随着物联网、云计算、虚拟现实、自动驾驶、5G等新兴网络业务和应用的出现,城域网承载的数据流量快速增长,流量模式愈发多样,城域光网络成为数据流量的主要承载者。现行城域光网络主流的基于固定调制格式、固定连接配置、固定频谱效率和功率效率的连续传输方式,难以满足时延敏感、带宽需求多样、动态突发性强的新兴业务需求。未来城域光传输迫切需要调制格式灵活可变、链路速率可调、频谱/功率高效利用、传输损伤自适应补偿、适应动态突发传输的调制解调技术支持。单载波偏振复用m阶正交幅度调制(PM-mQAM)相干检测方案采用灵活的调制格式并结合数字信号处理(DSP)算法,可实现高速高效大容量长距离传输,成为弹性城域光网络的主流技术方案。然而,随调制阶数升高,格式灵活的PM-mQAM系统对残余色散、偏振模色散、偏振串扰、激光器频偏/线宽、强滤波以及光纤非线性等损伤更加敏感,现有针对固定调制格式、非突变信道损伤以及连续传输模式设计的相干接收DSP算法,格式通用性、复杂度、性能之间矛盾突出,不同算法相互制约,难以实现多格式通用、低复杂度、高损伤容忍度、动态自适应地高效补偿各种传输损伤。围绕上述技术难题,本文针对弹性城域光网络中相干接收DSP算法开展了深入研究,主要研究工作和创新点如下。1、针对现有均衡解复用算法仅适用单一调制格式,不能满足弹性城域光网络所需要的对多种动态变化的PM-mQAM格式信号通用处理的问题,本文提出了一种基于星座坐标变换的多格式通用盲均衡解复用算法。该算法采用一种多格式通用的星座坐标变换方法,对高阶QAM信号进行统一坐标变换,将高阶QAM信号转变为正交相移键控(QPSK)信号,在不增加额外计算复杂度下,实现PM-mQAM信号的残余色散、偏振模色散、偏振串扰等损伤的多格式通用补偿。16Gbaud PM-4/16/64-QAM系统仿真结果表明,该算法不仅能对多种QAM信号实现格式通用地自适应均衡与偏振解复用,而且较传统半径引导算法(RDA)具有更快的收敛速度,PM-16/64QAM的收敛开销分别降至RDA算法的12%和23%。16Gbaud PM-QPSK/16-QAM光背靠背和800km传输离线实验结果表明,所提算法可实现格式通用的均衡与偏振解复用,且相比传统算法具有基本相当的OSNR容限。2、针对现有主流载波恢复算法格式通用性与低复杂度之间的矛盾,本文提出了一种基于极坐标下多符号间隔相位差分的载波频偏估计算法,不仅适用于多种调制格式,且复杂度降低为四次方快速傅里叶变换(FFT)算法的13%,通过16Gbaud PM-QPSK/16QAM和8Gbaud PM-32QAM离线实验验证了算法的多格式估偏性能;此外,基于接收信号到星座图对角线的偏移距离与线宽引入的相位旋转角度之间的准线性关系,提出了一种低复杂度、多格式通用的载波相偏估计算法,复杂度可降为主流盲相位搜索(BPS)的14%左右;为进一步提升相偏估计算法处理高阶QAM信号时的线宽容忍性能,本文基于扩展QPSK分割方法设计了一种大线宽容忍的多格式通用相偏估计算法,该算法采用扩展QPSK分割将高阶QAM系统可用于相偏估计的符号比例成倍增加,在16Gbaud PM-16/32/64-QAM系统仿真中分别实现了 25%、45%和51%的线宽容忍度提升,并在16Gbaud PM-QPSK/16QAM离线实验中验证了与传统算法基本相当的OSNR容限。3、针对现有算法补偿Nyquist WDM系统中强滤波和信道内光纤非线性损伤时算法性能和复杂度的突出矛盾,本文提出了一种基于欧氏距离近似计算的低复杂度、多格式最大后验概率(MAP)算法,接收端通过配置所有调制格式的训练码型查找表支持多格式损伤抑制,采用近似欧氏距离计算去除了传统MAP中的大规模乘法运算,计算复杂度降低66%。三载波20Gbaud PM-16QAM系统仿真结果表明,所提MAP算法较无MAP算法,在光背靠背条件下将BER=2E-2所需的OSNR降低1.5dB,长距离光纤传输下将传输距离提升28%,可容忍-0.5 GHz～0.5 GHz的载波中心频率漂移。三载波20Gbaud PM-16QAM Nyquist WDM背靠背和700 km传输离线实验结果显示,该算法与传统MAP算法OSNR容限及光纤非线性容忍度基本相当,较无MAP算法具有1.5 dB的OSNR容限提升以及2.6 dB的入纤功率范围扩展。4、数据流具有强突发性是弹性城域光网络的重要特征之一。针对弹性城域光突发相干接收系统中信道损伤快速变化、调制格式动态切换、均衡解复用和相偏估计算法相互制约的问题,本文提出了一种基于训练序列的均衡解复用与相偏估计联合处理方案。该方案中均衡解复用算法采用一种两阶段复合误差函数,可加快预收敛速度并提升稳态收敛精度,联合处理有效减轻了相位噪声对均衡解复用算法性能的恶化作用。20Gbaud PM-16/32QAM光突发相干接收系统仿真结果显示,该联合处理方案采用训练序列有效加快了算法预收敛速度,16/32QAM的收敛开销分别降低至全盲算法的33%和37%,两阶段复合误差函数使算法具有较低的稳态均方误差,均衡解复用与相偏估计联合处理有效缓解了二者相互制约的问题。
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