基于OFDM的弹性光网络系统参数辨识方法及实验研究

The digital, software-based and fully dynamic elastic optical network based on orthogonal frequency division multiplexing (OFDM－EON) will be the next development orientation of optical communication. So it is the prerequisite for correctly demodulating the received information and optical performance monitoring if the important parameters’ identifications of transmitted OFDM－EON subcarriers are achieved. Firstly, one of the research aims is to characterize the laws of the key recognition features of OFDM－EON signals. Secondly, the research extracts and analyzes the features of higher-order cyclic cumulants and Stokes constellations of OFDM－EON signals. Thirdly, it establishes the muti-carrier parameter identification mechanism of OFDM－EON signals based on support vector machine classification. Finally, the goal would be achieved that we could identify the subcarriers’ number, modulation formats, bitrate, and time-frequency parameters, such as bandwidth, cyclic prefix and useful symbol length of subcarrier, intelligently, quickly and robustly. At the same time, the performance of designed mechanisms and algorithms would be assessed by simulations and experiments. The research results will provide important theoretical and technical support for realizing the coherent receiving of elastic optical path and optical performance monitoring in the next generation optical communication backbone network.

数字化、软件化、全动态的基于正交频分复用的弹性光网络（OFDM－EON），是光通信的下一步发展方向。实现对OFDM－EON所发射子载波重要参数的辨识，是进行信息正确解调接收与光性能监测的先决条件。本研究拟明确表征OFDM－EON信号辨识关键特征的规律，进行OFDM－EON信号高阶循环累积量及Stokes星座图特征的提取和分析，建立基于支持向量机分类的OFDM－EON多载波参数辨识机制，最终实现OFDM－EON的子载波数量、调制格式、比特率与带宽、循环前缀长度、有用符号长度等时频参数的智能、快速、稳健识别，并通过仿真和实验手段评估所设计机制及算法的性能。本项目的研究成果将对于实现下一代光通信骨干网弹性光路的相干接收及光性能监测提供重要的理论和技术支持。

数字化、软件化、全动态的基于正交频分复用的弹性光网络（OFDM－EON），是光通信的下一步发展方向。实现对OFDM－EON所发射子载波重要参数的辨识，是进行信息正确解调接收与光性能监测的先决条件。.本项目圆满完成了OFDM－EON系统参数的辨识方案设计及验证，同时进行了与课题关系密切的偏振损伤联合均衡，载波频偏（CFO）估计和相位噪声（CPN）恢复研究，还对于光纤非线性条件下Nyquist-WDM系统的光信噪比（OSNR）监测方案进行了初步探讨。最重要的创新性成果包括以下内容：（1）提出并验证了基于功率谱密度（PSD）估计和经验模式分解（EMD）的OFDM-EON带宽识别方案，能够自适应地滤除接收信号噪声，不受色度色散、子载波数目及频偏的变化影响，估计绝对精度（EAA）可超过95%，识别分辨率为39.1MHz，计算数据量仅为传统方法的1/16。（2）提出并验证了基于高阶循环累积量的OFDM-EON子载波数量识别方案。基于在子载波频率处4阶循环累积量不为0的性质，本方案可以智能、快速地辨识出动态变化的子载波数量，与系统传输速率及子载波调制格式无关，对偏振模色散（PMD）、频偏及相位噪声具有较强的容忍性。（3）提出并验证了基于信号模均方值（MMS）的OFDM-EON子载波调制格式辨识方案。该方案计算复杂度低，实现简单，对激光器相位噪声和频偏具有较强的容忍性，能够智能、快速和稳定地识别出子载波调制格式。（4）提出并验证了基于“虚拟”2阶段PMD补偿器的RSOP跟踪、一阶和二阶PMD补偿的联合均衡方案。它充分利用扩展Kalman滤波器（EKF）的优点，可实现快速RSOP下的一阶和二阶PMD的联合均衡，RSOP跟踪速度更快，收敛速度小于50个符号，计算复杂度低，不受奇异性、频偏及相位噪声的影响。（5）提出并验证了基于信号相关函数和高阶统计矩的光纤非线性条件下的OSNR监测方案。该方案不需要额外的硬件设备，实现简单。本项目的研究成果将对于实现下一代光通信骨干网弹性光路的相干接收及光性能监测提供重要的理论和技术支持。在本项目的资助下，发表SCI检索论文6篇，EI检索论文3篇，申请发明专利2项。