[发明专利]相干光OFDM系统中改进的符号同步算法有效
| 申请号: | 201110178546.2 | 申请日: | 2011-06-29 |
| 公开(公告)号: | CN102324997A | 公开(公告)日: | 2012-01-18 |
| 发明(设计)人: | 乔耀军;徐艳飞;纪越峰 | 申请(专利权)人: | 北京邮电大学 |
| 主分类号: | H04J14/04 | 分类号: | H04J14/04 |
| 代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
| 地址: | 100876 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 相干光 ofdm 系统 改进 符号 同步 算法 | ||
技术领域
该技术应用于光通信领域中的PDM CO-OFDM(Polarization Division Multiplexing Coherent Optical Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统中,基于该系统我们针对经典的Schmidl同步方法进行改进,提出了一种更适合在光纤通信链路中使用的同步算法。更具体地,涉及相干光OFDM方面的符号同步算法。
背景技术
随着通信技术的飞速发展,运营商的业务主体和盈利模式都发生了历史性变化。人们对通信的需求已从最初的语音业务向多媒体业务迈进,用户的网络带宽需求越来越高。在光通信领域,全球掀起了新一代光网络的建设浪潮,为各种增值业务的发展铺平了道路。到2015年,发达地区的无线网络流量将在现在的基础上增长10倍。无论是固定网络还是移动网络,网络流量一直在加速增长。在未来5年之内,带宽将以每年50%以上的速度增长,2012年干线带宽流量将达到100T以上,其中97%以上为数据带宽,网络速率提高出现明显的瓶颈。
不断发展的数据通信业务带来的是对传输容量和传输带宽需求的剧增。同时,运营商为了降低网络成本,要求未来的网络具有越来越高的智能性。现存的SDH网络急需升级,下一代光网络呼之欲出。新一代光传输网将传统的传输网技术与IP技术融合形成下一代智能光传输网,是一个容量更大、高度灵活、智能管理、动态配置的光传输网。光网络技术的发展方向仍然是超高速率、超大容量、超长距离。
目前对于单信道光传输系统的速率要求已从10Gb/s提高至40Gb/s、100Gb/s,甚至更高。众所周知,将传统的10Gb/s传输系统提高到40Gb/s或100Gb/s,将会面临很多挑战:1)在传统10Gb/s传输系统中,主要采用强度调制-直接检测方案(IM-DD),当采用此方案来传输40或100Gb/s的数据时,其频谱宽度变大,色度色散(CD)容忍度变为原来的1/16或1/100,PMD容忍度变为原来的1/4或1/10,系统的非线性容忍度也急剧降低;2)由于速率提高,电子器件和电路的设计开发难度加大,光器件的要求也会相应提高,这都将使得系统的成本急剧上升;3)由于频谱变宽,原有的DWDM系统开始饱和,可用信道数目越来越少。为了解决上述问题,将无线通信中已有的先进技术引入到光通信领域成为目前的研究热点和方向。光正交频分复用(O-OFDM)系统正是基于此目的而提出来的。
对于光传输系统,偏分复用技术是一种有效地提高频谱效率的方法,但是研究发现偏分复用会对两个偏振方向引起串扰,所以对直接检测的偏振复用系统不能有效地对抗偏振模色散(Polarization Mode Dispersion)引起的干扰。一种有效地方法是采用相干检测(Coherent Detection)的数字接收方法,将其应用于PDM-OFDM系统中可以有效地对抗色散(Chromatic Dispersion)跟偏振模色散(Polarization Mode Dispersion)。
但是CO-OFDM系统对同步误差非常敏感,在建立同步的过程中,首先往往需要进行定时估计,用来确定OFDM符号起始位置,从而进行正确的解调,接收端为了能够正确解调,必须找到符号的起始位置,这就需要进行符号定时估计。因此,定时估计是同步中的重要环节,如果同步解决不好,会引起整个CO-OFDM系统性能的急剧下降。由于现代通信系统对同步的要求越来越高,而非数据辅助类算法有其固有的缺点,如载波频偏的捕获范围窄等,同步性能更好的数据辅助类算法就成为目前研究的热点。
此系统沿用了无线通信中的经典定时同步算法,研究发现该算法对光纤信道中的色散敏感,以及由于循环前缀产生的定时测度曲线峰顶的平波现象,造成估计同步时刻不准,所以基于该算法我们提出了一种改进的适合光纤信道的定时算法,仿真结果表明,该算法能有效消除定时测度曲线顶峰的平波现象,准确估计符号定时时刻,性能优于经典的Schimdl方法。
发明内容
本发明针对PDM CO-OFDM系统,接受端的两路信号分别采用改进的同步算法进行定时同步时刻估计。通过与经典的Schimdl方法相比较,仿真结果表明,该方法估计范围大,同步估计时刻准确同时计算方便,性能优于之前的方法。
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