[发明专利]一种OAM-QPSK传输的聚类非线性补偿方法

说明书

本发明涉及一种OAM‑QPSK传输的聚类非线性补偿方法，特别涉及一种针对OAM模式复用传输QPSK信号的聚类非线性补偿方法，属于光纤通信技术领域。本发明将数据分为训练序列和测试序列，训练序列用于训练聚类模型，测试序列用于误码率性能测试。聚类模型的训练采用的是改进的快速查找密度峰值聚类算法(FSFDP)。该方法能够降低非线性补偿的计算复杂度，系统通信的误码率性能得到了提升，实现了低复杂度的非线性补偿。

技术领域

本发明涉及一种OAM-QPSK传输的聚类非线性补偿方法，特别涉及一种针对OAM模式复用传输QPSK信号的聚类非线性补偿方法，属于光纤通信技术领域。

背景技术

自从高锟在1966年提出将光纤作为传输介质，光纤通信得到迅速的发展。光纤以其传输频带宽、信号衰减小、抗干扰能力强的特点，而远远由于电缆和微波通信的传输，已经成为通信中的主要传输方式，尤其是在长距离传输中。长距离光纤传输通常依赖于高功率激光在长距离传输光脉冲以克服衰减，然而在足够高的光强度下，光纤的纤芯会发生非线性折射，引发克尔效应，导致非线性损伤。非线性损伤可以分为两大类，第一类为确定性非线性损伤，仅取决于色散和非线性系数，如自相位调制(SPM)，通道内交叉相位调制(ISPM)和四波混频(IFWM)，通道间交叉相位调制(XPM)和四波混频(FWM)等；第二类为依赖于非线性器件(如空间光调制器，平衡探测器等)，放大自发辐射(ASE)和色散之间相互作用的随机非线性损伤。

常用的非线性补偿方法为数字反向传播(DBP),该方法在数字域中采用了负色散，损耗和非现行系数的虚光纤。DBP在补偿确定性非线性损伤中有着良好的性能，然而不能够补偿随机非线性损伤。常见的补偿确定性和随机性的非线性损伤的方法是基于三阶沃尔特拉级数(Volterra Series)的均衡器，此外有学者将机器学习算法引入到非线性补偿领域中，来补偿确定性和随机性的非线性损伤，如支持向量机(SVM)、神经网络(NN)、KNN、K-均值聚类等算法。这些方法都有着不错的效果，但是这些算法中，基于三阶沃尔特拉级数的均衡器的补偿效果较差，基于机器学习的非线性补偿的效果较好，但是计算复杂度和计算量极大。由于近年来各种业务需求爆炸增长，光纤传输所需的信道容量和信息量越来越大，复杂度高、计算量大的非线性补偿方法难以满足传输的需求，特别是对将轨道角动量(OAM)引入到光纤中的OAM光纤传输。

作为当今通信领域的热点，自从带有轨道角动量(OAM)的光束在1992年被提出，OAM领域得到了迅速发展。由于OAM在Hilbert空间的无限维特性，被认为是通信系统中非常重要的可用资源，因而具有广阔的应用前景。但是在很长一段时间，OAM在通信中的研究一直局限在自由空间中传输。因为传统光纤的限制，OAM被认为不适合在光纤中传输，直到具有涡旋的光纤结构被提出，才逐渐出现OAM在光纤中传输的研究。具有涡旋结构的光纤经过不断的研究更新，成为现在的环芯光纤，使得可以传输的OAM模式逐渐增多。轨道角动量模式复用因此得以实现，然而在系统容量增大的同时，因为系统链路中空间光调制器的加入，非线性效应对系统的影响也随之增加，非线性损伤成为了限制系统性能的主要因素，因此设计出补偿效果好、复杂度低的非线性补偿方法变得尤为重要。

发明内容

本发明的目的是为了解决OAM-MDM系统传输QPSK信号的背景下，信号因为受到由空间光调制器、IQ调制器和平衡探测器等导致的器件非线性和光纤非线性的非线性损伤，导致星座点弥散旋转，误码率性能较差的问题，提供了一种针对该情况的聚类非线性补偿方法，该方法将数据分为训练序列和测试序列，训练序列用于训练聚类模型，测试序列用于误码率性能测试。聚类模型的训练采用的是改进的快速查找密度峰值聚类算法(FSFDP)。该方法能够降低非线性补偿的计算复杂度，系统通信的误码率性能得到了提升，实现了低复杂度的非线性补偿。

本发明的目的是通过下述技术方案实现的：

一种OAM-MDM的聚类非线性补偿方法，包括如下步骤：

步骤一、数据预处理