申请/专利权人：重庆邮电大学

申请日：2024-03-20

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN118250139A

主分类号：H04L27/26

分类号：H04L27/26

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.25#公开

摘要：本发明涉及相干光OFDM系统中一种采用多项式插值的相位噪声抑制方法。该方法通过三个阶段抑制噪声，在第一阶段中利用导频提供的信息估计时域OFDM各个符号中的相位噪声，利用牛顿插值法得到相位噪声估计值，进行初步的抑制，初抑制结束后，对信号进行预判决，第二阶段将时域中的每个OFDM符号划分成若干个次符号，并把划分好的每个次符号分别进行多项式插值，以此来提高时间分辨率与抑制精度；第三阶段，使用CKF对残余相位噪声进行抑制。仿真结果表明，提出的方法能够有效抑制CPE和ICI相位噪声，同时也改善了CO‑OFDM系统对激光线宽的容忍度，改善了系统性能。

主权项：1.相干光正交频分复用CoherentOpticalOrthogonalFrequency-DivisionMultiplexing,CO-OFDM系统中一种采用多项式插值的相位噪声抑制方法；该方法通过三个阶段抑制噪声，第一阶段利用导频估计出时域正交频分复用OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing,OFDM各个符号中的相位噪声值，然后利用二阶牛顿插值Second-orderNewtonInterpolation,SNI抑制公共相位误差CommonPhaseError,CPE噪声和载波间干扰Inter-CarrierInterference,ICI噪声；第二阶段，对第一阶段中处理的信号进行预判决后，将OFDM符号在时域中划分成若干个次符号，将每个次符号的估计值作为次符号中间采样点的估计值进行二阶多项式插值Second-orderPolynomialInterpolation,SPI噪声抑制处理；第三阶段，利用容积卡尔曼滤波CubatureKalmanFilter,CKF对残余噪声进行抑制；其具体步骤如下：1第一阶段，利用SNI方法对噪声进行抑制；由于相位噪声服从Wiener过程，是一种高斯过程的积分形式，噪声是非线性的，所以相较于传统的线性插值方法，SNI方法更适合拟合相位噪声；首先在发送端均匀插入导频后，在接收端利用已知导频信息根据最小二乘LeastSquares,LS准则估计频域中的相位噪声，相位噪声的估计值表示为φi如式1： 式1中，angle·为取复数的幅角运算，Sp为已知的分散导频，·*为取共轭运算，φi表示第i个OFDM符号中的相位噪声估计值；通过结合LS方法和SNI方法，利用连续相邻的三个OFDM符号的相位噪声估值进行第一次SNI处理得到当前OFDM符号所有采样点的相位噪声值，以此遍历所有OFDM符号每个采样点的相位噪声估计值；采用的SNI函数如式2，其中式2各参数如表1所示：Px＝φi-1+x-xi-1,kφ[xi-1,xi]+x-xi,k-xi-1,kφ[xi-1,k,xi,k,xi+1,k]2表1差分表Tbl.1DividedDifferenceTable 式2中，yi表示连续三个OFDM符号中位于中间的相位噪声，类推可知yi-1与yi+1；f·分别是表1中对角线上的数；其中参数xi是由式3确认： 式3中，N为子载波的个数，Ncp为循环前缀CP的长度；利用上述SNI方法处理以后的符号中得到的相位噪声在时域中对信号zi,k进行第一阶段抑制如式7： 2SNI方法可抑制CPE，但是只能抑制部分ICI；随着线宽的增大，ICI的影响越来越大，抑制的精度仍然不够，所以第二阶段着重对ICI相位噪声进行抑制；SNI方法抑制噪声后的信号转到频域为Zi,k，判决结果将一阶试探性判决的结果转化为时域信号如式5： 式5中，Q·表示对信号进行试探性判决，FH表示快速傅里叶逆变换，Δξ表示试探性判决的判决误差，将试探性判决后的第i个OFDM分割成Nsub个次符号，即共有T＝tNsub个次符号，根据LS准则得出的第n个1≤n≤T次符号的平均相位噪声σn表示为式6： 将估计出的σn作为每个次符号中间采样点的相位估计值，再进行SPI抑制处理，更新的插值函数如式7：σn,m＝σn-1γn-1,m+σnγn,m+σn+1γn,m7式7中，0≤m＜NNsub代表每个次符号中第l个采样点，γ为更新后的二阶多项式插值系数，如式8所示： 取得相位噪声估计值σi,k后，进行噪声抑制，得到抑制后信号如式9所示： 3第三阶段，对抑制噪声后的信号和试探性判决后的信号进行CKF，从而对其残余相位噪声进行进一步抑制，其相应的抑制具体步骤如下：步骤一：给定CKF系统方程和测量方程，如式10所示： 式10中，wi,k-1是相位噪声中当前采样点与上一个采样点之间的相位噪声之差，满足wi,k-1～N0,Qk-1，其中vi,k是第i个OFDM符号第k个采样点的观测噪声，服从vi,k～N0,R，其中通过分析，得到初始化相位噪声值和CKF协方差值，如式11所示： 步骤二：更新相位噪声，使用奇异值分解SingularValueDecomposition,SVD，获得容积点Φi,k-1,m，状态容积点Φi,kk-1,m，如式12所示： 式12中，U和V为单位正交矩阵，S为奇异值，m为容积点个数1≤m≤n，n为容积点总数，为基本采样点；由获得的状态方程容积点Φi,kk-1,m计算预测状态和预测方差Pi,k|k-1，如式13所示： 步骤三：更新测量，根据预测方差Pi,k|k-1和预判决后的时域信号值进行SVD分解并获得对应的容积点和测量方程的容积点如式14所示： 通过各容积点计算测量预测值、新息方差和协方差估计值，如式15所示： 步骤四：计算CKF增益： 步骤五：更新相位噪声值和协方差值Pi,k： 利用CKF对时域信号进行抑制，得到最终抑制后的信号如式18所示。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 相干光OFDM系统中一种采用多项式插值的相位噪声抑制方法

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