基于FPGA硬件实现的低复杂度概率整形分布匹配方法

技术领域

本发明属于光纤通信技术领域，具体涉及基于FPGA硬件实现的低复杂度概率整形分布匹配方法。

背景技术

随着云计算和大数据等带宽消耗应用的快速发展，当前的通信系统在提高传输速率和容量方面面临着严峻的挑战。短距离光互连、强度调制和直接检测系统中的正交幅度调制(QAM)离散多频调(DMT)，由于其节省成本、光纤色散容限和频谱效率等优点而受到广泛研究。此外，为了减少DMT固有的峰均比(PAPR)问题以及由此产生的光纤非线性，引入了离散傅里叶变换扩展技术(DFT-S)，DFT-S复杂度低、效率高。然而，随着光信噪比(OSNR)的持续增长，光通信系统中固有功率约束问题造成的光纤非线性效应日益严重，导致传输性能明显恶化。

近年来，概率整形(PS)技术因其在提高OSNR容限和支持灵活频谱效率等方面的优势而在光通信领域引起了广泛关注。需要一个基于FPGA的高吞吐量实时验证平台来测量前向纠错后的误码率(约10

发明内容

本发明的目的在于提供一种冗余比特数少、计算和硬件复杂度较低的基于FPGA硬件实现的低复杂度概率整形分布匹配方法。

本发明提出的低复杂度概率整形分布匹配方法，在FPGA硬件实现时，每经过一个时钟周期，只读存储器ROM的地址加1，读出一个时钟内数据，利用符号内比特权重分布匹配操作增加一个时钟内数据中的‘1’出现的概率。一个时钟内数据通过串并转换生成四路并行二进制序列，对第二路和第四路数据增加标志位和判决是否翻转标志位后比特。其操作具体为对第二路和第四路数据按位分若干组，将每一组内的比特进行求和，设置判决门限，若求和后数大于判决门限则第一位也即标志位被定义为“1”，此时将用于求和的比特拼接到标志位后，得到整形后的比特串，若小于判决门限则标志位被定义为“0”并将用于求和的比特进行翻转并拼接到标志位后，经过此操作第二路和第四路中比特“1”出现的概率大大增加；最后通过将四路数据串并转换以及格雷映射，得到所期望的传输符号。

下面以16QAM信号为例，进一步具体说明本发明。

本发明所述的低复杂度分布匹配方法，具体包括数据预处理、符号内比特权重分布匹配和符号映射三个部分：

(1)数据预处理，其原理如附图1所示。

假设整形程度因子k，DMT调制有n

N＝n

g

g

其中，[.]表示取整函数。

(2)符号内比特权重分布匹配：

大家知道16QAM的16个点呈现三种幅度分布，可视为3个圈，然而内圈和第二圈之间的距离明显比第二圈和第三圈之间的距离远，这也就导致误码大多来源于外圈的四个星座点。而概率整形正是通过提高内圈星座点出现概率来减少误码率，并且通过增加内圈星座点出现的概率，使得整形后的16QAM信号的平均功率远低于等概率分布的原16QAM信号，从而节省了发射功率，这有利于降低光通信传输系统中由于高传输功率所引起的非线性传输损伤。符号内比特权重分布匹配，通过增加标志位和比特翻转编码将使得原本“0”“1”比特等概分布的二维编码矩阵中“0”“1”比特分布概率发生变化，以映射得到特定概率分布的传输符号。

符号内比特权重分布匹配，其原理如附图2所示。

在经过第一部分的数据预处理后得到四路数据：G

在符号内比特权重分布匹配中，将G

因此，通过符号内比特权重分布匹配操作，k位集将更改为(k+1)位，其中“1”的概率将被有效增强。在通过符号内比特权重分布匹配后第i个数据流G

其中，

(3)符号映射：

在完成符号内比特权重分布匹配之后，G

本发明利用在特定通道增加标志位以及比特翻转编码技术，设计了基于FPGA硬件实现的低复杂度的概率整形分布匹配方法，有效解决了传统16QAM信号误码率较高信号的平均功率高的问题，本发明主要为比特级翻转与增加标志位运算。相对比其它分布匹配方法，在硬件实现时，不需要乘法器和除法器，仅需要少量的寄存器。该方法具有冗余比特数少、计算和硬件复杂度较低的优点，为直调直检(IM/DD)系统提供了一种低复杂度可靠方案。

附图说明

图1为概率整形编码的原理图。

图2为符号内比特权重分布匹配规则图。

图3是格雷映射规则图。

图中标号：1为串行的M bits伪随机二进制序列(PRBS)，2为串/并变换，3为并行序列G

具体实施方式

本发明提出了一种新型分布匹配方法，在硬件实现时，每经过一个时钟周期，只读存储器ROM的地址加1，读出一个时钟内数据，利用符号内比特权重分布匹配操作增加一个时钟内数据中的‘1’出现的概率。一个时钟内数据通过串并转换生成四路并行二进制序列，并对第二路和第四路数据增加标志位和判决是否翻转标志位后比特，从而来增加第二路和第四路中比特“1”出现的概率，最后通过串并转换以及格雷映射得到所期望的传输符号。相对比其它分布匹配方法，在硬件实现时，该方法不需要乘法器和除法器仅需要少量的寄存器。该方法具有冗余比特数少、计算和硬件复杂度较低的优点，为直调直检(IM/DD)系统提供了一种低复杂度可靠方案。

下面以16QAM信号为例进一步介绍本发明。低复杂度分布匹配方法，具体包括数据预处理、符号内比特权重分布匹配和符号映射三个部分，其中：

(1)数据预处理，其原理如附图1所示。

假设整形程度因子k，DMT调制有n

N＝n

g

g

(2)符号内比特权重分布匹配：

我们知道16QAM的16个点呈现三种幅度分布，可视为3个圈，然而内圈和第二圈之间的距离明显比第二圈和第三圈之间的距离远，这也就导致误码大多来源于外圈的四个星座点。而概率整形正是通过提高内圈星座点出现概率来减少误码率，并且通过增加内圈星座点出现的概率，使得整形后的16QAM信号的平均功率远低于等概率分布的原16QAM信号，从而节省了发射功率，这有利于降低光通信传输系统中由于高传输功率所引起的非线性传输损伤。符号内比特权重分布匹配通过增加标志位和比特翻转编码将使得原本“0”“1”比特等概分布的二维编码矩阵中“0”“1”比特分布概率发生变化，以映射得到特定概率分布的传输符号。

符号内比特权重分布匹配模块的原理如附图2所示。

在经过第一部分的数据预处理得四路数据：G

在符号内比特权重分布匹配中，将G

因此，通过符号内比特权重分布匹配操作，k位集将更改为(k+1)位，其中“1”的概率将被有效增强。在通过符号内比特权重分布匹配后第i个数据流G

其中

(3)符号映射：

在完成符号内比特权重分布匹配之后，G

表1比较了符号内比特权重分布匹配和其他三个报告的分布式匹配方法的片上资源使用情况。可以看出，与其他三个报告的分布式匹配方法相比，符号内比特权重分布匹配只需要几个CLB LUT和CLB寄存器。与HiDM相比，符号内比特权重分布匹配可以节省88.6％的CLB LUT，并且不需要Block RAM。

表1.资源利用率比较

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