一种偏振模色散测量精度提升方法和系统与流程

本发明涉及光纤通信
技术领域：
，更具体地，涉及一种偏振模色散测量精度提升方法和系统。
背景技术：
：随着光纤通信系统中传输速率的不断提高，偏振模色散(pmd)对传输系统性能的影响也变得尤为突出，偏振模色散(pmd)是光纤的基本属性之一，它会引起信号的脉冲展宽，造成码间干扰，导致系统误码率升高。pmd会导致光信号脉冲在传输过程中不断展宽而使系统的传输质量迅速恶化，所以对偏振模色散测量技术的研究具有重要意义；随着光纤通信系统向着高速率、大容量、长距离和全光网络方向的发展，光纤的偏振模色散对光通信系统性能的影响越来越严重，精确测量偏振模色散并进行有效补偿的需求也越来越紧迫。由于偏振模色散的随机特性，测量难度大大增加。目前，国内外已经研究出了两大类pmd测量方法：时域测量和频域测量。时域测量主要包括光脉冲延迟法和干涉法，频域测量主要包括固定分析仪法、琼斯矩阵特征值法和米勒矩阵法。其中，固定分析仪法最容易实现，并具有测量范围大和测量速度快的优点，在大带宽光源和高分辨率光谱条件下，其测量范围可达百皮秒，且适用于被测光纤链路中含有掺铒光纤放大器(edfa)的情形。但这种方法受噪声的影响很大，由噪声产生的“假峰值”使得极值个数严重偏离真实值，从而严重影响pmd测量结果的准确度，因此需要对检测到的信号进行去噪声处理。目前，常用的信号去噪声方法包括傅里叶变换法、小波变换法和维纳滤波法等。傅里叶变换法首先对包含噪声的信号进行傅里叶变换，将时域信号变换到频域，然后根据有用信号和噪声的不同频率分布特性，选择合适的滤波器去除噪声。这种基于频域滤波器的去噪方法在滤除噪声的同时也会滤除掉一部分有用信号，同时该方法是基于全局意义上的傅里叶变换，不具有局部的时频分析能力，对于非线性非平稳的信号很难获得真实的频谱，具有很大的局限性。小波变换法是在傅里叶变换法的基础上发展起来的一种能够处理非平稳信号的方法，基于有用信号与噪声的小波系数尺度特性的不同，根据预处理信号选择合适的小波基、分解层数以及合适的阈值对信号进行重构，在消除噪声的同时最大程度地保留了有用信号的系数，进而获得信号的最优估计，但是该方法中的最优小波基、分解层数和阈值的获取比较困难，需要经验和不断尝试才能获得合适的系数。维纳滤波法是一种从噪声中提取有用信号的线性滤波法，其实现原理是根据已知的有用信号和噪声的功率谱密度或相关函数，使用最小均方误差准则求解维纳-霍夫方程，从而实现信号的最佳线性估计，但该方法需要预先获得噪声和有用信号的先验知识，不具有自适应性，因此在应用上受到了限制。技术实现要素：本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种偏振模色散测量精度提升方法和系统，解决了现有测量方法中局限性大，对非线性和非平稳信号很难获得真实的频谱的问题。根据本发明的一个方面，提供一种偏振模色散测量精度提升方法，包括：s1、将pmd测量信号按频谱特征进行多层分解，得到pmd测量信号的本征模态函数；s2、对分解后的pmd测量信号进行噪声滤除和信号重构，恢复pmd测量信号的真实极值个数，实现pmd测量精度提高。作为优选的，所述步骤s1具体包括：s11、通过固定分析仪法得到归一化的pmd测量信号；s12、采用经验模态分解法对pmd测量信号进行自适应分解，获得有限个频率从大到小排列且源于pmd测量信号自身的本征模态函数信号和一个余量信号。作为优选的，所述步骤s11中，将待测光纤输出的光信号分别经过检偏器和直接输出得到对应的输出光谱pa(λ)和ptot(λ)，进而得到归一化的pmd测量信号作为优选的，所述步骤s12具体包括：s121、判断pmd测量信号是否满足本征模态函数条件，若否则进入步骤s122，若是则进入步骤s124；s122、提取pmd测量信号中的所有极大值与极小值，并基于极大值和极小值分别拟合出pmd测量信号的上下包络；s123、计算得到临时余量，将临时余量赋值给pmd测量信号，判断是否满足分解停止准则，若是则进入步骤s124，否则返回步骤s122；s124、得到一个本征模态函数信号，继续分解直至分解过程结束，得到多个本征模态函数信号和一个余量信号。作为优选的，步骤s123中，所述分解停止准则为：sd＜ε；式中，eupp(λi)和elow(λi)分别为pmd测量信号的上下包络；rr(λi)为临时余量，pmd测量信号中λ对应的集合为[λ1,λ2···λn]，n为集合中所包含波长点的总个数。。作为优选的，所述步骤s124中，还包括测量剩余信号，并统计剩余信号的极值个数，若剩余信号的极值个数大于设定阈值则继续进行分解，得到下一个本征模态函数信号，否则分解过程结束。作为优选的，所述步骤s2中采用连续均方误差准则对经验模态分解法自适应分解获得的pmd测量信号进行重构及滤波处理。作为优选的，所述步骤s2具体包括：s21、计算本征模态函数信号的连续最小均方误差；s22、寻找使最小方差取最小值时的分界点；s23、将分界点对应阶数及之后的本征模态函数信号及剩余量累加求和，获得滤除噪声后的重建信号。作为优选的，所述本征模态函数信号的连续最小均方误差计算公式为：式中，imfj(λi)为第j阶本征模态函数信号。一种偏振模色散测量精度提升系统，包括经验模态分解模块和信号重构模块；所述经验模态分解模块用于利用基于经验模态分解的自适应滤波法，对pmd测量信号进行自适应分解，获得有限个频率从大到小排列且源于pmd测量信号自身的本征模态函数信号和一个余量信号；所述信号重构模块用于利用连续均方误差准则进行噪声滤除及信号重构，恢复出pmd测量信号的真实极值个数，实现测量精度的提高。本申请提出一种偏振模色散测量精度提升方法和系统，首先根据pmd测量信号的频谱特征对其进行多层自适应分解，获得有限个频率从大到小排列且来源于测量信号自身的本征模态函数(imf)，然后利用连续均方误差(cmse)准则进行噪声滤波及信号重构；这种滤波策略完全由测量数据驱动，分解过程中无需知道噪声和有用信号的先验知识，也无需设置基函数，可实现非线性和非平稳信号的噪声自适应滤波；能够有效去除pmd测量中噪声的影响，恢复出不受噪声干扰的pmd测量信号，弥补了现有滤除噪声方法的不足，对非线性和非平稳信号具有良好的局部适应性和较高的鲁棒性，提高了pmd测量精度。附图说明图1为根据本发明实施例1的偏振模色散测量精度提升方法流程框图；图2为根据本发明实施例1的固定分析仪法测量偏振模色散实验装置示意图；图3为根据本发明实施例1偏振模色散测量精度提升方法的具体流程示意图；图4为根据本发明实施例2的pmd测量信号经emd法滤除噪声前后对比示意图；图5为根据本发明实施例2的6.3km色散补偿光纤测量结果；图6为根据本发明实施例2的4.5km色散位移光纤测量结果；图7为根据本发明实施例2的12.8km标准单模光纤测量结果。具体实施方式下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。实施例1如图1中所示，图中示出了一种偏振模色散测量精度提升方法，包括：s1、将pmd测量信号按频谱特征进行多层分解，得到pmd测量信号的本征模态函数；s2、对分解后的pmd测量信号进行噪声滤除和信号重构，恢复pmd测量信号的真实极值个数，实现pmd测量精度提高。作为优选的，所述步骤s1具体包括：s11、通过固定分析仪法得到归一化的pmd测量信号；s12、采用经验模态分解(empiricalmodedecomposition，emd)法对pmd测量信号进行自适应分解，获得有限个频率从大到小排列且源于pmd测量信号自身的本征模态函数(intrinsicmodefunction，imf)信号和一个余量信号。如图2所示，为本发明采用的固定分析仪法测量偏振模色散实验装置，包括依次沿光源传输方向设置的起偏器、偏振控制器、待测工位、检偏器和高分辨率光谱仪；待测工位用于安装待测光纤，其两侧分别设有接口，可接光输入接收装置，在步骤s11中，宽带光源发出的光依次通过起偏器、偏振控制器，并通过待测光纤输出，将待测光纤输出的光信号分别经过检偏器和直接输出，通过高分辨率光谱仪得到对应的输出光谱pa(λ)和ptot(λ)，进而得到归一化的pmd测量信号为了方便表述，在本实施例中，首先将pmd测量信号r(λ)中的波长范围集合[λ1,λ2,λ3...λn]一一对应于索引值[m1,m2,m3...mn]，可记为r(λ)→r(m)，n为测量数据的总个数，其大小取决于宽带光源的波长范围和光谱仪的分辨率。在本实施例中，如图3中所示，所述步骤s12具体包括：s121、判断pmd测量信号r(m)是否满足imf条件，若否则进入步骤s122，若是则进入步骤s124；s122、提取pmd测量信号中的所有极大值与极小值，并利用三次调样函数分别拟合出极大值和极小值的包络，即pmd测量信号的上下包络，分别记为eupp(m)和elow(m)；s123、计算得到临时余量rr(m)，将临时余量赋值给pmd测量信号，判断是否满足分解停止准则，若是则进入步骤s124，否则返回步骤s122，重复上述步骤直至完成一次分解；在本实施例中，临时余量rr(m)通过pmd测量信号的上下包络的均值计算得到，计算公式为：s124、得到一个本征模态函数信号，即第j阶的imfj(m)信号，继续分解直至分解过程结束，得到多个本征模态函数信号和一个余量信号。作为优选的，步骤s123中，所述分解停止准则为：sd＜ε；理想情况下ε为0，本发明实施例中，ε取值为0.2～0.3之间的数。在本实施例中，所述步骤s124中，还包括测量剩余信号r(m)'＝r(m)-imfj(m)，并统计剩余信号的极值个数ln，若剩余信号的极值个数大于设定阈值则继续进行分解，得到下一个本征模态函数信号，否则分解过程结束，在本实施例中，若ln≥2则继续进行分解，得到下一个imf信号；否则分解过程结束。整个分解过程获得j个imf信号和一个余量信号rc(m)，即得到pmd测量信号的分解式作为优选的，所述步骤s2中采用连续均方误差准则对经验模态分解法自适应分解获得的pmd测量信号进行重构及滤波处理。作为优选的，所述步骤s2具体包括：s21、计算本征模态函数信号的连续最小均方误差；利用公式：得到每一个imf信号的cmse值；s22、寻找使最小方差取最小值时的分界点；搜寻得到使cmse取最小值时对应的imf索引号jmin；s23、将分界点对应阶数及之后的本征模态函数信号及剩余量累加求和，获得滤除噪声后的重建信号。将第jmin阶及之后的imf信号及剩余量rc(m)累加求和，得到滤除噪声后的pmd重建信号：实施例2一种偏振模色散测量精度提升系统，采用如实施例1所述的方法，包括经验模态分解模块和信号重构模块；所述经验模态分解模块用于利用基于经验模态分解的自适应滤波法，对pmd测量信号进行自适应分解，获得有限个频率从大到小排列且源于pmd测量信号自身的本征模态函数信号和一个余量信号；所述信号重构模块用于利用连续均方误差准则进行噪声滤除及信号重构，恢复出pmd测量信号的真实极值个数，实现测量精度的提高。本实施例中分别测量了不同长度、不同类型光纤的偏振模色散，以验证本发明系统的性能。如图4所示，给出了pmd测量信号使用emd自适应滤波前后的结果对比，对emd滤波效果进行验证，从图4可知，emd滤波法能够有效消除噪声产生的“假峰值”，准确恢复出信号极值，进而提高pmd测量结果的精度。分别测量了色散补偿光纤(dcf)、色散位移光纤(dsf)和标准单模光纤(smf)的偏振模色散值。我们还实验对比了emd自适应滤波法与维纳滤波法对pmd测量信号的处理效果，并将两种实验结果与商用仪器测量结果(真实值)进行了比较，结果如图5-7所示。图5是6.3km的dcf三种测量结果曲线图，从中可以看出，利用emd滤波法的结果与真实值的最大差值是0.144ps，优于维纳滤波法的最大误差值0.539ps；图6是4.5km的dsf三种测量结果曲线图，可发现使用emd滤波法的最大差值为0.242ps，同样好于维纳滤波法最大误差值0.766ps；图7是12.8km的smf三种测量方法结果对比，可以看出采用emd滤波法的最大误差为0.027ps，优于维纳滤波法的最大误差0.102ps。此外，在本实施例中，我们还具体比较了两种滤波去噪声测量结果与商用仪器测量结果的误差，具体下表中两种滤波方法测量结果与商用仪器测量结果(真实值)的比较；dcfdsfsmf真实值(ps)9.9215.3930.635emd滤波法测量结果的平均值(ps)9.8955.4300.634维纳滤波法测量结果的平均值(ps)9.8615.3000.745emd滤波法测量结果与真实值的误差0.26％0.69％0.16％维纳滤波法测量结果与真实值的误差0.60％1.72％17.32％从表中据可知，对于dcf光纤，emd滤波法的pmd测量误差为0.26％，好于维纳滤波法的0.60％；对于dsf光纤，本发明提出的emd滤波法，其pmd测量误差为0.69％，优于维纳滤波法的1.72％；对于smf光纤，emd滤波法的pmd测量误差为0.16％，远优于维纳滤波法的17.32％。因此，使用固定分析法进行pmd测量时，本发明提出的emd自适应滤波法，能够更好地消除由噪声产生的“假峰值”的影响，准确恢复出信号的极值情况，测量误差小于维纳滤波法，明显提高了测量精度。总上所述，本申请提出一种偏振模色散测量精度提升方法和系统，首先根据pmd测量信号的频谱特征对其进行多层自适应分解，获得有限个频率从大到小排列且来源于测量信号自身的本征模态函数(imf)，然后利用连续均方误差(cmse)准则进行噪声滤波及信号重构；这种滤波策略完全由测量数据驱动，分解过程中无需知道噪声和有用信号的先验知识，也无需设置基函数，可实现非线性和非平稳信号的噪声自适应滤波；能够有效去除pmd测量中噪声的影响，恢复出不受噪声干扰的pmd测量信号，弥补了现有滤除噪声方法的不足，对非线性和非平稳信号具有良好的局部适应性和较高的鲁棒性，提高了pmd测量精度。最后，本申请的方法仅为较佳的实施方案，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。当前第1页12