CO-OFDM系统中一种融合迫零算法与自消除算法的新颖相位噪声补偿方案
阅读：702发布：2020-05-12
专利汇可以提供CO-OFDM系统中一种融合迫零算法与自消除算法的新颖相位噪声补偿方案专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种CO-OFDM系统中 相位 噪声补偿方案，特别涉及两种联合改进的ZF-A conversion SC与ZF-A conjugate SC 相位噪声 补偿方案。该方案通过融合ZF 算法 和SC算法来实现对CO-OFDM系统中相位噪声的补偿。该方案在发送端利用SC算法将发送的信息调制到两个相邻 子载波 上，将导频子载波插入到信息子载波中，再在接收端提取导频子载波，利用ZF算法估计出CPE，对信息子载波进行粗补偿，将两个相邻子载波上信息符号带入SC算法，得到解调后的信息符号。仿真分析表明，本发明可有效降低传统ZF算法的误码率，同时还具有去除部分加性高斯白噪声的特点，进而说明本发明的有效性和创新性。，下面是CO-OFDM系统中一种融合迫零算法与自消除算法的新颖相位噪声补偿方案专利的具体信息内容。
1.本发明涉及一种相干光正交频分复用(coherent optical orthogonal frequency division multiplexing,CO-OFDM)系统的相位噪声补偿方案，特别涉及两种联合改进的ZF-A conversion SC(zero forcing adjacent data-conversion self-cancellation,ZF-A conversion SC)相位噪声补偿算法和ZF-A conjugate SC(zero forcing adjacent data-conjugate self-cancellation,ZF-A conjugate SC)相位噪声补偿算法。该算法主要通过一种基于迫零(zero forcing,ZF)算法和自消除(self-cancellation,SC)算法相结合来实现对相位噪声的补偿。在该方案中，在发送端，利用SC算法将发送的信息调制到两个相邻的子载波上，然后将导频子载波插入到信息子载波中，在接收端，提取出导频子载波，利用ZF算法粗估计出公共相位误差，对信息子载波进行粗补偿，将相邻的两个子载波上的信息符号带入SC算法，得到解调后的信息符号。
2.根据权利要求1所述方案，本发明方案包含如下步骤：
(1).首先将串行数据流串/并变换为Nsc路并行数据，通过符号调制映射成复数，得到的信息符号表示为D(0)，D(1)，……，D(N/2-1)符号的调制映射方式灵活可选。
运用ZF-Aconversion SC算法：每个符号以相邻取反调制到相邻的两个子载波上，即：
运用ZF-Aconjugate SC算法：每个符号以相邻取反调制到相邻的两个子载波上，即：
(2).然后插入导频，对信号进行逆傅里叶变换(inverse fast Fourier transform,IFFT)使信号从时域转换到频域，再加循环前缀(cyclic prefix,CP)，经信道到接收端。接收端经过(fast Fourier transform,FFT)变换后的信号为：
(3).接下来运用ZF算法对相位噪声进行补偿。式(3)可表示为：
其中
利用式(6)或式(7)进行相位补偿。
得发射端数据的估计值如式(8)所示。
(4).经过第(3)步操作，通过ZF算法补偿后，每个OFDM符号所受相位噪声控制在了一个有限的水平。此时的信号近似发送端原信号受到一个均值为零的功率受到限制的平稳随机过程的影响。再利用SC算法，可以使信号的相位噪声得到进一步补偿。
ZF-Aconversion SC算法按照式(9)恢复信号。
得到的公共相位误差(commonphase error,CPE)为：
子载波间干扰(inter-carrier interference,ICI)为：
ZF-A conjugate SC算法与ZF-A conversion SC算法只有在调制和解调上略有不同，其他地方类似。ZF-Aconjugate SC算法按照式(12)恢复信号：
CPE为：
因为相位噪声 较小，CPE可以化简为：
ICI为：
。
CO-OFDM系统中一种融合迫零算法与自消除算法的新颖相位
噪声补偿方案
技术领域
[0001] 本发明属于相干光正交频分复用(coherent optical orthogonal frequency division multiplexing,CO-OFDM)系统相位噪声补偿技术领域，涉及两种联合改进的ZF-A conversion SC(zero forcing adjacent data-conversion self-cancellation,ZF-A conversion SC)相位噪声补偿算法和ZF-A conjugate SC(zero forcing adjacent data-conjugate self-cancellation,ZF-A conjugate SC) 相位噪声补偿算法，该算法主要通过基于迫零(zero forcing,ZF)算法和自消除(self-cancellation, SC)算法相结合来实现相位噪声的补偿。
背景技术
[0002] 相干光正交频分复用(coherent optical orthogonal frequency division multiplexing, CO-OFDM)系统将相干光通信技术和正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing，OFDM)技术有机地结合起来，其高频谱利用率，对信道衰落的鲁棒性，抗色散能力，抗符号间干扰(intersymbolinterference,ISI)，抑制非线性效应等诸多优点，目前已被多种高速数据传输系统作为技术标准。但相干光正交频分复用技术对激光器相位噪声敏感。相位噪声是随机的，激光器相位噪声会破坏各子载波间的正交性，产生公共相位误差(common phaseerror,CPE)、子载波间干扰(inter-carrierinterference,ICI)，导致接收端FFT后信号星座点旋转和发散，最终导致CO-OFDM系统性能下降。为了有效地抑制相位噪声对CO-OFDM系统所带来的影响，目前国内外的专家学者针对相位噪声提出了诸多补偿算法，如导频辅助的迫零(zero-forcing,ZF)算法、最小均方误差(minimummeansquareerror,MMSE)算法、迭代估计补偿算法、半盲估计补偿算法等。在目前的解决方案中，大多使用的是基于迫零算法的相位噪声补偿，在有着较低复杂度的同时，能有效补偿相位噪声，降低误码率，降低对激光带宽的需求。但是迫零算法只能将相位噪声限制在有限范围。
发明内容
[0003] 有鉴于此，本发明的目的在于提供一种能有效补偿相位噪声且复杂度低的相位噪声补偿算法，根据不同的自消除算法，可分为ZF-A conjugate SC相位噪声补偿算法和ZF-A conversion SC相位噪声补偿算法。
[0004] 为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
[0005] (1).首先将串行数据流串/并变换为Nsc路并行数据，通过符号调制映射成复数，得到的信息符号表示为D(0)，D(1)，……，D(N/2-1)符号的调制映射方式灵活可选。
[0006] 运用ZF-A conversion SC算法：每个符号以相邻取反调制到相邻的两个子载波上，即：
[0007]
[0008] 运用ZF-A conjugate SC算法：每个符号以相邻取反调制到相邻的两个子载波上，即：
[0009]
[0010] (2).然后插入导频，对信号进行逆傅里叶变换(inverse fast Fourier transform,IFFT)使信号从时域转换到频域，再加循环前缀(cyclic prefix,CP)，经信道到接收端。接收端经过(fast Fourier transform,FFT)变换后的信号为：
[0011]
[0012] (3).接下来运用ZF算法对相位噪声进行补偿。式(3)可表示为：
[0013]
[0014] 其中
[0015]
[0016] 利用式(6)或式(7)进行相位补偿。
[0017]
[0018]
[0019] 得到发射端数据的估计值如式(8)所示。
[0020]
[0021] (4).经过第(3)步操作，通过ZF算法补偿后，每个OFDM符号所受相位噪声控制在了一个有限的水平。此时的信号近似发送端原信号受到一个均值为零的功率受到限制的平稳随机过程的影响。再利用SC算法，可以使信号的相位噪声得到进一步补偿。
[0022] ZF-A conversion SC算法按照式(9)恢复信号：
[0023]
[0024] 得到的公共相位误差(common phase error,CPE)为：
[0025]
[0026] 子载波间干扰(inter-carrier interference,ICI)为：
[0027]
[0028] ZF-A conjugate SC算法与相邻取反自消除算法只有在调制和解调上略有不同，其他地方类似。ZF-A conjugate SC算法按照式(12)恢复信号：
[0029]
[0030] CPE为：
[0031]
[0032] 因为相位噪声 较小，CPE可以化简为：
[0033]
[0034] ICI为：
[0035]
[0036] 本发明的有益效果在于：
[0037] 从理论和计算机仿真中可知，本发明方案在一定程度上改善了传统ZF算法相位噪声补偿的局限性，相较于只采用ZF算法方案本发明在相位噪声补偿方面有着较为显著的提高，虽然本发明相较于ZF算法的计算复杂度有所提高，但是本发明在误码率、复杂度之间取得了良好的平衡，且能一定程度上补偿高斯白噪声。因此在实际的应用中，本发明方案在补偿光OFDM系统的相位噪声的实际应用中具有很高的利用价值和实用意义。附图说明
[0038] 为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：
[0039] 图1为本发明方案的技术路线图；
[0040] 图2为CO-OFDM系统中ZF算法的流程图；
[0041] 图3为CO-OFDM系统中SC算法流程图；
[0042] 图4为本发明方案联合改进的流程图；
[0043] 图5为Nfft＝512系统中ZF-A conversion SC算法与迫零算法的误码率曲线对比图；
[0044] 图6为Nfft＝1024系统中ZF-A conversion SC算法与迫零算法的误码率曲线对比图；
[0045] 图7为Nfft＝512系统中ZF-A conjugate SC算法与迫零算法的误码率曲线对比图；
[0046] 图8为Nfft＝1024系统中ZF-A conjugate SC算法与迫零算法的误码率曲线对比图。
具体实施方式
[0047] 下面将结合附图，对本发明的具体实施方式和优选仿真实例进行详细的描述。
[0048] 1.结合附图2说明，传统ZF算法的主要思想是将接收端信号经FFT变换后，运用ZF 算法从导频子载波中获取导频CPE，再作用到OFDM符号以补偿相位噪声。
[0049] 传统ZF算法是由Lucky提出的，其原理框图如图2所示。他在分析中略去了信道中的加性噪声，所以在在实际存在噪声情况下由该算法得到的解不一定是最佳，但易于实现，算法复杂度低。
[0050] 在一个OFDM符号内，CPE对每一个子载波影响相同。所以可以先使用导频子载波的信息估计导频的CPE，再利用这个估计的导频CPE来补偿数据子载波。当相位噪声的方差较小时，可以忽略ICI的影响。接收端信号经FFT后，得到的子载波信息可表示为：
[0051]
[0052] 其中
[0053]
[0054] 利用式(3)或式(4)进行相位补偿。
[0055]
[0056] 或者：
[0057]
[0058] 得到发射端数据的估计值如式(5)所示。
[0059]
[0060] ZF算法的原理框图如图2所示。
[0061] 2.结合附图3说明，自消除算法分为相邻取反自消除(adjacent data-conversion self-cancellation,A conversion SC)算法和相邻共轭自消除(adjacent data-conjugate self-cancellation,A conjugate SC)算法。
[0062] A conversion SC算法：映射后的信息符号表示为D(0),D(1),……,D(N/2-1)每个符号以相邻取反调制到相邻的两个子载波上，即：
[0063]
[0064] 接收端经过FFT变换后的信号为：
[0065]
[0066] 将式(6)代入式(7)可得：
[0067]
[0068] 按照式(9)恢复信号：
[0069]
[0070] 将式(8)代入式(9)。
[0071]
[0072] CPE为：
[0073]
[0074] ICI为：
[0075]
[0076] A conjugate SC算法与A conversion SC算法只有在调制和解调上略有不同，其他地方类似。A conjugate SC算法实现过程如下：在发送端将各个信息符号以共轭的方式调制到相邻的两个子载波上，即：
[0077]
[0078] 接收端经过FFT变换后的信号为：
[0079]
[0080] 将式(13)代入式(14)可得：
[0081]
[0082] 按照式(16)恢复信号：
[0083]
[0084] 将式(15)代入式(16)：
[0085]
[0086] CPE为：
[0087]
[0088] 由于相位噪声 较小，所以P(0)和P*(0)可以近似为：
[0089]
[0090]
[0091] CPE可以化简为式(21)。
[0092]
[0093] ICI为：
[0094]
[0095] SC算法流程图如图3所示。
[0096] 3.结合附图4说明。自消除算法仅适用于锁相环引起的功率受到限制相位噪声。与锁相环引起的高斯色过程模型的相位噪声不同，激光器产生的维纳过程模型的相位噪声是功率不受限制的随机过程。所以不能直接用自消除算法来补偿CO-OFDM系统中的相位噪声。
[0097] 通过ZF算法补偿后，使每个OFDM符号所受相位噪声控制在了一个有限的水平。此时的信号近似发送端原信号受到一个均值为零的功率受到限制的平稳随机过程的影响。再利用 SC算法，可以使信号的相位噪声得到进一步补偿。
[0098] 因此，本发明提出了一种基于ZF算法与SC算法相结合的新颖相位噪声补偿算法，根据运用的SC算法不同，可以分为ZF-A conjugate SC相位噪声补偿算法和ZF-A conversion SC 相位噪声补偿算法，其联合改进方案的流程框图如图4所示。由图4可知基于ZF算法与SC 算法相结合的补偿算法的具体实现过程如下所述：
[0099] (1).首先将串行数据流串/并变换为Nsc路并行数据，通过符号调制映射成复数，得到的信息符号表示为D(0)，D(1)，……，D(N/2-1)符号的调制映射方式灵活可选。
[0100] 运用ZF-A conversion SC算法：每个符号以相邻取反调制到相邻的两个子载波上，即：
[0101]
[0102] 运用ZF-A conjugate SC算法：每个符号以相邻取反调制到相邻的两个子载波上，即：
[0103]
[0104] (2).然后插入导频，对信号进行逆傅里叶变换(inverse fast Fourier transform,IFFT)使信号从时域转换到频域，再加循环前缀(cyclic prefix,CP)，经信道到接收端。接收端经过(fast Fourier transform,FFT)变换后的信号为：
[0105]
[0106] (3).接下来运用ZF算法对相位噪声进行补偿。式(3)可表示为：
[0107]
[0108] 其中
[0109]
[0110] 利用式(6)或式(7)进行相位补偿。
[0111]
[0112]
[0113] 得到发射端数据的估计值如式(8)所示。
[0114]
[0115] (4).经过第(3)步操作，通过ZF算法补偿后，每个OFDM符号所受相位噪声控制在了一个有限的水平。此时的信号近似发送端原信号受到一个均值为零的功率受到限制的平稳随机过程的影响。再利用SC算法，可以使信号的相位噪声得到进一步补偿。
[0116] ZF-A conversion SC算法按照式(9)恢复信号：
[0117]
[0118] 将式(3)及式(8)代入式(9)：
[0119]
[0120] 得到的CPE为：
[0121]
[0122] ICI为：
[0123]
[0124] ZF-A conjugate SC算法与ZF-A conversion SC算法只有在调制和解调上略有不同，其他地方类似。ZF-A conjugate SC算法按照式(13)恢复信号。
[0125]
[0126] 将式(3)及式(8)代入式(13)：
[0127]
[0128] CPE为：
[0129]
[0130] 因为相位噪声 较小，CPE可以化简为：
[0131]
[0132] ICI为：
[0133]
[0134] 综上所述，ZF-A conjugate SC相位噪声补偿算法和ZF-A conversion SC相位噪声补偿算法可以归纳为如下步骤：
[0135] Step1在发送端，利用式(1)(或(2))将发送的信息调制到两个相邻的子载波上；
[0136] Step2将导频子载波插入到信息子载波中；
[0137] Step3在接收端，提取出导频子载波，利用式(6)或式(7)粗估计出公共相位误差，利用式(8)，将接收端的信息子载波进行粗补偿；
[0138] Step4粗补偿后，将相邻的两个子载波上的信息符号带入式(9)(或(13))，得到解调后的信息符号。
[0139] 从实施步骤中可以得出，步骤(1)先对CO-OFDM原始信号进行初始化，并通过自消除算法将映射后的信息符号调制到相邻两个子载波上。在步骤(2)中，将步骤(1)得到的数据插入导频，进行IFFT，再加CP，信道到接收端并在接收端进行FFT变换。而在步骤(3)中，将FFT 之后的数据运用ZF算法对信号进行一次粗补偿，每个OFDM符号所受相位噪声控制在了一个有限的水平。经过步骤(4)应用对应的自消除算法恢复信息符号，对信号的相位噪声进行二次补偿得到更优的误码率。
[0140] 4.结合附图5、附图6说明，为了说明本发明方案在一定程度上对相位噪声的补偿效果有较为显著的提高，对于ZF-A conversion SC相位噪声补偿算法，进行了下列实验，实验参数设置如表1所示。
[0141] 表1仿真模拟时用到的参数设置
[0143] 采用512点FFT的CO-OFDM系统中，线宽为100kHz、200kHz情况下，ZF-A conversion SC算法与迫零算法的误码率性能曲线对比图如图5所示。
[0144] 由图5可知，激光器在100kHz条件下ZF-A conversion SC算法的误码率曲线(以下简称为100kHz ZF-A conversion SC算法曲线)与100kHz迫零算法的曲线对比，在误码率为1×10-5水平处，ZF-A conversion SC算法的信噪比性能比迫零算法提高了4.5dB。100kHz ZF-A conversion SC算法曲线与20kHz迫零算法的曲线对比，在误码率为1×10-5水平处，ZF-A conversion SC算法的信噪比性能比迫零算法提高了2.5dB。
[0145] 激光器在200kHz条件下ZF-A conversion SC算法的误码率曲线(以下简称为-5200kHz ZF-A conversion SC算法曲线)与200kHz迫零算法的曲线对比，在误码率为1×10水平处，ZF-A conversion SC算法的信噪比性能比迫零算法提高了8dB。200kHz ZF-A conversion SC算法曲线与100kHz迫零算法的曲线对比，在误码率为1×10-5水平处，ZF-A conversion SC算法的信噪比性能比迫零算法提高了4dB。200kHz ZF-A conversion SC算-5
法曲线与20kHz迫零算法的曲线对比，在误码率为1×10 水平处，ZF-A conversion SC算法的信噪比性能比迫零算法提高了2dB。
法曲线与20kHz迫零算法的曲线对比，在误码率为1×10 水平处，ZF-A conversion SC算法的信噪比性能比迫零算法提高了2dB。
[0146] 而且100kHz ZF-A conversion SC算法曲线和200kHz ZF-A conversion SC算法曲线优于无相位相位噪声的曲线；由式(14)可以看出，这是因为相邻共轭自消除算法在补偿相位噪声的同时，也能补偿掉部分加性高斯白噪声。
[0147] 采用1024点FFT的CO-OFDM系统中，线宽为100kHz、200kHz情况下，ZF-A conversion SC算法与迫零算法的误码率性能曲线对比图如图6所示。
[0148] 由6图可知，激光器在100kHz条件下ZF-A conversion SC算法的误码率曲线(以下简称为100kHz ZF-A conversion SC算法曲线)与100kHz迫零算法的曲线对比可知，在误码率为1 ×10-5水平处，ZF-A conversion SC算法的信噪比性能比迫零算法提高了8dB。100kHz ZF-A conversion SC算法曲线与20kHz迫零算法的曲线对比，在误码率为2×10-5水平处，ZF-A conversion SC算法的信噪比性能比迫零算法提高了2.5dB。
[0149] 激光器在200kHz条件下ZF-A conversion SC算法的误码率曲线(以下简称为200kHz ZF-A conversion SC算法曲线)与200kHz迫零算法的曲线对比，ZF-A conversion SC算法消除了迫零算法在3×10-4处的错误平层，在SNR为20dB时误码率就达到了1×10-5水平。200kHz ZF-A conversion SC算法曲线与100kHz迫零算法的曲线对比，在误码率为1×-5
10 水平处，ZF-A conversion SC算法的信噪比性能比迫零算法提高了6dB。200kHz ZF-A conversion SC算法曲线与20kHz迫零算法的曲线对比，200kHz ZF-A conversion SC算法曲线在20kHz迫零算法的曲线下。与迫零算法相比，要在SNR为20dB时，达到误码率为2×10-5的目标，ZF-A conversion SC算法将激光器线宽的要求放宽了10倍。
10 水平处，ZF-A conversion SC算法的信噪比性能比迫零算法提高了6dB。200kHz ZF-A conversion SC算法曲线与20kHz迫零算法的曲线对比，200kHz ZF-A conversion SC算法曲线在20kHz迫零算法的曲线下。与迫零算法相比，要在SNR为20dB时，达到误码率为2×10-5的目标，ZF-A conversion SC算法将激光器线宽的要求放宽了10倍。
[0150] 5.为了说明本发明方案在一定程度上对相位噪声的补偿效果有较为显著的提高，对于 ZF-A conjugate SC相位噪声补偿算法，进行了下列实验，实验参数设置如表1所示。
[0151] 采用512点FFT的CO-OFDM系统中，线宽为100kHz、200kHz情况下，ZF-A conjugate SC算法与迫零算法的误码率性能曲线对比图如图7所示。
[0152] 由图7可知，激光器在100kHz条件下ZF-A conjugate SC算法的误码率曲线(以下简称为100kHz ZF-A conjugate SC算法曲线)与100kHz迫零算法的曲线对比可知，在误码率为1 ×10-5水平处，ZF-A conjugate SC算法的信噪比性能比迫零算法提高了4dB。100kHz ZF-A conjugate SC算法曲线与20kHz迫零算法的曲线对比，在误码率为1×10-5水平处，ZF-A conjugate SC算法的信噪比性能比迫零算法提高了2dB。而且100kHz ZF-A conjugate SC算法曲线优于无相位相位噪声的曲线；由式(10)可以看出，这是因为相邻共轭自消除算法在消除相位噪声的同时，也能消除掉部分加性高斯白噪声。
[0153] 激光器在200kHz条件下ZF-A conjugate SC算法的误码率曲线(以下简称为100kHz ZF-A conjugate SC算法曲线)与200kHz迫零算法的曲线对比，在误码率为1×10-5水平处，ZF-A conjugate SC算法的信噪比性能比迫零算法提高了4dB。200kHz ZF-A conjugate SC算法曲线与100kHz迫零算法的曲线对比，200kHz ZF-A conjugate SC算法曲线在100kHz迫零算法的曲线下。这说明ZF-A conjugate SC算法在200kHz线宽条件下的误码率性能优于迫零算法在 100kHz线宽条件下的误码率性能。在误码率为2×10-5水平处，ZF-A conjugate SC算法的信噪比性能比迫零算法提高了1.25dB。
[0154] 采用1024点FFT的CO-OFDM系统中，线宽为100kHz、200kHz情况下，ZF-A conjugate SC算法与迫零算法的误码率性能曲线对比图如图8所示。
[0155] 由图8可知，激光器在100kHz条件下ZF-A conjugate SC算法的误码率曲线(以下简称为100kHz ZF-A conjugate SC算法曲线)与100kHz迫零算法的曲线对比可知，在误码率为2.5 ×10-5水平处，ZF-A conjugate SC算法的信噪比性能比迫零算法提高了2.5dB。100kHz ZF-A conjugate SC算法曲线与20kHz迫零算法的曲线相交于SNR为20dB，BER为3×
10-5处。这说明：与迫零算法相比，要在SNR为20dB时，达到误码率为3×10-5的目标，ZF-A conjugate SC算法将激光器线宽的要求放宽了5倍。
10-5处。这说明：与迫零算法相比，要在SNR为20dB时，达到误码率为3×10-5的目标，ZF-A conjugate SC算法将激光器线宽的要求放宽了5倍。
[0156] 激光器在200kHz条件下ZF-A conjugate SC算法的误码率曲线与200kHz迫零算法的曲线对比，ZF-A conjugate SC算法将迫零算法的错误平层从4×10-4附近降低到1×10-4附近。
[0157] 综上所述，本发明方案在CO-OFDM系统中，在一定程度上对于相位噪声补偿有着较为显著的提高，且能在一定程度上补偿掉部分加性高斯白噪声。
[0158] 最后需要说明的是，以上优选仿真实例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选仿真实例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。
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