论文部分内容阅读
随着各种互联网服务和设备的发展,日常生活发生着根本的改变。数字化、智能化的生活方式逐渐成为社会主流,而这一切的根基是底层的高速光纤通信系统。相干光通信系统凭借着能高速传输大容量信息的优点,成为目前长距通信的主要解决方案。2010年前后,单波长100Gbit/s的高速相干光通信系统逐步在国内骨干网中商用。在相干光系统中主要基于正交幅度调制(Quadrature Amplitude Modulation,QAM)和偏分复用技术,增加单波长的传输效率。相干接收机主要依靠相干探测和数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)技术对信号解调。前者能对接收光信号进行相位和偏振的分集接收,同时将接收光信号线性的转换为电域的模拟信号。然后利用高速模数转换器(Analogto Digital Converter,ADC)进行量化采用,进一步转换成为数字信号,后者基于数字信号可实现对接收光信号的损伤恢复,进而得到原始发送信息比特。常见的信号损伤主要包括信道损伤,如损耗、色度色散(Chromatic Dispersion,CD)、偏振模色散(Polarization Mode Dispersion,PMD)、偏振态旋转(Rotation of State of Polarization,RSOP)和偏振相关损耗(Polarization Dependent Loss,PDL),以及激光器引入的载波频率偏移(Carrier Frequency Offset,CFO)和载波相位噪声(Carrier Phase Noise,CPN)。面对如此复杂的信号损伤,设计有效实用的DSP算法是十分有必要的。实际中,DSP算法都是集成在专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)芯片上。该芯片可以满足高速光通信实时处理光信号的需求,并且灵活利用硬件资源进行布局布线。但是目前大多数文献中DSP算法的仿真都是基于离线实现的。从离线实现到硬件实现,还有许多需要考虑的问题,主要包括反馈时延、浮点算法定点化、串行算法并行化以及硬件资源有限等。反馈时延主要是指由于硬件单元存在计算时延,当前时刻反馈信息并不能直接传递到下一时刻,从而产生反馈时延。浮点算法定点化后,系数会产生一定程度的舍入误差。串行算法并行化,相当于在变相增加损伤的程度。硬件资源有限则在实际限制算法的复杂程度。这些问题都在硬件实现中切实限制着DSP算法的性能。因此从硬件实现的角度分析DSP算法性能,开展相关研究,是十分具有现实意义的。本文围绕从硬件实现角度分析偏振旋转均衡算法这一主题,对相干光通信的系统结构、损伤模型以及对应的均衡算法展开了研究。基于Matlab和FPGA平台,对基于扩展Kalman滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)偏振旋转均衡算法和CMA算法进行了仿真对比。主要研究工作如下:(1)详细研究了相干光通信系统中信号调制和解调的基本流程,以及相关光器件的原理和结构。研究了光纤通信系统中损伤的物理机制和数学模型,以及对应均衡算法的原理和流程。(2)研究基于EKF偏振旋转均衡算法的基本原理。基于Matlab搭建利用伪代码的形式,从硬件实现角度对EKF算法和CMA算法的进行性能比较,主要包括串行浮点算法、浮点算法定点化、串行算法并行化三个角度。结果显示EKF算法RSOP的补偿精度和CMA算法持平,但是RSOP的补偿范围远超CMA算法,尤其在并行结构下性能优势更加明显。(3)基于FPGA平台,进一步验证了以上性能比较的结果。在并行138路时,EKF算法的RSOP均衡范围达到0.4Mrad/s,此时CMA算法均衡后的BER已经超过7%FEC门限值的要求。并且根据硬件资源消耗可以分析算法复杂度。EKF算法在LUT消耗上略超过CMA算法,但是在DSP48和FF资源消耗上远低于CMA算法。综合可得,EKF算法的硬件资源利用更少,其算法复杂度低于CMA算法。