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冶金自动化控制系统通信光纤偏振ICA 复用问题研究

2022-05-08靳明信

现代工业经济和信息化 2022年3期
关键词:负熵误码率偏振

靳明信

(唐山钢铁集团,河北 唐山 063009)

引言

冶金自动化控制系统的通信单元需要达到精准、稳定且快速,才能满足生产需求。随着传输速率的不断提高,光纤通信系统对传输容量要求也越来越高[1]。在光纤通信偏振复用系统中,通过将同一波长的两个相互独立且正交的偏振模作为两个独立的信道,分别传输两路不同信号,可以达到传输容量加倍的目的[2]。然而,由于光纤中存在双折射效应,在传输过程中两个偏振模会受到偏振模色散(PMD)、偏振相关损耗(PDL)等因素的影响,使得信号之间形成串扰,降低传输性能。对于偏振复用技术而言,如何从输出信号中分离出源信号是一个亟待解决的问题[3]。

对于PMD 而言,利用计算机和数据采集卡,可实现偏振模色散补偿系统,但是这样的系统缺乏灵活性,而且系统的实时性能差强人意;而对于PDL,不仅会造成两个偏振支路之间的功率不均等,还会损失正交性,从而使得两个支路的串扰消除问题变得更为复杂[4]。而在高速光通信系统中PDL 与PMD相结合,又增大了通信系统中的误码率,甚至导致网络故障,计算它们的相互作用对系统的影响十分复杂[5]。本文采用独立分量分析(ICA)算法对偏振复用系统的接收端进行解复用,把多维观测信号按照统计独立的原则建立目标函数,通过优化算法将观测信号分解为若干独立成分,最后分离出源信号,并结合基于负熵最大化的不动点复数使解复用效果更佳。最后,用计算机仿真结果证明了此方法的可行性。

1 ICA 解复用

1.1 ICA 算法设计

首先定义ICA,假设s=[s1,s2,…,sn]T表示n 个未知的源信号,x=[x1,x2,…,xm]T表示m 个观测到的混合信号,且m≥n,A表示系统未知的混合矩阵,则:

公式(1)就是一个ICA 的模型,其中观测信号为已知,ICA 算法的目的就是根据观测信号,推算出混合矩阵的估计值进而估计出源信号,并找到一个分离矩阵W,满足:

式中:y 是源信号s 的估计值,如果y 中的各个分量之间相互独立,则y 就是s 的近似估计。

1.2 基于负熵最大化的不动点复数ICA 算法

针对一个偏振复用系统,需要分离两路复数信号,而基于负熵最大化的不动点复数ICA 算法能够将代价函数和源信号分布相匹配,顽健性很强,在进行信号分离时可以得到很好的效果[6]。

基于负熵最大化的不动点复数ICA算法总结为[7]:

1)白化处理观测信号数据x,得到z=Vx,并初始化矩阵wk,k=1,…,n;

2)根据wk←-E{G*(y)g(y)x}+E{g(y)g*(y)}wk+E{xxT}E{G*(y)g'(y)}wk*更新wk[8];

3)利用W←(WWH)-1/2W,正则化W;

4)若W尚未收敛返回步骤2;

5)根据WHx 估计源信号。

2 计算机仿真分析

本文采用如下页图1 所示的某冶金自动化控制系统的偏振复用单元结构,在发送端部分,采用了两个集成的QPSK 信号发送模块,每路信号分别有两个支路,并且分离这两路复数信号。

图1 偏振复用系统结构

在接收部分,采用的偏振分集相干接收机可以实现对输入信号的复振幅测量以及对偏振态的控制。接收结构如图2 所示,首先偏振分束器(PBS)把信号光和本振光分为x 和y 两个正交方向的偏振光,并且按照偏振态分成两组,随后进入混频器混频,再经平衡检测器(BPD),最终得到有串扰的分量IPD1~IPD4,可用公式(3)、公式(4)表示:

图2 相干接收结构

DSP 部分对这两路信号进行解复用和相位恢复,解复用时采用ICA 算法,可以消除信号间的串扰,最后的结果输入误码分析部分,计算误码率。

仿真过程使用的参数见表1。

表1 仿真参数

图3 给出了未进行解复用、进行解复用及相位估计和只进行估计的三种情况下原始信号星座图的比较,3-1 为未进行解复用的星座图,3-2 为解复用及相位估计后的星座图,3-3 为只进行相位估计的星座图,从结果可以看出利用ICA 算法偏振解复用后的星座图清晰分辨,各自分布在4 个相位。对比3-2 和3-3 可得采用ICA 算法有效消除了信道产生的串扰,达到了较好的信号分离效果。

图3 星座图对比图

下页图4 对比了未进行解复用和进行解复用及相位估计的两种情况下两路信号的眼图,其中4-1和4-2 为未解复用的两路分量的眼图,4-3 和4-4为解复用之后的分量眼图,从结果可以明显的看出经过解复用和相位估计后的眼图清晰且张开度良好,传输质量得到明显的提高,而未进行解复用的眼图信号存在严重的变形,可见ICA 算法在消除串扰方面起到了很大的作用。

图4 眼图对比图

3 加入噪声后的性能分析

在冶金实际生产中,由于其环境所致,光噪声的影响避不可免,因此下页图5 描绘了解复用后不同信噪比情况下误码率的变化曲线,并且可以得到当信噪比为20.89 dB 时误码率小于10-9,符合通信系统的要求。下页图6 和图7 分别为信噪比为20.89 dB时的星座图和眼图,由此也可以看出在此情况下可以保证正常的通信。

图5 误码率随信噪比的变化曲线

图6 信噪比为20.89 dB 时的信号星座图

图7 信噪比为20.89 dB 时的信号眼图

4 结论

将ICA 算法应用到冶金自动化控制系统偏振复用单元的解复用中,并结合负熵最大化的不动点复数,实现了对输出信号的分离,保证了很好的传输质量和正常通信,系统性能也得到很好的改善。ICA 算法除了要求已知源信号统计独立外,无需其他先验知识,降低了系统复杂度,具有明显优势。

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