具体实施方式

以下结合实施例和说明书附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述。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。

经研究发现，通过采集信道中传输的信号，并对传输的信号进行分析，以此获知信道的性能。现有的信道中所传输的信号频率较大，用于处理信号的硬件电路的带宽不足以适用于处理较大频率的信号，即信号的频率与用于处理信号的硬件电路的带宽不匹配，影响硬件电路对信号的处理，使得硬件电路对信号的处理结果不足以反映信道的性能，从而降低了通过信道中的信号而获取信道性能的准确度。现有技术获取的信道性能准确度较低。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种信道监测方法、解调方法、装置、设备及存储介质，解决了现有技术获取的信道性能准确度较低问题。具体实施时，本发明通过采集信道中传输的样本信号，并对样本信号应用线性光采样算法进行降频处理，将降频之后的样本信号输入到硬件电路中，硬件电路对降频之后的样本信号进行处理，得到针对降频之后的样本信号的输出结果，根据输出结果能够得到信道的性能。本申请能够提高获取到的信道性能的准确度。

举例说明，信道中传输信号，如果信道的性能不好，则会影响对信号的传输，即信号在性能不好的信道中传输导致信号变差。可以通过对信号的监测来监测信道的性能。本实施例采集信道中的样本信号，此时样本信号的频率为A，处理频率为A的样本信号所需要的硬件电路的带宽为a，现有的硬件电路的带宽达不到a，导致处理样本信号的硬件电路的带宽与样本信号的频率不匹配。本实施例通过线性光采样算法对频率为A的样本信号进行降频处理，降低处理之后的样本信号的频率为B，处理频率为B的样本信号所需要的硬件电路的带宽为b，带宽b小于带宽a，现有的硬件电路的带宽可以达到b，保证处理样本信号的硬件电路的带宽与降频之后的样本信号频率相匹配，从而使得硬件电路对样本信号的处理结果能够准确反映信道的性能。

示例性方法

本实施例的一种信道监测方法可应用于终端设备中，如图1中所示，所述一种信道监测方法具体包括如下步骤：

S100，获取信道中传输的样本信号。

本实施例中的信道可以是用于高速通信且容量突破100Tbps的单模光纤，单模光纤用于传输需要高带宽光电器件处理的高速光信号。本实施例选取单模光纤中传输的其中一部分高速光信号作为用于反映信道性能的样本信号。

S200，对所述样本信号应用线性光采样算法进行降频处理，得到降频之后的所述样本信号。

本实施例中，降频处理就是降低样本信号的频率。步骤S200包括步骤S201、S202、S203、S204：

S201，获取所述样本信号中的有效信号。

如果对从信道中获取的所有样本信号都进行处理以用于获取信道性能，一方面增加了后续硬件电路的运算压力，另一方面也会因样本信号自身所携带的对监测信道无用的信息而造成干扰。因此本实施例只选取样本信号中的有效信号，以提高对信道监测的准确度。

S202，依据所述有效信号，得到所述有效信号所对应的信号带宽。

本实施例可以通过有效信号的频率获取有效信号所对应的信号带宽。

S203，依据所述信号带宽，调节所述线性光采样算法的采样频率，调节之后的所述采样频率与所述信号带宽所匹配。

本实施例的采样频率可以是等于信号带宽，也可以是采样频率大于信号带宽。

S204，根据调节所述采样频率之后的所述线性光采样算法对所述有效信号进行降频处理，得到降频之后的所述有效信号。

只有将线性光采样算法的采样频率调节成与有效信号带宽所匹配，才能提高线性光采样算法的准确度，进而提高通过线性光采样算法进行降频之后的样本信号所得到的信道性能的准确度。

举例说明，图2中的信号波形对应本实施例的样本信号，图2中横坐标代表时间，纵坐标代表信号强度。本实施例的样本信号对应的有效信号的带宽是2MHz。本实施例将线性光采样的采样频率设定为1GS/s，因此采样频率远大于有效信号的带宽,用采样频率远大于有效信号带宽的线性光采样算法对有效信号进行采样，得到如图3所示的信号波形图。为了验证本实施例的线性光采样的准确性，采用33GHz带宽的Keysight高速实时示波器进行采样，示波器型号是DSOZ592A，垂直分辨率是8bit，采样率是80GS/s，采用上述示波器得到如图4所示的信号波形图。从图3中的线性光采样所得到的信号波形图和使用示波器实时接收到的信号波形图可以看出采用线性光采样能够准确恢复有效信号的波形。本实施例还可以通过对有效信号应用Hilbert(希尔伯特变换)得到有效信号的强度信息和相位信息，以便通过线性光采样算法对两者进行单独操作，进而通过有效信号的强度信息和相位信息反映信道中存在的是强度噪声还是相位噪声。

S300，将降频之后的所述样本信号输入到硬件电路，所述硬件电路用于对降频之后的所述样本信号进行处理。

硬件电路中承载着用于处理信号的算法，本实施例中硬件电路处理的是样本信号中的有效信号。步骤S300包括S301和S302：

S301，依据降频之后的所述样本信号，得到降频之后的所述样本信号所对应的信号星座图。

本实施例可以对样本信号中的有效信号进行降频处理，也可以直接对样本信号进行降频处理，得到有效信号所对应的信号星座图，或者样本信号所对应的信号星座图。

S302，根据所述硬件电路搭载的高斯混合模型算法对所述信号星座图进行概率估计，得到所述样本信号所对应的概率分布图。

举例说明，本实施例可以采用高斯混合模型算法得到概率分布图，也可以采用基于K均值算法的机器学习端到端均衡技术得到概率分布图，而后者适用于112Gbps的IMDD(区域光纤通信网与新型光通信)光通信系统。如图5所示，IMDD光通信系统中包括FFE(固件设施)、Mapping(高精度地图)、PRBS(伪随机比特序列)以及DC(直流电源)和VCSEL(直调激光器)，其中VCSEL的偏压变化(信道性能)会严重影响信号质量。因此本实施例通过对MDD光通信系统输出的信号进行Resample(重复采样)，再结合K-means(K均值算法的机器学习端到端均衡技术)，得到概率分布图。本实施例针对IMDD光通信系统采用K均值机器学习算法对系统条件进行估计，实现自适应的信号均衡，能够防止在处理的过程中产生误码，从而使得到的概率分布图能够更好的反映IMDD光通信系统这一信道的性能。

S400，依据所述硬件电路的输出结果，得到信道监测结果，所述信道监测结果用于反映信道性能。

本实施例中，硬件电路的输出结果为概率分布图，可以通过概率分布图得到信道中的噪声信息(信道的性能)。

当概率分布图为三维图，且三维图的所述概率分布图的半高宽大于设定值，得到所述噪声信息为强度噪声。

当概率分布图为三维图，且三维图的所述概率分布图的半高宽小于等于设定值，得到所述信道的性能中的噪声信息为没有噪声。

当概率分布图为二维图时，可以得到信道中有噪声，且噪声类型为相位噪声。

举例说明，如图6所示的信号星座图对应是在有强度噪声的信道中的信号，仅从图6中的信号星座图无法判断信道中除了强度噪声有无其它类型的噪声，因此需要对图6中的信号星座图作进一步的处理得到如图8所示的概率分布图，再根据根据概率分布图得到信道中的噪声信息(信道性能)。图8中的概率分布图为三维图，三维的概率分布图中突出的部分对应半高宽，半高宽越大对应信道中的强度噪声越大，当半高宽大于设定值时即表明信道中含有强度噪声。如图7中的信号星座图对应是在有相位噪声的信道中的信号，同样仅从图7中的信号星座图也无法判断信道中除了相位噪声有无其它类型的噪声，因此需要进一步得到概率分布图，根据概率分布图再进行进一步地对噪声进行识别。

本实施例中信道监测方法不仅可以用于获取信道中的噪声信息，还可以用于获取信道中的环境参数，比如温度和应变的获取。且本实施例监测信道中的环境参数可以与监测信道中的噪声信息同步进行，或者先进行后者，或者先进行前者。本实施例以获取信道中的温度为例，说明本实施例信道监测方法的过程：

当监测的是信道中的温度信息时，本实施例中的监测方法应用于服务器机箱这一信道，一种信道监测方法包括：

S500，获取第一光发射机所发射信号，所述第一光发射机位于所述信道的内部。

本实施例中的第一光发射机为DFB型激光器，用DFB型激光器波长对信道温度的温度漂移特性作为传感基本原理以获取信道中的温度。本实施例可以将DFB型激光器置于温度测试点，用于实时监测信道温度变化。

S600，获取第二光发射机所发射信号，所述第二光发射机位于所述信道的外部，所述第二光发射机与所述第一光发射机相匹配。

在信道的外部也设置另一个DFB型激光器(第二光发射机)，第二光发射机和第一光发射机完全相同，第二光发射机用于作为第一光发射机的参考，用于判断第一光发射机所发射信号在信道中传输之后是否发生改变。

S700，依据所述第二光发射机所发射信号和所述第一光发射机所发射信号，得到所述第一光发射机所发射信号对应的频偏信息。

S800，依据所述频偏信息，得到所述信道内部的温度信息。

举例说明，如图9所示，DFB激光器(第一光发射机)位于QPSK通信系统这一信道内，DFB感知信道中的温度变化，温度变化会影响DFB激光器所发出信号的波长，对DFB激光器所发出信号进行如图9所示的一系列处理，之后与位于QPSK通信系统这一信道外部的DFB2激光器(第二光发射机)所发出信号的波长进行比较分析，得到第一光发射机所发射信号对应的频偏信息，再根据频偏信息得到第一光发射机所在的QPSK通信系统中的温度变化。

本实施例不仅可以对QPSK通信系统进行温度监测，还可以对QPSK通信系统进行应变测试，如图9所示，在QPSK通信系统的Hybrid(90度光桥接器)前的QPSK通信系统中的光纤施加应变信号，之所以选择这个位置作为应变传感点，是因为Hybrid进行IQ分束过程中是偏振敏感的。通过对QPSK通信系统的应变进行测试，是为了获得QPSK通信系统的应变性能，进而提高QPSK通信系统传输信号的质量。

本实施例在进行上述温度监测和应变测试时，还可以同时在QPSK通信系统进行信号传输，即进行温度监测和应变测试的同时不中断在QPSK通信系统进行信号传输。图9中的IQ-M为智能功率模块，Scope为示波器，MLL为锁模激光器，锁模激光器用于在进行上述温度监测和应变测试的同时保证QPSK通信系统正常进行信号传输，Mixer为混频器，LPF为低通滤波器。

本实施例在监测到上述信道性能所对应的噪声信息和温度信息之后，可以根据噪声信息和温度信息对信道输出信号的影响，解调(还原)出信道的输出信号。一种信号解调方法，包括：获取信道的输出信号和信道的性能，所述信道的性能通过对所述信道中的所述样本信号应用线性光采样算法进行降频处理获取；依据所述信道的性能对所述输出信号进行解调，得到与所述输出信号所对应的所述信道的输入信号。

综上，本发明通过采集信道中传输的样本信号，并对样本信号应用线性光采样算法进行降频处理，将降频之后的样本信号输入到硬件电路中，硬件电路对降频之后的样本信号进行处理，得到针对降频之后的样本信号的输出结果，根据输出结果能够得到信道的性能。本发明先对样本信号进行降频，之所以对样本信号进行降频是为了使降频之后的样本信号与硬件电路的带宽所匹配，从而避免了因硬件电路的带宽与样本信号的频率不匹配所导致的样本信号发生畸变，进而避免了样本信号发生畸变而带来的硬件电路输出结果不足以准确反映信道性能的问题，因此，本申请能够提高获取到的信道性能的准确度。另外本发明的高斯混合模型算法，匹配信道条件概率分布，实现通信信道的动态监控和信号均衡，获取端到端最优软判决关键参数，摒弃实时训练序列即可补偿信道的时变损伤。硬件电路采用FPGA和MCU实现双核硬件编程，融合线性光采样平台，实现高速通信信号的低带宽、智能检测和均衡，具备成本低、功耗小和智能处理等优势。

示例性装置

本实施例还提供一种信道监测方法的装置，所述装置包括如下组成部分：

信号采集模块，用于获取信道中传输的样本信号；

信号降频模块，用于对所述样本信号应用线性光采样算法进行降频处理，得到降频之后的所述样本信号；

信号处理模块，用于将降频之后的所述样本信号输入到硬件电路，所述硬件电路用于对降频之后的所述样本信号进行处理；

信道性能获取模块，用于依据所述硬件电路的输出结果，得到信道监测结果，所述信道监测结果用于反映信道性能。

基于上述实施例，本发明还提供了一种终端设备，所述终端设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的信道监测方法程序，所述处理器执行所述信道监测方法时，实现上述所述的信道监测方法的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

综上，本发明公开了一种信道监测方法、解调方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：通过采集信号中中传输的样本信号，并对样本信号应用线性光采样算法进行降频处理，将降频之后的样本信号输入到硬件电路中，硬件电路对降频之后的信号进行处理，得到针对降频之后的样本信号的输出结果，根据输出结果能够得到信道的性能。本申请能够提高获取到的信道性能的准确度。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。