CN106134104A - 具有预失真的驱动电压的双平行马赫‑曾德尔调制器装置 - Google Patents

Abstract

本文公开了一种双平行马赫‑曾德尔调制器(DPMZM)装置，该装置包括具有互相平行布置的第一内MZM和第二内MZM的DPMZM10。第一内MZM响应于第一驱动电压V_I生成光信号的同相分量E_I，并且第二内MZM响应于第二驱动电压V_Q生成光信号的正交分量E_Q。进一步地公开了计算单元52，其配置为接收期望的基带信号的同相分量y_I和正交分量y_Q，并且计算预失真的第一驱动电压V_I和第二驱动电压V_Q。预失真的第一驱动电压V_I和第二驱动电压V_Q的计算基于将I‑Q串扰考虑在内的DPMZM10的模型，以及基于使用一种算法，该算法将第一驱动电压V_I和第二驱动电压V_Q中的每个确定为基带信号的同相分量y_I和正交分量y_Q两者的函数。

Description

具有预失真的驱动电压的双平行马赫-曾德尔调制器装置

技术领域

本发明属于光学数据传输技术领域。更具体地，本发明涉及用于根据待传输的数据来调制激光载波的幅度和相位的双平行马赫-曾德尔调制器(Dual Parallel Mach-Zehnder-Modulator，DPMZM)装置，以及操作DPMZM的方法。

背景技术

图1中示出了传统DPMZM10的结构。正如其中所见的，DPMZM10包括用于输入光载波信号的光输入12，和用于输出经QAM调制的光信号的光输出14。在光输入12之后，DPMZM10分别分叉进入第一分支16和第二分支18，并且第一分支16和第二分支18在光输出14处重新汇合，由此形成在本公开中所称的“外MZM”。

在外MZM的第一分支16和第二分支18中的每一个内，分别提供第一“内”MZM20和第二“内”MZM22。第一内MZM20包括电极24，其用于施加用于产生待传输的光信号的同相分量E_I的第一驱动电压V_I。换言之，第一驱动电压V_I意图根据基带信号的I分量来调制载波信号的沿着外MZM的第一分支16传播的部分，并且因此该驱动电压V_I通常是AC信号。除了AC驱动，偏压可施加到第一内MZM20。而在实际的实现中，通常使用不同的电极来施加AC驱动和偏置，为简便起见，图1中显示单组电极24。

而且，一对电极26与第二内MZM22关联，用于施加用于生成光信号的正交分量E_Q的第二驱动电压V_Q，并且还用于施加合适的偏置电压。最终，外MZM的第二分支18中设有一组电极28，从而在I调制信号和Q调制信号于光学输出14处结合之前，在调制信号的同相分量E_I和正交分量E_Q之间引入期望的90度相移。

可响应于驱动电压V_I和驱动电压V_Q对进入外MZM的第一分支16和第二分支18的载波部分的电场的幅度E₁和幅度E₂进行调制，以给出如下的同相分量E_I和正交分量E_Q：

假定DPMZM装置由理想的内MZM和外MZM组成。正如在此所见的，同相分量E_I和正交分量E_Q非线性地取决于相应的驱动电压V_I和驱动电压V_Q。V_π是取决于装置的常量并且和是恒定相位，其可以通过分别在电极24和电极26处引进合适的偏置来进行调整。

不幸的是，DPMZM远不是理想的装置：通过它的构建原理，它具有非线性输入输出特性，并且由于制造缺陷，它在输出信号的同相分量与正交分量之间产生串扰和幅度失配。可以看到，制造缺陷与DPMZM的消光比(Extinction Ratio，ER)(即，在第一驱动电压V_I和第二驱动电压V_Q的扫描下在外MZM的光学输出14处的最大输出功率与最小输出功率之比)有关。理想的DPMZM具有无限的ER，但是系列化生产的MZM很难达到大于20dB的有保证的ER。随着像CMOS光子学的新技术的引进，可以设想，更新的和更便宜的DPMZM将变得可获得，但是它们的消光比依然有可能在20dB以下。

DPMZM的非理想特性降低了传输信号的质量并且导致取决于所采用的信号星座的性能代偿。技术成熟的100G(～100GB/s)光学系统利用4点正交幅度调制(4QAM)，其很好地容忍目前可用的DPMZM的缺陷。然而，200G系统和400G系统将有可能依赖于对DPMZM的局限性非常敏感的16QAM。未来的系统也可能利用遭受甚至更大代价的更大的QAM星座或者正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)。因此，对于这些应用而言，不可避免的是，增加在制造方面的努力程度，以获得所需的信号质量。

发明内容

本发明的问题是提供一种通过最小地增加制造方面的努力来实现改进的信号质量的DPMZM装置。

通过根据权利要求1的DPMZM装置和根据权利要求17的调制方法来解决该问题。随附的权利要求中限定了优选的进一步的发展。

与图1的现有技术DPMZM类似，本发明的DPMZM装置包括互相平行布置的第一内MZM和第二内MZM，第一内MZM用于响应于第一驱动电压V_I来生成光信号的同相分量E_I，并且第二内MZM用于响应于第二驱动电压V_Q来生成光信号的正交分量E_Q。另外，本发明的DPMZM装置包括计算单元，其配置为

接收期望的基带信号的同相分量y_I和正交分量y_Q，并且

基于以下来计算预失真的第一驱动电压V_I和第二驱动电压V_Q

DPMZM装置的模型将I-Q串扰考虑在内，和

使用一种算法，该算法将第一驱动电压和第二驱动电压中的每个确定为期望的基带信号的同相分量y_I和正交分量y_Q两者的函数。

注意到在本公开中，术语“DPMZM”仅指光学部件，而术语“DPMZM装置”额外地包括电子部件，诸如计算单元。例如，DPMZM可以是光学芯片的一部分，并且计算单元可以由进一步的电子芯片形成。然而，在这一点上，本发明不限于任何具体的结构。例如，光学部件和电子部件也可以集成在单个芯片上。而且，“计算单元”当然不必是单独的实体，而可以是像这样的电子部件，该电子部件除实现预失真(诸如例如发送器的电气功能)之外，还实现进一步的功能。

取代试图不惜代价地避免DPMZM的有缺陷的光学行为，本发明只是提出建议保留缺陷，但是通过将这些缺陷考虑在内的计算第一驱动电压V_I和第二驱动电压V_Q的新方法来缓解这些缺陷的不利影响。本发明基于以下观察：遇到的误差的主要来源是由于单个的第一内MZM和第二内MZM的有限内消光比，这将成为同相输出分量E_I和正交输出分量E_Q之间的串扰的主要来源。因此，本发明建议基于将I-Q串扰考虑在内的DPMZM的模型来计算第一驱动电压V_I和第二驱动电压V_Q。

进一步地，根据本发明计算单元使用以下算法：将第一驱动电压中V_I和第二驱动电压V_Q中的每个确定为期望的基带信号的同相分量y_I和正交分量y_Q两者的函数。也就是，因为有限内消光比而不能避免串扰本身，因此在本发明的框架中，可以以对预期的串扰的预期的观点来计算第一驱动电压V_I和第二驱动电压V_Q，由此引起调整的或者“预失真的”第一驱动电压V_I和第二驱动电压V_Q，它们将产生期望的同相分量y_I和正交分量y_Q。术语“预失真”以此方式指示了与方程式(1)的理想状态下发生的驱动电压相比该驱动电压是“失真的”，并且失真提前考虑到了内MZM的缺陷特别是I-Q串扰，从这个意义上来讲，该驱动电压是预失真的。如果第一驱动电压V_I和第二驱动电压V_Q中的每一个确定为基带信号的同相分量y_I和正交分量y_Q两者的函数，这成为可能。

在优选实施例中，计算单元使用的模型基于一个或者多个模型参数，模型参数对应于或者至少部分地反映内MZM的有限内消光比。实际上，正如下面将要演示的，计算单元可以使用有限内消光比被明确地用作模型参数的DPMZM的模型，并且事实证明基于这个模型通过驱动电压V_I和驱动电压V_Q的预失真可以极大地提高信号质量。然而，模型也可以基于例如通过功能上依赖内消光比而仅至少部分地反映有限内消光比的模型参数。

一经制造，就确定一个或多个模型参数，并且该一个或多个模型参数可以保存在计算单元的存储器中或者供计算单元访问。然而，在优选实施例中，DPMZM装置包括参数计算单元，其适于

接收从接收光信号的接收器反馈的质量指标，以及

修改一个或多个模型参数以优化质量指标。

这个变型基于以下考量：模型更好地获取DPMZM装置的缺陷，输出信号的质量缺陷才能更成功地通过第一驱动电压V_I和第二驱动电压V_Q的预失真而减少。相应地，与此同时优化的质量指标指示了一个或多个模型参数被最佳地选择。在优选实施例中，质量指标是在接收器处的位误差率的估计值并且参数计算单元适于响应于反馈的位误差率来修改一个或多个模型参数，以使反馈的位误差率最小化。替代地，质量指标可以是残余载波的功率的估计值，并且参数计算单元适于响应于反馈的残余载波的功率来修改一个或多个模型参数，以使反馈的残余载波的功率最小化。

质量指标的另一个示例是偏差，具体为期望的传输信号与实际传输信号之间的均方差，其中参数计算单元适于修改一个或多个模型参数以使该偏差最小化。

在优选实施例中，DPMZM装置还包括AC耦合，其用于将计算单元所计算的第一驱动电压V_I和第二驱动电压V_Q耦合到相应的第一内MZM和第二内MZM。进一步地，第一偏置单元和第二偏置单元分别与第一内MZM和第二内MZM关联，第一偏置单元和第二偏置单元适于将第一偏置分量和第二偏置分量施加于第一内MZM和第二内MZM。在此，第一偏置分量和第二偏置分量可以至少近似地表示计算单元所计算的驱动电压V_I和驱动电压V_Q的相应的DC分量。

要注意到，通常，依赖于由计算单元使用的DPMZM装置的模型，不能仅仅因为分量y_I、y_Q本身的平均值应该是零，就期望针对期望的基带信号的所有同相分量y_I和正交分量y_Q产生的计算出的预失真第一驱动电压V_I和第二驱动电压V_Q的平均值也为零。反之，正如参考清楚的实施例在后文显示出的，可看出，由这个计算产生的第一驱动电压V_I和第二驱动电压V_Q具有DC分量或者“偏移”。然而，当第一驱动电压V_I和第二驱动电压V_Q被AC耦合到第一内MZM和第二内MZM时，该DC分量会丢失。根据本实施例，丢失的DC分量分别通过与第一内MZM和第二内MZM关联的第一偏置单元和第二偏置单元重新引入，第一偏置单元和第二偏置单元适于将第一偏置分量和第二偏置分量施加到第一内MZM和第二内MZM，补偿经AC耦合的V_I和V_Q的失去的DC分量。

在此，之所以称为第一偏置“分量”和第二偏置“分量”，是因为第一偏置单元和第二偏置单元通常将提供进一步的偏置(如在一般的偏置控制机制中发生的一样)，例如用于补偿方程式(1)中的相位偏置和以使得与所计算的驱动电压V_I和V_Q的DC分量相对应的偏置类似于施加到第一内MZM和第二内MZM的总偏置的仅一个分量。进一步地，在实际应用中，与V_I和V_Q的各自的DC分量相对应的偏置不会分开施加，而是与根据惯例控制的偏置一起施加。但是在这种情况下，通过第一偏置单元和第二偏置单元施加的偏置也将V_I和V_Q的由于AC耦合而丢失的DC分量考虑在内。

在一个实施例中，这些第一偏置分量和第二偏置分量的值可以简单地从计算出的预失真驱动电压V_I和V_Q的平均值进行获取。然后这些计算出的偏置分量可加上由惯例偏置控制所确定的偏置。然而，替代地，DPMZM装置还可以包括适于响应于以下来调整第一偏置分量和/或第二偏置分量的偏置分量控制单元：

在接收光信号的接收器处确定的误差指示信号，或者

在光信号的接收器处确定的质量指标，具体地是光信号中的残余载波。

也就是，如果预失真的第一驱动电压V_I和第二驱动电压V_Q的DC分量在AC耦合中截短，那么将在接收器处导致信号误差增大或者信号质量下降。通过向偏置分量控制单元发送在光信号的接收器处确定的质量指标或者误差指示信号，可以以减小由误差指示信号表示的误差或提高由质量指标指示的质量的方式来调整第一偏置分量和第二偏置分量，这将至少近似地重新引入由于第一驱动电压V_I和第二驱动电压V_Q的DC分量的截短而丢失的偏置。

在优选实施例中，偏置分量控制单元设置为使用梯度下降算法对第一偏置分量和第二偏置分量进行调整，梯度下降算法最小化误差指示信号所指示的误差或者优化作为第一偏置分量和/或第二偏置分量的函数的质量指标。

根据之前的说明，参数计算单元和偏置分量控制单元依赖于从接收器发回到DPMZM装置的误差指示信号或者质量指标。在此，接收器可以是与DPMZM装置关联的本地监视接收器或者远端接收器。特别地，接收器可以是相干接收器。

在优选实施例中，计算单元所使用的DPMZM装置的前述模型基于以下假定：第一内MZM和第二内MZM中的每个在第一驱动电压V_I和第二驱动电压V_Q分别为零时，独立地偏置以传送可能的最小输出功率。要注意到，这通常不是会产生最优的信号质量的偏置状态，并且因而可能初看之下不是针对模型的明显的起点。然而，事实证明，该模型允许驱动电压V_I和V_Q的非常简单和有效的计算，该驱动电压V_I和V_Q而后会包含反映并且实际上“纠正了”该模型下的非完美的偏置的DC分量。如上所说明的，在实际实施中偏置分量控制单元可以将这些DC分量考虑在内。

在优选实施例中，计算单元所使用的模型由一个系统表示，该系统包括将期望的基带信号的同相分量y_I和正交分量y_Q关联到驱动电压V_I和V_Q的两个耦合的非线性方程式。

在一个实施例中，两个耦合的线性方程式的该系统可以表示如下：

$y_I=\sin (\frac{\mathrm{\π}}{2}\·\frac{V_I}{V_{\mathrm{\π}}})+{\mathrm{\γ}}_Q\·\cos (\frac{\mathrm{\π}}{2}\·\frac{V_Q}{V_{\mathrm{\π}}})$

$y_Q=\sin (\frac{\mathrm{\π}}{2}\·\frac{V_Q}{V_{\mathrm{\π}}})-{\mathrm{\γ}}_I\·\cos (\frac{\mathrm{\π}}{2}\·\frac{V_I}{V_{\mathrm{\π}}})$

其中，V_π、γ_I和γ_Q是DPMZM装置的正的特征常数。更准确地，常数γ_I和γ_Q表示第一内MZM和第二内MZM的逆内功率消光比的平方根。

要注意到，通过与γ_I和γ_Q成比例的项来引入两个耦合的非线性方程式的耦合。较小的内消光比对应于γ_I或者γ_Q的更大的值并且因而对应于增大的串扰。相反地，如果内消光比达到无限，那么常数γ_I和γ_Q收敛到零，这意味着非线性方程式的系统去耦合并且事实上向方程式(1)的状态收敛。

因此，两个耦合的非线性方程式的上述系统类似于将具有有限内消光比的第一内MZM和第二内MZM考虑在内的DPMZM装置的模型，并且该系统事实上直接使用对应于内MZM的有限内消光比的两个模型参数。

在优选实施例中，计算单元所使用的上述算法类似于耦合的非线性方程式系统的迭代解。正如参考具体实施例在下面将详细示出的，迭代解可以有实时的低计算量，使用仅针对需要适度的内存的两个非线性函数的查找表。在此，迭代解包括至少2个迭代，优选地至少3个迭代。

在替代实施例中，计算单元所执行的计算包括解以下方程式：

$V_I=\frac{2V_{\mathrm{\π}}}{\mathrm{\π}}a\sin \left(P_1\right(y_I,y_Q\left)\right)$

$V_Q=\frac{2V_{\mathrm{\π}}}{\mathrm{\π}}a\sin \left(P_2\right(y_I,y_Q\left)\right)$

其中，P₁(y_I，y_Q)和P₂(y_I，y_Q)是y_I和y_Q的多项式。在此，P₁(y_I，y_Q)优选地是y_I的1次多项式并且是y_Q的2次或更高次多项式。同样的，P₂(y_I，y_Q)优选地是y_Q的1次多项式并且是y_I的2次或者更高次多项式。多项式的系数是上述模型参数的示例，其可以由参数计算单元以上述方式确定。

优选地，计算单元包括用于函数asin(x)的查找表，并且优选地还包括用于函数cos(x)或者cos(asin(x))的查找表。使用例如单个的用于asin(x)的查找表，可对基于V_I和V_Q的表达式的以上多项式进行求值。另外，使用用于cos(x)或者cos(asin(x))的查找表，可以有效地解出2个耦合的非线性方程式的上述系统的迭代解。

附图说明

为了有助于理解本发明的原理，现在将参照在附图中示出的优选实施例，并且将使用具体语言来描述这些优选实施例。然而要理解的是，不试图以此限制本发明的范围，所示装置和方法中的修改和进一步的改变、以及其中示出的本发明原理的进一步的应用是可想到的，正如对本领域技术人员而言现在或将来会普遍发生的那样。

图1示出现有技术的DPMZM的示意图，

图2示出根据本发明的预失真算法的单个迭代的流程图，

图3示出根据本发明的预失真算法的2个连续迭代的流程图，

图4示出根据本发明的预失真算法的3个连续迭代的流程图，

图5示出引进误差补偿的、利用修改版的通常预先知道的偏置控制的DPMZM装置，

图6示出利用依赖于来自远端接收机的反馈通路的新颖的偏置控制的DPMZM装置，

图7至图9示出在仿真研究中如图3和图4中所指示的迭代预失真算法的性能，

图10示出包括参数计算单元的DPMZM装置，该参数计算单元适于修改模型参数从而优化从远端接收机接收的质量指标。

图11示出包括利用间接学习结构的参数计算单元的DPMZM装置，

图12示出包括参数计算单元并且利用逆计算单元的DPMZM装置，

图13示出DPMZM和向DPMZM提供预失真的复杂输入的逆系统的通用装置。

具体实施方式

回到图1的DPMZM 10，在下面的讨论中我们假定外MZM的无限的外消光比或完美补偿的外消光比，并且专注于内MZM 20和内MZM 22。而且，我们暂时假定每个内MZM 20、22在相应的驱动信号V_I和驱动信号V_Q为零时，被偏置以传送可能的最小输出功率。要注意到，从操作的观点来看，前者实际上不会是理想的起点，因为这不对应于最终产生最好的信号质量的偏置。然而，做出该假定完全是为了数学目的，因为它产生非常简单的方程式，该方程式的解产生预失真的第一驱动电压V_I和第二驱动电压V_Q中的DC分量，DC分量引起更合适的偏置。

通过由外MZM的相应的第一分支16和第二分支18中的输入电场幅度对电场幅度的适当的标准化，第一内MZM 20和第二内MZM22的输入/输出关系如下：

$E_I=\frac{1}{1+{\mathrm{\β}}_I}\[\exp (j\·\frac{\mathrm{\π}}{2}\·(\frac{V_I}{V_{\mathrm{\π}}}-1\left)\right)+{\mathrm{\β}}_I\·\exp (-j\·\frac{\mathrm{\π}}{2}\·(\frac{V_I}{V_{\mathrm{\π}}}-1\left)\right)\]---\left(2\right)$

$E_Q=\frac{1}{1+{\mathrm{\β}}_Q}\[\exp (j\·\frac{\mathrm{\π}}{2}\·(\frac{V_Q}{V_{\mathrm{\π}}}-1\left)\right)+{\mathrm{\β}}_Q\·\exp (-j\·\frac{\mathrm{\π}}{2}\·(\frac{V_Q}{V_{\mathrm{\π}}}-1\left)\right)\],---\left(3\right)$

此处，E_I和E_Q是分别响应于第一驱动电压V_I和第二驱动电压V_Q产生的光信号的标准化同相分量和正交分量。Vπ、β_I和β_Q是DPMZM 10的正的特征常量。更具体地，常量β_I和β_Q分别表示第一内MZM20和第二内MZM22的两个分支中的电场幅度的比例。换言之，值β_I＝1会类似于一种情况，即，功率在第一内MZM20的2个分支之间均衡分配，但是这种理想的行为的任何偏差均会使值β_I不等于1。符号“j”类似于以通常方式的复数的虚部。

进一步假定，通过设置于外MZM的第二分支18中的电极28来偏置外MZM，从而在合成的电场幅度E或总电场幅度E中的同相分量和正交分量之间建立90度相移，即，

E＝E_I+j·E_Q (4)

将上面的方程式(2)和方程式(3)中的表达式代入并执行一些数学步骤，我们得到下面的用于合成的电场幅度E或者总电场幅度E的表达式：

$E=\sin (\frac{\mathrm{\π}}{2}\·\frac{V_I}{V_{\mathrm{\π}}})+{\mathrm{\γ}}_Q\·cos(\frac{\mathrm{\π}}{2}\·\frac{V_Q}{V_{\mathrm{\π}}})+j\·\[\sin (\frac{\mathrm{\π}}{2}\·\frac{V_Q}{V_{\mathrm{\π}}})-{\mathrm{\γ}}_I\·cos(\frac{\mathrm{\π}}{2}\·\frac{V_I}{V_{\mathrm{\π}}})\],---\left(5\right)$

其中我们代入了：

${\mathrm{\γ}}_I=\frac{1-{\mathrm{\β}}_I}{1+{\mathrm{\β}}_I}---\left(6\right)$

${\mathrm{\γ}}_Q=\frac{1-{\mathrm{\β}}_Q}{1+{\mathrm{\β}}_Q}---\left(7\right)$

在此，γ_I和γ_Q是第一内MZM20和第二内MZM22的逆功率消光比ER_I和ER_Q的平方根。通常，第一内MZM20和第二内MZM22的消光比ER_I和ER_Q表示为如下的dB值：

ER_I＝-20·log₁₀|γ_I| (8)

ER_Q＝-20·log₁₀|γ_Q| (9)

从表达式(5)可以看出，DPMZM10呈现出固有的正弦非线性，并且如果内ER是有限的，还呈现出I-Q串扰。

在下一步中，我们描述在施加到非理想DPMZM的电极24和电极26时产生期望的传输信号的驱动电压V_I和驱动电压V_Q的计算算法。假定以上的具有非零逆消光比γ_I、γ_Q的不完善的DPMZM的模型，从表达式(5)看出，产生期望的传输信号的I分量y_I和Q分量y_Q的适当的驱动电压V_I和驱动电压V_Q等于下面的非线性表达式系统的解：

$\begin{array}{c}{y}_I=\sin (\frac{\mathrm{\π}}{2}\·\frac{V_I}{V_{\mathrm{\π}}})+{\mathrm{\γ}}_Q\·\cos (\frac{\mathrm{\π}}{2}\·\frac{V_Q}{V_{\mathrm{\π}}})\\ y_Q=\sin (\frac{\mathrm{\π}}{2}\·\frac{V_Q}{V_{\mathrm{\π}}})-{\mathrm{\γ}}_I\·\cos (\frac{\mathrm{\π}}{2}\·\frac{V_I}{V_{\mathrm{\π}}})\end{array}---\left(10\right)$

为了解出V_I和V_Q的上面的表达式系统，可以利用下面的迭代预失真算法：

$\begin{array}{c}{V}_I^{\left(n\right)}=\frac{2\·V_{\mathrm{\π}}}{\mathrm{\π}}a\sin (y_I-{\mathrm{\γ}}_Q\·\cos (\frac{\mathrm{\π}}{2}\·\frac{V_Q^{(n-1)}}{V_{\mathrm{\π}}}\left)\right)\\ V_Q^{\left(n\right)}=\frac{2\·V_{\mathrm{\π}}}{\mathrm{\π}}a\sin (y_Q+{\mathrm{\γ}}_I\·\cos (\frac{\mathrm{\π}}{2}\·\frac{V_I^{(n-1)}}{V_{\mathrm{\π}}}\left)\right)\end{array},(n=1,2,...,K),---\left(11\right)$

其中，正整数K是一些迭代，并且V_I ⁽ⁿ⁾和V_Q ⁽ⁿ⁾是期望的驱动电压V_I和V_Q在第n次迭代的近似值。根据上面的迭代算法，“预失真”的概念变得特别清晰。例如，在没有串扰的完美DPMZM中，γ_Q是零并且V_I ⁽ⁿ⁾会仅仅取决于期望的传送信号的I分量y_I。借助于非零的γ_Q，“失真”被引进到V_I，该失真取决于V_Q，并且实际上按预期的方式产生由非零参数γ_I和γ_Q引进的串扰。

算法可以通过下述方程式方便地初始化：

$\begin{array}{c}{V}_I^{\left(0\right)}=0\\ V_Q^{\left(0\right)}=0\end{array},---\left(12\right)$

其产生

$\begin{array}{c}{V}_I^{\left(1\right)}=\frac{2\·V_{\mathrm{\π}}}{\mathrm{\π}}a\sin (y_I-{\mathrm{\γ}}_Q)\\ V_Q^{\left(1\right)}=\frac{2\·V_{\mathrm{\π}}}{\mathrm{\π}}a\sin (y_Q+{\mathrm{\γ}}_I)\end{array}---\left(13\right)$

如果需要，第一迭代可以通过使用下面的初始化稍加努力来略微改进：

$\begin{array}{c}{V}_I^{\left(1\right)}=\frac{2\·V_{\mathrm{\π}}}{\mathrm{\π}}a\sin (y_I-{\mathrm{\γ}}_Q\·E\{\cos \left(\frac{\mathrm{\π}}{2}\·\frac{y_Q}{V_{\mathrm{\π}}}\right)\left\}\right)\\ V_Q^{\left(1\right)}=\frac{2\·V_{\mathrm{\π}}}{\mathrm{\π}}a\sin (y_Q+{\mathrm{\γ}}_I\·E\{\cos \left(\frac{\mathrm{\π}}{2}\·\frac{y_I}{V_{\mathrm{\π}}}\right)\left\}\right)\end{array}---\left(14\right)$

此处，E{·}代表随机期望。

图2解释了预失真算法的单迭代。在数字实现的情况下，非线性函数可以方便地近似于样条函数，即，分段线性插入。由于非线性函数完全不受真实的内消光比影响，因此样条系数可以通过不变的查找表来离线地预计算和实施。另一方面，一旦制造后或者操作后，需要针对每个单独的DPMZM10对参数γ_I和γ_Q进行校准，并且能够可以以后文更详细描述的方式随着时间对参数γ_I和γ_Q进行监测和调整。

值得注意地，当根据方程式(11)在迭代解中级联多个预失真阶段时，每个阶段的输入非线性函数可以与之前阶段的输出非线性函数结合并且方便地在单一操作中实施。因此，实际上每个迭代仅仅需要计算具有一个真实输入和一个真实输出的两个非线性函数，该计算可以在DPMZM10的操作下实时地迅速进行。

为了领会这一事实，在图3中展示了一个两阶段预失真算法，其中常数I_init和Q_init作为迭代的初始值被引进。如果采用方程式(12)的初始化，我们设定

$\begin{array}{c}{I}_{init}=1\\ Q_{init}=1\end{array}---\left(15\right)$

替代地，针对方程式(14)的初始化，我们设定

$\begin{array}{c}{I}_{init}=E\left\{\cos (\frac{\mathrm{\π}}{2}\·\frac{y_I}{V_{\mathrm{\π}}})\right\}\\ Q_{init}=E\left\{\cos (\frac{\mathrm{\π}}{2}\·\frac{y_Q}{V_{\mathrm{\π}}})\right\}\end{array}---\left(16\right)$

出于进一步例证的目的，在图4中示出三阶段预失真算法的实现。据此，引申到更多阶段对本领域技术人员而言将变得明显。

如上所述，如果假设内MZM20、MZM22中的每一个在相应的调制信号V_I和调制信号V_Q为零时，独立地偏置以传送可能的最小输出功率，则可以导出方程式(11)的递归。然而，如果内消光比是有限的，则在没有预失真的情况下，这种偏置状况在DPMZM10的光学输出中产生有缺陷的载波抑制。随之产生的残余载波分量是有害的因为它损害解调算法、浪费部分可用光学功率并且增强了光纤中的非线性。因此，在不存在预失真的情况下，在上面的数学推导中的假定的偏置点虽然可产生更简单的预失真方程式，但实际上不是最优的也不是期望的。

在有预失真的情况下，未达到最优的偏置不是有问题的，因为方程式(11)的递归能够抑制残余载波并且产生期望的光信号。在至此所考虑的模型中，这是可能的，因为由方程式(11)的迭代所导出的预失真将自动产生V_I和V_Q的值，该V_I和V_Q包括代表最优偏置状况的DC偏移。在存在的数学模型中，预失真因而将DC偏移注入驱动电压并且由此有效地校正偏置点。然而，在实际的实施中，驱动电压V_I、V_Q，即，调制信号，通常是与内MZM20和内MZM22耦合的AC，并且通过驱动电压V_I和V_Q提供的偏置校正不会到达DPMZM10。

在本发明中，该难点可以通过采用对残余载波进行抑制的合适的自动偏置控制机制来克服。该偏置机制实际上重新引入了DC校正(该DC校正已经通过AC耦合从调制信号中去除)，保证了偏置与驱动电压的和以及因此的DPMZM10的光学输出保持不变。值得注意的是，预失真仍能够根据简单的递归(11)进行计算，即，假定每个内MZM20、MZM22被偏置为最小输出功率，这是因为无论如何，生成的偏移被滤除并且不干扰偏置控制。

现有技术中已经提出了用于DPMZ的若干自动偏置控制机制，例如参见P.S.Cho、J.B.Khurgim和I.Shpantzer，“Closed-loop bias control of optical quadraturemodulator”,IEEE photonics Technology Letters，2006年11月，18卷，21号，2209-2211页和M.Sotooded，Y.Beaulieu，J.Harley和D.L.McGhan，“Modulator bias and opticalpower control of optical E-field modulators”,IEEE journal of LightwaveTechnology，2011年8月，29卷，15号，2235-2248页。这些机制根据应用于指定算法误差信号的梯度下降算法来控制偏置电压。由于它们被设计为用于具有无限ER的理想DPMZM，因此当内MZM具有有限ER时，它们无法抑制残余载波。然而，可以通过将适当的偏移注入误差信号来采用这样的标准偏置控制。可以以修改的机制抑制残余载波的方式通过工厂校准来确定该偏移。

图5示出利用修改版的标准偏置控制的DPMZM装置。如图5中所见，经过方程式(11)的递归所计算的驱动电压V_I和V_Q的数字表示被输入到输入30处并在DA转换器32处进行DA转换。因此所得到的模拟信号是耦合到DPMZM10的AC。由于AC耦合，从方程式(11)的递归得到的驱动电压V_I和驱动电压V_Q的DC分量将丢失。

DPMZM10的光学输出信号14的一部分被分岔并且由光检测器34检测。光检测器34的检测信号耦合到偏置误差计算器36，从上面的引证知道，偏置误差计算器36本身在某种程度上计算误差信号。I误差信号38和Q误差信号40两个均从偏置误差计算器36输出，使用累加器42将误差补偿加到I误差信号38和Q误差信号40。可以以修改的机制抑制残余载波的方式通过工厂校准来确定误差补偿。在已知的自动偏置控制机制中没有提供这些用于残余载波抑制的额外的误差补偿，并且这些误差补偿尤其与本发明的将有限的内ER考虑在内的DPMZM装置的操作有关。

误差信号38和误差信号40与添加的偏移一起引入偏置电压计算器44，该偏置电压计算器44随后计算用于第一内MZM20的偏置46和用于第二MZM22的偏置47，偏置46和偏置47由另外的累加器42加到AC耦合的模拟驱动电压V_I和V_Q上，然后它们再被引入DPMZM10。

根据本发明的实施例的进一步的DPMZM装置利用新颖的偏置控制，该新颖的偏置控制依赖于从远端接收器至发送器的反馈通路。在相干传输的情况下，接收器处的数字解调算法能够检测发送器处产生的残余载波的功率。解调器将向偏置控制发回检测到的残余载波的功率，偏置控制在梯度下降算法中使用该信息以直接抑制残余载波。

在图6中显示了相应的DPMZM装置。图6的DPMZM装置能够使用如图5中所示的光检测器34、偏置误差计算器36和偏置电压计算器44来执行常规的偏置控制机制，但是不引入图5的误差补偿。然而，基于标准的本地误差信号(该标准的本地误差信号沿之前引用的参考物的线路进行限定)的该标准的偏置算法仅仅作为初始聚合阶段中的后备方法而提供。适当的偏置控制是基于误差信号51的，该误差信号51由设置于远端接收器48中的残余载波检测器50产生。事实上该误差信号51可以直接对应于残余载波的功率。偏置误差计算器44而后可以通过由误差信号51指示的最小误差来反复改变偏置电压46和偏置电压47。因此偏置误差计算器36和偏置电压计算器44结合形成本发明的发明内容中提及的偏置分量控制单元的示例。注意，偏置分量控制单元提供I偏置值和Q偏置值，其将计算出的驱动电压的DC分量“考虑在内”，但是也将常规的偏置控制考虑在内。换言之，与V_I和V_Q的DC分量对应的贡献不是单独确定或者应用的，而是在图6的实施例中自动考虑在内。

因此，图5和图6的DPMZM装置都允许实施适当的偏置控制机制，即，抑制残余载波并且与方程式(11)中限定的所提出的迭代预失真相兼容的偏置控制机制。

参考图7至图9，通过仿真研究的方法证实了所提出的预失真算法的性能。在分析中，考虑以下情况，31G符号/s的16-QAM传输，该16-QAM传输面对具有数字预失真(DPD)、以每个符号两个抽样运行的根奈奎斯特频谱成形。为了简单起见，DAC引起的量化噪声被忽略，并且假定用于第一DPMZM20和第二DPMZM22的同样的内ER。以作为光信噪比(OSNR)函数的位错误率(BER)为基础来评估背靠背性能(即，之间没有传输光纤)，并且将该背靠背性能(即，之间没有传输光纤)与没有DPD的参考系统的性能进行比较。在没有DPD的情况下，内MZM20和内MZM22的偏置点针对最小BER进行了优化。在有DPD的情况下，如上面讨论的，选择偏置点以最大地抑制残余载波。为了公正比较，有DPD和没有DPD都传输同样的平均光功率。没有DPD时，驱动电压V_I和驱动电压V_Q的摆幅较小并且系统从仅仅使用有限范围的MZM特性受益。如果有DPD(该DPD增强了信号峰值，即，V_I和V_Q的最大值)，则使用MZM特性的更大的非线性部分，但是非线性和I-Q串扰被预补偿。

图7和图8分别解释了20dB和15dB的内ER的实例。当DPD有效时，内MZM20和内MZM22完全驱动，即，驱动电压V_I和驱动电压V_Q的峰值-峰值摆幅固定在2V_π。值得注意的是，仿真结果显示，方程式(11)的迭代预失真算法的仅仅两个迭代就足以达到对应于假定的理想DPMZM的理想性能。通过对比，没有预失真的系统受困于显著地OSNR代价。

图9解释了针对低至10dB的内ER的有关的仿真结果。为了避免非线性函数的实现中的削波，调制过的信号的功率回退1dB，即，相对于之前的两个示例，调制过的信号的摆幅减少1dB。这样，为了达到理想的性能，DPD算法的3个迭代是必要的，然而，没有DPD的系统在10^-3的BER处呈现大于3dB的代价。

根据耦合的非线性方程式(10)的系统的方程式(11)的迭代解证明是非常有吸引力的。一个优势是低的计算代价，这是由于根本的数学结构和实际上需要很少的循环的事实。而且，用于非线性函数的查找表(如果使用查找表的话)所需要的内存非常适度。然而，本发明不限于该具体算法，并且本发明反而也考虑利用其它算法的计算单元。替代的非常有用的计算是从方程式(11)的迭代算法的2阶段实现中导出的。从图2中注意到，cos(asin(x))＝(1-x²)^1/2，驱动电压的第二个迭代可以如下获得：

$\begin{array}{c}{V}_I^{\left(2\right)}=\frac{2\·V_{\mathrm{\π}}}{\mathrm{\π}}a\sin (y_I-{\mathrm{\γ}}_Q\·\sqrt{1-{(y_Q+{\mathrm{\γ}}_I\·I_{init})}^2})\\ V_Q^{\left(2\right)}=\frac{2\·V_{\mathrm{\π}}}{\mathrm{\π}}a\sin (y_Q+{\mathrm{\γ}}_I\·\sqrt{1-{(y_I-{\mathrm{\γ}}_Q\·Q_{init})}^2})\end{array}---\left(17\right)$

在上面的表达式中，平方根可以近似于Taylor展开式。如果平方根展开到期望的传输信号的分量y_I、y_Q中的二阶项，可以得到下面的替代解：

$\begin{array}{c}{V}_I=\frac{2\·V_{\mathrm{\π}}}{\mathrm{\π}}a\sin (y_I+a_I\·y_Q^2+b_I\·y_Q+c_I)\\ V_Q=\frac{2\·V_{\mathrm{\π}}}{\mathrm{\π}}a\sin (y_Q+a_Q\·y_I^2+b_Q\·y_I+c_Q)\end{array}---\left(18\right)$

其中系数a_I、b_I、c_I、a_Q、b_Q和c_Q隐含地取决于γ_I和γ_Q。该表达式显示了一种替代的实现，这种替代的实现除了对y_I和y_Q中的多变量多项式的计算以外仅仅需要对单个非线性函数的两个评估。此外，非线性函数可以方便地近似于样条函数，即，分段线性插入。在该实现中，仅仅需要用于函数asin(x)的两个查找表，即，一个用于I分量和一个用于Q分量。

在实际中，预失真的有效性需要不完善的DPMZM的准确的特性。特别地，根据方程式(11)的递归实现可直接地取决于γ_I和γ_Q，γ_I和γ_Q需要被准确地确定。另外，根据方程式(18)的多项式实现可取决于6个真实的系数，这些系数本身隐含地依赖γ_I和γ_Q，并且能够单独调整。在2种情况中，DPD的参数可以在工厂校准期间设定。另外或者替代地，它们能够在运行时间被不断调整。

图10是根据本发明的优选实施例的DPMZM装置的示例。DPMZM装置除包括DPMZM10本身之外，还包括计算单元52，该计算单元52接收用于待产生的传输信号的期望的同相分量y_I和正交分量y_Q。在图中计算单元52表示为“MZM^-1”，因为它依赖于迭代的数量等而有效地表示DPMZM10的逆操作，以致根本的模型获取DPMZM10的真实特性和缺陷，并且以致算法提供耦合的方程式组的确切的解。

计算单元52输出第一驱动电压V_I和第二驱动电压V_Q，其由DAC32转换为模拟信号并且施加到DPMZM10的第一内MZM20和第二内MZM22(图10中未示出)。此外，第一驱动电压V_I和第二驱动电压V_Q的DC分量由于AC耦合(图10中未示出)而丢失，AC耦合通过以参考图5和图6所描述的方式使用加法器42来加上相应的偏置分量进行补偿。要注意到，为了简单起见，偏置控制单元未在图10至图12中示出。

进一步地在图10中显示的是远端接收器48，其接收通过DPMZM10传输的光输出信号14。远端接收器48通过反馈通路54向参数计算单元56返回质量指标(在本示例中是估计的BER)。参数计算单元56调整计算单元52利用的模型的参数从而最小化估计的BER。由参数计算单元52所计算的参数可以是例如值γ_I和γ_Q，其特征为第一内MZM20和第二内MZM22的有限ER，或者根据方程式(18)的多项式近似式中的系数a_I、b_I、c_I和a_Q、b_Q、c_Q，这就是为什么在图10所示的实施例中参数计算单元52被称为“系数计算”。然而，要注意到，本发明的模型使用的并且参数计算单元52确定的模型参数通常不需要是系数，也可以是其他类型的参数。

图11示出替代的DPMZM装置，其允许以一种方法调整参数或者系数，这种方法称为“间接学习架构”，由C.Eun和E.J.POWERS在1997年1月的IEEE Transactions on SignalProcessing第223-227页的“A new Volterra predistorter based on the indirectlearning architecture”中提出。

在图11中，计算单元接收频率依赖目标值Y_I ^tgt(f)，(简称“e(f)”)并且作为回应，计算相应的驱动电压，其在图11中简称为“z(f)”。

本地相干监视接收器58接收部分输出信号14并且从而提供实际的同相分量Y_I ^act(f)和正交分量Y_Q ^act(f)。预失真越好，或者换言之，计算单元52所使用的模型越接近真实的MZM10，Y_I ^act(f)和Y_Q ^act(f)应分别越类似于目标值Y_I ^tgt(f)和Y_Q ^tgt(f)。

在图11中，Y_I ^tgt(Y_Q ^tgt)和Y_I ^act(Y_Q ^act)不直接比较。相反地，在图11的间接学习架构中，Y_I ^act和Y_Q ^act施加到在60处表示的计算单元52的副本。该副本60的输出因而是被称为“z，(f)”的驱动电压，如果模型以计算单元52为基础并且其副本60准确反映真实的MZM10，则z，(f)应该与施加的驱动电压z(f)相同。在减法单元62处，z(f)与z，(f)之差作为频率依赖误差信号被输入到参数计算单元64中，该参数计算单元64调整参数(系数)以使得该误差最小化。

要注意到，参数计算单元64允许使用进一步的减法器62来引入y_I和y_Q中的虚拟偏移y_I ^off和y_Q ^off，意思是QAM状态的位置在2维平面中被目标明确地移动。这是期望的，以更好地利用实际DPMZM的功能。

图12还指出了类似于图11的装置的替代的DPMZM装置。主要的差异是，该版本使用“逆”计算单元66，而不是计算单元52的副本(该副本实质地反映DPMZM10的逆模型)，所述“逆”计算单元66执行计算单元52的逆计算并因此可以被认为是DPMZM10的直接模型。要注意到，在这方面，计算单元52、计算单元60和计算单元66当然都基于真实DPMZM的同样的模型，但是区别在于接收作为输入的y_I和y_Q并且产生作为输出的V_I和V_Q的相应的算法，反之亦然。

逆计算单元66接收驱动电压(在图12中称为“z(f)”)并且基于其来计算目标信号，减法单元62从目标信号中减去通过相干监视接收器58获得的真实信号。

图11和图12中使用的参数计算或者系数调整可以以期望的传输信号与真实的传输信号之间的均方差(MSE)的最小化为基础。MSE可以在频域或者在时域进行表达。通常的频率公式是

${\mathrm{MSE}}_f=\∫w\left(f\right)E\[{\left(Y_I^{act}\right(f)-Y_I^{tgt}(f\left)\right)}^2+{\left(Y_Q^{act}\right(f)-Y_Q^{tgt}(f\left)\right)}^2\]df,---\left(19\right)$

其中w(f)是期望的权重函数，E[·]代表随机期望，Y_I ^tgt(f)+j·Y_Q ^tgt(f)是在频率f上的期望的传输信号并且Y_I ^act(f)+j·Y_Q ^act(f)是通过监视接收器58获取的在频率f上的真实传输信号。时域上的可能的公式是

${\mathrm{MSE}}_t=E\[{(y_T^{act}-y_I^{tgt})}^2+{(y_Q^{act}-y_Q^{tgt})}^2\]---\left(20\right)$

为了给DPD提供额外的自由度，允许传输星座上的DC偏移是有利的。在这种情况下，

${\mathrm{MSE}}_{off}=E\[{(y_I^{act}-y_I^{tgt}-y_I^{off})}^2+{(y_Q^{act}-y_Q^{tgt}-y_Q^{off})}^2\]+\mathrm{\λ}\frac{{\left(y_I^{off}\right)}^2+{\left(y_Q^{off}\right)}^2}{{\left(y_I^{tgt}\right)}^2+{\left(y_Q^{tgt}\right)}^2},---\left(21\right)$

注意到在图11和图12中，计算单元52称为“MZM^-1”，因为实质上计算单元建立真实的、不完善的DPMZM10的模型，但是执行与它的操作相反的计算。从更普遍的观点来看，DPMZM10可被建模为具有复杂输入和复杂输出的无记忆的非线性系统。为了预补偿DPMZM10，根据本发明，通常合成逆系统而后将它插入到基带调制信号的源与DPMZM之间。将期望的基带信号提供给逆系统，逆系统而后向DPMZM传递相应的预失真复杂输入。图13中说明了该常规的装置。如果逆系统足够准确地建模，则DPMZM10返回与期望的信号接近的近似值作为对预失真输入的响应。

通常，无记忆的非线性系统可以由查找表来代表。相应地，可以想到通过具有复杂的输入和复杂的输出的查找表来对逆DPMZM进行简单的合成。然而，这种更直接的方法有明显的实现缺点。如果复杂的信号的实部和虚部分别由n位表示，那么所需要的查找表会有2n位的输入和2n位的输出并且会需要(2n)2²ⁿ位的本地存储。这可使大小迅速变得过于惊人，尤其是如果还将在集成数字电路上支持光数据率所需要的电路并行考虑在内的话。相反，使用上述的模型并且迭代地或者以某个其它近似方法解答相应的耦合非线性方程组是解决这个问题的更有效得多的方法。

上述的实施例和附图仅仅用于解释根据本发明的方法，并且不应该用来指示对该方法的任何限制。随附的权利要求唯一地确定了本专利的范围。

附图标记列表

10，双平行马赫-曾德尔调制器(DPMZM)

12，光输入

14，光输出

16，第一分支

18，第二分支

20，第一内MZM

22，第二内MZM

24，电极组

26，电极组

28，电极组

30，输入

32，DA转换器

34，光检测器

36，偏置误差计算器

38，误差信号

40，误差信号

42，加法器

44，偏置电压计算器

46，偏置

47，偏置

48，远端接收器

50，残余载波检测器

51，误差信号

52，计算单元

54，反馈通路

56，参数计算单元

58，本地相干监视接收器

60，计算单元52的副本

62，减法单元

64，参数计算单元

66，逆计算单元

缩写列表

Claims (28)

1.一种双平行马赫-曾德尔调制器(DPMZM)装置，包括：

DPMZM(10)，所述DPMZM(10)包括

互相平行布置的第一内MZM(20)和第二内MZM(22)，

所述第一内MZM(20)用于响应于第一驱动电压V_I来生成光信号的同相分量E_I，并且所述第二内MZM(22)用于响应于第二驱动电压V_Q来生成所述光信号的正交分量E_Q，以及

计算单元(52)，配置为

-接收期望的基带信号的同相分量y_I和正交分量y_Q，并且

-基于以下来计算预失真的第一驱动电压V_I和第二驱动电压V_Q

所述DPMZM(10)的模型将I-Q串扰考虑在内，和

使用一种算法，所述算法将所述第一驱动电压V_I和所述第二驱动电压V_Q中的每个确定为所述基带信号的同相分量y_I和正交分量y_Q两者的函数。

2.如权利要求1所述的DPMZM装置，其中所述模型是基于一个或多个模型参数的，所述的一个或多个模型参数对应于或者至少部分地反映所述内MZM(20、22)的有限内消光比。

3.如权利要求2所述的DPMZM装置，还包括参数计算单元(56、64)，所述参数计算单元(56、54)适于

接收从接收所述光信号的接收器(34、48、58)反馈的质量指标，以及

修改所述的一个或多个模型参数以优化所述质量指标。

4.如权利要求3所述的DPMZM装置，其中所述质量指标是所述接收器(34、48、58)处的位误差率的估计，并且所述参数计算单元(56、64)适于响应于反馈的所述位误差率来修改所述的一个或多个模型参数，以使反馈的所述位误差率最小化。

5.如权利要求3所述的DPMZM装置，其中所述质量指标是残余载波的功率的估计，并且所述参数计算单元(56、64)适于响应于反馈的所述残余载波的功率来修改所述的一个或多个模型参数，以使反馈的所述残余载波的功率最小化。

6.如权利要求3所述的DPMZM装置，其中所述质量指标是偏差，具体地是期望的传输信号与实际传输信号之间的均方差，并且其中所述参数计算单元(56、64)适于修改所述的一个或多个模型参数以使所述偏差最小化。

7.如上述权利要求中的一项所述的DPMZM装置，其中

所述DPMZM装置还包括AC耦合，所述AC耦合用于将由所述计算单元所计算的第一驱动电压V_I和第二驱动电压V_Q耦合到相应的所述第一内MZM(20)和所述第二内MZM(22)，以及

其中第一和第二偏置单元(42)分别与所述第一内MZM(20)和所述第二内MZM(22)关联，

所述第一和第二偏置单元(42)适于将第一偏置分量和第二偏置分量施加于所述第一内MZM(20)和所述第二内MZM(22)，其中优选地，所述第一偏置分量和所述第二偏置分量至少近似地将由所述计算单元(52)所计算的驱动电压V_I和V_Q的相应的DC分量考虑在内。

8.如权利要求7所述的DPMZM装置，还包括偏置分量控制单元(36、44)，所述偏置分量控制单元适于响应于以下来调整所述第一偏置分量和/或所述第二偏置分量：

在接收所述光信号的接收器(34、48、58)处确定的误差指示信号，或者

在所述光信号的接收器(34、48、58)处确定的质量指标，具体地是所述光信号中的残余载波。

9.如权利要求8所述的DPMZM装置，其中所述偏置分量控制单元(36、44)配置为使用梯度下降算法来调整所述偏置分量，以使得由作为所述第一偏置分量和/或所述第二偏置分量的函数的所述误差指示信号或所述质量指标所指示的误差最小化。

10.如权利要求3至9中的一项所述的DPMZM装置，其中所述接收器是与所述DPMZM装置有关的本地监视接收器(36、58)或者远端接收器(48)，其中所述接收器(36、48、58)优选地是相干接收器。

11.如上述权利要求中的一项所述的DPMZM装置，其中所述模型是基于以下假定的：所述第一内MZM(20)和所述第二内MZM(22)中的每个在相应的所述第一驱动电压V_I和所述第二驱动电压V_Q分别为零时，独立地偏置以传送可能的最小输出功率。

12.如上述权利要求中的一项所述的DPMZM装置，其中所述模型由包括两个耦合的非线性方程式的系统来表示，所述方程式将所述期望的基带信号的同相分量y_I和正交分量y_Q关联到所述驱动电压V_I、V_Q。

13.如权利要求12所述的DPMZM装置，其中两个耦合的非线性方程式的所述系统能表示如下：

$y_I=\sin (\frac{\mathrm{\π}}{2}\·\frac{V_I}{V_{\mathrm{\π}}})+{\mathrm{\γ}}_Q\·cos(\frac{\mathrm{\π}}{2}\·\frac{V_Q}{V_{\mathrm{\π}}})$

$y_Q=\sin (\frac{\mathrm{\π}}{2}\·\frac{V_Q}{V_{\mathrm{\π}}})-{\mathrm{\γ}}_I\·cos(\frac{\mathrm{\π}}{2}\·\frac{V_I}{V_{\mathrm{\π}}})$

其中，V_π、γ_Q和γ_I是所述DPMZM装置的正的特征常数。

14.如权利要求12或13所述的DPMZM装置，其中由所述计算单元使用的所述算法类似于所述非线性方程式系统的迭代解，包括至少2个迭代，优选地至少3个迭代。

15.如上述权利要求中的任一项所述的DPMZM装置，其中由所述计算单元执行的计算包括解以下方程式：

$V_I=\frac{2V_{\mathrm{\π}}}{\mathrm{\π}}a\sin \left(P_1\right(y_I,y_Q\left)\right)$

$V_Q=\frac{2V_{\mathrm{\π}}}{\mathrm{\π}}a\sin \left(P_2\right(y_I,y_Q\left)\right)$

其中P₁(y_I，y_Q)和P₂(y_I，y_Q)是y_I和y_Q的多项式，具体地为2次多项式，

其中，P₁(y_I，y_Q)优选地是y_I的1次多项式并且是y_Q的2次或更高次多项式，以及

其中P₂(y_I，y_Q)优选地是y_Q的1次多项式并且是y_I的2次或者更高次多项式。

16.如上述权利要求中的一项所述的DPMZM装置，其中所述计算单元包括函数asin(x)的查找表并且优选地还包括用于函数cos(x)或者cos(asin(x))的查找表。

17.一种操作双平行马赫-曾德尔调制器(DPMZM)(10)的方法，所述双平行马赫-曾德尔调制器包括

互相平行布置的第一内MZM(20)和第二内MZM(22)，所述方法包括以下步骤：

-接收期望的基带信号的同相分量y_I和正交分量y_Q，

-基于以下对预失真的第一驱动电压V_I和第二驱动电压V_Q进行计算：

所述DPMZM(10)的模型将I-Q串扰考虑在内，和

使用一种算法，所述算法将所述第一驱动电压V_I和所述第二驱动电压V_Q中的每个确定为所述基带信号的同相分量y_I和正交分量y_Q两者的函数，

-向用于生成光信号的同相分量E_I的所述第一内MZM(20)施加所述第一驱动电压V_I，并且向用于生成所述光信号的正交分量E_Q的所述第二内MZM(22)施加所述第二驱动电压V_Q。

18.如权利要求17所述的方法，其中所述模型是基于一个或多个模型参数的，所述的一个或多个模型参数对应于或者至少部分地反映所述内MZM(20、22)的有限内消光比。

19.如权利要求17或者18所述的方法，包括以下步骤：

接收从接收所述光信号的接收器(34、48、58)反馈的质量指标，以及

修改所述的一个或多个模型参数以优化所述质量指标。

20.如权利要求19所述的方法，其中所述质量指标是所述接收器(34、48、58)处的位误差率的估计，并且所述方法包括以下步骤：响应于反馈的所述位误差率来修改所述的一个或多个模型参数，以使反馈的所述位误差率最小化。

21.如权利要求19所述的方法，其中所述质量指标是残余载波的功率的估计，并且所述方法包括以下步骤：响应于反馈的所述残余载波的功率来修改所述的一个或多个模型参数，以使反馈的所述残余载波的功率最小化。

22.如权利要求19所述的方法，其中所述质量指标是偏差，具体地是期望的传输信号与实际传输信号之间的均方差，并且其中所述方法包括以下步骤：修改所述的一个或多个模型参数以使所述偏差最小化。

23.如权利要求17至22中的一项所述的方法，其中

所述DPMZM还包括AC耦合，所述AC耦合用于将所计算的第一驱动电压V_I和第二驱动电压V_Q耦合到相应的所述第一内MZM(20)和所述第二内MZM(22)，以及

其中所述方法还包括以下步骤：将第一偏置分量和第二偏置分量施加于所述第一内MZM(20)和所述第二内MZM(22)。

24.如权利要求23所述的方法，其中所述第一偏置分量和所述第二偏置分量至少近似地将由所述计算单元(52)所计算的驱动电压V_I和V_Q的相应的DC分量考虑在内。

25.如权利要求23或24所述的方法，其中所述方法还包括以下步骤：

响应于以下来调整所述第一偏置分量和/或所述第二偏置分量：

在接收所述光信号的接收器(34、48、58)处确定的误差指示信号，或者

在所述光信号的接收器(34、48、58)处确定的质量指标，具体地是所述光信号中的残余载波。

26.如权利要求17至25中的一项所述的方法，其中所述模型由包括两个耦合的非线性方程式的系统来表示，所述方程式将所述期望的基带信号的同相分量y_I和正交分量y_Q关联到所述驱动电压V_I和V_Q。

27.如权利要求26所述的方法，其中两个耦合的非线性方程式的所述系统能表示如下：

$y_I=\sin (\frac{\mathrm{\π}}{2}\·\frac{V_I}{V_{\mathrm{\π}}})+{\mathrm{\γ}}_Q\·cos(\frac{\mathrm{\π}}{2}\·\frac{V_Q}{V_{\mathrm{\π}}})$

$y_Q=\sin (\frac{\mathrm{\π}}{2}\·\frac{V_Q}{V_{\mathrm{\π}}})-{\mathrm{\γ}}_I\·cos(\frac{\mathrm{\π}}{2}\·\frac{V_I}{V_{\mathrm{\π}}})$

其中V_π、γ_Q和γ_I是所述DPMZM装置的正的特征常数。

28.如权利要求27所述的方法，其中所述计算步骤优选地包括所述非线性方程式系统的迭代解，包括至少2个迭代，优选地至少3个迭代。