CN116192249A - 色散估计方法、芯片、电子设备及存储介质 - Google Patents

色散估计方法、芯片、电子设备及存储介质 Download PDF

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CN116192249A CN202111421680.0A CN202111421680A CN116192249A CN 116192249 A CN116192249 A CN 116192249A CN 202111421680 A CN202111421680 A CN 202111421680A CN 116192249 A CN116192249 A CN 116192249A
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Abstract

本申请涉及光通信技术领域，特别涉及一种色散估计方法、芯片、电子设备及存储介质。色散估计方法包括：设定色散扫描区间和扫描步长，并进入估算步骤；估算步骤包括：根据色散扫描区间和扫描步长对待估计数据进行扫描，得到若干个第一数据；每次扫描得到一个所述第一数据；根据预设的时钟鉴相一致性的代价函数和每次扫描后得到的第一数据，计算每次扫描后得到的代价函数值；从若干个代价函数值中选取最小代价函数值，并计算出得到最小代价函数值所采用的色散扫描值，作为色散估计值。对待估计数据进行扫描式补偿获取代价函数，且选择的代价函数与时钟鉴相值的一致性相关，当色散补偿准确时，时钟鉴相抖动最小，可以快速且准确的获取色散估计值。

Description

色散估计方法、芯片、电子设备及存储介质
技术领域
本申请实施例涉及光通信技术领域，特别涉及一种色散估计方法、芯片、电子设备及存储介质。
背景技术
在光纤通信系统中，光纤中的传输信号由于含有不同的频率或模式成分，经光纤传输后信号脉冲会因群速度的不同产生不同展宽，引起信号失真，这种物理现象称为色散。光纤色散的普遍存在使得传输的信号脉冲产生畸变，从而限制了光纤的传输容量和传输带宽。对单载波相干光通信系统而言，采用基于色散补偿光纤(Dispersion CompensatingFiber，简称DCF)的光补偿或者数字信号处理算法的非光补偿均可实现对光纤色散的补偿，但后者相较而言实现成本更低且对光纤非线性效应的容忍度更高，因此光纤色散补偿模块是数字信号处理流程中必不可少的一个环节。
然而，下一代数字信号处理芯片会面对光电器件受限及可重构光分插复用器(Reconfigurable Optical Add-Drop Multiplexer，简称ROADM)穿通能力不足的问题，超奈奎斯特(Faster-Than-Nyquist signaling，简称FTN)技术是解决上述问题的关键技术。在FTN系统下，半波特率以上分量损伤严重，传统基于频谱的色散估计方法无法工作。而目前的适用于FTN系统的色散估计方法，对峰值平均功率比(Peak to Average Power Ratio，简称PAPR)、小信号模型、时钟等都有一定的局限性，如对偏振模色散(Polarization ModeDispersion，简称PMD)、偏振态(State Of Polarization，简称SOP)敏感、估计所需时间长以及估计误差偏大等问题，导致在带宽受限系统尤其是FTN系统中无法快速且准确的进行色散估计。
发明内容
本申请实施例的主要目的在于提出一种色散估计方法、芯片、电子设备及存储介质，实现可以快速且准确的估计出色散值。
为实现上述目的，本申请实施例提供了一种色散估计方法，包括：设定色散扫描区间和扫描步长，并进入估算步骤；所述估算步骤包括：根据所述色散扫描区间和扫描步长对待估计数据进行扫描，得到若干个第一数据；其中，每次扫描得到一个所述第一数据；根据预设的时钟鉴相一致性的代价函数和每次扫描后得到的第一数据，计算每次扫描后得到的代价函数值；从若干个所述代价函数值中选取最小代价函数值，并计算出得到所述最小代价函数值所采用的色散扫描值，作为色散估计值。
为实现上述目的，本申请实施例还提供了一种芯片，包括：至少一处理模块；以及与所述至少一处理模块通信连接的存储模块；其中，所述存储模块存储有可被所述至少一处理模块执行的指令，所述指令被所述至少一处理模块执行，以使所述至少一处理模块能够执行上述的色散估计方法。
为实现上述目的，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：至少一处理模块；以及与所述至少一处理模块通信连接的存储模块；其中，所述存储模块存储有可被所述至少一处理模块执行的指令，所述指令被所述至少一处理模块执行，以使所述至少一处理模块能够执行上述的色散估计方法。
为实现上述目的，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，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的色散估计方法。
本申请提出的色散估计方法，在色散估计的过程中，设定色散扫描区间和扫描步长，并进入估算步骤；估算步骤包括：根据色散扫描区间和扫描步长对待估计数据进行扫描，得到若干个第一数据；其中，每次扫描得到一个第一数据；根据预设的时钟鉴相一致性的代价函数和每次扫描后得到的第一数据，计算每次扫描后得到的代价函数值；从若干个代价函数值中选取最小代价函数值，并计算出得到最小代价函数值所采用的色散扫描值，作为色散估计值。对获取的待估计数据进行扫描式补偿获取代价函数，且选择的代价函数与时钟鉴相值的一致性相关，当色散补偿准确时，时钟鉴相抖动最小，使得本申请可以快速且准确的估计出色散值。解决了现有技术中当前色散估计方法对简称PAPR、小信号模型、时钟等都有一定的局限性，导致在带宽受限系统尤其是FTN系统中无法快速且准确的进行色散估计的技术问题。
附图说明
图1是典型的数字相干接收机的基本信号处理流程框图；
图2是本申请实施例提供的色散估计方法的流程示意图；
图3是本申请实施例提供的色散估计方法中的根据色散扫描区间和扫描步长对待估计数据进行扫描，得到若干个第一数据的流程示意图；
图4是本申请实施例提供的色散估计方法的流程示意图；
图5是本申请实施例提供的色散估计方法的流程示意图；
图6是本申请实施例提供的芯片的结构示意图；
图7是本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请的各实施例进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本申请各实施例中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施例的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。以下各个实施例的划分是为了描述方便，不应对本申请的具体实现方式构成任何限定，各个实施例在不矛盾的前提下可以相互结合相互引用。
随着光纤通信系统的快速发展，数字相干接收技术因其高灵敏度、高频谱效率而受到很多关注，同时可以比较方便地在数字域对链路损伤进行均衡补偿，降低成本等。其中采用数字域电均衡技术可以几乎全部补偿光系统的线性损伤，包括链路色度色散、偏振模色散等。在补偿传输过程中积累的色散效应前，需事先估计出准确的色散值，指导设计不同阶数均衡器。目前，在电域进行色散估计的方法在面对光电器件受限的窄带系统尤其针对FTN系统都会面临很多问题和挑战，比如失效、估计误差较大、所需计算资源和计算时间大等。图1为典型的数字相干接收机的基本信号处理流程框图。如图1所示，数字相干接收机进行信号处理的过程包括：光信号受限通过90°混频器及光电二极管平衡探测实现光相干接收的过程。光电转换后的电信号通过模数转换器(Analog-to-Digital Converter，简称ADC)转换为数字信号。数字信号处理包括同相正交信号的正交化和归一化以及对同相正交信号不平衡的补偿、光纤色散补偿、时钟恢复算法、偏振解复用偏振模色散补偿、频偏估计和补偿、相位恢复和线宽噪声估计与均衡，最后是判决以及误码率计算。其中，通过反向推导光纤的时域或频域传递函数，很容易在数字域完成色散补偿。但是光纤链路积累的色散值一般比较大，一般会分两部分进行补偿。首先通过设计的时域或频域色散均衡器，对色度色散估计模块估计出的色散值进行补偿，接着残留色度色散与偏振模色散由自适应均衡模块实现。尤其，对于光电器件受限的窄带系统比如超奈奎斯特FTN系统，色散估计利用频谱中时钟分量(半波特率)附近的频谱信息直接估计，而在超奈奎斯特系统中，时钟频率损失严重，因此传统估计方式大多不可工作。现有的色度色散估计方法尚无法快速、精确地提供色度色散估计值。本申请实施例应用于长距相干光传输系统中光模块的DSP芯片中，尤其适用于超奈奎斯特系统；色散补偿是DSP芯片接收端算法的关键模块之一，色度色散准确快速的估计算法是实现色散补偿的前提。
本申请的一个实施例涉及一种色散估计方法，如图2所示，包括：
步骤101，设定色散扫描区间和扫描步长，并进入估算步骤。
在一示例实施中，色散扫描区间和扫描步长是根据DSP芯片或超奈奎斯特系统的链路环境和或调制格式设置的，可以在DSP芯片或超奈奎斯特系统中存储有链路环境和或调制格式与色散扫描区间和扫描步长的对应关系表，在监测到DSP芯片或超奈奎斯特系统中的链路环境和或调制格式之后，从对应关系表中查找与当前链路环境和或调制格式对应的色散扫描区间和扫描步长；也可以设置人机交互界面，在监测到DSP芯片或超奈奎斯特系统中的链路环境和或调制格式之后，在人机交互界面上显示当前的链路环境和或调制格式，并接收用户根据当前的链路环境和或调制格式输入的色散扫描区间和扫描步长；而在色散扫描区间和扫描步长确定好之后，就可以进入色散估计步骤，其中，估算步骤是由本申请实施例提及的步骤102-步骤103组成。
步骤102，根据色散扫描区间和扫描步长对待估计数据进行扫描，得到若干个第一数据；其中，每次扫描得到一个第一数据。
在一示例实施中，待估计数据是时域数据，根据色散扫描区间和扫描步长对待估计数据进行扫描得到若干个第一个数据的过程如图3所示，具体包括：
子步骤1021，根据色散扫描区间和扫描步长，确定扫描次数n和每次扫描采用的色散扫描值，并根据n个色散扫描值得到n个色散补偿值。
在一示例实施中，色散扫描区间表明了需要进行色散扫描的总长度，而扫描步长则规定了进行以此色散扫描的长度，因此可以根据色散扫描区间和扫描步长来确定出扫描次数，在扫描次数确定之后，便可以根据扫描次数、色散扫描区间和扫描步长确定出每次扫描的色散扫描区间，进而根据每次扫描的色散扫描区间确定每次扫描采用的色散扫描值，从而将每次扫描采用的色散扫描值转换为每次扫描的色散补偿值。
子步骤1022，将待估计数据转换成频域信号序列，并采用n个色散补偿值分别对频域信号序列进行色散频域均衡处理，得到n个色散频域均衡化的频域信号序列。
在一示例实施中，在对待估计数据进行扫描之前，需要先将时域的待估计数据转换至频域信号序列，在利用确定好的每次扫描的色散补偿值对频域信号序列进行色散频域均衡处理，得到经历每次扫描之后的n个色散频域均衡化的频域信号序列。
子步骤1023，将n个色散频域均衡化的频域信号序列分别进行傅里叶逆变换，得到n个第一数据。
在一示例实施中，以此对得到的n个色散频域均衡化的频域信号序列进行傅里叶逆变换，将n个色散频域均衡化的频域信号序列转化为n个时域信号序列，也就是n个第一数据。
步骤103，根据预设的时钟鉴相一致性的代价函数和每次扫描后得到的第一数据，计算每次扫描后得到的代价函数值。
在一示例实施中，步骤102所获取的第一数据可以是多个第一数据，也可以是一个第一数据，对于每一个第一数据来讲，计算每次扫描使用的色散扫描值对应的代价函数值包括：对第一数据进行偏振处理，得到第一数据对应的至少一个第二数据；以第一数据为两个时域信号序列x(n)、y(n)为例，对第一数据进行偏振处理可以根据公式
Figure BDA0003377625920000041
公式2S2(n)＝x(n)+j*y(n)和公式3S3(n)＝x(n)+y(n)来进行处理，得到3个第二数据。
在一示例实施中，公式1、公式2和公式3并非是本申请对第一数据进行偏振处理的唯一方法，在一些其他实施方式中，还可以通过对多个时域信号序列的线性组合的方式来对第一数据进行偏振处理。
在一示例实施中，在获取到第二数据之后，对于每个第二数据，基于时钟鉴相一致性的代价函数，计算每个第二数据对应的鉴相误差均值的模值；而当第一数据对应的第二数据为一个，将第二数据对应的鉴相误差均值作为所述每次扫描使用的第一色散扫描值对应的代价函数值。其中，时钟鉴相一致性的代价函数由Pi(n)＝[real(Si(n))]2+[imag(Si(n))]2和εi(k)＝Pi(2k)[P(2k+1)-Pi(2k-1)]组成，其中，i为第二数据的个数，n的取值为1至N，N为正整数，Si(n)为第i个第二数据，k的取值为1至N/2，Pi(n)为第i个第二数据的信号功率，εi(k)为第i个第二数据的鉴相误差值；在获取到每个第二数据的每次扫描时的鉴相误差值之后，便可以对每次扫描时产生的鉴相误差值根据公式
Figure BDA0003377625920000042
获取第二数据对应的鉴相误差均值，并将第二数据对应的鉴相误差均值作为每次扫描使用的第一色散扫描值对应的代价函数值。
在一示例实施中，上述的时钟鉴相一致性的代价函数仅为示例的一种，时钟鉴相一致性的代价函数的样式还可以包括：
样式1：
Figure BDA0003377625920000043
样式2：
Figure BDA0003377625920000044
样式3：Pi(n)＝[real(Si(n))]2+[imag(Si(n))]2，
Figure BDA0003377625920000045
样式4：
Figure BDA0003377625920000046
/>
样式5：εi(k)＝Im(Si(n)+Si(n+N/2))。
在一示例实施中，而当第一数据对应的第二数据为多个时，根据公式
Figure BDA0003377625920000047
将多个第二数据对应的鉴相误差均值之和作为每次扫描使用的第一色散扫描值对应的代价函数值。
步骤104，从若干个代价函数值中选取最小代价函数值，并计算出得到最小代价函数值所采用的色散扫描值，作为色散估计值。
在一示例实施中，由于所获取的第一数据时若干个，每一个第一数据均对应有一个代价函数，因此可以从若干个第一数据对应的若干个代价函数选取出代价函数最小的代价函数值，之后在确定最小代价函数对应的色散扫描值，作为待估计数据的色散扫描值。
本申请提出的色散估计方法，在色散估计的过程中，设定色散扫描区间和扫描步长，并进入估算步骤；估算步骤包括：根据色散扫描区间和扫描步长对待估计数据进行扫描，得到若干个第一数据；其中，每次扫描得到一个第一数据；根据预设的时钟鉴相一致性的代价函数和每次扫描后得到的第一数据，计算每次扫描后得到的代价函数值；从若干个代价函数值中选取最小代价函数值，并计算出得到最小代价函数值所采用的色散扫描值，作为色散估计值。对获取的待估计数据进行扫描式补偿获取代价函数，且选择的代价函数与时钟鉴相值的一致性相关，当色散补偿准确时，时钟鉴相抖动最小，使得本申请可以快速且准确的估计出色散值。解决了现有技术中当前色散估计方法对简称PAPR、小信号模型、时钟等都有一定的局限性，导致在带宽受限系统尤其是FTN系统中无法快速且准确的进行色散估计的技术问题。
本申请的一个实施例涉及一种色散估计方法，如图4所示，包括：
步骤201，设定色散扫描区间和扫描步长，并进入估算步骤。
在一示例实施中，本步骤与本申请实施例提及的步骤101大致相同，此处不一一赘述；其中，本步骤提及的估算步骤与本申请实施例提及的步骤102-步骤103，此处不一一赘述。
步骤202，根据色散估计值和扫描步长，重新设定色散扫描区间和扫描步长，并再次进入估算步骤。
在一示例实施中，在第一次进行色散扫描之后，可以根据第一次进行色散扫描时所采用的色散估计值和扫描步长来重新确定进行第二次色散扫描时所采用的色散扫描区间和扫描步长，并再次进入估算步骤，其中，第二次色散扫描时所采用的色散扫描区间是第一次色散扫描时所采用的色散扫描区间的子区间，第二次色散扫描时所采用的扫描步长小于第一次色散扫描时所采用的扫描步长，实际上可以将第一次色散扫描看做是一次粗扫描，将第二次色散扫描看作是一次细扫描，本步骤提及的估算步骤与本申请实施例提及的步骤102-步骤103，此处不一一赘述。
在一示例实施中，可以在第一次色散扫描区间(粗扫描)和第二次色散扫描区间(细扫描)设定好之后，确定出第一扫描次数(粗扫描)和第二扫描次数(细扫描)，其中，第一扫描次数coa_cnt＝Floor(2*CD_scope/CD_coa_step)，CD_scope是指第一色散扫描区间，CD_coa_step是在第一色散扫描的扫描步长；第二扫描次数fin_cnt＝Floor(2*CD_coa_step/CD_fin_step)，CD_fin_step是指在第二色散扫描的扫描步长。
本申请的实施方式，在其他实施例的基础之上还可以在对待估计数据进行一次色散扫描之后，重新根据第一次色散扫描时所采用的色散扫描区间和扫描步长确定第二次进行色散扫描时所采用的色散扫描区间和扫描步长，并进行第二次估算，使得本申请可以在第一次估算的基础上进行二次估算，从而提高所获取的色散估计值的准确性。
本申请的一个实施例涉及一种色散估计方法，如图5所示，包括：
步骤301，设定色散扫描区间和扫描步长，并进入估算步骤。
在一示例实施中，本步骤与本申请实施例提及的步骤101大致相同，此处不一一赘述。
步骤302，根据预设的色散初始值对待估计数据进行色散均衡处理，得到色散均衡处理后的待估计数据，其中，色散初始值为色散扫描区间中的一个色散值。
在一示例实施中，预设的色散初始值是用户根据实际需求或者DSP芯片的情况或者FTN超奈奎特系统的情况设置的，在根据色散扫描区间和扫描步长对待估计数据进行扫描之前，需要先根据色散初始值CD_init对待估计数据进行色散均衡处理，并得到色散均衡处理之后的待估计数据，之后进入估算步骤的也是色散均衡处理之后的待估计数据，其中，-CD_scope≤CD_init≤CD_scope，CD_scope为正实数，单位为ps/nm，CD_init若无特殊指定可选为0。
步骤303，根据色散扫描区间和扫描步长对色散均衡处理后的待估计数据进行扫描，得到若干个第一数据；其中，每次扫描得到一个第一数据。
在一示例实施中，本步骤与本申请实施例提及的步骤102大致相同，此处不一一赘述。
步骤304，根据预设的时钟鉴相一致性的代价函数和每次扫描后得到的第一数据，计算每次扫描后得到的代价函数值。
在一示例实施中，本步骤与本申请实施例提及的步骤103大致相同，此处不一一赘述。
步骤305，从若干个所述代价函数值中选取最小代价函数值，并计算出得到所述最小代价函数值所采用的色散扫描值，作为色散估计值。
在一示例实施中，在从若干个第一数据对应的确定所述最小代价函数值对应的索引位置ind；索引位置ind是指第几次进行扫描，也就是第ind次对待估计数据进行扫描后得到最小代价函数值；之后在根据索引位置、扫描步长及色散初始值，计算最小代价函数值对应的色散扫描值，具体的计算公式为：色散扫描值＝色散初始值+索引位置ind*扫描步长。
在一示例实施中，以第一次色散扫描的第一扫描次数coa_cnt和第二次色散扫描的第二扫描次数fin_cnt为例，对第一扫描次数coa_cnt得到的若干个代价函数CF_coa，寻找若干个代价函数中最小代价函数对应的索引位置ind_coa，第一次色散扫描的色散估计值CD_est_coa可以通过索引计算得到：CD_est_coa＝CD_init+ind_coa*CD_coa_step；对第二扫描次数fin_cnt得到的若干个代价函数CF_fin，寻找若干个代价函数中最小代价函数对应的索引位置ind_fin，第二次色散扫描的色散估计值CD_est_fin可以通过索引计算得到：CD_est_coa＝CD_est_coa+ind_fin*CD_fin_step。从上述公式可以看出，对于第二次色散扫描的色散估计值来说，其色散初始值为第一次色散扫描时的色散扫描值。
本申请的实施方式，在其他实施例的基础之上还可以在对待估计数据进行估算之前，先根据预设的色散初始值对待估计数据进行色散均衡处理，使得可以提高本申请所获取的色散估计值的准确性。
上面各种方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包括相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。
本申请另一个实施例涉及一种芯片，如图6所示，包括：至少一个处理器401；以及，与所述至少一个处理器401通信连接的存储器402；其中，所述存储器402存储有可被所述至少一个处理器401执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器401执行，以使所述至少一个处理器401能够执行上述各实施例中的色散估计方法。
其中，存储器和处理器采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器和存储器的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器。
处理器负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，外围接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器可以被用于存储处理器在执行操作时所使用的数据。
本申请另一个实施例涉及一种电子设备，如图7所示，包括：至少一个处理器501；以及，与所述至少一个处理器501通信连接的存储器502；其中，所述存储器502存储有可被所述至少一个处理器501执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器501执行，以使所述至少一个处理器501能够执行上述各实施例中的色散估计方法。
其中，存储器和处理器采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器和存储器的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器。
处理器负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，外围接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器可以被用于存储处理器在执行操作时所使用的数据。
本申请另一个实施例涉及一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序。计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例。
即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本申请的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本申请的精神和范围。

Claims (11)

1.一种色散估计方法，其特征在于，包括：
设定色散扫描区间和扫描步长，并进入估算步骤；所述估算步骤包括：
根据所述色散扫描区间和扫描步长对待估计数据进行扫描，得到若干个第一数据；其中，每次扫描得到一个所述第一数据；
根据预设的时钟鉴相一致性的代价函数和每次扫描后得到的第一数据，计算每次扫描后得到的代价函数值；
从若干个所述代价函数值中选取最小代价函数值，并计算出得到所述最小代价函数值所采用的色散扫描值，作为色散估计值。
2.根据权利要求1所述的色散估计方法，其特征在于，所述根据时钟鉴相一致性的代价函数和每次扫描后得到的第一数据，计算每次扫描使用的色散扫描值对应的代价函数值，包括：对于每次扫描后得到的第一数据，
对所述第一数据进行偏振处理，得到所述第一数据对应的至少一个第二数据；
基于所述时钟鉴相一致性的代价函数，计算每个所述第二数据对应的鉴相误差均值的模值；
若所述第二数据为多个，将多个所述第二数据对应的鉴相误差均值之和作为所述每次扫描使用的第一色散扫描值对应的代价函数值；若所述第二数据为一个，将所述第二数据对应的鉴相误差均值作为所述每次扫描使用的第一色散扫描值对应的代价函数值。
3.根据权利要求2所述的色散估计方法，其特征在于，所述第一数据包括两个时域信号序列，且所述第二数据的数量为三个，具体如下：
Figure FDA0003377625910000011
S2(n)＝x(n)+j*y(n)；
S3(n)＝x(n)+y(n)；
其中，n＝1,2,3…,N，N为正整数，S1(n)、S2(n)、S3(n)为三个所述第二数据，x(n)、y(n)为所述两个时序信号序列。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的色散估计方法，其特征在于，所述时钟鉴相一致性的代价函数为：
Pi(n)＝[real(Si(n))]2+[imag(Si(n))]2，εi(k)＝Pi(2k)[P(2k+1)-Pi(2k-1)]；或者，
Figure FDA0003377625910000012
或者，
Figure FDA0003377625910000013
或者，
Pi(n)＝[real(Si(n))]2+[imag(Si(n))]2，
Figure FDA0003377625910000014
或者，
Figure FDA0003377625910000015
或者，
εi(k)＝Im(Si(n)+Si(n+N/2))；
其中，i为所述第二数据的个数，Si(n)为第i个所述第二数据，n＝1,2,3…,N，N为正整数，k＝1,2,3…,N/2，Pi(n)为第i个所述第二数据的信号功率，εi(k)为第i个所述第二数据的鉴相误差值。
5.根据权利要求1所述的色散估计方法，其特征在于，所述估算步骤包括之后，还包括：
根据所述色散估计值和所述扫描步长，重新设定所述色散扫描区间和所述扫描步长，并再次进入所述估算步骤；
其中，重新设定后的所述色散扫描区间为重新设定前的所述色散扫描区间的子区间，且重新设定后的所述扫描步长小于重新设定前的所述扫描步长。
6.根据权利要求1所述的色散估计方法，其特征在于，所述进入估算步骤之前，还包括：
根据预设的色散初始值对待估计数据进行色散均衡处理，得到色散均衡处理后的待估计数据；其中，所述色散初始值为所述色散扫描区间中的一个色散值；所述估算步骤中的待估计数据为色散均衡处理后的所述待估计数据。
7.根据权利要求6所述的色散估计方法，其特征在于，所述确定最小代价函数值对应的色散扫描值，包括：
确定所述最小代价函数值对应的索引位置ind；其中，所述索引位置ind是指：第ind次对所述待估计数据进行扫描后得到所述最小代价函数值；
根据所述索引位置、所述扫描步长及所述色散初始值，计算最小代价函数值对应的色散扫描值。
8.根据权利要求1所述的色散估计方法，其特征在于，所述根据设定的色散扫描区间和扫描步长对待估计数据进行扫描，得到若干个第一数据，包括：
根据所述色散扫描区间和所述扫描步长，确定扫描次数n和每次扫描采用的色散扫描值，并根据n个所述色散扫描值得到n个色散补偿值；
将所述待估计数据转换成频域信号序列，并采用n个所述色散补偿值分别对所述频域信号序列进行色散频域均衡处理，得到n个色散频域均衡化的频域信号序列；
将n个所述色散频域均衡化的频域信号序列分别进行傅里叶逆变换，得到n个所述第一数据。
9.一种芯片，其特征在于，包括：至少一处理模块；以及
与所述至少一处理模块通信连接的存储模块；其中，
所述存储模块存储有可被所述至少一处理模块执行的指令，所述指令被所述至少一处理模块执行，以使所述至少一处理模块能够执行如权利要求1至8中任一项所述的方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一处理器；以及
与所述至少一处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一处理器执行的指令，所述指令被所述至少一处理器执行，以使所述至少一处理器能够执行如权利要求1至8中任一项所述的方法。
11.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的方法。
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