本發(fā)明涉及光纖通信領(lǐng)域，更具體地，涉及自適應(yīng)信道響應(yīng)匹配神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均衡方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、近年來，伴隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計算等新型應(yīng)用的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)流量呈指數(shù)型增長。這些新的應(yīng)用帶來帶寬及計算資源的需求，推動了數(shù)據(jù)中心短距離(<80千米)光纖通信系統(tǒng)的發(fā)展，同時不斷增長的數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)也促使運營商、企業(yè)和服務(wù)提供商提供高速網(wǎng)絡(luò)通信的以太網(wǎng)解決方案。目前數(shù)據(jù)中心互連速率正在從400gb/s過渡到800gb/s，無論是400gb/s還是800gb/s，強度調(diào)制直接檢測由于其低復(fù)雜度、低成本和節(jié)能等優(yōu)點得到廣泛應(yīng)用。目前部署的400gbit/s以太網(wǎng)(400gbe)便采用了4通道的53gbaud四電平脈沖幅度調(diào)制(four-level?pulse?amplitude?modulation,pam-4)的傳輸方案，對于下一代“超越400gbe”的以太網(wǎng)(如800gbe或1.6tbe)，pam-4調(diào)制格式由于其低復(fù)雜度和易于從現(xiàn)有400gbe基礎(chǔ)上進行升級的優(yōu)點，仍是未來有前景的解決方案。為了獲得更大的傳輸容量以滿足日益增長的流量需求，不得不提高波分復(fù)用數(shù)目并傳輸更高波特率的pam-4信號。然而由于收發(fā)端器件的帶寬受限，提高波分復(fù)用數(shù)目或傳輸更高波特率都將導(dǎo)致pam-4信號產(chǎn)生嚴重的isi，損壞通信質(zhì)量。

2、現(xiàn)有技術(shù)公開一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均衡的qpsk調(diào)制超奈奎斯特傳輸方法及系統(tǒng)，將卷積編碼和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均衡方式引入到超奈奎斯斯特傳輸過程中，在發(fā)送機端，數(shù)據(jù)信息先進行信道編碼，然后進行qpsk調(diào)制映射，將原始信息分成i路和q路，兩路數(shù)據(jù)同時進行ftn脈沖成形，送入到信道傳輸；在接收機端，通過信道傳輸?shù)膬陕沸盘柾瑫r進行匹配濾波，恢復(fù)原始傳輸?shù)膬陕窋?shù)據(jù)波形，恢復(fù)波形之后進行ftn抽樣，根據(jù)成形脈沖間隔進行ftn抽樣，得到抽樣值；然后，將抽樣信號送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均衡器進行均衡，得到均衡后的樣值；進行解映射，得到的輸出為軟輸出，最后進行軟判決的維特比譯碼，實現(xiàn)恢復(fù)原始數(shù)據(jù)。然而該方法還需要使用mlse解碼器還原部分響應(yīng)均衡器引入的isi，最終導(dǎo)致數(shù)字信號處理流程復(fù)雜。此外，基于常規(guī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均衡方案缺乏關(guān)注時序信息的能力，因此在處理時間序列任務(wù)中，均衡isi的能力有待提高。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于公開信號均衡效果更好的自適應(yīng)信道響應(yīng)匹配神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均衡方法及系統(tǒng)。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供自適應(yīng)信道響應(yīng)匹配神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均衡方法，包括：

3、s1：獲取信號數(shù)據(jù)，將信號數(shù)據(jù)進行預(yù)處理后劃分為訓(xùn)練集和測試集；

4、s2：設(shè)計acrm-nne模型，通過訓(xùn)練集訓(xùn)練acrm-nne模型，獲得acrm-nne訓(xùn)練模型；acrm-nne模型由多編碼器和解碼器級聯(lián)組成，其中包括：多頭注意力層、前饋網(wǎng)絡(luò)層、殘差和歸一化；

5、s3：通過測試集測試acrm-nne訓(xùn)練模型性能，獲得誤碼率，若誤碼率低于設(shè)定值則返回執(zhí)行步驟s2，若誤碼率大于等于設(shè)定值則將acrm-nne訓(xùn)練模型作為自適應(yīng)信道響應(yīng)匹配神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均衡器；

6、s4：通過自適應(yīng)信道響應(yīng)匹配神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均衡器進行均衡。

7、進一步地，在步驟s1中，包括：

8、搭建光纖通信系統(tǒng)，光纖通信系統(tǒng)包括發(fā)射端和接收端；在發(fā)射端中，發(fā)射數(shù)據(jù)被映射為pam-4電信號，經(jīng)過上采樣和脈沖整形后，通過任意波形發(fā)射機和馬赫曾德調(diào)制器轉(zhuǎn)化為光信號；在接收端，光信號由光電探測器轉(zhuǎn)化為電信號，經(jīng)過模數(shù)轉(zhuǎn)換器數(shù)字化后，通過重采樣、匹配濾波和同步后，獲得接受信號信號；

9、數(shù)據(jù)收集，將接收端同步后的信號保存下來，作為待均衡數(shù)據(jù)；

10、數(shù)據(jù)預(yù)處理，將在數(shù)據(jù)收集中得到的待均衡數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，將當前時刻的信號與當前時刻的信號前后各l個時刻的信號組成長度為2l+1的數(shù)組，作為處理后的數(shù)據(jù)，將處理后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)按70％：30％的比例分為訓(xùn)練集和測試集，其中訓(xùn)練集占70％，測試集占30％。

11、進一步地，在數(shù)據(jù)收集中，提高pam-4信號的波特率，使其超過接收端帶寬使帶寬受限，給通信信號引入嚴重的isi；將接收端引入嚴重的isi的信號保存下來，作為待均衡數(shù)據(jù)。

12、進一步地，在步驟s2中，acrm-nne模型包括：

13、在編碼器中設(shè)計損失函數(shù)loss1，使編碼器等效于全響應(yīng)均衡以及后置濾波的功能；在解碼器中設(shè)計損失函數(shù)loss2，輸出為無isi的均衡信號；兩個損失之和作為acrm-nne模型的總損失函數(shù)。

14、進一步地，在步驟s2中，通過訓(xùn)練集訓(xùn)練acrm-nne模型，獲得acrm-nne訓(xùn)練模型包括：使用kaiming初始化方式對acrm-nne模型進行初始化，并對訓(xùn)練過程中所需的參數(shù)進行賦值；計算總損失，即均方誤差，具體計算如下：

15、

16、其中和ya分別為編碼器輸出及其標簽，y*和y分別為編碼器輸出及其標簽，并使用adam優(yōu)化器通過反向傳播算法更新acrm-nne模型參數(shù)，直至損失函數(shù)收斂后停止訓(xùn)練，得到acrm-nne模型。

17、進一步地，在步驟s2中，acrm-nne模型包括：線性層將輸入信號轉(zhuǎn)換為值向量，輸入到n1個編碼器中處理，編碼器中使用多頭注意力層捕捉不同位置間的依賴關(guān)系，隨后到歸一化層中引入殘差，避免網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中發(fā)生退化，并且在前饋網(wǎng)絡(luò)中引入非線性激活函數(shù)，使得acrm-nne模型處理非線性問題并提升擬合能力；信號經(jīng)過編碼器后計算loss1，并將信號輸入n2個解碼器，其中同樣使用了多頭注意力層來處理信號；解碼器的輸出通過線性層提取特征，獲得整個模型的輸出y*，并將計算得到loss2與loss1相加作為總損失。

18、進一步地，在步驟s2中，多頭注意力層包括：

19、

20、其中

21、其中z為多頭注意力層輸出的值向量，(·)t為矩陣的轉(zhuǎn)置，q、k、v分別是查詢向量、鍵向量和值向量，wq、wk、wv分別為查詢權(quán)重矩陣、鍵權(quán)重矩陣和值權(quán)重矩陣，x為輸入多頭注意力層的值向量，dk為鍵向量的維數(shù)，上式查詢向量、鍵向量和值向量由輸入注意力層的值向量與相應(yīng)的權(quán)重矩陣相乘獲得，分別表示著當前值向量的特征、其他值向量對當前值向量的影響和輸入值向量的線性變化，當前時刻查詢向量與其他時刻鍵向量的內(nèi)積，表征著其他值向量對當前值向量的影響，除以確保訓(xùn)練過程梯度穩(wěn)定，并通過softmax函數(shù)歸一化后與對應(yīng)值向量相乘，得到經(jīng)注意力層處理后的值向量。

22、進一步地，在步驟s2中，編碼器件中引入了信道參數(shù)γ，信道參數(shù)能隨網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的變化自適應(yīng)更新；此時，編碼器標簽為：

23、ya(n)＝y(tǒng)(n)+γ·y(n-1)。

24、進一步地，在步驟s4中，通過自適應(yīng)信道響應(yīng)匹配神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均衡器進行均衡包括：

25、信道的沖擊響應(yīng)為hch(n),則接收信號可表示為其中為卷積符號，n(n)為加性噪聲，y(n)為發(fā)射信號；自適應(yīng)信道響應(yīng)匹配神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均衡器的沖擊響應(yīng)為其中hfr(n)、hpf(n)和hmlse(n)分別是全響應(yīng)均衡、后置濾波和mlse的沖擊響應(yīng)；對信號均衡過程可表示為：

26、

27、其中為卷積符號，y*(n)為均衡后的信號，x(n)為待均衡信號。

28、此外本發(fā)明還提供一種自適應(yīng)信道響應(yīng)匹配神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均衡系統(tǒng)，包括：

29、數(shù)據(jù)模塊：獲取信號數(shù)據(jù)，將信號數(shù)據(jù)進行預(yù)處理后劃分為訓(xùn)練集和測試集；

30、訓(xùn)練模塊：設(shè)計acrm-nne模型，通過訓(xùn)練集訓(xùn)練acrm-nne模型，獲得acrm-nne訓(xùn)練模型；通過訓(xùn)練集訓(xùn)練acrm-nne模型，獲得acrm-nne訓(xùn)練模型；acrm-nne模型由多編碼器和解碼器級聯(lián)組成，其中包括：多頭注意力層、前饋網(wǎng)絡(luò)層、殘差和歸一化；

31、測試模塊：通過測試集測試acrm-nne訓(xùn)練模型性能，獲得誤碼率，若誤碼率低于設(shè)定值則返回執(zhí)行訓(xùn)練模塊，若誤碼率大于等于設(shè)定值則將acrm-nne訓(xùn)練模型作為自適應(yīng)信道響應(yīng)匹配神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均衡器；

32、均衡模塊：通過自適應(yīng)信道響應(yīng)匹配神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均衡器進行均衡。

33、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明技術(shù)方案的有益效果是：

34、本發(fā)明通過將acrm-nne模型進行多次訓(xùn)練，得到的自適應(yīng)信道響應(yīng)匹配神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均衡器，可以有效處理帶寬受限信號，適用于存在碼間串擾的脈沖幅度調(diào)制信號均衡，acrm-nne模型中多頭注意力層可以有效考慮到不同的影響因素，極大提高了對時間序列的處理能力；acrm-nne模型中的編碼器和解碼器結(jié)構(gòu)，能夠取代部分響應(yīng)均衡以及mlse解碼的運行模式，簡化數(shù)字信號處理流程。