效非线性噪声生成装置被配置为执行附记1～6以及10～11任一项所述的方法。

13.一种光通信系统，包括系统性能评估装置，所述系统性能评估装置被配置为执行附记7至9任一项所述的方法。

Claims (10)

1.一种等效非线性噪声生成装置，其中，所述装置包括：

生成单元，其随机生成服从零均值卡方分布的白噪声；

滤波单元，其利用等效非线性噪声谱作为等效非线性滤波器对输入的所述白噪声进行滤波处理，得到等效非线性噪声。

2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述生成单元随机生成服从零均值卡方分布的白噪声，包括：

生成一组卡方分布随机变量K；

将所述随机变量K减去所述随机变量的均值，得到所述白噪声。

3.根据权利要求1所述的装置，其中，所述生成单元随机生成服从零均值卡方分布的白噪声，包括：

生成一组卡方分布随机变量K；

将所述随机变量K的均值减去所述随机变量，得到所述白噪声。

4.根据权利要求2或3所述的装置，其中，所述生成单元使用以下方法之一生成所述卡方分布随机变量K：接受拒绝采样方法、基于累积分布函数的反函数方法、生成符合特定概率分布要求的随机变量方法。

5.根据权利要求1所述的装置，其中，所述等效非线性噪声谱通过基于带陷测试信号的非线性噪声功率比测量方法获得。

6.根据权利要求1所述的装置，其中，所述装置配置于存在明显ISI的待测非线性系统中。

7.一种系统性能评估装置，其中，所述装置包括：

生成单元，其利用权利要求1～6任一项的装置生成等效非线性噪声；

评估单元，其利用所述等效非线性噪声进行系统性能评估。

8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述评估单元利用所述等效非线性噪声进行系统性能评估，包括：

对所述等效非线性噪声和经过信道线性FIR滤波器的发射信号进行求和，生成受到等效非线性噪声干扰的第一等效信号；

对所述第一等效信号进行信号处理，得到误码率评估结果。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述评估单元利用所述等效非线性噪声进行系统性能评估，还包括：

利用加性高斯白噪声生成方法生成加性高斯白噪声；

对所述加性高斯白噪声和所述第一等效信号进行求和，生成同时受到等效非线性噪声和高斯白噪声干扰的第二等效信号；

对所述第二等效信号进行信号处理，得到误码率评估结果。

10.一种等效非线性复噪声生成装置，其中，所述装置包括：

生成单元，其利用权利要求1～6任一项的装置生成两组相互独立的等效非线性实噪声；

处理单元，其对所述两组相互独立的等效非线性实噪声进行组合获得相应的复噪声；对所述复噪声施加一个随机的公共相位旋转，获得等效非线性复噪声。

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