基于計算機仿真的光通信偏振復用系統的ICA解復用問題研究

楊廣馳

（陜西郵電職業技術學院 陜西 咸陽 712000)

0 引言

傳輸速率的不斷改變，使人們對傳輸容量的需求也變得愈發強烈。在光纖通信偏振復用系統中，為了能獲取到更為高效的傳輸速度與更為強大的傳播信號，于是利用交叉型偏振膜的形式來創設出不同的信道[1]。這個信道是由2個分別獨立存在的信道而組成，擁有獨立的容量，卻將個體交互到一起，從而形成2個傳輸不同的信號，也實現了加大傳輸容量的目的。但由于雙折射效應的存在，使這2個獨立信道會受到偏振模色散（polarization mode dispersion，PMD）和偏振相關損耗(polarization dependent loss，PDL)等因素的影響，而這種破壞性的影響會直接到傳輸本身[2]。因此2個相對獨立的傳輸通道受到阻礙，傳輸性能就此產生了“異化”性，這種“異化”性表現為傳輸能力的弱化。因此，偏振復用技術的實用性，以及由它所產生的價值性，如何從輸出信號中分離出源信號，這對于計算機技術層面發展而言，又將是一項新的挑戰[3]。

對于PMD，盡管它實現了偏振模式散補償系統的一部分功能，但這種補償性仍帶有極大的局限性。特別是在實際應用過程中，這種性能差異會愈發的明顯。對于PDL，由它所引發的偏振之路間的功率差異性變得更為明顯，這種差異性的產生，不僅影響了振幅的平穩，還使2個通道之間的正交性變得躁動且弱化，從而直接削弱了偏振模塑展補償系統的精準性和交互性。如果想要以PDL與PMD相結合的方式作為解決此問題的一個策略，而結果表明，這樣的決定方式并不能完全解決問題，因為它會增長通信系統中的誤碼率，甚至嚴重時直接會導致網絡系統的癱瘓[4]。本文采用獨立分量分析（independent component analysis，ICA）算法[5]對偏振復用系統的接收端進行解復用，通過采用信號通道獨立建設的方法來形成多維度的目標體系，使其能夠精準地將源信號進行合理性分離。并結合基于負熵最大化的不動點復數這種策略方式以此來證明計算機仿真技術的可行性。

1 ICA解復用

1.1 ICA算法

ICA并非一個單純的概念可以進行文字性定義，假設s=[s1，s2，…，sn]T表示n個未知的源信號，x=[x1，x2，…，xm]T表示m個觀測到的混合信號，且m≥n；設置A為系統未知的混合矩陣，則x=As。此式就是一個ICA的模型，由這個模型所產生的觀測信號能夠作為研究的初始量被加以運用。利用ICA算法，可以精準得到預估的源信號值，而在這一過程中，信號的發出完全要依據混合矩陣的方式進行合理性預算[5]，并找到一個分離矩陣W，需滿足y = Wx=WAs，其中，y為源信號S的估計值，這個數值的產生完全依據上述推算的可能性來進行，它是一種策略方式的采用。在這里，y中的各個分量之間是作為個體數值而存在的，它們的關系性好比是“獨立包裝”一般，以個體的形式存在，存在的方式是以個體獨立的方式來進行，則y就是S的近似估計。

1.2 基于負熵最大化的不動點復數ICA算法

關于偏振復用系統，它的存在方式變得更為復雜一些，但如果將其納入合理的范疇中去進行分析，則會發現它的存在方式更具獨立性，能夠有效地將復數信號分離開，而這個分離化的過程也是它優越性的顯現。基于負熵最大化的不動點復數ICA算法在這時變得更為強大，它的存在方式將取締傳統的代價函數和源信號分布，它無論是以計算機方向的發展，還是人們生活需求的增長相匹配，且它的性能極其強大，即便是將信號進行分離，也能夠獲得完整的信息鏈條，而不會影響到信號的傳輸效果。

基于負熵最大化的不動點復數ICA算法總結如下[6]：

步驟1 白化處理觀測信號數據x，得到z=Vx，并初始化矩陣wk，k=1，…，n；

步驟2 根據更新；

步驟3 利用W←（WWH）-1/2W，正則化W；

步驟4 若W尚未收斂返回步驟2；

步驟5 根據y=WHx估計源信號[7]。

2 計算機仿真結果

在此文中所要探討的核心內容就是偏振復用系統結構的使用問題，具體結構如圖1所示。在所設計的結構中，重點部分被放置到了發送端，這個重點部分是由2個集成QPSK信號發送模塊組成。每個模塊均包含了電路信號系統，并以獨立的形式存在，將所要傳輸的復數信號內容清晰地進行劃分，從而形成2個支路。

圖1 偏振復用系統結構

接收部分能精準地把握偏振態的復振幅度和振態頻次[8]，具體接收結構如圖2所示。首先，偏振分束器（polarization beam splitter，PBS）會將信號進行分離，并將其歸納到X偏振光中。隨后，偏振器又將本振光設定為Y值，這樣就形成了XY正交方向的偏振光，這2組信號值會以交錯的形式出現，并混頻。再經BPD得到分量IPD1～IPD4，可用公式表示為[9]

圖2 相干接收結構

式中：Ix為X方向偏振光；Iy為Y方向偏振光，j為色散系數。

采用該方法將使傳輸變得更為順暢，它能消除信號中所存在的一些干擾項，并且還能在傳輸的整個過程中，將錯誤的分析代碼進行去除，從而計算出誤碼率。仿真過程使用的參數見表1。

表1 仿真參數

星座圖對比如圖3所示，對解復用及進行解復用它們之間的比較可以看出，在3種不同情況下，原始信號星圖產生了不同的差異性，這種差異性的顯現充分說明了在不同參數信號傳播的過程中，所得到的圖樣也是完全不同的。在這個圖中可以看到，利用ICA算法偏振解復用后的星座圖清晰度更高一些，并且在分布的過程中是較為均勻的狀態，每個圖像因素均能夠清晰可辨。圖中顯示，它的信號星圖各自分布在4個相位。對比圖3（b）和圖3（c）可知，采用ICA算法對于有效地排除掉信道之中的干擾因素，起到了很好的作用效果。

圖3 星座圖對比

眼圖對比如圖4所示，對比了未進行解復用和進行解復用，以及相位估計2種情況下2路信號的眼圖。在這2幅圖例中可以明顯看到它們之間的區別性，它也充分顯現出了該系統作用方式的一種優越性能。其中圖4（a）和圖4（b）為未解復用的兩路分量的眼圖，圖4（c）和圖4（d）為解復用之后的分量眼圖，通過對2幅圖之間的對比會發現，經過解復用和相位估計后的星座圖發生了明顯改變，圖像內容變得更為清晰，它的張力闊度及傳輸質量均優于前面圖片中所顯示的結果。由此表明這種傳輸質量的提升不僅有效地增強了計算機仿真供通信偏振復用系統的效能性，也由此奠定了其使用的價值性。而未進行解復用的眼圖信號存在明顯的缺陷性，不僅圖像存在著較為嚴重的失真狀態，并且它的清晰度和擴展度均具有很明顯的局限性，這也說明了ICA算法在消除串擾方面的作用性是較為明顯的。

圖4 眼圖對比

3 加入噪聲后的性能分析

噪聲的干擾性在實際應用中不容忽視，如果未能做到有效的降噪，在使用的過程中會直接會影響到傳輸的效果。誤碼率隨信噪比的變化曲線如圖5所示，利用此變化曲線可以清晰地看到誤碼率的變化趨勢，從而有效地減少噪聲的出現。且可以得到當信噪比為20.89 dB時誤碼率小于，是符合通信系統的要求。信噪比為20.89 dB時的信號星座圖和信號眼圖分別如圖6和圖7所示，可見，盡管噪聲在某些程度上干擾了信號的傳輸性，但它依舊可以保持正常的通信，而不必過慮的擔憂。由此看來，它的穩定性能還是比較強大的。

圖5 誤碼率隨信噪比的變化曲線

圖6 信噪比為20.89 dB時的信號星座圖

圖7 信噪比為20.89 dB時的信號眼圖

4 結語

本文通過將ICA算法應用到偏振復用系統的解復用中，以及在此基礎上結合負熵最大化的不動點復數，從而實現了計算機仿真光通信的穩定性能。在這個過程中，它利用將信號傳輸的個體進行獨立的方式，做到了將信號進行穩定性分離，這樣不僅能有效提升傳輸的速度，也能使傳輸的精準性得到有效的保障，這在計算機仿真光通信應用技術中將是一個不小的進步。它不僅有效地改善了仿真光傳輸系統應用的穩定性能，也使操作系統變得更為簡易與快捷，使用者更為方便?？梢哉f它的應用性具有明顯的優勢，值得推廣。