一种光信噪比监测的方法及装置与流程

本发明涉及光通信领域的性能监测，尤其涉及一种光信噪比的监测方法及装置。

背景技术：

波分复用系统的光信噪比(Optical Signal to Noise Ratio，简称OSNR)是衡量波分系统传输性能的关键参数，定义为通道信号功率除以信号波长处0.1nm内噪声功率，为方便使用一般转换为dB表示。随着波分复用系统单波速率向40Gb/s及以上发展，OSNR监测的难度越来越大。

OSNR光域监测主要包括带外监测和带内(in-band)监测，带外监测即测量通道间的噪声功率，再采用内插法得出信号波长处的噪声功率，从而计算得出OSNR，带外监测的缺陷是不适用于宽谱信号及系统滤波信号，一般用于10Gb/s波分复用系统。带内监测可基于偏振态法，以及光谱比较法。偏振消光法搜索各种偏振态下的信号功率最大值和最小值，但不适用于偏振复用系统；利用偏振度测量原理实现光信噪比的测量，也不适用于偏振复用系统。光谱比较法基于光监测模块，把噪声和信号同时检测，检测精度仍然不理想，且系统实现的成本较高。

OSNR电域监测是近年来的研究热点，例如利用数字信号处理技术，采用直方图技术分析光信噪比，但在大信噪比及系统代价下监测精度差。相干系统是目前100Gb/s长途波分系统光通信的主流技术，利用先进的数字信号技术补偿各种传输损伤，包括色度色散补偿，偏振解复用，频率补偿，相位恢复，前向误码纠错等技术。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是提供一种光信噪比监测的方法及装置，以利用数字信号处理技术实现相干系统的OSNR监测。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种光信噪比监测的方法，包括：

确定多个不同条件下与光信噪比相关的参数X1；

确定多个不同条件下与系统传输代价相关的参数X2；

以所述参数X1和X2为自变量，光信噪比测量值为应变量，利用多元回归技术获取光信噪比公式；

对输入信号恢复后的数据提取参数X1(i)和X2(i)，利用所述光信噪比公式监测待测信号的光信噪比。

进一步地，上述方法还具有下面特点：所述确定多个不同条件下与光信噪比相关的参数X1是通过以下方式实现的：

通过误差矢量幅度计算获得的光信噪比作为参数X1。

进一步地，上述方法还具有下面特点：所述确定多个不同条件下与光信噪比相关的参数X1是通过以下方式实现的：

计算二阶矩和四阶矩数值后利用公式获得载噪比；

将所述载噪比折算出相应的光信噪比，将该光信噪比作为参数X1。

进一步地，上述方法还具有下面特点：所述确定多个不同条件下与光信噪比相关的参数X1是通过以下方式实现的：

利用幅度和相位信息计算电信噪比，将所述电信噪比折算为光信噪比，，将该光信噪比作为参数X1。

进一步地，上述方法还具有下面特点：所述确定多个不同条件下与系统传输代价相关的参数X2是通过以下方式实现的：

以描述信号电平概率分布的高斯阶数作为参数X2。

进一步地，上述方法还具有下面特点：所述确定多个不同条件下与系统传输代价相关的参数X2是通过以下方式实现的：

以相干系统算法芯片提供的纠错前误码率对应的Q值作为参数X2。

为了解决上述问题，本发明还提供了一种光信噪比监测的装置，其中，包括：

第一确定模块，用于确定多个不同条件下与光信噪比相关的参数X1；

第二确定模块，用于确定多个不同条件下与系统传输代价相关的参数X2；

获取模块，用于以所述参数X1和X2为自变量，光信噪比测量值为应变量，利用多元回归技术获取光信噪比公式；

监测模块，用于对输入信号恢复后的数据提取参数X1(i)和X2(i)，利用所述光信噪比公式监测待测信号的光信噪比。

进一步地，上述装置还具有下面特点：

所述第一确定模块，确定多个不同条件下与光信噪比相关的参数X1是通过以下方式实现的：通过误差矢量幅度计算获得的光信噪比作为参数X1。

进一步地，上述装置还具有下面特点：

所述第一确定模块，确定多个不同条件下与光信噪比相关的参数X1是通过以下方式实现的：计算二阶矩和四阶矩数值后利用公式获得载噪比；将所述载噪比折算出相应的光信噪比，将该光信噪比作为参数X1。

进一步地，上述装置还具有下面特点：

所述第一确定模块，确定多个不同条件下与光信噪比相关的参数X1是通过以下方式实现的：利用幅度和相位信息计算电信噪比，将所述电信噪比折算为光信噪比，将该光信噪比作为参数X1。

进一步地，上述装置还具有下面特点：

所述第二确定模块，确定多个不同条件下与系统传输代价相关的参数X2是通过以下方式实现的：以描述信号电平概率分布的高斯阶数作为参数X2。

进一步地，上述装置还具有下面特点：

所述第二确定模块，确定多个不同条件下与系统传输代价相关的参数X2是通过以下方式实现的：以相干系统算法芯片提供的纠错前误码率对应的Q值作为参数X2。

综上，本发明提供一种光信噪比监测的方法及装置充分利用相干系统的数字信号处理技术，实现兼顾硬件成本和OSNR监测精度。采用本发明所述方法和装置，与现有技术相比，实现了相干系统光信噪比的电域监测，节省了监测成本，OSNR监测精度较高，提高了光通信系统的可靠性。

附图说明

图1是本发明实施例的相干系统光信噪比监测的系统的示意图；

图2是本发明实施例的相干系统光信噪比监测的方法的流程图；

图3是本发明实施例的基于EVM计算的OSNR计算结果及误差的关系图；

图4是本发明实施例1的参数X1，X2和OSNR值三维曲线图；

图5是本发明实施例1的OSNR计算结果及误差的关系图；

图6是本发明实施例2的参数X1，X2和OSNR值三维曲线图；

图7是本发明实施例2的OSNR计算结果及误差的关系图；

图8是本发明实施例3的OSNR计算结果及误差的关系图；

图9是本发明实施例4的OSNR计算结果及误差的关系图；

图10是本发明实施例5的OSNR计算结果及误差的关系图；

图11为本发明实施例的一种光信噪比监测的装置的示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本发明的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申 请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。

本发明实施例所述相干系统光信噪比监测的系统由以下几部分组成，相干接收光电转换器件，相干接收数字信号处理芯片和光信噪比监测装置。输入光信号依次实现光电信号转换，补偿损伤和恢复信号，最后从恢复信号中提取相关信息实现光信噪比的监测。

其中，相干接收光电转换器件和相干接收数字信号处理芯片均为现有相干系统的通用实现技术。相干接收光电转换器件包括本振光源，混频器，光电转换器，高速模数转换器。相干接收数字信号处理芯片包括定时及去时延，色散补偿，偏振解复用，频率补偿，相位恢复等功能。

光信噪比监测装置需要从恢复信号中提取相关数据信息，分析数据得到光信噪比计算所需的相关参数。

以下以几个实施例对本发明的光信噪比监测的方法进行详细的说明。

实施例1，如图2所示，包括以下步骤：

步骤101、确定多个不同条件下与光信噪比相关的参数X1；

参数X1在系统传输代价可忽略时与真实OSNR接近，但在系统传输代价较大时时与真实OSNR的差异较大。

本实施例X1以从误差矢量幅度(EVM)计算获得的光信噪比(OSNR)作为X1为例进行说明。

根据本领域公知常识定义有：

${\mathrm{EVM}}_{\mathrm{rms}}=\sqrt{\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{|S_{\mathrm{meas}}\left(n\right)-S_{\mathrm{ideal}}\left(n\right)|}^2}$

其中，S_meas为归一化测量值，S_ideal为星座图参考值。

EVM与信噪比(SNR)的关系为：

$\mathrm{SNR}\≈\frac{1}{{\mathrm{EVM}}_{\mathrm{rms}}^2}$

信噪比(线性值)可折算为光信噪比(dB值)，具体如下：

OSNR＝10*log10(SNR)+10*log10(SR/12.5)

其中，SR表示输入光信号符号速率，单位为GBd，12.5表示OSNR计算时噪声功率所规范参考带宽0.1nm对应的12.5GHz。

图3给出了基于EVM的OSNR的计算值和理想值的曲线，可见在理想OSNR＝15dB的情况下，对应多个OSNR计算值，说明不同的非线性效应对OSNR监测的影响程度不同，尤其在大OSNR的情况下误差甚至超过了5dB，也就说这种计算方法没有考虑非线性等因素的影响，不能直接从单个参数计算获得OSNR的准确值。在没有系统传输代价的情况下，尤其例如在背靠背情况下，此处计算的OSNR(参数X1)和理想OSNR的误差很小。

现有相干系统通常为偏振复用系统，在不加特殊说明的情况下，本实施例对双偏振态上的相应参数做平均处理。也可以分别计算每个偏振态上的相应参数，最后再对最终计算参数做平均处理。

步骤102、确定多个不同条件下与系统传输代价相关的参数X2；

参数X2是表征系统传输效应或代价的参数，系统传输效应包括但不限于非线性效应和系统滤波。

原则上步骤101和步骤102没有严格的先后顺序。

本实施例以描述信号电平概率分布的高斯阶数作为参数X2为例进行说明,需要指出的是还有其他方法可实现参数X2。

如下公式为表示1和0概率分布的通用指数函数，

$f_v\left(x\right)=\frac{v}{2\sqrt{2}\mathrm{\σ\Γ}(1/v)}\exp (-{\left(\frac{x-\mathrm{\μ}}{\sqrt{2}\mathrm{\σ}}\right)}^2),\∀x\∈R$

其中，μ是概率分布的平均值，σ是概率分布的均方差，ν是高斯阶数，Γ是gamma函数。正常情况下，尤其是非线性效应较小时，ν接近于2，因此ν一定程度上代表了非线性效应的大小。

对于相干系统中数字信号处理后的给定信号，利用似然估计方法可获得1和0概率分布的通用指数函数的相关参数：平均值，均方差和高斯阶数。 其中，高斯阶数代表了非线性效应的程度。

例如，在matlab中可利用mle函数实现概率密度的最大似然估计。

步骤103、利用多元回归(Multiple regression)技术获取光信噪比公式；

设计多元回归计算模型，令参数X1和X2为自变量，且自变量组合可以包含交叉项和二次项，OSNR测量值(即OSNR真实值)为应变量。

原则上可以使用更多自变量，例如X3，X4等等，但从监测精度的验证及设计复杂度考虑，2个自变量已能够实现OSNR的监测精确要求。

相干系统为10跨段PM-QPSK(偏振复用-正交相移键控)系统，每跨段100km标准单模光纤，为考察非线性效应，单波入纤功率分别为-3dBm，0dBm，2dBm，5dBm。如表1所示，理想值有多个相同的值，表示在不同入纤功率下通过调整噪声获得的OSNR值，X1表示本实施例第一步获得的参数，X2表示本实施例第二步获得的参数，计算值表示利用多元回归技术获得的OSNR计算值，以及相应的OSNR误差。

表1

多元回归一般采用最小二乘法实现Xβ＝y的系数，具体公式为β＝(X^TX)^-1X^Ty。其中，X是自变量，y是应变量(OSNR理想值)，β是回归 系数，脚标^T表示矩阵转置，脚标^-1表示矩阵求逆。X为多元回归自变量矩阵，包含了两个自变量的组合，可以是[1 X1 X2 X1.*X2]，也可以是[1 X1 X2 X1.*X2 X1.^2 X2.^2]，还可以是也可以是[1 X1 X2 X1.*X2 X1.^2]，原则上也可以使用[1 X1 X2]，即二元线性回归，但不推荐，因为误差略大。在matlab中可利用regress函数实现多元回归，在excel中用linest函数实现多元回归，或者直接设计矩阵求逆和乘法运算实现多元回归系数的确定。

该步骤中获取的OSNR公式仅适用于性能接近的相干光模块，性能差异较大的相干光模块需要独立定标。

步骤104、对输入信号恢复后的数据提取X1(i)和X2(i)参数，利用上述步骤获得的公式监测出待测信号的光信噪比。

上述步骤的前三步可通过理论仿真或实验室/出厂测量并分析处理获得光信噪比公式的具体系数，在相干系统正常运行时代入实际的X1(i)和X2(i)参数，即可得出当前相干系统的OSNR。

图4是本发明实施例一的X1，X2和OSNR的三维曲线图，图5是本发明实施例一的基于多元回归的OSNR计算结果，可见相对于图3的计算结果有了较大的提升。

实施例2：

步骤201、计算多个不同条件下与光信噪比相关的参数X1；

同实施例1中的步骤101。

步骤202、计算多个不同条件下与系统传输代价相关的参数X2；

相干系统算法芯片可提供纠错前误码率，X2选取误码率对应的Q值，具体公式为：

$Q=20\lg \left(\sqrt{2}\mathrm{erfcinv}\left(2\mathrm{BER}\right)\right)$

其中，erfcinv为误差函数的反函数，BER为纠错前误码率。

需要指出的是X2存在多种实现方法。例如利用直方图信息，不同代价 的系统可能有相同的SNR值，但直方图中0和1信息的分布具有不同。

步骤203、利用多元回归技术获得光信噪比公式；

系统与实施例1相同，选择X为[1 X1 X2 X1.*X2]，计算结果如表2所示。

表2

步骤204、对输入信号恢复后的数据提取X1(i)和X2(i)参数，利用上述步骤获得的公式计算出待测信号的光信噪比。

图6是本发明实施例二的X1，X2和OSNR的三维曲线图，图7是本发明实施例二的基于多元回归的OSNR计算结果，可见相对于图3的计算结果有了较大的提升。

实施例3：

步骤301、计算多个不同条件下与光信噪比相关的参数X1；

利用矩方法计算OSNR，具体是首先计算二阶矩和四阶矩数值，然后用公式获得载噪比(CNR)，最后再折算出相应的OSNR，具体过程可参考文献“In-band optical to noise ratio estimation from equalized signals in digital coherent receiver”(IEEE photonics Journal 2014)，或者“Esitmating OSNR of Equalised QPSK Signals”(ECOC 2011,Tu 6.A.6)。

矩方法结果与实施例1步骤101所述X1相差无几，但计算复杂度更大。

步骤302、计算多个不同条件下与系统传输代价相关的参数X2；

同实施例2中的步骤202。

步骤303、利用多元回归技术获得光信噪比公式；

选择X为[1 X1 X2 X1.*X2]，计算结果如表3所示。

表3

步骤304、对输入信号恢复后的数据提取X1(i)和X2(i)参数，利用上述步骤获得的公式计算出待测信号的光信噪比。

图8是本发明实施例三的基于多元回归的OSNR计算结果，可见相对于图3的计算结果有了较大的提升。

实施例4：

步骤401、计算多个不同条件下与光信噪比相关的参数X1；

同实施例1中的步骤101。

步骤402、计算多个不同条件下与系统传输代价相关的参数X2；

同实施例2中的步骤202。

步骤403、利用多元回归技术获得光信噪比公式；

系统与实施例1相同，选择X为[1 X2 X1.*X2 X1.^2 X2.^2]，y为OSNR理想值减去X1，计算结果如表4所示。此处没有直接使用X1作为自变量，而是将X1作为OSNR的一个参考值或基准值，多元回归计算值作为OSNR的修正值，该修正值一般为正值。

表4

步骤404、对输入信号恢复后的数据提取X1(i)和X2(i)参数，利用上述步骤获得的公式计算出待测信号的光信噪比。

图9是本发明实施例四的基于多元回归的OSNR计算结果，可见相对于图3的计算结果有了较大的提升。

实施例5：

步骤501、计算多个不同条件下与光信噪比相关的参数X1；

利用幅度和相位信息计算SNR。以正交相移键控(QPSK)为例，首先把四个星座点(I+1j*Q)转换到第一象限，即X＝abs(I)+1j*abs(Q)。这样做的好处是可简化相位计算复杂度。

幅度信息为abs(X)，角度信息为angle(X)。分别计算幅度信息和角度信息的平均值和标准差，令Qa为幅度信息平均值除以幅度信息标准差；Qp为角度信息平均值除以角度信息标准差。SNR为下式，其中k为幅度因子和相位因子的匹配常数，根据理论仿真取大约值1.38，最后利用公式将SNR折算为OSNR：

$\mathrm{SNR}=\frac{1}{\frac{1}{Q{a}^2}+\frac{1}{Q{p}^2{k}_2}}$

需要指出的是可以用各种方法获得X1，例如利用无线通信中各种电信噪比(SNR)公式。例如专利WO/2015/006981的光信噪比计算复杂度较大，误差有略微改善，这类方法的特点是在系统传输代价尤其是非线性效应较大和高信噪比时OSNR误差较大，因此不能仅凭X1保证OSNR在各种场景下的监测精度。

步骤502、计算多个不同条件下与系统传输代价相关的参数X2；

同实施例2中的步骤202。

步骤503、利用多元回归技术获得光信噪比公式；

同实施例1中的步骤103。

步骤504、对输入信号恢复后的数据提取X1(i)和X2(i)参数，利用上述步骤获得的公式计算出待测信号的光信噪比。

图10是本发明实施例五的基于多元回归的OSNR计算结果，可见相对 于图3的计算结果有了较大的提升。

图11为本发明实施例的一种光信噪比监测的装置的示意图，如图11所示，本实施例的装置包括：

第一确定模块，用于确定多个不同条件下与光信噪比相关的参数X1；

第二确定模块，用于确定多个不同条件下与系统传输代价相关的参数X2；

获取模块，用于以所述参数X1和X2为自变量，光信噪比测量值为应变量，利用多元回归技术获取光信噪比公式；

监测模块，用于对输入信号恢复后的数据提取参数X1(i)和X2(i)，利用所述光信噪比公式监测待测信号的光信噪比。

在一优选实施例中，所述第一确定模块，确定多个不同条件下与光信噪比相关的参数X1可以通过以下方式实现的：通过误差矢量幅度计算获得的光信噪比作为参数X1。

在一优选实施例中，所述第一确定模块，确定多个不同条件下与光信噪比相关的参数X1可以通过以下方式实现的：计算二阶矩和四阶矩数值后利用公式获得载噪比；将所述载噪比折算出相应的光信噪比，将该光信噪比作为参数X1。

在一优选实施例中，所述第一确定模块，确定多个不同条件下与光信噪比相关的参数X1可以通过以下方式实现的：利用幅度和相位信息计算电信噪比，将所述电信噪比折算为光信噪比，将该光信噪比作为参数X1。

在一优选实施例中，所述第二确定模块，确定多个不同条件下与系统传输代价相关的参数X2可以通过以下方式实现的：以描述信号电平概率分布的高斯阶数作为参数X2。

在一优选实施例中，所述第二确定模块，确定多个不同条件下与系统传输代价相关的参数X2可以通过以下方式实现的：以相干系统算法芯片提供的纠错前误码率对应的Q值作为参数X2。

本领域普通技术人员可以理解上述方法中的全部或部分步骤可通过程序来指令相关硬件完成，所述程序可以存储于计算机可读存储介质中，如只读存储器、磁盘或光盘等。可选地，上述实施例的全部或部分步骤也可以使用一个或多个集成电路来实现。相应地，上述实施例中的各模块/单元可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。本发明不限制于任何特定形式的硬件和软件的结合。

以上仅为本发明的优选实施例，当然，本发明还可有其他多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。