基于自适应ICA的PDM-CO-OFDM系统信道均衡算法资源-CSDN文库

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第 35 卷第 10 期

2015 年 10 月

Vol. 35, No. 10

October, 2015

光学学报

ACTA OPTICA SINICA

1006003-

基于自适应 ICA 的 PDM-CO-OFDM 系统信道

均衡算法

顾欣

卢瑾

任宏亮

1,2

薛林林

郭淑琴

覃亚丽

胡卫生

浙江工业大学信息工程学院, 浙江杭州, 310023

上海交通大学区域光纤通信网与新型光通信系统国家重点实验室, 上海, 200240

摘要基于独立成分分析法(ICA)能够实现偏振复用相干光正交频分复用 (PDM-CO-OFDM)系统的盲信道均衡，与

基于导频的信道均衡方法相比，能极大提高系统的频谱利用率。然而这种固定步长的 ICA 算法对每个子载波采用

迭代算法来计算信道频率响应分离矩阵, 需要经过几十次迭代才能收敛。为有效降低该算法的计算复杂度，提出

一种基于自适应步长 ICA 的盲信道均衡算法，采用自适应分离步长提高迭代算法的收敛速度。基于 100 Gb/s 16 进

制正交振幅调制(16-QAM)PDM-CO-OFDM 系统，仿真实验表明该自适应算法的系统误码率性能优于固定步长 ICA

算法的结果，且收敛速度提高 5 倍以上，能够用于未来高速 PDM-CO-OFDM 系统接收端进行高效信道均衡。

关键词光通信; 正交频分复用; 独立成分分析; 信道均衡; 自适应步长

中图分类号 TN913.7 文献标识码 A

doi: 10.3788/AOS201535.1006003

Channel Equalization Using Independent Component Analysis with

Adaptive Variable Step in PDM-CO-OFDM

Gu Xin

Lu Jin

Ren Hongliang

1,2

Xue Linlin

Guo Shuqin

Qin Yali

Hu Weisheng

College of Information and Engineering, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, Zhejiang 310023, China

State Key Laboratory of Advanced Optical Communication Systems and Networks, Shanghai Jiao Tong University,

Shanghai 200240, China

Abstract Compared with the conventional training symbols-based channel equalization method, the blind channel

equalization method based on the independent component analysis (ICA) improves considerably the spectral

efficiency of the polarization-division-multiplexing coherent-optical orthogonal-frequency-division-multiplexing

(PDM- CO- OFDM) systems. However, the blind channel estimation requires the computations of the channel

frequency response on subcarrier basis and needs dozens of iterations to converge. To reduce its computational

complexity, on the basis of the channel equalization using ICA, a blind channel equalization method is proposed.

It is performed by using ICA with adaptive variable step, and the separation step method enhances the convergence

rate of the iterative algorithm greatly. For 100 Gb/s PDM-CO-OFDM with 16 quadrature amplitude modulation (16

QAM), it is proved by the simulation results that its convergence rate improves more than five times, compared with

the channel equation method by using ICA with fixed iterative step. This method can be used to realize high

efficiency channel equalization in the future high speed PDM-CO-OFDM system receivers.

Key words optical communications; orthogonal- frequency- division- multiplexing; independent component

analysis; channel equalization; adaptive variable step

OCIS codes 060.1660, 060.2330, 060.2360, 060.4510

收稿日期: 2015-04-14; 收到修改稿日期: 2015-05-21

基金项目: 中国博士后基金(2013M540361)、国家自然科学基金(60907032, 61275124, 61405178)

作者简介: 顾欣(1991—)，男，硕士研究生，主要从事光正交频分复用通信系统等方面的研究。E-mail: 418294249@qq.com

导师简介: 任宏亮(1978—)，男，博士，副教授，主要从事信号处理、光纤接入和光传感等方面的研究。

E-mail: hlren@zjut.edu.cn

*通信联系人。E-mail: lujin@zjut.edu.cn

光学学报

1006003-

1 引言

目前，正交频分复用(OFDM)技术以其对于光纤传输中的色散具有良好的抑制作用、用数字信号处理灵

活地补偿系统损伤的能力、高频谱利用率等优点，已成为长距离高速通信系统和光接入网等领域备受关注

的技术之一

[1-5]

。偏振复用相干光 OFDM 系统能够极大提高系统的传输容量，Tb/s 长距离传输已在实验中证

实。在传统的光 OFDM 系统中，为了获得信道估计，在发送端的数据中，周期性地插入训练符号，这种信道

估计的方法显然极大地降低了系统的频谱利用率

[6-15]

。

在偏振复用相干正交频分复用(PDM-CO-OFDM)传输系统中，基于正交相移键控(QPSK)和 16 进制正交

振幅调制(16QAM)调制，未插入训练符号，已在实验中证实斯托克斯空间中的偏振解复用传输。但是在解复

用之后对色散(CD)和偏振模色散(PMD)的补偿仍然需要插入训练符号来进行信道估计

[16]

。基于独立成分分

析法(ICA)的盲信道估计算法已被广泛应用于单载波的光传输系统

[17-19]

。近来，Li 等

[20-21]

提出了一种基于 ICA

算法的多载波光 OFDM 系统的盲信道均衡算法。在这种方法中，首先用离散傅里叶变换(DFT)将接收到的时

域 OFDM 信号转变为频域数据，然后研究每一子载波的 ICA 数学模型。对 PDM-CO-OFDM 系统而言，偏振

解复用就是 ICA 中的二源信号盲分离问题。然而这种方法对每个子载波用迭代算法来计算信道频响矩阵，

在该迭代算法中使用了常数迭代步长，导致每个子载波的频响矩阵需要经过很多次迭代才能收敛，收敛速

度较慢

[22-23]

。由于在光 OFDM 中，往往有大量的子载波使用，因此该算法可能导致较大的计算复杂度。

本文提出一种基于自适应步长 ICA 的盲信道均衡方法，用于 PDM-CO-OFDM 系统实现其偏振解复用。

该算法在固定迭代步长 ICA 算法的基础上，以二源信号间的统计独立性为判断标准来设定目标函数，求出每

个子载波的信道频响分离矩阵, 采用自适应分离步长算法，根据信道频响分离矩阵的变化量来自适应调整

步长。最后，基于 100 Gb/s 16QAM 调制的 PDM-CO-OFDM 系统进行了算法仿真验证。仿真结果证明, 自适

应 ICA 算法比固定步长 ICA 算法收敛速度提高 5 倍以上, 而且误码率系统性能也略优于固定步长 ICA 算法。

因而自适应步长的 ICA 算法能够替代固定步长 ICA 算法在 PDM-CO-OFDM 系统中实现较好的信道均衡。

2 基于 PDM-CO-OFDM 系统的自适应步长 ICA 算法描述

PDM-CO-OFDM 系统在仅考虑光纤线性损伤的情况下，单个子载波的频域数据可以被描述成一个

2 × 2

的多输入多输出(MIMO) OFDM 模型

[1]

：

, (1)

式中

(p=x,y)表示发送端的第 i 个子载波的 p 偏振的数据，

(q=x,y)表示接收端的第 i 个子载波的 q 偏振的

数据。

表示第 i 个子载波信道从 q 偏振到 p 偏振的信道频响。在(1)式中，对光纤信道，在一个 OFDM 符号

周期内，光纤信道随时间的变化非常缓慢, 信道频响几乎不随时间发生变化。如果 (1)式中的信道频响矩阵

能够获得，则在发送端第 i 个子载波数据可以恢复为

-1



, (2)

式中,



能够用复数 ICA 算法获得,该 ICA 算法通过求

[ ]

负熵最大值实现。在 ICA 算法中，从接收

端中大量的数据样本中才能准确找到信道频响，这里用 N 个 OFDM 符号作为数据样本。文献[20-21]应用

ICA 算法的自然梯度学习算法(NGLA)去估计(2)式中第 i 个子载波的信道频响矩阵的逆矩阵，用

2 × 2

矩阵

表示，其经过 k 次迭代后的矩阵

(k)

可表示为

(k) = H

(k - 1) + μ [I - φ(u)u

(k - 1)

, (3)

(k) ←

{ }

(k)

[ ]

(k)

-1/2

(k) , (4)

这里 u 是一个

2 × N

的矩阵

[20-21]

u = H

(k - 1)R

, (5)

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