阅读说明：本技术 针对少模多芯oam光纤传输概率分布的非线性补偿方法 (Nonlinear compensation method for few-mode multi-core OAM optical fiber transmission probability distribution ) 是由 高然 忻向军 周思彤 于 2020-06-22 设计创作，主要内容包括：本发明涉及一种针对少模多芯OAM光纤传输概率分布的非线性补偿方法,属于光纤通信技术领域。本发明公开的一种针对少模多芯OAM光纤传输概率分布的非线性补偿方法。涉及光纤通信相关理论及原理。该方法针对OAM光纤传输的概率分布特点,对信号进行非线性损伤补偿,与采用传统的非线性补偿算法相比,大大降低了计算复杂度降低其计算复杂度,使其接近实际系统的需要,从而实现复杂度低、精度高的非线性补偿方法。(The invention relates to a nonlinear compensation method for few-mode multi-core OAM optical fiber transmission probability distribution, and belongs to the technical field of optical fiber communication. The invention discloses a nonlinear compensation method for few-mode multi-core OAM optical fiber transmission probability distribution. Relating to the theory and principle of optical fiber communication. The method aims at the probability distribution characteristics of OAM optical fiber transmission, carries out nonlinear damage compensation on signals, greatly reduces the calculation complexity and the calculation complexity compared with the traditional nonlinear compensation algorithm, and enables the calculation complexity to be close to the requirement of an actual system, thereby realizing the nonlinear compensation method with low complexity and high precision.)

针对少模多芯OAM光纤传输概率分布的非线性补偿方法

技术领域

本发明涉及一种针对少模多芯OAM光纤传输概率分布的非线性补偿方法，属于光纤通 信技术领域。

背景技术

自从高锟在1966年提出将光纤作为传输介质，光纤通信得到迅速的发展。光纤以其传输 频带宽、抗干扰性高和信号衰减小，而远优于电缆、微波通信的传输，已成为通信中主要传 输方式，尤其是长距离传输中。长距离光纤传输通常依赖于高功率激光在长距离传输光脉冲 以克服衰减，而在足够高的光强度下，纤芯会发生非线性折射(克尔效应)，这使得非线性损 伤成为光网络中的一个关键问题。非线性损伤可以分为两大类，第一类为确定性非线性损伤， 仅取决于色散和非线性系数，如自相位调制(SPM)，通道内交叉相位调制(IXPM)和四波 混频(IFWM)，通道间交叉相位调制(XPM)和四波混频(FWM)等；第二类为依赖于非 线性、放大自发辐射(ASE)和色散之间相互作用的随机非线性损伤。

常用的非线性补偿方法为数字反向传播(DBP)，该方法在数字域中采用了负色散、损耗 和非线性系数的虚光纤。DBP在补偿确定性非线性损伤中有着良好的作用，但DBP算法不能 补偿随机非线性损伤。因此有学者将机器学习算法引入到补偿非线性的领域，以此补偿确定 性和随机性的非线性损伤，如支持向量机(SVM)、支持向量回归(SVR)、神经网络、Parzen 窗口(PW)分类器、KNN、期望最大化(EM)算法和k-均值等算法。尽管这些方法都有着不错的效果，但是这些算法的算法复杂度和计算量都很庞大。由于近年来各种业务需求*** 式的增长，光纤传输所需的信道容量和信息量越来越大，复杂度高、计算量大的非线性补偿 方法越来越难满足传输需求，尤其是对于将轨道角动量(OAM)引入到光纤中的OAM光纤 传输。

作为当今通信领域的热点，自从带有轨道角动量(OAM)的光束在1992年被提出，OAM 领域得到了迅速发展。由于OAM在Hilbert空间的无限维特性，被认为是通信系统中非常重 要的可用资源，因而具有广阔的应用前景。但是在很长一段时间，OAM在通信中的研究一直 局限在自由空间中传输。因为传统光纤的限制，OAM被认为不适合在光纤中传输，直到具有 涡旋的光纤结构被提出，才逐渐出现OAM在光纤中传输的研究。具有涡旋结构的光纤经过不 断的研究更新，成为现在的环芯光纤，使得可以传输的OAM模式逐渐增多。然而系统容量增 大的同时，也增加了非线性效应对系统的影响，使非线性损伤逐渐成为影响系统性能的主要 因素，因此实现补偿效果好、复杂度低的非线性补偿方法变得尤为重要。

发明内容

本发明的目的是提供一种针对少模多芯OAM光纤传输概率分布的非线性补偿方法，能 够大幅降低非线性补偿的计算复杂度，并对星座图中星座点进行正确分类，从而实现复杂度 低、精度高的非线性补偿。

本发明的目的是通过下述技术方案实现的：

针对少模多芯OAM光纤传输概率分布的非线性补偿方法，包括如下步骤：

步骤一：准备训练数据

在发送端发送训练数据，数据长度为M；数据经过处理后形成星座图，星座图中含有坐 标规整排布的N个星座点；再经过OAM传输，由于传输过程中所受到的非线性损伤，使得 星座图上的点旋转弥散；得到一个格式为N*2的矩阵[[x₁,y₁]；[x₂,y₂]；...；[x_n,y_n]]，此矩阵 的数据为训练数据。根据星座图确定坐标点的分类为i类。由于已知N个坐标点的原始坐标 位置，根据已知分类将弥散的星座图中的坐标点分成i组，每组的格式为[[x₁,y₁]；[x₂,y₂]；...； [x_n,y_n]]。

N为星座点个数，由M计算得到，且具体关系由传输过程中的调制格式决定；

步骤二：训练模型

选定分类模型，根据步骤一的i种类别下的训练数据进行求解，得到选定模型所需的参 数。把参数带入模型中，求出i个所示模型的分类器。

步骤三：预测

对于未知分类的坐标点(x,y)求分类，将x,y带入i个分类器中，得到i个数值，即该点 属于i个分类的概率，对比出概率最大的一个，则判定坐标点(x,y)属于该分类。根据得到的 分类，将坐标点判决为二进制数据，可以提高判决的准确度，降低误码率，以此达到补偿非 线性损伤的效果。

步骤二中所述的分类器模型包括：

1)若为高斯分布模型，根据高斯分布模型的概率密度公式，可知公式所需参数为平均值μ和方差σ²，求出训练数据的平均值和方差，带入公式得到高斯 分布分类器模型。

2)若为t分布模型，根据t分布模型的概率密度公式，

其中Gam为伽马函数，可知公式所需参数为自由度n、平均值μ和方差σ²，求出训练数据的自由度、平均值和方差，带入公式得到t分布分类器模型。

3)若为极值分布模型，根据极值分布模型的概率密度公式，其中

s为训练数据标准差，极小值分布中

极小值分布中

为训练数据均值，可知公式所需参数为平均值和标准差，求出训练数据的平均值和标准差，带入公式得到极值分布分类器模型。

4)若根据系统概率分布特点拟合的系统概率分布模型，用训练数据画出概率密度分布， 判断要使用的概率密度分布模型，然后用fittype和fit函数拟合出概率密度函数，并求出相应 参数，带入到概率密度函数中，得到分类器模型。

有益效果

本发明公开的一种针对少模多芯OAM光纤传输概率分布的非线性补偿方法。涉及光纤 通信相关理论及原理。该方法针对OAM光纤传输的概率分布特点，对信号进行非线性损伤 补偿，与采用传统的非线性补偿算法相比，大大降低了计算复杂度降低其计算复杂度，使其 接近实际系统的需要，从而实现复杂度低、精度高的非线性补偿方法。

附图说明

图1本发明的一种针对少模多芯OAM光纤传输概率分布的非线性补偿方法流程图；

图2实施例中所述的OAM光纤传输系统示意图；

图3实施例中训练数据的星座图，其中图a为传输前数据星座图，图b为传输后收到非 线性损伤的星座图；

图4实施例2中传输后的训练数据的二元概率密度分布图；

具体实施方式

为了更好的说明本发明的目的和优点，下面结合附图和实例对发明内容做进一步说明。

实施例1

针对少模多芯OAM光纤传输概率分布的非线性补偿方法，如图1所示，包括如下步骤：

步骤一：准备长度为64000比特的训练数据，数据依次经过16QAM、加训练序列、DFT、 复共轭、循环前缀、超奈奎斯特、PDM和ETDM处理后形成星座图，星座图中含有坐标规整排布的16000星座点，如图3(a)所示；经过OAM传输系统后由于传输过程中所受到的非 线性损伤，使得星座图上的点旋转弥散，如图3(b)所示；此时，所述星座点的坐标点为16000*2的矩阵，[[x₁,y₁]；[x₂,y₂]；...；[x₁₆₀₀₀,y₁₆₀₀₀]]，根据星座图确定坐标点的分类为16类。由于已知16000个坐标点的原始坐标位置，可根据已知分类将图3(b)中的坐标点分成16组，每组的格式为[[x₁,y₁]；[x₂,y₂]；...；[x_n,y_n]]。

所述OAM光纤传输系统如图2所示，其中传输线路由环芯光纤和EDFA、OSNR、滤波器、本振光源、示波器和生成OAM模式的模块组成。光纤内的模群特征将同一级次的OAM 模式构成一个模式群。根据OAM相位旋转方向和偏振状态，每个模式群内部拥有4个子模 式。；

步骤二：选定分类模型为朴素高斯贝叶斯通过平均值和方差 建立模型；

分别求出步骤一得到的16组训练数据的x坐标的平均值μ_x和方差σ_x，即得到16组平均 值μ_x和方差σ_x；分别求出步骤一得到的16组训练数据的y坐标的平均值μ_y和方差σ_y；将所得 的全部平均值和方差带入到模型中，得到16个分类的分类器，即p1～p16。

步骤三：检测数据为传输后的16384个坐标点，已知其传输前的原始数据，原始数据长 度为65536bit，逐个将坐标点的坐标(x,y)带入分类器模型的公式中，判断出其分类并判决， 与原始数据对比，得到结果中有72个数据判决结果有误，其误码率为千分之一，计算时间远 远小于其他非线性补偿算法，可知该方法为行之有效的、复杂度低、准确率高的补偿方法。 对于同一个传输系统的未知分类的数据求解时，将坐标点(x,y)带入16个分类器中，得到16 个P值，即该点属于16个分类的概率，对比出概率最大的一个，则判定坐标点(x,y)属于该 分类。

实施例2

针对少模多芯OAM光纤传输概率分布的非线性补偿方法，包括如下步骤：

步骤一：准备长度为64000比特的训练数据，数据依次经过16QAM、加训练序列、DFT、 复共轭、循环前缀、超奈奎斯特、PDM和ETDM处理后形成星座图，星座图中含有坐标规整排布的16000星座点，如图3(a)所示；经过OAM传输系统后由于传输过程中所受到的非 线性损伤，使得星座图上的点旋转弥散，如图3(b)所示；此时，所述星座点的坐标点为16000*2的矩阵，[[x₁,y₁]；[x₂,y₂]；...；[x₁₆₀₀₀,y₁₆₀₀₀]]，根据星座图确定坐标点的分类为16类。由于已知16000个坐标点的原始坐标位置，可根据已知分类将图3(b)中的坐标点分成16组，每组的格式为[[x₁,y₁]；[x₂,y₂]；...；[x_n,y_n]]。

所述OAM光纤传输系统如图2所示，其中传输线路由环芯光纤和EDFA、OSNR、滤波器、本振光源、示波器和生成OAM模式的模块组成。光纤内的模群特征将同一级次的OAM 模式构成一个模式群。根据OAM相位旋转方向和偏振状态，每个模式群内部拥有4个子模 式。；

步骤二：画出每组坐标点的二元概率密度分布，第一组数据的概率分布如图四所示，根 据概率密度分布的特点，确定分类器模型为两个高斯贝叶斯分布叠加，其公式为

使用fittype和fit函数求出16种类别 下的平均值μ_x和方差σ_x，然后把求出的参数带入到模型中，得到16个分类的分类器，即p1～p16。

步骤三：检测数据为传输后的16384个坐标点，已知其传输前的原始数据，原始数据长 度为65536bit，逐个将坐标点的坐标(x,y)带入分类器模型的公式中，判断出其分类并判决， 与原始数据对比，得到结果中有16个数据判决结果有误，其误码率为万分之二，计算时间远 远小于其他非线性补偿算法，可知该方法为行之有效的、复杂度低、准确率高的补偿方法。 对于同一个传输系统的未知分类的数据求解时，将坐标点(x,y)带入16个分类器中，得到16 个P值，即该点属于16个分类的概率，对比出概率最大的一个，则判定坐标点(x,y)属于该 分类。

以上所述的具体描述，对发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所 应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡 在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保 护范围之内。