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用于补偿光传输系统中的速度散的数字滤波器装置的制作方法

1.本发明涉及一种用于补偿光传输系统(optical transmission system，ots)中的速度散(group velocity dispersion，gvd)的数字滤波器装置(digital filter arrangement，dfa)、一种包括此dfa的发射器和一种包括此dfa的接收器。本发明还涉及一种包括此发射器和/或此接收器的光传输系统(optical transmission system，ots)以及一种使用此dfa来补偿ots中的gvd的方法。

背景技术：

2.调制光在光纤上的传输受速度散(group velocity dispersion，gvd)影响。速度描述光脉冲通过光纤传播的速度。在存在gvd的情况下，光脉冲的速度随频率变化，这导致脉冲增宽并产生符号间干扰。在光纤界，gvd通常称为度散(chromatic dispersion，cd)。本发明涉及使用数字滤波器或数字滤波器装置(digital filter arrangement，dfa)来补偿这种在光纤中产生的gvd。因此，本发明属于dfa领域。dfa用于补偿光传输系统(optical transmission system，ots)中的gvd，其中，ots可以包括一个或多个光纤，调制光通过光纤传输以进行光通信。

技术实现要素：

3.本发明实施例还基于以下考虑因素：
4.在单模光纤(single mode optical fiber/single mode fiber)中，波导散和材料散产生gvd。在单模光纤中，gvd在单通道的带宽上几乎是恒定的。因此，延迟可以近似建模为频率的线性函数。使用相干光接收器调制光的幅度、相位和偏振并恢复调制信息，这在现代光学系统中很常见。
5.相干光接收器将入射光线性地映射到电信号。由于单模光纤承载两个独立的偏振(x偏振和y偏振)，而且每个偏振(x和y)传递具有两个独立正交分量(i和q)的通带信号，因此相干接收器将入射场映射到两个复信号s1和s2(s1＝xi+j
·
xq，s2＝yi+j
·yq
，其中，j是虚数单位)。对复基带信号进行采样和数字化，以实现数字信号处理(digital signal processing，dsp)。相干接收器可以使用线性滤波器来后补偿gvd。
6.同样，用于在幅度和相位上或等效地在发射信号的正交分量上调制数字信号的发射器可以使用数字线性滤波器来预补偿gvd，而不依赖于在接收器侧使用检测技术。
7.gvd不涉及正交偏振之间的任何交互，因此可以在每个偏振上单独补偿。gvd是一种酉效应，即节能效应，因此可以使用线性全通滤波器进行后补偿或预补偿。
8.因此，通过在发射器或接收器侧对复基带信号s1和s2(s1＝p1
·
i+j
·
p1
·
q，s2＝p2
·
i+j
·
p2
·
q，其中，j是虚数单位)进行数字线性全通滤波，gvd的负效应可能恢复，但原则上不会降低信号质量。
9.线性全通滤波器可以近似为数字有限脉冲响应(finite impulse response，fir)滤波器。fir滤波器本质上比较稳定，在有限精度计算中也是如此，并且可以通过前馈结构
实现，因此是可取的。
10.然而，实际上需要非常长的fir滤波器(即大的滤波器)来补偿gvd。滤波器长度与传输距离以及与符号速率的平方成比例增加，而实现复杂性随滤波器长度增加。术语“滤滤器大小”和“滤滤器长度”可以用作同义词。
11.因此，虽然gvd在理论上可以使用数字线性滤波器得到很好补偿，但光传输系统(例如光相干传输系统)的数字gvd补偿的复杂性随传输距离和符号速率急剧增加，因此在长距离、高速率应用中存在困难。
12.鉴于上述问题和缺点，本发明实施例的目的在于降低使用数字滤波器装置(digital filter arrangement，dfa)来补偿gvd的复杂性。一个目的是提供一种用于补偿光传输系统(optical transmission system，ots)中的gvd的数字滤波器装置(digital filter arrangement，dfa)，以降低gvd补偿的复杂性。
13.该目标通过所附独立权利要求中描述的本发明实施例实现。本发明实施例的有利实现方式在从属权利要求进一步限定。
14.本发明的第一方面提供了一种用于补偿光传输系统(optical transmission system，ots)中的速度散(group velocity dispersion，gvd)的数字滤波器装置(digital filter arrangement，dfa)。所述dfa用于以大小为l的连续块的形式接收时域中的数字输入信号的样本序列，其中，每个块包括所述数字输入信号的l个连续样本。所述dfa用于使用m个离散傅里叶变换(discrete fourier transform，dft)滤波器生成大小为n(大于l)的当前重叠块的和所述当前重叠块的m
–
1个延迟版本的m个离散傅里叶变换，其中，
15.–
每个生成的离散傅里叶变换的大小为n，包括n个条目，
16.–
所述当前重叠块包括当前块中的样本和由所述dfa紧接在所述当前块之前接收的前一块中的最后n
–
l个连续样本，
17.–
所述m个dft滤波器中的每个dft滤波器通过插值算法和大小为γ(小于n)的dft算法(尤其是快速傅里叶变换(fast fourier transform，fft)算法)实现。
18.所述dfa用于使用补偿滤波器对所述生成的m个离散傅里叶变换的条目进行滤波，以生成包括n个条目的输出离散傅里叶变换，其中，所述补偿滤波器通过延迟网络和线性组合算法实现。
19.因此，本发明提出了一种使用dfa的滤波，其中，时域中的数字信号的当前块中的样本变换到频域中，然后使用补偿滤波器在频域中进行滤波。换句话说，所述第一方面提供的所述dfa基于频域滤波。所述dfa可以用于使用所述m个dft滤波器为当前块生成相应的当前重叠块的和所述当前重叠块的m
–
1个延迟版本的m个离散傅里叶变换。
20.频域滤波降低了所述第一方面提供的所述dfa的复杂性，因为滤波的频域实现方式相比于时域实现方式，复杂性更低。也就是说，与滤波的时域实现方式相反，在滤波的频域实现方式中，每个样本的操作的数量随滤波器大小呈对数增长而不是呈线性增长。术语“长度”和“大小”可以用作同义词。另外，使用m个dft滤波器进一步降低了dfa的复杂性。也就是说，与执行普通的dft算法相比，使用m个dft滤波器将样本从时域变换到频域的复杂性更低。也就是说，为了将n个样本的序列从时域变换到频域，通常需要大小为n的dft算法，即大小为n的dft滤波器。与之相反，本发明提出使用m个dft滤波器，其中，每个dft滤波器通过插值算法和大小为γ(小于n)的dft算法实现。也就是说，本发明提出将dft算法的大小从n
减小到γ，并通过额外执行插值算法来补偿这种减小。
21.因此，本发明使用所述第一方面提供的所述dfa提出一种复杂度降低的dfa，方式如下：在频域中执行滤波并降低样本从时域变换到频域进行频域滤波的复杂性。
22.如上所述，大小为γ的dft算法可以可选地是大小为γ的快速傅里叶变换算法(fft算法)。
23.大小为γ的dft算法可以可选地使用大小为γ的方块dft矩阵来执行。也就是说，样本从时域变换到频域可以可选地使用大小为γ的dft矩阵来执行。
24.样本(例如当前重叠块中的样本)的离散傅里叶变换对应于用于将样本(作为时域中的样本输入到dft滤波器)从时域变换到频域的dft滤波器在频域中的变换输出或变换结果。也就是说，样本的离散傅里叶变换对应于用于将时域中的样本变换为频率结果的dft算法的变换输出。
25.时域中的样本(例如当前块中或当前重叠块中的样本)可以对应于包括时域中的样本作为条目的矩阵。离散傅里叶变换可以对应于频域中包括条目的矩阵。向量是矩阵的一个特例，即只有一行或只有一列的矩阵。
26.因此，为了根据包括时域中的数字信号的样本(例如当前块或当前重叠块中的样本)作为条目的矩阵生成对应离散傅里叶变换的矩阵，可以使用对应的dft滤波器。对应的dft滤波器可以可选地通过插值算法和大小为γ的方块dft矩阵(实现大小为γ的dft算法)实现。
27.离散傅里叶变换的n个条目对应于傅里叶系数。
28.输出离散傅里叶变换就gvd进行补偿。
29.根据一种实现方式，所述dfa基于使用重叠保存方法的频域滤波或基于使用重叠相加方法的频域滤波。
30.所述dfa可以通过硬件和/或软件实现。
31.如上所述，术语“速度散(group velocity dispersion，gvd)”也可以称为“度散(chromatic dispersion，cd)”。
32.在所述第一方面的一种实现方式中，所述dfa用于根据所述输出离散傅里叶变换，使用离散傅里叶逆变换(discrete fourier transformation，idft)滤波器生成大小为n的输出块。
33.在所述第一方面的一种实现方式中，所述dfa用于根据所述大小为n的输出块，使用重叠相加方法或重叠保存方法生成大小为l的输出块。
34.因此，输出块的大小可以从n减小到l。
35.重叠保存方法也可以由术语“重叠丢弃方法”和“重叠废弃方法”来指代。
36.具体地，每个块的大小l等于m与δ的乘积(l＝m
·
δ)，其中，m和δ都是正整数。
37.每个块可以包括大小为δ的m个子块。
38.具体地，所述当前重叠块的大小n等于δ与m和m之和的乘积(n＝δ
·
(m+m))，其中，m是正整数，δ与m的乘积(δ
·
m)对应于所述前一块的样本序列中的最后连续样本的数量。
39.整数m对应于前一块中的大小为δ的最后连续子块的数量。
40.在所述第一方面的一种实现方式中，所述dfa用于：
41.–
根据所述当前块生成所述大小为n(大于l)的当前重叠块；
42.–
生成所述当前重叠块的所述m
–
1个延迟版本；
43.–
根据所述当前重叠块和所述当前重叠块的所述m
–
1个延迟版本，使用所述m个dft滤波器对所述m个离散傅里叶变换进行联合近似。
44.因此，用于生成当前重叠块的重叠和用于生成当前重叠块的m
–
1个延迟版本的延迟可以在时域中执行。
45.可选地，可以延迟当前重叠块和当前重叠块的m
–
1个延迟版本，其中，块之间的相对延迟不变。换句话说，当前重叠块可以可选地包括基本延迟，当前重叠块的m
–
1个延迟版本分别可以包括附加延迟。
46.当前重叠块可以通过在当前块之前添加前一块中的最后n
–
l个样本来生成。
47.在所述第一方面的一种实现方式中，所述dfa用于通过以δ个样本为步长逐步延迟所述当前重叠块，生成所述当前重叠块的所述m
–
1个延迟版本。
48.当前重叠块的m
–
1个延迟版本中的第一延迟版本可以对应于延迟了δ个样本的当前重叠块，当前重叠块的第二延迟版本可以对应于延迟了2δ个样本的当前重叠块，依此类推。也就是说，第二延迟版本可以对应于延迟了δ个样本的第一延迟版本，依此类推。因此，第m
–
1个延迟版本可以对应于延迟了(m
–
1)
·
δ个样本的当前重叠块。
49.在所述第一方面的一种实现方式中，所述dfa用于：将所述当前块划分成大小都为δ的m个子块，其中，每个子块包括所述当前块中的δ个连续样本；对每个子块进行零填充，得到包括γ个样本的大小为γ的零填充序列，其中，每个零填充序列包括对应子块中的δ个样本和γ
–
δ个0。此外，所述dfa可以用于根据m个零填充序列，使用所述m个dft滤波器对其它m个离散傅里叶变换进行联合近似。而且，所述dfa可以用于通过以下方式生成所述m个离散傅里叶变换：延迟所述其它m个离散傅里叶变换，将所述延迟的其它m个离散傅里叶变换中的一个或多个离散傅里叶变换和所述其它m个离散傅里叶变换中的一个或多个离散傅里叶变换进行对齐和相加。
50.所述其它m个离散傅里叶变换可以称为“输入剪辑离散傅里叶变换(input-pruned discrete fourier transform)”。
51.所述其它m个离散傅里叶变换中的每个离散傅里叶变换可以对应于仅具有非零输入点子集的离散傅里叶变换。
52.在所述第一方面的一种实现方式中，所述dfa用于通过将一个或多个延迟的其它离散傅里叶变换和/或一个或多个其它离散傅里叶变换与旋转向量按符号相乘，执行所述对齐。
53.按符号相乘也可以称为逐点相乘。
54.所述dfa可以用于通过将一个或多个延迟的其它离散傅里叶变换和/或一个或多个其它离散傅里叶变换与旋转向量按符号相乘，执行所述对齐，其中，所述旋转向量中的元素是基旋转向量中的元素的幂。
55.基旋转向量ρ_1
m+m
可以如下所示：
56.其中，j是虚数单位。
57.在所述第一方面的一种实现方式中，所述dfa用于：将每个子块中的δ个样本分组
为两部分样本；通过在所述两部分样本之间添加γ
–
δ个0，对每个子块进行零填充，得到大小为γ的零填充序列；根据所述m个零填充序列，使用所述m个dft滤波器对所述其它m个离散傅里叶变换进行联合近似，其中，每个dft滤波器通过插值算法和大小为γ的fft算法实现。
58.所述dfa可以用于将每个子块中的δ个样本分组为第一部分样本(x+)(第一部分包括连续系数)和第二部分样本(x
–
)(第二部分包括连续系数)。第一部分和第二部分可以可选地包括相同数量的样本。也就是说，所述dfa可以可选地用于将每个子块中的δ个样本分组为相同的两部分样本。
59.第一部分和第二部分可以位于相应的子块中，使得在相应子块的连续样本序列中，第二部分样本位于第一部分样本之前([x
–
,x+])。也就是说，第二部分样本可以位于起始处，而第一部分样本可以位于相应子块的末尾处。因此，在相应子块的连续样本序列中，第一部分样本(x+)可以位于第二部分样本(x
–
)之后。
[0060]
在所述第一方面的一种实现方式中，每个子块的零填充通过在相应子块中的第一部分样本和第二部分样本之间添加γ
–
δ个0，生成大小为γ的零填充序列，其中，第一部分和第二部分的位置进行交换。也就是说，在根据每个子块生成的连续样本的零填充序列中，相应子块的第一部分和第二部分以及γ
–
δ个0的设置可以使得在零填充序列中，第一部分样本(x+)位于第二部分样本(x
–
)之前，其中，γ
–
δ个0位于第一部分和第二部分之间([x+,0,
…
,0,x
–
])。也就是说，在相应子块中的连续样本的零填充序列中，第二部分样本可以位于第一部分样本之后，其中，γ
–
δ个0位于第一部分和第二部分之间。因此，在零填充之后，第一部分样本(x+)可以位于零填充序列的起始处，第二部分样本(x
–
)可以位于零填充序列的末尾处，其中，γ
–
δ个0位于这两个部分之间。第一部分(x+)可以称为前部(x_front)，第二部分(x
–
)可以称为尾部(x_tail)，其中，术语“前部”和“尾部”是指两部分在上述可选的重排序之后在零填充序列中的位置。
[0061]
因此，每个子块的零填充可能需要对相应子块中的两部分样本进行重排序。
[0062]
在所述第一方面的一种实现方式中，所述dft用于根据所述m个零填充序列，通过以下方式对所述其它m个离散傅里叶变换进行联合近似：
[0063]-通过所述大小γ为的fft算法将每个零填充序列变换为大小为γ的离散傅里叶变换；
[0064]
–
使用低通滤波器将大小为γ的每个离散傅里叶变换的γ个样本插值成大小为n的另一个离散傅里叶变换的n个样本；
[0065]
–
将每个其它离散傅里叶变换的样本与旋转向量按符号相乘，得到相应的其它离散傅里叶变换。
[0066]
将每个其它离散傅里叶变换的样本与旋转向量按符号相乘对应于相应的零填充序列中的非零样本的时域偏移。
[0067]
旋转向量ρ_2
m+m
可以如下所示：
[0068]
其中，j是虚数单位。
[0069]
插值可以使用多相有限脉冲响应(finite impulse response，fir)滤波器实现，其中，多相fir滤波器的输入具有周期性。
[0070]
在所述第一方面的一种实现方式中，所述补偿滤波器包括n个子滤波器，其中，每个子滤波器通过延迟网络和线性组合算法实现；所述dfa用于使用第k个子滤波器对所述生成的m个离散傅里叶变换中的一个或多个离散傅里叶变换的第k个条目执行一种滤波，以生成所述输出离散傅里叶变换的第k个条目，其中，每个离散傅里叶变换包括n个条目。(k是1和n之间的整数，k＝1
……
n)。
[0071]
每个子滤波器可以包括单个输出和一个或多个输入。在一种实现方式中，每个子滤波器可以包括单个输出和多个输入。也就是说，每个子滤波器可以是多输入单输出滤波器。
[0072]
在所述第一方面的一种实现方式中，所述补偿滤波器(尤其是第k个子滤波器)用于将所述输出傅里叶变换的第k个条目生成为以下项的线性组合：
[0073]
–
所述m个离散傅里叶变换中的一个或多个第一离散傅里叶变换的第k个条目，和/或
[0074]
–
所述m个离散傅里叶变换中的一个或多个第二离散傅里叶变换的一个或多个延迟版本的第k个条目。
[0075]
换句话说，所述补偿滤波器(尤其是第k个子滤波器)可以用于将所述输出傅里叶变换的第k个条目生成为以下项的线性组合：
[0076]
–
所述m个离散傅里叶变换中的一个或多个离散傅里叶变换(可以称为“一个或多个第一离散傅里叶变换”)的第k个条目，和/或
[0077]
–
所述m个离散傅里叶变换中的一个或多个离散傅里叶变换(可以称为“一个或多个第二离散傅里叶变换”)的一个或多个延迟版本的第k个条目。
[0078]
离散傅里叶变换的一个或多个延迟版本可能会由于在时域中延迟了成倍的l个样本或在频域中延迟了相应离散傅里叶变换的成倍的块而相互不同。也就是说，离散傅里叶变换的延迟版本可以对应于在频域中延迟了离散傅里叶变换的成倍的块后得到的离散傅里叶变换。
[0079]
在所述第一方面的一种实现方式中，所述一个或多个第一离散傅里叶变换中和所述一个或多个第二离散傅里叶变换中的一些或全部离散傅里叶变换可以相互对应。
[0080]
在所述第一方面的一种实现方式中，所述补偿滤波器(尤其是第k个子滤波器)用于通过对以下项进行加权执行所述线性组合：
[0081]
–
所述一个或多个第一离散傅里叶变换的第k个条目，和/或
[0082]
–
所述具有相应系数的一个或多个第二离散傅里叶变换的所述一个或多个延迟版本的第k个条目。
[0083]
所述补偿滤波器(尤其是第k个子滤波器)可以用于使用所述线性组合算法的一个或多个对应系数对所述一个或多个第一离散傅里叶变换的第k个条目和/或所述一个或多个第二离散傅里叶变换的所述一个或多个延迟版本的第k个条目进行线性组合。
[0084]
在所述第一方面的一种实现方式中，所述补偿滤波器(尤其是第k个子滤波器)用于通过以下方式生成所述一个或多个第二离散傅里叶变换中的每个第二离散傅里叶变换的一个或多个延迟版本中的每个延迟版本的第k个条目：将相应的第二离散傅里叶变换的第k个条目延迟一个或多个整数延迟。
[0085]
所述第k个子滤波器可以用于使用相应的延迟网络通过以下方式生成所述一个或
filter arrangement，dfa)来预补偿所述调制光信号的速度散(group velocity dispersion，gvd)。可选地或另外，所述接收器是所述第三方面或其任一实现方式提供的接收器，用于根据所述第二数字信号，使用所述第一方面或其任一实现方式提供的所述dfa来补偿所述接收到的调制光信号的gvd。
[0100]
一个或多个光纤可以对应于一个或多个单模光纤。
[0101]
在所述第四方面的一种实现方式中，所述接收器可以是相干检测接收器。具体地，在速度散(group velocity dispersion，gvd)后补偿的情况下，即在所述发射器没有进行预补偿而是所述接收器进行补偿的情况下，所述接收器可以是相干检测接收器。
[0102]
在所述第四方面的一种实现方式中，在所述发射器进行gvd预补偿的情况下，所述接收器可以是相干检测接收器或直接检测接收器。
[0103]
所述第四方面的所述ots及其实现方式和可选特征实现了与所述第一方面的所述dfa及其相应实现方式和可选特征相同的优点。
[0104]
为了实现本发明所述第四方面的所述ots，如上所述，所述第四方面的一些或全部实现方式和可选特征可以相互组合。
[0105]
本发明的第五方面提供了一种使用所述第一方面或其任一实现方式提供的数字滤波器装置(digital filter arrangement，dfa)来补偿光传输系统(optical transmission system，ots)中的速度散(group velocity dispersion，gvd)的方法。所述方法包括以下步骤：以大小l的连续块的形式接收时域中的数字输入信号的样本序列，其中，每个块包括所述数字输入信号的l个连续样本。所述方法还包括以下步骤：使用m个离散傅里叶变换(discrete fourier transform，dft)滤波器生成大小为n(大于l)的当前重叠块的和所述当前重叠块的m
–
1个延迟版本的m个离散傅里叶变换。每个生成的离散傅里叶变换的大小为n，包括n个条目。所述当前重叠块包括当前块中的样本和由所述dfa紧接在所述当前块之前接收的前一块中的最后n
–
l个连续样本。所述m个dft滤波器中的每个dft滤波器通过插值算法和大小为γ(小于n)的dft算法(尤其是快速傅里叶变换(fast fourier transform，fft)算法)实现。所述方法还包括以下步骤：使用补偿滤波器对所述生成的m个离散傅里叶变换的条目进行滤波，以生成包括n个条目的输出离散傅里叶变换，其中，所述补偿滤波器通过延迟网络和线性组合算法实现。
[0106]
在所述第五方面的一种实现方式中，所述方法包括以下步骤：根据所述输出离散傅里叶变换，使用离散傅里叶逆变换(inverse discrete fourier transformation，idft)滤波器生成大小为n的输出块。
[0107]
在所述第五方面的一种实现方式中，所述方法包括以下步骤：根据所述大小为n的输出块，使用重叠相加方法或重叠保存方法生成大小l的输出块。
[0108]
在所述第五方面的一种实现方式中，所述方法包括以下步骤：
[0109]
–
根据所述当前块生成所述大小为n(大于l)的当前重叠块，
[0110]
–
生成所述当前重叠块的所述m
–
1个延迟版本，
[0111]
–
根据所述当前重叠块和所述当前重叠块的所述m
–
1个延迟版本，使用所述m个dft滤波器对所述m个离散傅里叶变换进行联合近似。
[0112]
在所述第五方面的一种实现方式中，所述方法包括以下步骤：通过以δ个样本为步长逐步延迟所述当前重叠块，生成所述当前重叠块的所述m
–
1个延迟版本。
[0113]
在所述第五方面的一种实现方式中，所述方法包括以下步骤：将所述当前块划分成大小都为δ的m个子块，其中，每个子块包括所述当前块中的δ个连续样本；对每个子块进行零填充，得到包括γ个样本的大小为γ的零填充序列，其中，每个零填充序列包括对应子块中的δ个样本和γ
–
δ个0；此外，所述方法可以包括以下步骤：根据m个零填充序列，使用所述m个dft滤波器对其它m个离散傅里叶变换进行联合近似。此外，所述方法可以包括以下步骤：通过以下方式生成所述m个离散傅里叶变换：延迟所述其它m个离散傅里叶变换，将所述延迟的其它m个离散傅里叶变换中的一个或多个离散傅里叶变换和所述其它m个离散傅里叶变换中的一个或多个离散傅里叶变换进行对齐和相加。
[0114]
在所述第五方面的一种实现方式中，所述方法包括以下步骤：通过将一个或多个延迟的其它离散傅里叶变换和/或一个或多个其它离散傅里叶变换与旋转向量按符号相乘，执行所述对齐。
[0115]
在所述第五方面的一种实现方式中，所述方法包括以下步骤：将每个子块中的δ个样本分组为两部分样本(可选地分组为相同的两部分样本)；通过在所述两部分样本之间添加γ
–
δ个0，对每个子块进行零填充，得到大小为γ的零填充序列；根据所述m个零填充序列，使用所述m个dft滤波器对所述其它m个离散傅里叶变换进行联合近似，其中，每个dft滤波器通过插值算法和大小为γ的fft算法实现。
[0116]
在所述第五方面的一种实现方式中，所述方法包括以下步骤：根据所述m个零填充序列，通过以下方式对所述其它m个离散傅里叶变换进行联合近似：
[0117]
–
通过所述大小γ为的fft算法将每个零填充序列变换为大小为γ的离散傅里叶变换；
[0118]
–
使用低通滤波器将大小为γ的每个离散傅里叶变换的γ个样本插值成大小为n的另一个离散傅里叶变换的n个样本；
[0119]
–
将每个其它离散傅里叶变换的样本与旋转向量按符号相乘，得到相应的其它离散傅里叶变换。
[0120]
在所述第五方面的一种实现方式中，所述补偿滤波器包括n个子滤波器，其中，每个子滤波器通过延迟网络和线性组合算法实现；所述方法包括以下步骤：使用第k个子滤波器对所述生成的m个离散傅里叶变换中的一个或多个离散傅里叶变换的第k个条目执行一种滤波，以生成所述输出傅里叶变换的第k个条目，其中，每个离散傅里叶变换包括n个条目。(k是1和n之间的整数，k＝1
……
n)
[0121]
在所述第五方面的一种实现方式中，所述方法包括以下步骤：所述补偿滤波器(尤其是第k个子滤波器)将所述输出傅里叶变换的第k个条目生成为以下项的线性组合：
[0122]
–
所述m个离散傅里叶变换中的一个或多个第一离散傅里叶变换的第k个条目，和/或
[0123]
–
所述m个离散傅里叶变换中的一个或多个第二离散傅里叶变换的一个或多个延迟版本的第k个条目。
[0124]
在所述第五方面的一种实现方式中，所述方法包括以下步骤：所述补偿滤波器(尤其是第k个子滤波器)通过对以下项进行加权执行所述线性组合：
[0125]
–
所述一个或多个第一离散傅里叶变换的第k个条目，和/或
[0126]
–
所述具有相应系数的一个或多个第二离散傅里叶变换的所述一个或多个延迟版
本的第k个条目。
[0127]
在所述第五方面的一种实现方式中，所述方法包括以下步骤：所述补偿滤波器(尤其是第k个子滤波器)通过以下方式生成所述一个或多个第二离散傅里叶变换中的每个第二离散傅里叶变换的一个或多个延迟版本中的每个延迟版本的第k个条目：将相应的第二离散傅里叶变换延迟一个或多个整数延迟。
[0128]
在所述第五方面的一种实现方式中，所述方法包括以下步骤：使用优化方法就gvd补偿优化一个或多个系数和/或所述一个或多个整数延迟。
[0129]
所述第五方面的所述方法及其实现方式和可选特征实现了与所述第一方面的所述dfa及其相应实现方式和可选特征相同的优点。
[0130]
所述第一方面提供的所述dfa的实现方式和可选特征对应地适用于所述第五方面提供的所述方法。
[0131]
为了实现本发明所述第五方面提供的所述方法，如上所述，所述第五方面的一些或全部实现方式和可选特征可以相互组合。
[0132]
本发明的第六方面提供一种包括程序代码的计算机程序。当所述程序代码在处理器上实现时，所述程序代码用于执行所述第五方面或其任一实现方式提供的方法。
[0133]
本发明的第七方面提供一种包括程序代码的计算机程序。所述程序代码用于执行所述第五方面或其任一实现方式提供的方法。
[0134]
本发明的第八方面提供了一种计算机。所述计算机包括存储器和处理器，所述存储器和所述处理器用于存储和执行程序代码以执行所述第五方面或其任一实现方式提供的方法。
[0135]
本发明的第九方面提供了一种非瞬时性存储介质。所述非瞬时性存储介质存储可执行程序代码；当所述可执行程序代码由处理器执行时，所述可执行程序代码执行所述第五方面或其任一实现方式提供的方法。
[0136]
需要说明的是，本技术中描述的所有设备、元件、单元和模块可以在软件或硬件元件或其任何类型的组合中实现。本技术中描述的各种实体执行的所有步骤和所描述的由各种实体执行的功能旨在表明相应的实体用于执行相应的步骤和功能。虽然在以下具体实施例的描述中，外部实体执行的具体功能或步骤没有在执行具体步骤或功能的实体的具体详述元件的描述中反映，但是技术人员应清楚，这些方法和功能可以通过相应的硬件或软件元件或其任何组合实现。
附图说明
[0137]
结合所附附图，下面具体实施例的描述将阐述上面描述的各个方面和各种实现方式。
[0138]
图1示出了一个实施例提供的数字滤波器装置(digital filter arrangement，dfa)。
[0139]
图2示出了一个实施例提供的数字滤波器装置(digital filter arrangement，dfa)。
[0140]
图3示出了一个实施例提供的数字滤波器装置(digital filter arrangement，dfa)中使用的从时域变换到频域和频域延迟的一个示例。
[0141]
图4示出了在频域中对离散傅里叶变换进行对齐和相加的一个示例。
[0142]
图5示出了一个实施例提供的数字滤波器装置(digital filter arrangement，dfa)生成图3和图6所示的其它m个离散傅里叶变换。
[0143]
图6示出了一个实施例提供的使用数字滤波器装置(digital filter arrangement，dfa)中的m个离散傅里叶变换(discrete fourier transform，dft)滤波器生成大小为n(大于l)的当前重叠块的和当前重叠块的m
–
1个延迟版本的m个离散傅里叶变换，其中，m等于3(m＝3)，l等于3乘以δ个样本(l＝3
·
δ)，δ是通用正整数，n等于4乘以δ个样本(n＝4
·
δ)。
[0144]
图7a示出了一个实施例提供的发射器。
[0145]
图7b示出了一个实施例提供的接收器。
[0146]
图8示出了一个实施例提供的光传输系统(optical transmission system，ots)。
具体实施方式
[0147]
图1示出了本发明一个实施例提供的数字滤波器装置(digital filter arrangement，dfa)。
[0148]
上面对第一方面及其实现方式提供的dfa的描述相应地适用于图1中的dfa。
[0149]
图1中的dfa 1包括两个部分2、3。dfa 1中的第一部分2用于将时域中的数字输入信号的样本序列中的样本从时域变换到频域。dfa 1中的第二部分3用于在频域中对变换样本执行一种滤波，以补偿速度散(group velocity dispersion，gvd)。
[0150]
dfa 1中的第一部分2包括m个离散傅里叶变换(discrete fourier transform，dft)滤波器2a。dfa中的第一部分2可以用于以大小为l的连续块s或s(μ)的形式接收时域中的数字输入信号的样本序列，其中，每个块包括数字输入信号的l个连续样本。“μ”对应于时间点，例如用于执行dfa1的功能的处理器的时钟的时间点。
[0151]
dfa1中的第一部分2可以用于使用m个dft滤波器2a生成大小为n(大于l)的当前重叠块的和当前重叠块的m
–
1个延迟版本的m个离散傅里叶变换x1、x2……
xm。换句话说，dfa中的第一部分2可以用于使用生成大小为n(大于l)的当前重叠块的和当前重叠块的m
–
1个延迟版本的m个离散傅里叶变换x1、x2……
xm的m个dft滤波器2a将当前块从时域变换到频域，其中，当前重叠块基于当前块。m个离散傅里叶变换x1、x2……
xm是从时域变换到频域的结果。
[0152]
m个dft滤波器2a中的每个dft滤波器通过插值算法和大小为γ(小于n)的dft算法实现。大小为γ的dft算法可以是大小为n的快速傅里叶变换(fast fourier transform，fft)算法。
[0153]
每个块s或s(μ)的大小l等于m与δ的乘积(l＝m
·
δ)，其中，m和δ都是正整数。当前重叠块的大小n等于δ与m和m之和的乘积(n＝δ
·
(m+m))，其中，m是正整数，δ与m的乘积(δ
·
m)对应于紧接在当前块之前的前一块的样本序列中的最后连续样本的数量。
[0154]
m个离散傅里叶变换x1、x2……
xm中的每个生成的离散傅里叶变换的大小为n，包括n个条目。这些条目也可以称为傅里叶系数或傅里叶分量。当前重叠块包括当前块中的样本和由dfa 1中的第一部分2紧接在当前块之前接收的前一块中的最后(n
–
l)个连续样本。
[0155]
dfa 1中的第二部分3对应于补偿滤波器。补偿滤波器3用于对生成的m个离散傅里
叶变换x1、x2……
xm的条目进行滤波，以生成包括n个条目y1、y2……yn
的输出离散傅里叶变换y。输出离散傅里叶变换y就gvd进行补偿。补偿滤波器3通过延迟网络3a和线性组合算法3b实现。
[0156]
滤波的频域实现方式比时域实现方式的复杂性低，因此使用补偿滤波器3进行频域滤波降低了dfa 1的复杂性。也就是说，与滤波的时域实现方式相反，在滤波的频域实现方式中，每个样本的操作的数量随滤波器大小呈对数增长而不是呈线性增长。另外，使用dft滤波器2a进一步降低了dfa的复杂性。也就是说，与执行普通dft算法相比，使用dft滤波器2a将样本从时域变换到频域的复杂性更低。也就是说，为了将n个样本的序列从时域变换到频域，通常需要大小为n的dft算法，即大小为n的dft滤波器。与之相反，本发明提出使用m个dft滤波器2a，其中，每个dft滤波器2a通过插值算法和大小为γ(小于n)的dft算法实现。也就是说，本发明提出将dft算法的大小从n减小到γ，并通过额外执行插值算法来补偿这种减小。
[0157]
如上所述，dfa 1可以用于光传输系统的接收器和/或发射器中。因此，输入块s的序列可以对应于在包括发射器或接收器的光传输系统中使用一个或多个单模光纤进行通信的情况下，应在发射器侧预补偿或在接收器侧后补偿的复基带信号。由于gvd补偿如上所述可以单独应用于正交偏振，因此只考虑一个偏振。使用dfa 1进行gvd补偿的滤波也可以应用于需要的第二偏振。
[0158]
dfa 1可以通过硬件和/或软件实现。
[0159]
图1中的dfa 1可以使用任意数量的dft滤波器2a和实现任何重叠率，其中，重叠率定义为(m和m都是正整数)。增加dft滤波器2a的数量m可以任意选择低的重叠率，这是有优势的。由于使用m个dft滤波器2a对m个离散傅里叶变换x1、x2……
xm进行高效联合近似(联合计算)，因此降低了复杂性。使用的m个离散傅里叶变换x1、x2……
xm的大小n可以通过增加数量m来减小。由于使用m个dft滤波器2a对m个离散傅里叶变换x1、x2……
xm进行高效联合计算，因此在相同或更好的速度散(group velocity dispersion，gvd)容限下降低了复杂性。
[0160]
根据一种实现方式，m个dft滤波器2a(即m个离散傅里叶变换x1、x2……
xm)可以根据请求的gvd容限按需逐步激活，以便在较短的链路上降低复杂性和功耗。
[0161]
图2示出了本发明一个实施例提供的数字滤波器装置(digital filter arrangement，dfa)。
[0162]
上面对第一方面及其实现方式提供的dfa的描述相应地适用于图2中的dfa。
[0163]
图2中的dfa 1对应于图1中的dfa 1。图2示出了dfa 1中的第一部分2和补偿滤波器3(第二部分)的实现方式，以及图1未示出的dfa 1的可选附加特征。上面对图1中的dfa 1的描述也适用于图2示出的dfa 1。
[0164]
如图2所示，dfa 1中的第二部分2除了包括m个dft 2a，还包括重叠单元2b和m
–
1个延迟单元2c。重叠单元2b用于根据当前块s在时域中生成当前重叠块s1。m
–
1个延迟单元2c用于根据当前重叠块s1在时域中生成当前重叠块s1的m
–
1个延迟版本s2……
sm。如上面结合图1所述，当前重叠块s1包括当前块s中的样本和由dfa 1紧接在当前块s之前接收的前一块中的最后n
–
l个连续样本。m
–
1个延迟版本s2……
sm是当前重叠块s1的不同延迟版本。每个延
迟单元2c可以用于将相应的输入延迟成倍的δ个样本。在每个时钟内，dfa 1可以接收新块。
[0165]
因此，如图2所示，dfa 1用于根据当前块s生成大小为n(大于l)的当前重叠块s1，并生成当前重叠块s1的m
–
1个延迟版本s2……
sm。dfa 1还用于根据当前重叠块s1和当前重叠块s1的m
–
1个延迟版本s2……
sm，使用m个dft滤波器2a对m个离散傅里叶变换x1、x2……
xm进行联合计算。换句话说，dfa 1用于根据当前重叠块s1和当前重叠块s1的m
–
1个延迟版本s2……
sm，使用m个dft滤波器2a生成m个离散傅里叶变换x1、x2……
xm。每个离散傅里叶变换x1、x2……
xm的大小为n，包括n个条目。例如，离散傅里叶变换x1包括n个条目x
1,1
、x
1,2
……
x
1,n
，离散傅里叶变换x2包括n个条目x
2,1
、x
2,2
……
x
2,n
，离散傅里叶变换xm包括n个条目x
m,1
、x
m,2
……
x
m,n
。
[0166]
根据图2的实施例，dfa 1用于根据当前块s在时域中生成当前重叠块s1和当前重叠块s1的m
–
1个延迟版本s2……
sm。
[0167]
如图2所示，dfa 1可以用于通过以δ个样本为步长逐步延迟当前重叠块s1，生成当前重叠块s1的m
–
1个延迟版本s2……
sm。
[0168]
此外，如图2所示，dfa 1中的补偿滤波器3(第二部分)包括n个子滤波器31、32……3n
(子滤波器也可以简称为“滤波器”)。每个子滤波器包括延迟网络3a和线性组合算法3b。补偿滤波器3中的第k个子滤波器3k(k＝1、2
……
n)用于对生成的m个离散傅里叶变换x1、x2……
xm中的一个或多个离散傅里叶变换的第k个条目执行一种滤波，以生成输出傅里叶变换y的第k个条目yk。换句话说，dfa 1用于使用第k个子滤波器3k对生成的m个离散傅里叶变换x1、x2……
xm中的一个或多个离散傅里叶变换的第k个条目执行一种滤波，以生成输出傅里叶变换y的第k个条目yk。
[0169]
对补偿滤波器3中的第k个子滤波器3k的描述适用于补偿滤波器3中的所有n个子滤波器31、32……3n
。
[0170]
根据图2，m个离散傅里叶变换x1、x2……
xm的第k个条目x
1,k
、x
2,k
……
x
m,k
提供给补偿滤波器3中的第k个子滤波器3k(k＝1、2
……
n)。然而，为了通过补偿滤波器3补偿gvd，补偿滤波器3中的每个子滤波器31、32……3n
不需要对m个离散傅里叶变换x1、x2……
xm的所有第k个条目x
1,k
、x
2,k
……
x
m,k
执行一种滤波。也就是说，每个子滤波器31、32……3n
用于对m个离散傅里叶变换x1、x2……
xm中的一个或多个离散傅里叶变换的第k个条目执行一种滤波。子滤波器31、32……3n
对于用于生成输出离散傅里叶变换y的相应条目y1、y2……yn
的m个离散傅里叶变换x1、x2……
xm中的一个或多个离散傅里叶变换的一个或多个相应条目可以是不同的。
[0171]
如图2所示，m个离散傅里叶变换x1、x2……
xm的第k个条目x
1,k
、x
2,k
……
x
m,k
提供给第k个子滤波器的延迟网络3a。第k个子滤波器3k的延迟网络3a用于通过将相应的离散傅里叶变换(第二离散傅里叶变换)的第k个条目延迟一个或多个整数延迟，生成m个离散傅里叶变换x1、x2……
xm中的一个或多个离散傅里叶变换(可以称为“一个或多个第二离散傅里叶变换”)的一个或多个延迟版本的第k个条目。第k个子滤波器的延迟网络3a可以用于通过逐步延迟相应离散傅里叶变换的第k个条目，生成一个或多个离散傅里叶变换的一个或多个延迟版本的第k个条目。
[0172]
离散傅里叶变换的一个或多个延迟版本可能会由于在时域中延迟了成倍的l个样
本或在频域中延迟了相应离散傅里叶变换的成倍的块而相互不同。也就是说，离散傅里叶变换的延迟版本可以对应于在频域中延迟了离散傅里叶变换的成倍的块后得到的离散傅里叶变换。
[0173]
第k个子滤波器3k用于使用相应的线性组合算法3b将输出傅里叶变换的第k个条目生成为以下项的线性组合：m个离散傅里叶变换x1、x2……
xm中的一个或多个离散傅里叶变换(可以称为“一个或多个第一离散傅里叶变换”)的第k个条目和/或m个离散傅里叶变换x1、x2……
xm中的一个或多个离散傅里叶变换(可以称为“一个或多个第二离散傅里叶变换”)的一个或多个延迟版本的第k个条目。一个或多个第二离散傅里叶变换的一个或多个延迟版本的第k条目由第k个子滤波器3k的相应延迟网络3a生成，如图2中的表示延迟网络的方框“3a”和表示每个子滤波器的线性组合算法的方框“3b”之间的箭头所示。
[0174]
一个或多个第一离散傅里叶变换中和一个或多个第二离散傅里叶变换中的一些或全部离散傅里叶变换可以相互对应。
[0175]
第k个子滤波器可以用于通过以下方式执行线性组合：将一个或多个第一离散傅里叶变换的第k个条目和/或一个或多个第二离散傅里叶变换的一个或多个延迟版本的第k个条目与相应系数进行加权。
[0176]
第k个子滤波器可以用于使用线性组合算法的一个或多个对应系数，对一个或多个第一离散傅里叶变换的第k个条目和/或一个或多个离散傅里叶变换的一个或多个延迟版本的第k个条目进行线性组合。
[0177]
如图2所示，dfa 1可以可选地用于根据输出离散傅里叶变换y，使用离散傅里叶逆变换(inverse discrete fourier transformation，idft)滤波器4生成大小为n的输出块y。此外，dfa1可以可选地用于根据大小为n的输出块y，使用重叠移除单元4a生成大小为l的输出块r。重叠移除单元4a可以根据大小为n的输出块y，使用重叠相加方法或重叠保存方法生成大小为l的输出块r。
[0178]
如上所述，根据图2的实施例，可以执行以下步骤进行gvd补偿。
[0179]
在第一步骤中，可以使用重叠技术将包括l个输入样本的大小为l(l＝m
·
δ)的每个当前块s扩展到包括n个样本的大小为n(n＝(m+m)
·
δ)的对应当前重叠块s1。重叠技术可以对应于重叠相加技术或重叠保存技术。术语“重叠块”和“扩展输入块”可以用作同义词。
[0180]
在第二步骤中，可以生成当前重叠块s1的m
–
1个延迟版本s2……
sm。将当前重叠块s1的每个副本s2……
sm依次延迟δ个样本。
[0181]
在第三步骤中，可以根据当前重叠块s1和当前重叠块的m
–
1个延迟版本s2……
sm，使用m个dft滤波器2a对m个离散傅里叶变换x1、x2……
xm进行联合计算。
[0182]
在第四步骤中，可以使用补偿滤波器3将输出离散傅里叶变换y的第k个条目yk(k＝1
……
n)计算为以下项的线性组合：m个离散傅里叶变换x1、x2……
xm中的一个或多个合适的第一离散傅里叶变换的第k个条目和/或m个离散傅里叶变换x1、x2……
xm中的一个或多个合适的第二离散傅里叶变换的第k个条目。第一和第二离散傅里叶变换的集合可以可选地具有非空交集。也就是说，可选地，一个或多个第一离散傅里叶变换中和一个或多个第二离散傅里叶变换中的一些或全部离散傅里叶变换可以相互对应。
[0183]
在可选的第五步骤中，可以根据输出离散傅里叶变换y使用idft滤波器4计算大小
为n的输出块y。
[0184]
在可选的第六步骤中，可以从输出块y中移除m
·
δ个重叠样本，得到包括l个输出样本的大小为l(l＝m
·
δ)的块r。图2示出的可选的重叠移除单元4a用于从输出块y中移除m
·
δ个重叠样本，以生成大小为l的块r。块r中的样本结合对应的当前块s中的样本进行gvd补偿。
[0185]
根据图2的实施例，第一重叠步骤和第二延迟步骤在时域中执行。根据另一个实施例，第一重叠步骤和第二延迟步骤也可以在频域中执行，如下面结合图6举例所述，其中，m等于3(m＝3)、l等于3个样本(l＝3)和n等于4个样本(n＝4)。
[0186]
下面描述了可以由dfa 1的实施例执行的上述第四步骤的一种实现方式。输出离散傅里叶变换y的n个条目中的第k个条目yk[μ](k＝1
……
n)可以计算为以下线性组合：
[0187][0188]
第k个条目也可以称为第k个离散傅里叶变换(discrete fourier transform，dft)分量(简称为第k个傅里叶分量)或第k个傅里叶系数。
[0189]
在上式(1)中，dn表示n个样本的延迟，dftk是离散傅里叶变换的第k个傅里叶系数(第k个条目)，表示第μ个重叠块(带有大小为m
·
δ的重叠区段的大小为l(l＝m
·
δ)的第μ个块(输入块))，l是线性组合中的系数的数量，c
k,i
是线性组合中的系数(可以如下所述进行优化)，pk是与pk·
δ个样本的整数延迟对应的整数(可以如下所述进行优化)。具体地，c
k,i
可以是补偿滤波器3中的第k个子滤波器3k的线性组合算法2c的一个或多个系数中的一个系数(如下式(3)所示)。此外，pk可以是与第k个子滤波器3k的延迟网络2b的一个或多个整数延迟中的一个整数延迟对应的整数(如下式(2)和(3)所示)。
[0190]
在上式(1)中的dftk(
…
)的圆括号内，术语对应于时域中的通过相应dft算法转换到频域的输入。因此，dftk是通过dft算法生成的相应离散傅里叶变换的第k个条目。
[0191]
等式
[0192]
(i+pk)
·
δ＝q
k,i
·
l+r
k,i
·
δ
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0193]
成立，其中，整数q
k,i
和r
k,i
∈{0,1,
…
,m-1}表示i+pk整除m得到的商和余数。
[0194]
因此，等式(1)可以重写为
[0195][0196]
其中，k＝1
……
n。在上式(3)中，成倍的q
k,i
·
l个样本的延迟实现为对应离散傅里叶变换的q
k,i
个块的延迟。如果余数r
k,i
等于0(r
k,i
＝0)，则等式(3)示出的第k个条目对应于m个离散傅里叶变换x1……
xm中的离散傅里叶变换x1的第k个条目x
1,k
。
[0197]
上式(3)表明，根据上式(1)的线性组合与图2的框图兼容。上式(3)可以描述，根据dfa 1的实施例，使用第k个子滤波器3k对m个离散傅里叶变换x1……
xm中的离散傅里叶变换的第k个条目进行滤波。对于dfa 1的一个实施例，上式(3)表示，对于第k个子滤波器，通过相应的延迟网络3a(在等式(3)中表示为)进行延迟和通过相应的线性组合算法3b(在等式(3)中表示为c
k,i
)进行线性组合。
[0198]
如果dfa 1使用重叠技术，例如重叠丢弃方法或重叠相加方法，用于生成由dfa 1接收的当前块的当前重叠块，下面描述系数c
k,i
和整数延迟pk(k＝1
……
n，i＝0、1
……
l-1)的可选优化过程。
[0199]
对于这种优化，提出了约束条件，即除了不重要的与频率无关的相位旋转和延迟以外，dfa 1中的补偿滤波器3(也可以称为均衡器滤波器)的相位响应是gvd相位响应的倒数。优化目标是最大限度地减少重叠技术(例如重叠丢弃方法或重叠相加方法)产生的时域混叠。换句话说，目标是在频域中获取gvd响应的精确反转。由于等效脉冲响应可能超过重叠长度(δ
·
m)，因此，目标是最大程度减小产生的时域混叠的合适度量(如下所述)。
[0200]
约束条件用数学术语来说可以写作：
[0201][0202]
其中，hk是逆gvd相位响应的离散傅里叶变换的第k个傅里叶系数(条目)，-0.5≤fk≤0.5是与第k个傅里叶系数相关联的归一化频率。
[0203]
考虑补偿滤波器3在m个离散傅里叶变换x1……
xm中只有一个离散傅里叶变换是非零时依次产生的混叠。当第(a+1)个傅里叶变换xa是m个离散傅里叶变换x1……
xm中的唯一非零变换时，根据公式(1)得出，yk[μ]等于下面的z
a,k
[μ]：
[0204][0205]
其中，a＝0
……m–
1，k＝1
……
n；δ是克罗内克函数(kronecker delta)，mod m表示模减(reduction modulo)m。
[0206]
与传统脉冲响应的情况类似，为了量化时域混叠，假设根据等式(5)的第(a+1)个离散傅里叶变换的所有傅里叶系数dftk都等于1(其中，k＝1
……
n)。下式(6)考虑了产生的第(a+1)个时域响应(a＝0、1
……
m-1)，其中，丢弃了时间索引μ：
[0207][0208]
认为位于重叠区域之外的za(a＝0、1
……
m-1)子序列的合适范数是时域混叠。因此，优化问题的目标是最大程度减小该范数。
[0209]
范数有若干选择。如果使用的是无限范数或l1距离(l1范数)，则产生混合整数线性规划问题。在欧几里德范数的情况下，产生最小二乘问题。这两种问题都可以使用标准的数值例程来解决。
[0210]
可选优化问题的方案可以使用常用的优化例程来完成。定义可选优化问题的方法包括两个步骤：
[0211]
在第一步骤中，将dfa 1在重叠单元2b之后和重叠移除单元4a之前的各点之间的响应约束为gvd函数的反函数。在第二步骤中，最大程度减少时域混叠。时域混叠是使用m个等效脉冲响应za(a＝0、1
……
m-1)的合适范数定义的。当m个离散傅里叶变换x1……
xm中的第(a+1)个傅里叶变换xa的所有傅里叶系数等于1且m个离散傅里叶变换x1……
xm中的剩余m-1个傅里叶变换xi(i∈{1,2,
…
,m+，i≠a+1)的所有傅里叶系数等于0时，得到第(a+1)个等效脉冲响应。
[0212]
根据信号流图(signal flow graph，sfg)的理论，等同于图2中的dfa的dfa可以可选地使用单个dft滤波器和m个idft滤波器来实现。这种实现方式可以称为转置实现方式。
转置实现方式与图2示出的dfa1的实现方式相同，减少了重叠(减小重叠率)。但是，转置实现方式不能实现联合idft计算，因此计算效率较低。
[0213]
图3示出了本发明一个实施例提供的数字滤波器装置(digital filter arrangement，dfa)中使用的从时域变换到频域和频域延迟的一个示例。
[0214]
根据图3，大小为l(l＝m
·
δ)的当前块s(μ)可以在时域中划分成m个子块或大小为δ的序列s(μ
·
m)、s(μ
·
m+1)
……
((μ+1)
·m–
1)(m和δ是正整数)，其中，“μ”对应于时间点，例如用于执行dfa的功能的处理器的时钟的时间点。因此，如果μ等于0(μ＝0)，m等于3(m＝3)，则当前块s(0)可以划分成3个连续子块s(0)、s(1)和s(2)。根据每个子块，生成对应的m个离散傅里叶变换dft([0,0,
…
,0,s(μ
·
m)])、dft([0,0,
…
,0,s(μ
·
m+1)])和dft([0,0,
…
,0,s((μ+1)
·m–
1)](也称为“其它m个离散傅里叶变换”或“m个输入剪辑离散傅里叶变换”)。下面结合图5描述根据本发明一个实施例生成这些其它m个离散傅里叶变换。
[0215]
此外，如图3所示，可以在频域中生成其它m个离散傅里叶变换的一个或多个延迟版本。例如，如果μ等于0(μ＝0)，m等于3(m＝3)，则对于3个子块s(0)、s(1)和s(2)，可以生成其它3个离散傅里叶变换dft([0,0,
…
,0,s(0)])、dft([0,0,
…
,0,s(1)])和dft([0,0,
…
,0,s(2)])。如图3所示，对于其它3个离散傅里叶变换dft([0,0,
…
,0,s(0)])、dft([0,0,
…
,0,s(1)])和dft([0,0,
…
,0,s(2)])，可以在频域中生成延迟版本dft([0,0,
…
,0,s(
–
3)])、dft([0,0,
…
,0,s(
–
2)])和dft([0,0,
…
,0,s(
–
1)])。如果m等于3(m＝3)，则3个子块s(
–
3)、s(
–
2)和s(
–
1)对应于块s(
–
1)的3个连续子块。块s(
–
1)是连续块的序列中的紧接在块s(0)之前的前一块，连续块的序列可以输入到第一方面或其任一实现方式提供的数字滤波器装置，用于在时域中输入数字输入信号的样本序列。块s(
–
1)的子块(
–
3)对应于块s(0)的子块(0)，块s(
–
1)的子块(
–
2)对应于块s(0)的子块(1)，块s(
–
1)的子块(
–
1)对应于块s(0)的子块s(2)。因此，延迟版本dft([0,0,
…
,0,s(
–
3)])对应于子块s(
–
3)的其它离散傅里叶变换，延迟版本dft([0,0,
…
,0,s(
–
2)])对应于子块s(
–
2)的其它离散傅里叶变换，延迟版本dft([0,0,
…
,0,s(
–
1)])对应于子块s(
–
1)的其它离散傅里叶变换。
[0216]
图4示出了在频域中对离散傅里叶变换进行对齐和相加的一个示例。
[0217]
根据图4，在频域中对离散傅里叶变换进行对齐和相加可以通过将离散傅里叶变换与旋转向量ρ
m+m
按符号相乘并将符号相乘的结果相加来执行，旋转向量中的元素是基旋转向量ρ_1
m+m
中的元素的幂。
[0218]
基旋转向量ρ_1
m+m
可以如下所示：
[0219]
其中，j是虚数单位。
[0220]
例如，如图4所示，将离散傅里叶变换dft([0,0,
…
,0,s0])与(ρ_1
m+m
)
m-1
按符号相乘可以执行对齐。也就是说，将块s0中的以序列[0,0,
…
,0,s0]排序的样本从序列的一端(右侧)移到序列的另一端(左侧)，得到序列[s0,0,
…
,0,0]，其中，序列[0,0,
…
,0,s0]是离散傅里叶变换dft([0,0,
…
,0,s0])的输入，序列[s0,0,
…
,0,0]是离散变换dft([s0,0,
…
,0,0])的输入。与旋转向量按符号相乘对应于时域中的偏移。
[0221]
如图4所示，通过将m个离散傅里叶变换dft([0,0,
…
,0,s0])、dft([0,0,
…
,0,s1])
……
dft([0,0,
…
,0,sm–1])进行对齐和相加，可以在频域中生成离散傅里叶变换dft([s0,s1,
…
,sm–1])。
[0222]
图5示出了本发明一个实施例提供的数字滤波器装置(digital filter arrangement，dfa)生成图3和图6所示的其它m个离散傅里叶变换。
[0223]
上面对第一方面及其实现方式提供的dfa的描述相应地适用于图5中的dfa。
[0224]
根据本发明的一个实施例，生成图3和图6所示的其它m个离散傅里叶变换(也可以称为“输入剪辑离散傅里叶变换”)可以包括以下步骤：
[0225]
dfa用于将m个子块中的每个子块中的δ个样本分组为两部分样本x
–
和x
+
。可选地，dfa可以用于将m个子块中的每个子块中的δ个样本分组为相同的两部分样本x
–
和x
+
。m个子块构成由dfa接收的大小为l(l＝m
·
δ)的当前块s(图5未示出)。
[0226]
在第一步骤之后的第二步骤s51中，dfa用于通过在两部分样本x
–
和x
+
之间添加γ
–
δ个0(γ小于n)，对每个子块进行零填充，得到大小为γ(γ》δ)的零填充序列。γ可以是正整数。因此，在第二步骤s51中，从对应于样本序列[x
–
,x
+
]的子块开始，生成零填充序列[x
+
,0,
…
,0,x
–
]，其中，零填充序列[x
+
,0,
…
,0,x
–
]包括子块中的两部分样本x
–
和x
+
以及γ
–
δ个0。零填充产生多余带宽并实现插值，这在步骤s53中执行。根据一个实施例，可以假设γ等于等于
[0227]
如图5所示，dfa可以用于将每个子块中的δ个样本分组为第一部分样本x
+
(第一部分包括连续系数)和第二部分样本x
–
(第二部分包括连续系数)。可选地，第一部分和第二部分的样本数可以相同。术语“邻近”和“连续”可以用作同义词。
[0228]
第一部分x
+
和第二部分x
–
可以位于相应子块中，使得在相应子块的连续样本序列中，第二部分样本x
–
位于第一部分样本x
+
之前。也就是说，子块可以对应于序列[x
–
,x
+
]。也就是说，第二部分样本x
–
可以位于起始处，第一部分样本x
+
可以位于相应子块的末尾处。
[0229]
如图5所示，每个子块的第二步骤s51中的零填充通过在相应子块中的第一部分样本x
+
和第二部分样本x
–
之间添加γ
–
δ个0，生成大小为γ的零填充序列[x
+
,0,
…
,0,x
–
]，其中，第一部分x
+
和第二部分x
–
的位置进行交换(序列[x
–
,x
+
]进行零填充，得到序列[x
+
,0,
…
,0,x
–
])。因此，在零填充之后，第一部分样本x
+
可以位于零填充序列的起始处，第二部分样本x
–
可以位于零填充序列的末尾处，其中，γ
–
δ个0位于这两个部分之间。每个子块的零填充可能需要对相应子块中的两部分样本进行重排序。
[0230]
在第二步骤s51之后的第三步骤s52中，通过大小为γ的dft算法将在第二步骤s51中生成的零填充序列变换为大小为γ的离散傅里叶变换dft
γ
([x
+
,0,
…
,0,x
–
])。大小为γ的dft算法可以是快速傅里叶变换(fast fourier transform，fft)算法。
[0231]
在第二步骤s52之后的第四步骤s53中，dfa用于使用插值算法将在步骤s52中生成的大小为γ的离散傅里叶变换dft
γ
([x
+
,0,
…
,0,x
–
])的γ个样本插值成大小为n(n＝(m+m)
·
δ)的另一个离散傅里叶变换dftn([x
+
,0,
…
,0,x
–
])的n个样本。大小为γ的离散傅里叶变换dft
γ
([x
+
,0,
…
,0,x
–
])可以使用低通实滤波器将γ个样本插值成n个样本。
[0232]
在第四步骤s53之后的第五步骤s54中，dfa用于将其它离散傅里叶变换dftn([x
+
,0,
…
,0,x
–
])的样本与旋转向量ρ_2
m+m
按符号相乘，得到相应的大小为n的其它傅里叶变换dftn([0,
…
,0,x
–
,x
+
,])。
[0233]
在步骤s54中，每个其它离散傅里叶变换的样本与旋转向量按符号相乘对应于相应零填充序列中的非零样本在时域中的偏移。因此，如图5所示，第一部分x
+
和第二部分x
–
一
起位于其它离散傅里叶变换dftn([0,
…
,0,x
–
,x
+
,])对应的序列[0,
…
,0,x
–
,x
+
]的末尾处，其中，第二部分样本x
–
位于第一部分样本x
+
之前。
[0234]
旋转向量ρ_2
m+m
可以如下所示：
[0235]
其中，j是虚数单位。
[0236]
插值可以使用多相有限脉冲响应(finite impulse response，fir)滤波器实现，其中，多相fir滤波器的输入具有周期性。
[0237]
上述第三步骤s52中的dft算法和上述第四步骤s53中的插值算法实现dfa生成其它m个离散傅里叶变换所使用的m个dft滤波器中的一个dft滤波器。如结合图6所示，根据其它m个离散傅里叶变换，可以生成m个离散傅里叶变换，它们的条目提供给dfa中的补偿滤波器。具体地，dfa可以用于通过以下方式生成m个离散傅里叶变换：延迟其它m个离散傅里叶变换以及对延迟的其它m个傅里叶变换中的一个或多个傅里叶变换和其它m个离散傅里叶变换中的一个或多个离散傅里叶变换进行对齐和相加。
[0238]
图6示出了本发明一个实施例提供的使用数字滤波器装置(digital filter arrangement，dfa)中的m个离散傅里叶变换(discrete fourier transform，dft)滤波器生成大小为n(大于l)的当前重叠块的和当前重叠块的m
–
1个延迟版本的m个离散傅里叶变换，其中，m等于3(m＝3)，l等于3乘以δ个样本(l＝3
·
δ)，δ是通用正整数，n等于4乘以δ个样本(n＝4
·
δ)。图6中的dfa的重叠率对应于四分之一
[0239]
上面对第一方面及其实现方式提供的dfa的描述相应地适用于图6中的dfa。
[0240]
图6中的dfa对应于图1中的dfa1，其中，图6示出了dfa中的第一部分2的一种实现方式。上面对图1中的dfa 1的描述也适用于图6示出的dfa。
[0241]
如图6所示，dfa(具体是dfa中的第一部分2)用于执行以下步骤来生成m个离散傅里叶变换x1……
xm：
[0242]
在第一步骤s61中，dfa用于将当前块s或s(μ)划分成大小为δ的m个子块，其中，每个子块包括当前块s中的δ个样本。大小为δ的子块对应于长度为δ的样本序列。例如，如图6所示，m可以等于3(m＝3)。因此，当前块s对应于3
·
δ个样本的序列[zk–2,zk–1,zk]，其中，zk是位于当前块s中的3
·
δ个样本的序列结尾处的δ个样本的子块，zk–2是位于当前块s中的3
·
δ个样本的序列起始处的δ个样本的子块。因此，在由dfa接收的块的序列中，样本zk–2的子块对应于当前块s中的紧接在由dfa紧接在当前块s之前接收的前一块中的样本zk–3的最后一个子块之后的样本。前一块对应于3
·
δ个样本的序列[zk–5,zk–4,zk–3](如果m＝3)。
[0243]
如图6所示，在第一步骤s61中，dfa用于将对应于序列[zk–2,zk–1,zk](如果m＝3)的当前块s划分成大小都为δ的m个子块zk、zk–1和zk–2，其中，每个子块包括当前块s中的δ个样本。
[0244]
在第一步骤s61之后的第二步骤s62中，dfa用于对每个子块进行零填充，得到包括γ个样本(γ《n)的大小为γ的零填充序列，其中，每个零填充序列包括对应子块中的δ个样本和γ
–
δ个0。此外，在第二步骤s62中，dfa用于根据m个零填充序列，使用m个dft滤波器(每个dft滤波器由插值算法和大小为γ的dft算法实现)对大小为n(n＝δ
·
(m+m))的其它m个离散傅里叶变换(输入剪辑傅里叶变换)进行联合近似。例如，m可以等于1(m＝1)。在这
种情况下，如图6所示，可以在第二步骤s62中生成从子块zk开始的其它离散傅里叶变换dft([0,0,0,zk])，从子块zk–1开始的其它离散傅里叶变换dft([0,0,0,zk–1])以及从子块zk–2开始的其它离散傅里叶变换dft([0,0,0,zk–2])。关于本发明一个实施例提供的dfa的第二步骤s62的实现方式的详细描述，请参见图5的描述。
[0245]
dfa用于根据在第二步骤s62中生成的其它m个离散傅里叶变换dft([0,0,0,zk])、dft([0,0,0,zk–1])和dft([0,0,0,zk–2])，通过执行第二步骤s62之后的第三步骤s63和第三步骤s63之后的第四步骤s64，生成m(例如，m＝3)个离散傅里叶变换x1、x2、x3。在第三步骤s63中，dfa用于延迟其它m个离散傅里叶变换，以生成延迟的其它m个离散傅里叶变换dft([0,0,0,zk–3])、dft([0,0,0,zk–4])、dft([0,0,0,zk–5])。在第三步骤中，延迟其它m个离散傅里叶变换，以使延迟版本具有足够的由dfa紧接在当前块s之前接收的前一块中或由dfa在当前块s之前接收的一个以上前一块中的样本，用于生成m个离散傅里叶变换x1、x2和x3。
[0246]
在第四步骤s64中，dfa用于对延迟的其它m个离散傅里叶变换dft([0,0,0,zk–3])、dft([0,0,0,zk–4])、dft([0,0,0,zk–5])中的一个或多个离散傅里叶变换和其它m个离散傅里叶变换dft([0,0,0,zk])、dft([0,0,0,zk–1])、dft([0,0,0,zk–2])中的一个或多个离散傅里叶变换进行对齐和相加，以生成m个离散傅里叶变换x1、x2、x3。对一个或多个其它离散傅里叶变换和一个或多个延迟的其它离散傅里叶变换进行对齐所需的时移是通过将相应的其它离散傅里叶变换和相应延迟的其它离散傅里叶变换与旋转向量ρ_1
m+m
的合适幂(如果m＝3，m＝1，旋转向量对应于ρ_14)按符号相乘在频域中实现的，如图6所示。旋转向量可以如下所示：其中，j是虚数单位。关于对齐和相加的第四步骤s64的进一步描述，请参考图4的描述。
[0247]
如图6所示，m个离散傅里叶变换x1、x2、x3(m＝3)中的第一离散傅里叶变换x1对应于序列[zk–3,zk–2,zk–1,zk]中的离散傅里叶变换。因此，第一离散傅里叶变换x1对应于当前块s的当前重叠块的离散傅里叶变换，其中，当前块s对应于时域中的序列[zk–2,zk–1,zk]，对应的重叠块对应于时域中的序列[zk–3,zk–2,zk–1,zk]。也就是说，如上所述，当前重叠块包括对应当前块中的样本和由dfa紧接在相应的当前块s之前接收的前一块s中的最后n
–
l个连续样本。由于在图6中假设m对应于3，m对应于1(m＝3，m＝1)，则n对应于4
·
δ个样本，l对应于3
·
δ个样本(n＝(m+m)
·
δ＝4
·
δ，l＝δ
·
m＝3
·
δ)。因此，根据图6，当前重叠块包括对应当前块s中的3
·
δ个样本和由dfa紧接在相应当前块s之前接收的前一块s中的最后δ个连续样本(n-l＝4
·
δ-3
·
δ＝δ)。如上所述，前一块s中的最后δ个样本对应于样本zk–3。
[0248]
此外，如图6所示，m个离散傅里叶变换x1、x2、x3中的第二离散傅里叶变换x2对应于序列[zk–4,zk–3,zk–2,zk–1]中的离散傅里叶变换。因此，第二离散傅里叶变换x2对应于当前重叠块s的延迟版本的离散傅里叶变换。具体地，该延迟版本对应于延迟了δ个样本的当前重叠块。此外，如图6所示，m个离散傅里叶变换x1、x2、x3中的第三离散傅里叶变换x3对应于序列[zk–5,zk–
4,zk–3,zk–2]中的离散傅里叶变换。因此，第三离散傅里叶变换x3对应于当前重叠块s的延迟版本的离散傅里叶变换。具体地，该延迟版本对应于延迟了2δ个样本的当前重叠块。
[0249]
上面的描述在m、m和n具有不同值的情况下也适用。图6举例示出了m＝3，m＝1的情
况。
[0250]
因此，图6所示的dfa用于生成当前重叠块[zk–3,zk–2,zk–1,zk]的以及当前重叠块[zk–4,zk–3,zk–2,zk–1]和[zk–5,zk–4,zk–3,zk–2]的m
–
1个延迟版本(m
–
1＝3
–
1＝2)的m个离散傅里叶变换x1、x2、x3(m＝3)。
[0251]
因此，图6中的dfa用于提供m个离散傅里叶变换x1……
xm以通过dfa中的补偿滤波器(图2示出但图6未示出)进行滤波。根据图2的实施例，重叠步骤和延迟步骤在时域中执行。与之相反，根据图6的实施例，第一重叠步骤和延迟步骤在频域中执行。通过dfa中的补偿滤波器对m个离散傅里叶变换x1……
xm(如果m＝3，则是x1……
x3)进行滤波可以如上文结合图1和图2所述来执行。
[0252]
图7a示出了本发明一个实施例提供的发射器。
[0253]
图7a中的发射器5用于根据数字信号通过一个或多个光纤向接收器(图7a未示出)发射调制光信号。发射器5包括第一方面或其任一实现方式提供的数字滤波器装置(digital filter arrangement，dfa)1，并用于根据数字信号使用dfa1来预补偿调制光信号的速度散(group velocity dispersion，gvd)。上面关于第一方面或其任一实现方式提供的dfa的描述和上面图1至图6的描述适用于发射器5中的dfa1。
[0254]
上面关于第二方面或其任一实现方式提供的发射器的描述也适用于图7a中的发射器5。
[0255]
图7b示出了本发明一个实施例提供的接收器。
[0256]
图7b中的接收器6用于通过一个或多个光纤从发射器接收调制光信号，并将接收到的调制光信号转换为数字信号(图7b未示出)。接收器6包括第一方面或其任一实现方式提供的数字滤波器装置(digital filter arrangement，dfa)1，并用于根据数字信号使用dfa1来补偿接收到的调制光信号的速度散(group velocity dispersion，gvd)。上面关于第一方面或其任一实现方式提供的dfa的描述和上面图1至图6的描述适用于接收器6中的dfa1。
[0257]
上面关于第三方面或其任一实现方式提供的接收器的描述也适用于图7b中的接收器6。
[0258]
图8示出了本发明一个实施例提供的光传输系统(optical transmission system，ots)。
[0259]
图8中的ots 7包括一个或多个光纤10、发射器8和接收器9。发射器8用于根据第一数字信号通过一个或多个光纤10向接收器9发射调制光信号。接收器9用于通过一个或多个光纤10从发射器8接收调制光信号，并将接收到的调制光信号转换为第二数字信号。
[0260]
发射机8可以是第二方面或其任一实现方式提供的发射器(例如图7a中的发射器5)，用于根据第一数字信号，使用第一方面或其任一实现方式提供的数字滤波器装置(digital filter arrangement，dfa)来预补偿调制光信号的速度散(group velocity dispersion，gvd)。
[0261]
可选地或另外地，接收器9可以是第三方面或其任一实现方式提供的接收器(例如图7b中的接收器6)，用于根据第二数字信号使用第一方面或其任一实现方式提供的dfa来补偿接收到的调制光信号的gvd。
[0262]
上面关于第四方面或其任一实现方式提供的ots的描述也适用于图8中的ots 7。
[0263]
本发明已结合各种实施例作为示例以及实现方式进行描述。但本领域技术人员通过实践本发明，研究附图、本发明以及所附的权利要求书，能够理解并获得其它变体。在权利要求书以及说明书中，词语“包括”不排除其它元件或步骤，术语“一”或者“一个”不排除多个。单个元件或其它单元可满足权利要求中列举的若干实体或项目的功能。在互不相同的从属权利要求中列举某些措施并不表示这些措施的组合不能被有效地使用。

技术特征：

1.一种用于补偿光传输系统(optical transmission system，ots)中的速度散(group velocity dispersion，gvd)的数字滤波器装置(digital filter arrangement，dfa)(1)，其特征在于，所述dfa用于：以大小为l的连续块(s)的形式接收时域中的数字输入信号的样本序列，其中，每个块包括所述数字输入信号的l个连续样本；使用m个离散傅里叶变换(discrete fourier transform，dft)滤波器(2a)生成大小为n(大于l)的当前重叠块(s1)的和所述当前重叠块(s1)的m
–
1个延迟版本(s2……
s
m
)的m个离散傅里叶变换(x1、x2……
x
m
)，其中，每个生成的离散傅里叶变换的大小为n，包括n个条目，所述当前重叠块(s1)包括当前块中的样本和由所述dfa紧接在所述当前块之前接收的前一块中的最后n
–
l个连续样本，所述m个dft滤波器(2a)中的每个dft滤波器通过插值算法和大小为γ(小于n)的dft算法(尤其是快速傅里叶变换(fast fourier transform，fft)算法)实现；使用补偿滤波器(3)对所述生成的m个离散傅里叶变换(x1、x2……
x
m
)的条目(x
1,1
、x
1,2
……
x
1,n
；x
2,1
、x
2,2
……
x
2,n
；
……
；x
m,1
、x
m,2
……
x
m,n
)进行滤波，以生成包括n个条目(y1、y2……
y
n
)的输出离散傅里叶变换(y)，其中，所述补偿滤波器(3)通过延迟网络(3a)和线性组合算法(3b)实现。2.根据权利要求1所述的dfa(1)，其特征在于，所述dfa(1)用于根据所述输出离散傅里叶变换(y)，使用离散傅里叶逆变换(discrete fourier transformation，idft)滤波器(4)生成大小为n的输出块(y)。3.根据权利要求2所述的dfa(1)，其特征在于，所述dfa(1)用于根据所述大小为n的输出块(y)，使用重叠相加方法或重叠保存方法生成大小为l的输出块(r)。4.根据上述权利要求中任一项所述的dfa(1)，其特征在于，每个块(s)的大小l等于m与δ的乘积，l＝m
·
δ，其中，m和δ都是正整数。5.根据上述权利要求中任一项所述的dfa(1)，其特征在于，所述当前重叠块(s1)的大小n等于δ与m和m之和的乘积，n＝δ
·
(m+m)，其中，m是正整数，δ与m的乘积δ
·
m对应于所述前一块(s)的样本序列中的最后连续样本的数量。6.根据上述权利要求中任一项所述的dfa(1)，其特征在于，所述dfa用于：根据所述当前块生成所述大小为n(大于l)的当前重叠块(s1)；生成所述当前重叠块(s1)的所述m
–
1个延迟版本(s2……
s
m
)；根据所述当前重叠块(s1)和所述当前重叠块(s1)的所述m
–
1个延迟版本(s2……
s
m
)，使用所述m个dft滤波器(2a)对所述m个离散傅里叶变换(x1、x2……
x
m
)进行联合近似。7.根据权利要求6所述的dfa(1)，其特征在于，所述dfa(1)用于通过以δ个样本为步长逐步延迟所述当前重叠块(s1)，生成所述当前重叠块(s1)的所述m
–
1个延迟版本(s2……
s
m
)。8.根据权利要求1至5中任一项所述的dfa(1)，其特征在于，所述dfa用于：将所述当前块划分(s61)成大小都为δ的m个子块，其中，每个子块包括所述当前块中
的δ个连续样本；对每个子块进行零填充，得到包括γ个样本的大小为γ的零填充序列，其中，每个零填充序列包括对应子块中的δ个样本和γ
–
δ个0；根据m个零填充序列，使用所述m个dft滤波器对其它m个离散傅里叶变换进行联合近似(s62)；通过以下方式生成所述m个离散傅里叶变换(x1、x2……
x
m
)：延迟(s63)所述其它m个离散傅里叶变换，将所述延迟的其它m个离散傅里叶变换中的一个或多个离散傅里叶变换和所述其它m个离散傅里叶变换中的一个或多个离散傅里叶变换进行对齐和相加(s64)。9.根据权利要求8所述的dfa(1)，其特征在于，所述dfa(1)用于通过将一个或多个延迟的其它离散傅里叶变换和/或一个或多个其它离散傅里叶变换与旋转向量按符号相乘，执行所述对齐。10.根据权利要求8或9所述的dfa(1)，其特征在于，所述dfa用于：将每个子块中的δ个样本分组为两部分样本；通过在所述两部分样本之间添加γ
–
δ个0，对每个子块进行零填充(s51)，得到大小为γ的零填充序列；根据所述m个零填充序列，使用所述m个dft滤波器对所述其它m个离散傅里叶变换进行联合近似，其中，每个dft滤波器通过插值算法和大小为γ的fft算法实现。11.根据权利要求10所述的dfa(1)，其特征在于，所述dft用于根据所述m个零填充序列，通过以下方式对所述其它m个离散傅里叶变换进行联合近似：通过所述大小为γ的fft算法将每个零填充序列变换(s52)为大小为γ的离散傅里叶变换；使用低通滤波器将大小为γ的每个离散傅里叶变换的γ个样本插值(s53)到大小为n的另一个离散傅里叶变换的n个样本中；将每个其它离散傅里叶变换的样本与旋转向量按符号相乘(s54)，得到相应的其它离散傅里叶变换。12.根据上述权利要求中任一项所述的dfa(1)，其特征在于，所述补偿滤波器(3)包括n个子滤波器(31、32……3n
)，其中，每个子滤波器通过延迟网络(3a)和线性组合算法(3b)实现；所述dfa(1)用于使用第k个子滤波器对所述生成的m个离散傅里叶变换(x1、x2……
x
m
)中的一个或多个离散傅里叶变换的第k个条目执行一种滤波，以生成所述输出傅里叶变换(y)的第k个条目，其中，每个离散傅里叶变换包括n个条目。13.根据上述权利要求中任一项所述的dfa(1)，其特征在于，所述补偿滤波器(3)(尤其是第k个子滤波器)用于将所述输出傅里叶变换(y)的第k个条目生成为以下项的线性组合：所述m个离散傅里叶变换(x1、x2……
x
m
)中的一个或多个第一离散傅里叶变换的第k个条目，和/或所述m个离散傅里叶变换(x1、x2……
x
m
)中的一个或多个第二离散傅里叶变换的一个或多个延迟版本的第k个条目。
14.根据权利要求13所述的dfa(1)，其特征在于，所述补偿滤波器(3)(尤其是第k个子滤波器)用于通过对以下项进行加权执行所述线性组合：所述一个或多个第一离散傅里叶变换的第k个条目，和/或所述具有相应系数的一个或多个第二离散傅里叶变换的所述一个或多个延迟版本的第k个条目。15.根据权利要求13或14所述的dfa(1)，其特征在于，所述补偿滤波器(3)(尤其是第k个子滤波器)用于通过以下方式生成所述一个或多个第二离散傅里叶变换中的每个第二离散傅里叶变换的一个或多个延迟版本中的每个延迟版本的第k个条目：将相应的第二离散傅里叶变换(x1、x2……
x
m
)的第k个条目延迟一个或多个整数延迟。16.根据权利要求14或15所述的dfa(1)，其特征在于，所述dfa(1)用于使用优化方法就gvd补偿优化一个或多个系数和/或所述一个或多个整数延迟。17.一种用于光传输系统的发射器(5)，其特征在于，所述发射器(5)用于根据数字信号通过一个或多个光纤向接收器发射调制光信号；所述发射器(5)用于根据所述数字信号，使用根据上述权利要求中任一项所述的数字滤波器装置(digital filter arrangement，dfa)(1)来预补偿所述调制光信号的速度散(group velocity dispersion，gvd)。18.一种用于光传输系统的接收器(6)，其特征在于，所述接收器(6)用于通过一个或多个光纤从发射器接收调制光信号，并将所述接收到的调制光信号转换为数字信号；所述接收器(6)用于根据所述数字信号，使用根据权利要求1至16中任一项所述的数字滤波器装置(digital filter arrangement，dfa)(1)来补偿所述接收到的调制光信号的速度散(group velocity dispersion，gvd)。19.一种光传输系统(optical transmission system，ots)(7)，其特征在于，所述ots(7)包括一个或多个光纤(10)、发射器(8)和接收器(9)；所述发射器(8)用于根据第一数字信号通过所述一个或多个光纤(10)向所述接收器(9)发射调制光信号；所述接收器(9)用于通过所述一个或多个光纤(10)从所述发射器(8)接收所述调制光信号，并将所述接收到的调制光信号转换为第二数字信号，其中，所述发射器(8)是根据权利要求17所述的发射器(5)，用于根据所述第一数字信号，使用所述数字滤波器装置(digital filter arrangement，dfa)(1)来预补偿所述调制光信号的速度散(group velocity dispersion，gvd)，和/或所述接收器(9)是根据权利要求18所述的接收器(6)，用于根据所述第二数字信号，使用所述数字滤波器装置(digital filter arrangement，dfa)(1)来补偿所述接收到的调制光信号的速度散(group velocity dispersion，gvd)。20.一种使用根据权利要求1至16中任一项所述的数字滤波器装置(digital filter arrangement，dfa)来补偿光传输系统(optical transmission system，ots)中的速度
散的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：以大小为l的连续块(s)的形式接收时域中的数字输入信号的样本序列，其中，每个块包括所述数字输入信号的l个连续样本；使用m个离散傅里叶变换(discrete fourier transform，dft)滤波器生成大小为n(大于l)的当前重叠块(s1)的和所述当前重叠块(s1)的m
–
1个延迟版本(s2……
s
m
)的m个离散傅里叶变换(x1、x2……
x
m
)，其中，每个生成的离散傅里叶变换的大小为n，包括n个条目，所述当前重叠块(s1)包括当前块中的样本和由所述dfa紧接在所述当前块之前接收的前一块中的最后n
–
l个连续样本，所述m个dft滤波器中的每个dft滤波器通过插值算法和大小为γ(小于n)的dft算法(尤其是快速傅里叶变换(fast fourier transform，fft)算法)实现；使用补偿滤波器对所述生成的m个离散傅里叶变换(x1、x2……
x
m
)中的条目(x
1,1
、x
1,2
……
x
1,n
；x
2,1
、x
2,2
……
x
2,n
；
……
；x
m,1
、x
m,2
……
x
m,n
)进行滤波，以生成包括n个条目(y1、y2……
y
n
)的输出离散傅里叶变换(y)，其中，所述补偿滤波器通过延迟网络和线性组合算法实现。21.一种包括程序代码的计算机程序产品，其特征在于，当所述程序代码在处理器上实现时，所述程序代码用于执行根据权利要求20所述的方法。22.一种计算机，其特征在于，所述计算机包括存储器和处理器，所述存储器和所述处理器用于存储和执行程序代码以执行根据权利要求20所述的方法。

技术总结

本发明涉及一种用于补偿光传输系统(optical transmission system，OTS)中的速度散(group velocity dispersion，GVD)的数字滤波器装置(digital filter arrangement，DFA)。所述DFA用于以大小为L的连续块的形式接收时域中的数字输入信号的样本序列；所述DFA用于生成大小为N(大于L)的当前重叠块(s1)的和所述当前重叠块(s1)的M