一种光纤通信系统的信号补偿方法及装置与流程

1.本发明涉及光纤通信技术领域，特别是涉及一种光纤通信系统的信号补偿方法及装置。


背景技术：

2.随着信息化时代的到来，光纤通信系统朝着长距离、大容量的方向不断发展。偏振复用技术的引入使得光纤通信系统的传输容量得到成倍提升，但信道中产生的色散效应、偏振模色散效应和非线性效应会对传输的信号造成损伤，使系统的性能受到很大的限制。因此，对接收到的信号进行色散、偏振模色散、非线性效应的补偿是当前研究的热点。目前的补偿方案实现简单，不能同时对光纤通信系统色散、偏振模色散和非线性效应进行补偿，补偿效果差，难以精确恢复偏振复用光纤通信系统的原始信号，使得偏振复用光纤通信系统的使用受到限制。


技术实现要素：

3.本发明的目的是提供一种光纤通信系统的信号补偿方法及装置，能够同时对光纤通信系统的输出信号进行色散效应补偿、偏振模色散效应补偿和非线性效应补偿，提高信号补偿的精度。
4.为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
5.一种光纤通信系统的信号补偿方法，包括：
6.获取光纤通信系统的输出信号为待补偿信号；
7.将所述待补偿信号输入补偿模型中，得到补偿后的信号；所述补偿模型包括多个mimo滤波器模型；所述mimo滤波器模型是根据所述光纤通信系统的色散效应、偏振模色散效应和非线性效应建立的。
8.可选的，在所述将所述待补偿信号输入补偿模型中，得到补偿后的信号之后，还包括：
9.利用相偏恢复算法，对所述补偿后的信号进行相偏补偿。
10.可选的，在所述获取光纤通信系统的输出信号为待补偿信号之前，还包括：
11.将所述光纤通信系统的传输距离划分为多个随机步长；
12.确定任一随机步长为当前随机步长；
13.根据所述当前随机步长的色散效应、偏振模色散效应和非线性效应，建立当前mimo滤波器模型；
14.获取当前随机步长的光纤历史传输数据；所述当前随机步长的光纤历史传输数据包括原始信号，以及原始信号经当前随机步长的光纤传输后的输出信号；
15.以所述原始信号经当前随机步长的光纤传输后的输出信号为输入，以所述原始信号为输出，对所述当前mimo滤波器模型进行训练，得到所述当前mimo滤波器模型中多个抽头系数的抽头系数响应；
16.对多个所述抽头系数响应进行量化处理，得到多个抽头系数组；所述抽头系数组中的抽头系数的数量与所述当前mimo滤波器模型中抽头系数的数量相等。
17.可选的，所述将所述光纤通信系统的传输距离划分为多个随机步长，具体包括：
18.将所述光纤通信系统的传输距离划分为多个跨段；
19.确定任一跨段为当前跨段；
20.利用公式将所述当前跨段划分为多个对数步长；
21.根据所述当前跨段的多个对数步长，利用公式得到所述当前跨段的多个随机步长；
22.其中，hn表示第n个对数步长，γ表示光纤损耗，σ表示参量，σ＝[1-exp(-2γl)]|/n，exp(
·
)表示自然对数e的(
·
)次幂，l表示跨段长度，h
r_n
表示第n个随机步长，h1和h
n-1
分别表示第1个和第n-1个随机步长，r1、r
n-1
和rn分别表示第1个、第n-1个和第n个随机步长的随机系数，rand(
·
)表示在(
·
)范围内进行随机取值，r表示最大扰动范围。
[0023]
可选的，所述根据所述当前随机步长的色散效应、偏振模色散效应和非线性效应，建立当前mimo滤波器模型，具体包括：
[0024]
根据所述当前随机步长的色散效应，建立色散效应信号传播模型；
[0025]
根据所述当前随机步长的偏振模色散效应，建立偏振模色散效应信号传播模型；
[0026]
根据所述当前随机步长的非线性效应，建立非线性效应信号传播模型；
[0027]
根据所述色散效应信号传播模型，确定第一线性算子；
[0028]
根据所述偏振模色散效应信号传播模型，确定第二线性算子；
[0029]
根据所述非线性效应信号传播模型，确定非线性算子；
[0030]
根据所述第一线性算子、所述第二线性算子和所述非线性算子，确定当前随机步长的偏振复用信号传播模型；
[0031]
根据所述偏振复用信号传播模型建立所述当前随机步长的反向传播模型；所述反向传播模型与所述偏振复用信号传播模型的结构相同；所述反向传播模型与所述偏振复用信号传播模型的信号传输方向相反；
[0032]
根据所述反向传播模型，建立当前mimo滤波器模型；所述当前mimo滤波器模型的卷积用于描述所述反向传播模型的信号传输过程；所述当前mimo滤波器模型的卷积是通过将色散补偿滤波器与差分群时延滤波器进行卷积处理后，乘以主偏振态旋转矩阵得到的；所述色散补偿滤波器、所述差分群时延滤波器和所述主偏振态旋转矩阵均是根据所述反向传播模型确定的。
[0033]
可选的，
[0034]
所述色散效应信号传播模型为：
[0035]
所述偏振模色散效应信号传播模型为：
[0036]
所述非线性效应信号传播模型为：
[0037]
所述偏振复用信号传播模型为：
[0038]
其中，和分别表示色散效应信号传播模型、偏振模色散效应信号传播模型和非线性效应信号传播模型，u表示位置为z、频率为ω的信号，j为虚数单位，β2表示色散效应的群速度时延，h表示步长，β
k_pmd
表示偏振模色散效应的群速度时延，rk表示主偏振态旋转矩阵，τk表示差分群时延，σ1表示泡利矩阵，u表示位置为z、时间为t的信号，γ表示克尔效应参数，h表示u的厄密转置，u(tn,z+h)表示原始信号经当前随机步长的光纤传输后的输出信号，表示第一线性算子，表示第二线性算子，表示非线性算子，u(tn,z)表示原始信号。
[0039]
可选的，所述对多个所述抽头系数响应进行量化处理，得到多个抽头系数组，具体包括：
[0040]
分别对每个所述抽头系数响应进行时隙划分，得到每个抽头系数的不同时隙内的抽头系数响应；
[0041]
利用公式对不同时隙内的抽头系数响应的实时值进行量化，得到多个抽头系数量化值；
[0042]
将同一时刻的不同抽头系数响应的实时值对应的抽头系数量化值确定为同一抽头系数组，得到多个所述抽头系数组；
[0043]
其中，表示抽头系数量化值，c
j1,m
(k)表示第m个时隙内抽头系数的实时响应，表示第m个时隙内抽头系数的响应最大值，j1表示抽头系数的序数，δj表示量化因子，m
j1
表示时隙的个数，《
·
》表示四舍五入取整。
[0044]
可选的，所述将所述待补偿信号输入补偿模型中，得到补偿后的信号，具体包括：
[0045]
令迭代次数为i；i＝1；
[0046]
将所述待补偿信号确定为第i次输入信号；
[0047]
将所述第i次输入信号输入第i个随机步长对应mimo滤波器模型中，按照时间顺序将第i个随机步长对应mimo滤波器模型的多个所述抽头系数组设置为所述第i个随机步长对应mimo滤波器模型的抽头系数，得到第i次补偿后的信号；
[0048]
将第i次补偿后的信号作为第i+1次迭代的输入信号，令i的数值增加1并返回步骤“将所述第i次输入信号输入第i个随机步长对应mimo滤波器模型中，按照时间顺序将第i个随机步长对应mimo滤波器模型的多个所述抽头系数组设置为所述第i个随机步长对应mimo
滤波器模型的抽头系数，得到第i次补偿后的信号”直至遍历所有mimo滤波器模型，得到所述补偿后的信号。
[0049]
一种光纤通信系统的信号补偿装置，包括：
[0050]
待补偿信号获取模块，用于获取光纤通信系统的输出信号为待补偿信号；
[0051]
信号补偿模块，用于将所述待补偿信号输入补偿模型中，得到补偿后的信号；所述补偿模型包括多个mimo滤波器模型；所述mimo滤波器模型是根据所述光纤通信系统的色散效应、偏振模色散效应和非线性效应建立的。
[0052]
可选的，所述装置，还包括：
[0053]
相偏补偿模块，用于利用相偏恢复算法，对所述补偿后的信号进行相偏补偿。
[0054]
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
[0055]
本发明提供了一种光纤通信系统的信号补偿方法及装置，方法包括：获取光纤通信系统的输出信号为待补偿信号；将待补偿信号输入补偿模型中，得到补偿后的信号；补偿模型包括多个mimo(multiple-input multiple-output，多入多出技术)滤波器模型；mimo滤波器模型是根据光纤通信系统的色散效应、偏振模色散效应和非线性效应建立的。本发明通过补偿模型能够同时对光纤通信系统的输出信号进行色散效应补偿、偏振模色散效应补偿和非线性效应补偿，提高信号补偿的精度。
附图说明
[0056]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0057]
图1为本发明实施例中光纤通信系统的信号补偿方法流程图；
[0058]
图2为本发明实施例中的信号补偿方法流程图；
[0059]
图3为本发明实施例中mimo滤波器模型的卷积示意图；
[0060]
图4为本发明实施例中光纤通信系统的跨段划分示意图；
[0061]
图5为本发明实施例中光纤通信系统的信号补偿装置结构示意图。
具体实施方式
[0062]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0063]
本发明的目的是提供一种光纤通信系统的信号补偿方法及装置，能够同时对光纤通信系统的输出信号进行色散效应补偿、偏振模色散效应补偿和非线性效应补偿，提高信号补偿的精度。
[0064]
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
[0065]
图1为本发明实施例中光纤通信系统的信号补偿方法流程图，图2为本发明实施例
中的信号补偿方法流程图，如图1-2所示，本发明提供了一种光纤通信系统的信号补偿方法，包括：
[0066]
步骤101：获取光纤通信系统的输出信号为待补偿信号；
[0067]
步骤102：将待补偿信号输入补偿模型中，得到补偿后的信号；补偿模型包括多个mimo滤波器模型；mimo滤波器模型是根据光纤通信系统的色散效应、偏振模色散效应和非线性效应建立的。
[0068]
在步骤102之后，还包括：
[0069]
利用相偏恢复算法，对补偿后的信号进行相偏补偿。
[0070]
在步骤101之前，还包括：
[0071]
将光纤通信系统的传输距离划分为多个随机步长；
[0072]
确定任一随机步长为当前随机步长；
[0073]
根据当前随机步长的色散效应、偏振模色散效应和非线性效应，建立当前mimo滤波器模型；
[0074]
获取当前随机步长的光纤历史传输数据；当前随机步长的光纤历史传输数据包括原始信号，以及原始信号经当前随机步长的光纤传输后的输出信号；
[0075]
以原始信号经当前随机步长的光纤传输后的输出信号为输入，以原始信号为输出，对当前mimo滤波器模型进行训练，得到当前mimo滤波器模型中多个抽头系数的抽头系数响应；
[0076]
对多个抽头系数响应进行量化处理，得到多个抽头系数组；抽头系数组中的抽头系数的数量与当前mimo滤波器模型中抽头系数的数量相等。
[0077]
其中，将光纤通信系统的传输距离划分为多个随机步长，具体包括：
[0078]
将光纤通信系统的传输距离划分为多个跨段；
[0079]
确定任一跨段为当前跨段；
[0080]
利用公式将当前跨段划分为多个对数步长；
[0081]
根据当前跨段的多个对数步长，利用公式得到当前跨段的多个随机步长；
[0082]
其中，hn表示第n个对数步长，γ表示光纤损耗，σ表示参量，σ＝[1-exp(-2γl)]|/n，exp(
·
)表示自然对数e的(
·
)次幂，l表示跨段长度，h
r_n
表示第n个随机步长，h1和h
n-1
分别表示第1个和第n-1个随机步长，r1、r
n-1
和rn分别表示第1个、第n-1个和第n个随机步长的随机系数，rand(
·
)表示在(
·
)范围内进行随机取值，r表示最大扰动范围。本发明的跨段划分示意图如图4所示，图中z、z-l和z-kl表示不同跨段，虚曲线表示多个跨段的光功率随位置变化趋势。h1、h2、h3和h5表示第1个、第2个、第3个和第5个对数步长，h
r-1
、h
r-2
、h
r-3
和h
r-5
表示第1个、第2个、第3个和第5个对数步长。
[0083]
根据当前随机步长的色散效应、偏振模色散效应和非线性效应，建立当前mimo滤波器模型，具体包括：
[0084]
根据当前随机步长的色散效应，建立色散效应信号传播模型；
[0085]
根据当前随机步长的偏振模色散效应，建立偏振模色散效应信号传播模型；
[0086]
根据当前随机步长的非线性效应，建立非线性效应信号传播模型；
[0087]
根据色散效应信号传播模型，确定第一线性算子；
[0088]
根据偏振模色散效应信号传播模型，确定第二线性算子；
[0089]
根据非线性效应信号传播模型，确定非线性算子；
[0090]
根据第一线性算子、第二线性算子和非线性算子，确定当前随机步长的偏振复用信号传播模型；
[0091]
根据偏振复用信号传播模型建立当前随机步长的反向传播模型；反向传播模型与偏振复用信号传播模型的结构相同；反向传播模型与偏振复用信号传播模型的信号传输方向相反；
[0092]
根据反向传播模型，建立当前mimo滤波器模型；当前mimo滤波器模型的卷积用于描述反向传播模型的信号传输过程；当前mimo滤波器模型的卷积是通过将色散补偿滤波器与差分群时延滤波器进行卷积处理后，乘以主偏振态旋转矩阵得到的；色散补偿滤波器、差分群时延滤波器和主偏振态旋转矩阵均是根据反向传播模型确定的，mimo滤波器模型的卷积如图3所示。
[0093]
色散补偿滤波器为两个奇长复值对称滤波器，在两个偏振态中采用如下的相同的滤波器抽头系数：
[0094][0095]
其中，f
cd
为该滤波器的长度；cn表示色散补偿滤波器的抽头系数，和分别表示长度为和0时色散补偿滤波器的抽头系数。
[0096]
差分群时延滤波器为两个实值非对称滤波器，在两个偏振态中具有翻转的抽头系数其中，f
dgd
为该滤波器长度。dn表示色散补偿滤波器的抽头系数，和分别表示长度为和0时差分群时延滤波器的抽头系数。
[0097]
在进行模型训练时，滤波器可进行两种参数化：一种为对全部抽头系数进行自由优化，具有与抽头个数相同的自由度；另一种为将滤波器约束为抽头系数如下的拉格朗日分数延迟滤波器：
[0098][0099]
其中，fs为中心频率，τk为差分群时延，f为非对称滤波器长度，根据该滤波器可以对τk直接优化，在每步只有一个自由度，与滤波器长度无关；
[0100]
主偏振态旋转矩阵，为2x2复值琼斯矩阵，可进行两种参数化：一种为对主偏振态旋转矩阵中的全部项自由优化，具有8个自由度；另一种为采用如下二次酉矩阵对主偏振态旋转矩阵进行约束，具有4个自由度：
[0101][0102]
具体的，mimo滤波器训练过程如下：将训练序列分成多个批次输入mimo滤波器，对建立的基于机器学习的滤波器模型以有效信噪比的倒数为收敛目标使用小批次随机梯度下降法进行训练，输出当前信道匹配的抽头系数；损失函数为如下的有效信噪比的倒数：
[0103][0104]
其中，s表示发送符号序列，表示接收符号序列。在此时的模型训练中，模型以有效信噪比最大化的目标进行收敛。最后通过引入动量和自适应速率的小批次随机梯度下降法对循行进行优化训练，得到抽头系数相应。
[0105]
具体的，
[0106]
色散效应信号传播模型为：
[0107]
偏振模色散效应信号传播模型为：
[0108]
非线性效应信号传播模型为：
[0109]
偏振复用信号传播模型为：
[0110]
其中，和分别表示色散效应信号传播模型、偏振模色散效应信号传播模型和非线性效应信号传播模型，u表示位置为z、频率为ω的信号，j为虚数单位，β2表示色散效应的群速度时延，h表示步长，β
k_pmd
表示偏振模色散效应的群速度时延，rk表示主偏振态旋转矩阵，τk表示差分群时延，σ1表示泡利矩阵，u表示位置为z、时间为t的信号，γ表示克尔效应参数，h表示u的厄密转置，u(tn,z+h)表示原始信号经当前随机步长的光纤传输后的输出信号，表示第一线性算子，表示第二线性算子，表示非线性算子，u(tn,z)表示原始信号。
[0111]
具体的，偏振复用光纤通信系统的信号传播模型，包括：
[0112]
色散信号传播模型：设定位置为z，频率为ω的信号为u＝u(z,ω)，步长为h，(色散效应的)群速度时延为β2，根据以下表达式建立色散对光信号的频域影响模型：
[0113][0114]
非线性效应信号传播模型：设定位置为z，时间为t的信号为u＝u(t,z)，克尔效应
参数为γ，根据以下表达式建立色非线性效应对光信号的时域影响模型：
[0115][0116]
其中，上标h表示该值的厄密转置。
[0117]
偏振模色散信号传播模型：根据以下表达式建立偏振模色散对光信号的影响模型：
[0118][0119]
其中，由偏振模色散引起的可分解为：主偏振态旋转矩阵和差分群时延矩阵。
[0120]
主偏振态旋转矩阵为2阶特殊酉矩阵，表示信号的偏振态旋转；τk表示在两偏振态之间引入的差分群时延，为泡利矩阵，定义了差分群时延对信号的影响。
[0121]
综合上述三种模型，即得到如下的偏振复用信号传播模型：
[0122][0123]
其中，为第一线性算子，与色散效应相关，根据色散效应信号传播模型对其后信号进行长度为h/2的受色散效应影响下信号变化的运算得到；为第二线性算子，与偏振模色散效应相关，根据偏振模色散效应信号传播模型对其后信号进行长度为h/2的受偏振模色散效应影响下信号变化的运算得到；为与非线性效应相关的非线性算子，根据非线性效应信号传播模型对其后信号进行长度为h的受非线性效应影响下信号变化的运算得到的。该模型表述了偏振复用信号在从z位置开始，经过长度为h光纤传输后的变化。
[0124]
此外，对多个抽头系数响应进行量化处理，得到多个抽头系数组，具体包括：
[0125]
分别对每个抽头系数响应进行时隙划分，得到每个抽头系数的不同时隙内的抽头系数响应；
[0126]
利用公式对不同时隙内的抽头系数响应的实时值进行量化，得到多个抽头系数量化值；
[0127]
将同一时刻的不同抽头系数响应的实时值对应的抽头系数量化值确定为同一抽头系数组，得到多个所述抽头系数组；
[0128]
其中，表示抽头系数量化值，表示第m个时隙内抽头系数的实时响应，
表示第m个时隙内抽头系数的响应最大值，j1表示抽头系数的序数，δj表示量化因子，表示时隙的个数，《
·
》表示四舍五入取整。
[0129]
具体的，对多个抽头系数响应进行量化过程如下：
[0130]
时隙划分：根据幅值将滤波器抽头系数的脉冲响应划分为多个幅值差异较大的时隙，时隙之间的最大幅值通常相差5倍以上；
[0131]
量化滤波器抽头系数的脉冲响应：将各时隙的滤波器抽头脉冲响应按照不同精度量化为离散值，完成滤波器的抽头系数配置。根据不同的响应幅度，可通过调整量化因子来改变量化精度，更大幅值的时隙需要更大量化精度来对脉冲响应进行准确地量化。
[0132]
步骤102，具体包括：
[0133]
令迭代次数为i；i＝1；
[0134]
将待补偿信号确定为第i次输入信号；
[0135]
将第i次输入信号输入第i个随机步长对应mimo滤波器模型中，按照时间顺序将第i个随机步长对应mimo滤波器模型的多个抽头系数组设置为第i个随机步长对应mimo滤波器模型的抽头系数，得到第i次补偿后的信号；
[0136]
将第i次补偿后的信号作为第i+1次迭代的输入信号，令i的数值增加1并返回步骤“将第i次输入信号输入第i个随机步长对应mimo滤波器模型中，按照时间顺序将第i个随机步长对应mimo滤波器模型的多个抽头系数组设置为第i个随机步长对应mimo滤波器模型的抽头系数，得到第i次补偿后的信号”直至遍历所有mimo滤波器模型，得到补偿后的信号。
[0137]
具体的，本发明包括以下步骤：
[0138]
s1.对接收到的包含训练数据(光纤历史传输数据)和实际数据的信号进行低通滤波及下采样处理，得到携带信道损伤的待处理信号。其中，训练数据为接收端已知的固定序列，利用该序列在信道中产生的变化可以对当前的信道环境进行评估，并训练得到信号处理算法(即反向传播模型)的参数。
[0139]
s2.通过信号中的训练数据对基于机器学习模型的mimo滤波器进行训练，得到滤波器抽头系数脉冲响应。
[0140]
s3.对滤波器的抽头系数脉冲响应进行分块量化，得到在不同时隙中精度不同的滤波器抽头系数。
[0141]
s4.用已完成抽头系数配置的mimo滤波器对接收到的实际数据进行滤波处理，即采用滤波器抽头系数对接收到的实际数据进行与mimo滤波器结构相同的矩阵运算，补偿信号的色散效应、偏振模色散效应和非线性效应；
[0142]
s5.对s4中得到的信号采用相偏恢复算法(例如盲相位恢复算法)进行相偏恢复，补偿激光器线宽引起的相位噪声，得到初始信号。
[0143]
本发明提供的光纤通信系统的信号补偿方法及系统，基于现有补偿方案建模精度低，复杂度过高，量化误差相干累积，补偿性能低、不适用于偏振复用系统的问题。通过对光纤通信系统的进行跨段划分，每一个跨段划分为多个对数步长，在每个对数步长上添加上随机扰动，得到不同的随机步长，并针对每一个随机步长都建立一个mimo滤波器模型，经总传输距离划分为多个小范围传输数据进行补偿，提高了补偿精度。
[0144]
图5为本发明实施例中光纤通信系统的信号补偿装置结构示意图，如图5所示，本
发明提供了一种光纤通信系统的信号补偿装置，包括：
[0145]
待补偿信号获取模块501，用于获取光纤通信系统的输出信号为待补偿信号；
[0146]
信号补偿模块502，用于将待补偿信号输入补偿模型中，得到补偿后的信号；补偿模型包括多个mimo滤波器模型；mimo滤波器模型是根据光纤通信系统的色散效应、偏振模色散效应和非线性效应建立的。
[0147]
此外，本发明提供的光纤通信系统的信号补偿装置，还包括：
[0148]
相偏补偿模块，用于利用相偏恢复算法，对补偿后的信号进行相偏补偿。
[0149]
随机步长划分模块，用于将光纤通信系统的传输距离划分为多个随机步长；
[0150]
当前随机步长确定模块，用于确定任一随机步长为当前随机步长；
[0151]
当前mimo滤波器模型建立模块，用于根据当前随机步长的色散效应、偏振模色散效应和非线性效应，建立当前mimo滤波器模型；
[0152]
光纤历史传输数据获取模块，用于获取当前随机步长的光纤历史传输数据；当前随机步长的光纤历史传输数据包括原始信号，以及原始信号经当前随机步长的光纤传输后的输出信号；
[0153]
当前mimo滤波器模型训练模块，用于以原始信号经当前随机步长的光纤传输后的输出信号为输入，以原始信号为输出，对当前mimo滤波器模型进行训练，得到当前mimo滤波器模型中多个抽头系数的抽头系数响应；
[0154]
抽头系数组确定模块，用于对多个抽头系数响应进行量化处理，得到多个抽头系数组；抽头系数组中的抽头系数的数量与当前mimo滤波器模型中抽头系数的数量相等。
[0155]
随机步长划分模块，具体包括：
[0156]
跨段划分单元，用于将光纤通信系统的传输距离划分为多个跨段；
[0157]
当前跨段单元，用于确定任一跨段为当前跨段；
[0158]
对数步长确定单元，用于利用公式将当前跨段划分为多个对数步长；
[0159]
随机步长确定单元，用于根据当前跨段的多个对数步长，利用公式得到当前跨段的多个随机步长；
[0160]
其中，hn表示第n个对数步长，γ表示光纤损耗，σ表示参量，σ＝[1-exp(-2γl)]|/n，exp(
·
)表示自然对数e的(
·
)次幂，l表示跨段长度，h
r_n
表示第n个随机步长，h1和h
n-1
分别表示第1个和第n-1个随机步长，r1、r
n-1
和rn分别表示第1个、第n-1个和第n个随机步长的随机系数，rand(
·
)表示在(
·
)范围内进行随机取值，r表示最大扰动范围。
[0161]
当前mimo滤波器模型建立模块，具体包括：
[0162]
色散效应信号传播模型建立单元，用于根据当前随机步长的色散效应，建立色散效应信号传播模型；
[0163]
偏振模色散效应信号传播模型建立单元，用于根据当前随机步长的偏振模色散效应，建立偏振模色散效应信号传播模型；
[0164]
非线性效应信号传播模型建立单元，用于根据当前随机步长的非线性效应，建立非线性效应信号传播模型；
[0165]
第一线性算子确定单元，用于根据色散效应信号传播模型，确定第一线性算子；
[0166]
第二线性算子确定单元，用于根据偏振模色散效应信号传播模型，确定第二线性算子；
[0167]
非线性算子确定单元，用于根据非线性效应信号传播模型，确定非线性算子；
[0168]
偏振复用信号传播模型确定单元，用于根据第一线性算子、第二线性算子和非线性算子，确定当前随机步长的偏振复用信号传播模型；
[0169]
反向传播模型确定单元，用于根据偏振复用信号传播模型建立当前随机步长的反向传播模型；反向传播模型与偏振复用信号传播模型的结构相同；反向传播模型与偏振复用信号传播模型的信号传输方向相反；
[0170]
当前mimo滤波器模型确定单元，用于根据反向传播模型，建立当前mimo滤波器模型；当前mimo滤波器模型的卷积用于描述反向传播模型的信号传输过程；当前mimo滤波器模型的卷积是通过将色散补偿滤波器与差分群时延滤波器进行卷积处理后，乘以主偏振态旋转矩阵得到的；色散补偿滤波器、差分群时延滤波器和主偏振态旋转矩阵均是根据反向传播模型确定的。
[0171]
具体的，
[0172]
色散效应信号传播模型为：
[0173]
偏振模色散效应信号传播模型为：
[0174]
非线性效应信号传播模型为：
[0175]
偏振复用信号传播模型为：
[0176]
其中，和分别表示色散效应信号传播模型、偏振模色散效应信号传播模型和非线性效应信号传播模型，u表示位置为z、频率为ω的信号，j为虚数单位，β2表示色散效应的群速度时延，h表示步长，β
k_pmd
表示偏振模色散效应的群速度时延，rk表示主偏振态旋转矩阵，τk表示差分群时延，σ1表示泡利矩阵，u表示位置为z、时间为t的信号，γ表示克尔效应参数，h表示u的厄密转置，u(tn,z+h)表示原始信号经当前随机步长的光纤传输后的输出信号，表示第一线性算子，表示第二线性算子，表示非线性算子，u(tn,z)表示原始信号。
[0177]
抽头系数组确定模块，具体包括：
[0178]
时隙划分单元，用于分别对每个抽头系数响应进行时隙划分，得到每个抽头系数
的不同时隙内的抽头系数响应；
[0179]
抽头系数量化值确定单元，用于利用公式对不同时隙内的抽头系数响应的实时值进行量化，得到多个抽头系数量化值；
[0180]
抽头系数组确定单元，用于将同一时刻的不同抽头系数响应的实时值对应的抽头系数量化值确定为同一抽头系数组，得到多个抽头系数组；
[0181]
其中，表示抽头系数量化值，表示第m个时隙内抽头系数的实时响应，表示第m个时隙内抽头系数的响应最大值，j1表示抽头系数的序数，δj表示量化因子，m
j1
表示时隙的个数，《
·
》表示四舍五入取整。
[0182]
信号补偿模块，具体包括：
[0183]
迭代次数确定单元，用于令迭代次数为i；i＝1；
[0184]
第i次输入信号确定单元，用于将待补偿信号确定为第i次输入信号；
[0185]
第i次补偿后的信号确定单元，用于将第i次输入信号输入第i个随机步长对应mimo滤波器模型中，按照时间顺序将第i个随机步长对应mimo滤波器模型的多个抽头系数组设置为第i个随机步长对应mimo滤波器模型的抽头系数，得到第i次补偿后的信号；
[0186]
输入信号更新单元，用于将第i次补偿后的信号作为第i+1次迭代的输入信号，令i的数值增加1并返回步骤“将第i次输入信号输入第i个随机步长对应mimo滤波器模型中，按照时间顺序将第i个随机步长对应mimo滤波器模型的多个抽头系数组设置为第i个随机步长对应mimo滤波器模型的抽头系数，得到第i次补偿后的信号”直至遍历所有mimo滤波器模型，得到补偿后的信号。
[0187]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0188]
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。