当前时刻的抽头系数向量预测值是上一 时刻抽头系数向量卡尔曼滤波修正值。
[0035] 所述抽头系数向量构建规则:Wll(n)、Wl2(n)、W2l(n)及W22(n)是N长度冲激响应滤波 器(FIR)窗口函数。
[0036] 所述滤波器(FIR)的约束条件为:Wn(n)，W22(n)中屯、抽头共辆，和中屯、抽头反共 辆;其目的是为了避免滤波器出现奇异性。
[0037] 所述利用抽头向量进行动态均衡包括使用蝶形FIR滤波器对信号进行动态均衡， 实现解复用和码间串扰补偿。
[0038] 所述步骤(b)构建的约束条件是:使均衡后的输出信号收敛到一个固定半径的圆 上。
[0039] 所述约束条件适用于偏振复用(PDM)的M-PSK调制格式信号W及M-QAM调制格式信 号，也适用于M-PSK/M-QAM混合调制信号，其中M为任意大于等于2的整数。
[0040] 所述步骤(C)包含预测量偏差值的计算:求取根据权利要求6所述约束圆上最靠近 测量预测值的点，求运个点与测量预测值的差即预测值的偏差量。
[0041] 所述步骤(d)包括根据系统传输信号调制格式，选取滤波器调优参量约束。
[0042] 本发明可适用于M-PSK和M-QAM调制格式信号(M为任意大于等于2的整数）的动态 均衡，一个体现本发明的动态恢复算法包括:利用蝶形结构对应的预测抽头系数矩阵对输 入信号进行动态均衡，按照约束条件计算动态均衡后信号的预测误差，误差量代入卡尔曼 滤波器对抽头系数对应的状态向量进行修正，修正后的状态向量组合成为下一时刻滤波器 的预测抽头系数矩阵。
[0043] 实施例：图1显示本专利提出的基于蝶形线性卡尔曼滤波器的光信号动态均衡算 法的一种基本实施结构，101是输入信号Zin,可W是M维复用的信号(M是大于等于2的整数）， W双偏振复用相干光通信系统为例，Zin中包含两个垂直偏振态的复用信号102和103
[0045] 其中X(n)表示接收机接收的X偏振态上信号，Y(n)表示接收机接收的Y偏振态上信 号。对于输入信号，滤波器的处理流程是:先根据建立的卡尔曼预测方程，预测表示抽头矩 阵信息的状态向量，用预测的抽头矩阵对输入信号进行动态均衡，如图1中104、105、106、 107所示，均衡后的信号与约束条件作对比，二者的差是预测误差值，将误差值代入卡尔曼 更新方程进行状态向量的更新修正，修正后的状态向量代入卡尔曼预测方程，得到下一时 刻的预测抽头矩阵。
[0046] 由于本专利提出的算法可W处理多种调制格式信号甚至是混合调制格式信号，因 此Zin可能来自于各种不同的系统，运里列举两个实施例如图4和图5,图4表示将本专利提出 的算法应用于偏振复用的单种调制格式数字信号处理系统中，使用外差接收机，首先将接 收光信号401与本地振荡信号402输入到偏振态和相位分集接收器，输出转化为电信号后进 入模数变换器(ADC)405，ADC输出信号则可W进行数字信号处理，经过预处理406、静态均衡 407、数字时钟恢复408后进入本专利提出的卡尔曼滤波器进进行均衡409。图1所示，接收信 号101在远距离传输的偏振复用外差式接收光纤通信系统中一般经过了 W上的数字信号处 理，动态均衡后的输出信号直接进行频偏估计W及载波相位恢复算法就可W进行星座点判 决，转化为所需数据。
[0047] 当然不同的光通信系统中，W上的流程或者算法可能会有一定的改变，例如图5所 示为通用调制格式信号或者混合调制格式信号的数字信号处理系统中，在经历预处理、静 态均衡、数字时钟恢复W及本专利提出的算法实施例进行动态均衡后，还要进行调制格式 的识别或者帖格式的识别，W选择频偏估计算法、载波相位恢复算法W及判决规则。只要动 态均衡中使用了本专利描述的基于蝶形线性卡尔曼滤波器算法，其他数字信号处理模块， 或者光通信系统结构的改变并不能改变使用本专利的事实，均属于本专利所保护的范围。
[0048] 如图2所示是图1所示基本实施例对应的卡尔曼滤波器的滤波过程，首先进行卡尔 曼滤波器预测方程的建立。预测方程是对包含抽头系数矩阵信息的状态向量进行预测，然 后根据预测值转化的抽头系数矩阵进行动态均衡，动态均衡过程可W表示为
[0050] Zout(n)对应图I中114,同样动态均衡后的信号还是包括两个偏振态的信号：115的 Xnut(n)和116的Y?t(n)。抽头系数矩阵T(n)可W表示为 "。…吨思兵卻其中
[0052] Wii(n) = [wii(n-floor(N/2)) ??? wii(n-l) wii(n) wii(n+l) ??? wii(n+floor(N/ 2))]
[0053] Wi2(n) = [wi2(n-floo;r(N/2))…wi2(n-l) wi2(n) wi2(n+l)…wi2(n+floo;r(N/ 2))]
[0054] W2i(n) = [w2i(n-f loor(N/2)) ??? W2i(n-1) W2i(n) W2i(n+1) ??? W2i(n+f loor(N/ 2))]
[005引 W22(n) = [W22(n-floo;r(N/2))…W22(n_l) W22(n) W22(n+1)…W22(n+floo;r(N/ 2))]
[0056] 姆旨窗口函数长度，一般动态均衡中称为化P数，其中
[0057] wii(n) =a(n)+li*b(n)
[005引 wi2(n) = c(n)+li*d(n)
[0059] W2i(n) = e(n)+li*f (n)
[0060] W22(n)=g(n)+li*h(n)，其中曰，13，。，(1，6山邑，11是实数。
[0061 ]抽头系数矩阵和卡尔曼滤波器状态向量的对应关系是
[0062] S(n) = [A(n) B(n) C(n) D(n) E(n) F(n) G(n) H(n)]T，其中S(n)是状态向量， 并且
[0063] A(n)=[a(n-floor(N/2)) ??? a(n-l) a(n) a(n+l) ??? a(n+floor(N/2))]
[0064] B(n)=[b(n-floor(N/2)) ??? b(n-l) b(n) b(n+l) ??? b(n+floor(N/2))]
[00化]C(n) = [c(n-floo;r(N/2)) ... c(n-l) c(n) c(n+l) ... c(n+floo;r(N/2))]
[0066] D(n)=[d(n-floor(N/2)) ??? d(n-l) d(n) d(n+l) ??? d(n+floor(N/2))]
[0067] E(n)=[e(n-floor(N/2)) ??? e(n-l) e(n) e(n+l) ??? e(n+floor(N/2))]
[0068] F(n)=[f(n-floor(N/2)) ??? f(n-l) f(n) f(n+l) ??? f(n+floor(N/2))]
[0069] G(n)=[g(n-floor(N/2)) ??? g(n-l) g(n) g(n+l) ??? g(n+floor(N/2))]
[0070] H(n)=[h(n-floor(N/2)) ??? h(n-l) h(n) h(n+l) ??? h(n+floor(N/2))]
[0071] 对于高速相干光通信系统的采样速率，抽头矩阵的变化往往很缓慢，根据运一原 贝IJ，可W建立卡尔曼滤波器的预测方程
[0072] S_(n) = S(n-l)
[0073] F(n)=P(n-l)+Q，P(n)是状态向量对应的估计误差协方差矩阵，Q表示测量误差， 同时Q可W认为是滤波器的调优参量。
[0074] 根据预测方程和动态均衡方程得到均衡后的信号，就可W进行约束条件208的对 比和卡尔曼对状态向量的更新修正206。进行约束条件的设置，一般的