CN116248184A - 一种基于空间覆盖的hpgs 16qam通信优化方法 - Google Patents

一种基于空间覆盖的hpgs 16qam通信优化方法 Download PDF

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CN116248184A CN202211697282.6A CN202211697282A CN116248184A CN 116248184 A CN116248184 A CN 116248184A CN 202211697282 A CN202211697282 A CN 202211697282A CN 116248184 A CN116248184 A CN 116248184A
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Abstract

本发明涉及一种基于空间覆盖的HPGS16QAM通信优化方法，属于通信技术领域。把空间覆盖的思想运用到GS整形上，从而首次提出几何整形的星座整形15‑QAM信令方案，并在此基础上创新性地提出PS+GS+调整器对16‑QAM光纤信道的优化，当信噪比大于10dB时，即可实现无误码传输，从而改善了光纤通信的质量。实验结果表明本发明与PS‑16QAM、GS‑16QAM以及没有PS和GS的方案相比，信噪比OSNR分别节省了0.7dB、0.8dB和1.2dB达到无误码传输，从而以较低成本，较低复杂度实现了不错的整形增益和更好的传输性能。

Description

一种基于空间覆盖的HPGS 16QAM通信优化方法
技术领域
本发明属于通信技术领域，涉及一种基于空间覆盖的HPGS 16QAM通信优化方法。
背景技术
作为当代通信的主要支柱之一，光纤通信技术(opticalfibercommunications)在电信网中起着至关重要的作用。光纤通信是一种未来信息社会中各种信息的主要传送工具。光纤通信技术是一种最新通信技术，它标志了新技术革命，它利用光波作为载波传递信息，以光纤作为媒介传输信息。21世纪以来，随着互联网的迅猛发展，音频、视频、多媒体应用的急速上升，迫切需求光纤信道的容量和传输的质量。
近年来，光纤通信上出现的概率整形和几何整形技术，它们对于提高光纤系统的容量，降低误码率有良好的效果。然而，关注的问题是，在概率和几何整形的基础上，如何更好地结合两者的优势，如何进一步改善光纤通信的质量：在不增加传输功率和光纤系统复杂性的情况下，获得更高的频谱效率和传输容量，降低误码率，使光通信系统具有更高的灵活性和可靠性。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于空间覆盖的HPGS 16QAM通信优化方法。基于均匀分布的0-1比特数据类型，本方案采用的主要技术有几何整形(GS)、概率整形(PS)、调整器、FEC编码等。GS部分通过设置最大化GMI和最小化BER为目标，并使用自动编码器神经网络训练，在特定SNR下，得出最佳的星座图坐标(16-QAM)。PS部分按照树形码，共生成15种调制符号。其中，带111前缀的8种调制符号(6bit/Symbol)占比为1/8，它们对应于星座点的外圈；其余调制符号有7种(3bit/Symbol)，占比为7/8，它们对应于星座点的内圈。15种符号，对应于16-QAM，会有1个星座点剩余。调整器的本质，是调制时对符号空间的全覆盖思想：针对带111前缀的8种调制符号，进行统计并标记首次出现的最后一种符号；在调制时，将其映射为空闲的星座点。若没有使用FEC编码，则会出现较高的误码现象。因此，引入了RS(15，11)码和CCSDS标准的LDPC码，两者均能实现零误码。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于空间覆盖的HPGS 16QAM通信优化方法，该方法包括以下步骤：
15QAM划分的概率整形；
基于高斯噪声GN和非线性干扰噪声NLIN信道模型、通过自动编码器神经网络AENN训练的几何整形；
进行基于空间覆盖和用于光信号调制/解调的调整器的算法。
可选的，所述15QAM划分的概率整形为：
设‘0’和‘1’出现的概率是相等的，数据流按照树形码，共生成15种调制符号；其中，带111前缀的8种调制符号占比为1/8，它们为111000-111111；其余调制符号有7种，占比为7/8，它们为000–110。
可选的，所述基于高斯噪声GN和非线性干扰噪声NLIN信道模型中，离散的NLIN模型描述如下：
y＝c(x,P3,κ,κ3)
＝x+nASE+nNLIN
Figure BDA0004022734280000021
Figure BDA0004022734280000022
式中，y代表接收的码字，x代表发送的码字，c(·)代表信道模型，nASE代表具有方差
Figure BDA0004022734280000023
的高斯噪声样本，nNLIN代表具有方差/>
Figure BDA0004022734280000024
的高斯噪声样本；
NLIN模型将光纤系统的有效信噪比描述如下：
Figure BDA0004022734280000025
设所有的通道具有相同的光学发射功率，Ptx代表光发射功率，并且从同一星座中汲取能量；其中，Ptx代表光发射功率，
Figure BDA0004022734280000026
代表累积放大自发辐射(ASE)噪声的方差，
Figure BDA0004022734280000027
代表NLIN的方差；μ4代表星座的四阶矩，设所有通道都具有相同的光学发射功率，并从相同的星座中汲取能量μ6代表星座的六阶矩。
可选的，所述空间覆盖具体为：
符号空间S定义为调制数据D中可能出现的全部符号的集合；设
S＝{s1,s2,s3,…,sn}
有card(S)＝n，即调制数据D中有n种符号；调制的过程看作是从某时刻起，逐个地获取符号的过程；在D中获取一个最短的数据块B，以满足：
Figure BDA0004022734280000028
其中，Freq(xB)表示符号x在数据块B中的出现频次；满足上式的最短数据块B，即完成对符号空间S的全覆盖；
记M为数据块B的长度，B[-1]为B的最后一个符号；在数据块B完成全覆盖时，有：
M≥n#
若x＝B[-1]，则有：
Freq(xB)＝1#
上式为空间覆盖思想的结论。
可选的，所述进行基于空间覆盖和用于光信号调制/解调的调整器的算法具体为：
将额外的星座点，用于对全体符号利用空间覆盖思想进行唯一性表示：在调制和解调时，是最后一个首次出现的符号，且具有唯一性。
可选的，所述方法中，发送端的流程为：
(1)加载数据和星座图；
(2)对数据进行PS的符号划分；
(3)根据调整器，对数据进行符号的统计和替换；
(4)进行RS/LDPC编码；
(5)星座映射，生成调制数据；
(6)发送调制数据到光纤信道；
接收端的处理和发送端的处理，是互逆的过程；
接收端的处理流程如下：
(1)从光纤信道接收数据；
(2)解调制；
(3)RS/LDPC解码；
(4)根据调整器，对替换的符号进行统计和还原；
(5)根据PS规则，对数据格式进行恢复；
(6)统计并计算误码率。
可选的，在信号质量达到一定阈值时，引入RS或LDPC纠错码，以实现无误码传输。
本发明的有益效果在于：首先，本方案有机地整合了现有的PS和GS技术，使它们各自均达到了最佳的效果。其中，PS部分采用树形码的形式产生7个3比特的符号和8个6比特的符号，GS部分通过AENN的训练，找到了最佳的16QAM星座坐标。其次，在整合PS和GS技术的基础上，本方案首次提出了调整器的技术，它利用了“最后一个符号首次出现时的唯一性”，在调制和解调时，可以进一步地降低系统平均功率，起到了星座整形的目的。最后，为保证无误码传输，本方案采用了RS/LDPC的前向纠错技术(FEC)，有效地将系统误码率降低为0。本方案的星座调制后的效果，见图8。本方案的实验配置，见图9。在实验效果的展示方面，相较于其他16QAM光纤通信方案，本发明有更好的整形效果，见图11；本发明在降低发射功率、提高信道容量、降低误码率等方面体现出更好的性能。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：
图1为PS部分采用的树形码(二叉树)及其形成的所有符号的示例图；
图2为GS部分用于训练的神经网络自动编码器模型图；
图3为GS部分，当SNR＝15时，16-QAM星座的初始坐标图；
图4为GS部分，经过AENN的训练，最终得到的16-QAM星座的坐标图；
图5为GS训练后的星座图；
图6为发送端的流程图；
图7为接收端的流程图；
图8为星座调制后的效果图；
图9为本发明的实验配置图；
图10为SSMF(标准单模光纤)的具体参数；
图11为本发明与其它16QAM光纤通信方案的效果比较图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
请参阅图1～图11，基于均匀分布的0-1比特数据类型，本发明采用的主要技术有几何整形(GS)、概率整形(PS)、调整器、FEC编码等。GS部分通过设置最大化GMI和最小化BER为目标，并使用自动编码器神经网络训练，在特定SNR下，得出最佳的星座图坐标(16-QAM)。PS部分按照树形码，共生成15种调制符号。其中，带111前缀的8种调制符号(6bit/Symbol)占比为1/8，它们对应于星座点的外圈；其余调制符号有7种(3bit/Symbol)，占比为7/8，它们对应于星座点的内圈。15种符号，对应于16-QAM，会有1个星座点剩余。调整器的本质，是调制时对符号空间的全覆盖思想：针对带111前缀的8种调制符号，进行统计并标记首次出现的最后一种符号；在调制时，将其映射为空闲的星座点。若没有使用FEC编码，则会出现较高的误码现象。因此，引入了RS(15，11)码和CCSDS标准的LDPC码，两者均能实现零误码。本发明的主要技术的具体实现细节，描述如下：
PS部分：
在这一部分，采用树形码(二叉树)的形式，对概率有一个很好的解释，如图1所示。本方案的前提是，假设数据是服从均匀分布的，即‘0’和‘1’出现的概率均为1/2。从根结点出发，数据出现‘0’(向左)和出现‘1’(向右)的概率均为1/2。如图所示，共生成15种调制符号(蓝圈)。叶子结点(蓝圈)即为需要调制的数据单元(符号)。其中，符号‘000’-‘110’，出现的概率均为1/8，带前缀‘111’的6bit符号，出现的概率之和为1/8。
GS部分：
光纤信道使用非线性模型来建模，其中信道损伤仅取决于放大自发辐射噪声(ASE)、平均信道功率P以及星座的4阶矩和6阶矩(κ和κ3)。本方案中，主要考虑的信道模型，是高斯噪声(GN)模型和非线性干扰噪声(NLIN)模型。
本方案将信道模型、非线性干扰噪声(NLIN)模型或者高斯噪声(GN)模型与来自机器学习的基于梯度的优化结合。针对GN模型，结合的优点在于消除了对κ和κ3的依赖以及依赖于调制的非线性效应，可训练的自动编码器(AE)模型的由信道模型、编码器和解码器组成的神经网络构建。通过神经网络(NN)与实数向量运算，符号x和y被转化为实部和虚部的向量。AENN模型通过以下各式定义：
Figure BDA0004022734280000061
Figure BDA0004022734280000062
Figure BDA0004022734280000063
Figure BDA0004022734280000064
上面公式中，f(·)代表编码器NN，g(·)代表解码器NN。要达到的目标是通过潜在变量
Figure BDA0004022734280000065
(及其受损版本/>
Figure BDA0004022734280000066
)在输出/>
Figure BDA0004022734280000067
处重现输入/>
Figure BDA0004022734280000068
通过最小化损失函数来实现目标，最终趋于/>
Figure BDA0004022734280000069
用x→代表N维矢量，就得到了N维星座。训练自动编码器通过使用一个one-hot的编码向量来实施M阶的星座。
Figure BDA00040227342800000610
其中
Figure BDA00040227342800000611
是除第i行以外的全零向量，因此|S|＝M。该模型的训练与传统的自动编码器完全相同。训练用的AENN模型，如图2所示。目标函数是：最大化Gaussian GMI，最大化Sigmoid GMI和最小化BER的联合。训练参数batchSize＝[48,80,112,144,176,208,240]，可设置的信道参数为：SNR。以SNR＝15为例，16-QAM星座的初始坐标，如图3所示。经过AENN的训练，最终得到的星座坐标，如图4所示。
调整器部分：
经过GS训练后的星座图，有内圈8个点和外圈8个点，如图7所示。符号数为15个，星座点数为16个，有一个星座点处于空闲状态。如果对数据(符号流)进行统计，只关注符号的首次出现。当第15个(最后一个)符号首次出现时，它是唯一的：这种唯一性，在调制和解调时均成立。因此，可以把最后一个首次出现的符号，调制在空闲的星座点上。在本方案中，用内圈的点表示0～6(码字为：000-110)，外圈的点表示7～15(码字为：111000–111111)。这样，内圈的8个点，仅利用了7个，有一个剩余点。这个剩余的星座点，用于对15个符号进行空间覆盖：在调制和解调时，它可以解释为最后一个出现的符号，且这种解释具有唯一性。最终效果如图8所示。在本质上，调整器也实现了星座整形的目标。
本方案的实验设置，如图9所示。其中，标准单模光纤(SSMF)的传输距离设置为100km km，其中，SSMF的具体参数如图10所示。首先，使用二进制伪随机数发生器生成随机比特序列，按照2.1节中的16-QAM码字的树形图规则生成12800个具有16种符号的随机序列。按照提出的调整器的规则，对带‘111’前缀的8种调制符号，进行统计并标记首次出现的最后一种符号，将其映射为空闲的星座点。这样就得到了经过概率整形的数据源。接着采用CCSDS标准的LDPC码对数据源进行处理，其码率设置为1/2。在光线路发射端，激光器发生功率为0dBm、线宽为100kHz的1550nm的光波作为光信号源。光信号源经过光分束器分成两个正交的偏振态光波，再使用I/Q调制器对两个正交光波进行调制。I/Q调制器由两个马赫增德尔调制器和一个π/2的相位调制器级联而成。马赫增德尔调制器的两个放大电信号的Vpp为0.4V，其半电压、插入损耗和消光比分别为3V、5dB和30dB。两个正交的光波进行IQ调制后经由光合束器合并传送至G.652D标准单模光纤(SSMF)。SSMF的衰减α＝0.2dB/km，色散D＝16.5ps/(nm·km)，非线性系数为1.3(W·km)-1。光信号经EDFA放大并在SSMF上传输了100km后，再经过可变光衰减器(VOA)模拟传输和分路器的损耗。在光线路的接收端，激光器LO产生功率为0dBm，线宽为100kHz的本振光和信号光一起输入90°混频器中进行混频，输出的信号经过光电检测器和数模转换后转换为数字信号。得到的数字信号通过适当的色散补偿算法，得到原始数据。
在Ts端(发送端)，数据的发送过程描述如下：
1.加载数据和星座图。
2.对数据进行PS的符号划分。
3.根据调整器，对数据进行符号的统计和替换。
4.进行RS/LDPC编码。
5.星座映射，生成调制数据。
6.发送调制数据到光纤信道。
Ts端详细的流程图，如图6示。
Rs端(接收端)的处理过程，几乎与发送端相反。数据接收的过程，描述如下：
1.从光纤信道接收数据。
2.解调制(星座点解映射)。
3.RS/LDPC解码。
4.根据调整器，对替换的符号进行统计和还原。
5.根据PS规则，对数据格式进行恢复。
6.统计并计算误码率等。
Rs端详细的流程图，如图7所示。
HPGS-16QAM方案与传统PS-16QAM方案、GS-16QAM方案和均匀方案描述如下：
随着OSNR的增加，HPGS-16QAM方案，传统的PS-16QAM方案、传统GS-16QAM方案和传统的均匀方案，各方案的BER值在逐渐降低；
随着OSNR的增加，HPGS-16QAM方案分别与传统的PS-16QAM方案、传统的GS-16QAM方案和传统的uniform-16QAM均匀方案比较BER更低；
如图11所示，HPGS-16QAM方案与传统的PS-16QAM方案、传统的GS-16QAM方案和传统的uniform-16QAM均匀方案相比，信噪比OSNR分别节省了0.7dB、0.8dB和1.2dB。
HPGS-16QAM方案与其他传统方案的详细比较，如图11所示。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (7)

1.一种基于空间覆盖的HPGS 16QAM通信优化方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
15QAM划分的概率整形；
基于高斯噪声GN和非线性干扰噪声NLIN信道模型、通过自动编码器神经网络AENN训练的几何整形；
进行基于空间覆盖和用于光信号调制/解调的调整器的算法。
2.根据权利要求1所述的一种基于空间覆盖的HPGS 16QAM通信优化方法，其特征在于：所述15QAM划分的概率整形为：
假设‘0’和‘1’出现的概率是相等的，数据流按照树形码，共生成15种调制符号；其中，带111前缀的8种调制符号占比为1/8，它们为111000-111111；其余调制符号有7种，占比为7/8，它们为000-110。
3.根据权利要求1所述的一种基于空间覆盖的HPGS 16QAM通信优化方法，其特征在于：所述基于高斯噪声GN和非线性干扰噪声NLIN信道模型中，离散的NLIN模型描述如下：
y＝c(x,P3,κ,κ3)
＝x+nASE+nNLIN
Figure FDA0004022734270000011
Figure FDA0004022734270000012
式中，y代表接收的码字，x代表发送的码字，c(·)代表信道模型，nASE代表具有方差
Figure FDA0004022734270000013
的高斯噪声样本，nNLIN代表具有方差/>
Figure FDA0004022734270000014
的高斯噪声样本；
NLIN模型将光纤系统的有效信噪比描述如下：
Figure FDA0004022734270000015
设所有的通道具有相同的光学发射功率，Ptx代表光发射功率，并且从同一星座中汲取能量；其中，Ptx代表光发射功率，
Figure FDA0004022734270000016
代表累积放大自发辐射(ASE)噪声的方差，/>
Figure FDA0004022734270000017
代表NLIN的方差；μ4代表星座的四阶矩，设所有通道都具有相同的光学发射功率，并从相同的星座中汲取能量μ6代表星座的六阶矩。
4.根据权利要求1所述的一种基于空间覆盖的HPGS 16QAM通信优化方法，其特征在于：所述空间覆盖具体为：
符号空间S定义为调制数据D中可能出现的全部符号的集合；设
S＝{s1,s2,s3,…,sn}
有card(S)＝n，即调制数据D中有n种符号；调制的过程看作是从某时刻起，逐个地获取符号的过程；在D中获取一个最短的数据块B，以满足：
Figure FDA0004022734270000021
其中，Freq(xB)表示符号x在数据块B中的出现频次；满足上式的最短数据块B，即完成对符号空间S的全覆盖；
记M为数据块B的长度，B[-1]为B的最后一个符号；在数据块B完成全覆盖时，有：
M≥n#
若x＝B[-1]，则有：
Freq(xB)＝1#
上式为空间覆盖思想的结论。
5.根据权利要求1所述的一种基于空间覆盖的HPGS 16QAM通信优化方法，其特征在于：所述进行基于空间覆盖和用于光信号调制/解调的调整器的算法具体为：
将额外的星座点，用于对全体符号利用空间覆盖思想进行唯一性表示：在调制和解调时，是最后一个首次出现的符号，且具有唯一性。
6.根据权利要求1所述的一种基于空间覆盖的HPGS 16QAM通信优化方法，其特征在于：所述方法中，发送端的流程为：
(1)加载数据和星座图；
(2)对数据进行PS的符号划分；
(3)根据调整器，对数据进行符号的统计和替换；
(4)进行RS/LDPC编码；
(5)星座映射，生成调制数据；
(6)发送调制数据到光纤信道；
接收端的处理和发送端的处理，是互逆的过程；
接收端的处理流程如下：
(1)从光纤信道接收数据；
(2)解调制；
(3)RS/LDPC解码；
(4)根据调整器，对替换的符号进行统计和还原；
(5)根据PS规则，对数据格式进行恢复；
(6)统计并计算误码率。
7.根据权利要求1所述的一种基于空间覆盖的HPGS 16QAM通信优化方法，其特征在于：在信号质量达到一定阈值时，引入RS或LDPC纠错码，以实现无误码传输。
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