摘要： 由于光纤本身具有非线性特性，随着传输容量需求的增长，光纤通信系统将达到一个被称为线性容量极限的阈值。近年来，基于非线性傅里叶变换（NFT）的全新解决方案受到广泛关注。在NFT框架下，时域信号q(t)会转换为连续谱分量qc(λ)和离散谱分量qd(λk)，分别对应连续本征值λ和离散本征值λk。对于仅考虑多孤子信号（具有离散NFT本征值的光学信号类别）的情况，已知：1）复数本征值λk保持不变；2）谱分量传播规律为：|(λk)| = |(λk)(0)|·exp(Φ(λk))；Φ(λk) = ∠(λk)(0) - 4λk(z)，其中|(λk)(0)|和∠(λk)(0)分别是本征值λk对应的初始谱幅值和相位。 在离散NFT域中，已有研究提出通过QPSK调制将数据编码至NFT谱分量qd(λk)的相位上。要实现高效编解码，关键在于掌握NFT噪声扰动对谱相位及本征值的影响规律。目前关于多孤子系统中本征值间相关性、以及本征值与其对应相位关联性的报道有限，而针对多孤子信号NFT参数随初始信号参数变化的关联性分析尚属空白。 本研究探究了双本征值系统中离散谱分量与相对NFT相位差的关联性，发现存在一个在NFT相位差π处达到极值的关联模式。该模式既不受本征值选择影响，也与谱幅值或恒定相位偏移无关。研究表明NFT域信号的本征值和相位均存在关联性，在相位差π时达到最大值。通过分析不同本征值对构成的二阶孤子（每个孤子在NFT域定义129个初始相位差Φ1,2=∠qd2介于0至2π的符号，对应传播距离z上的离散相位位置），并对每个符号生成1500个副本施加高斯白噪声。采用快速逆NFT算法与双向NFT算法组合，将信号转换至时域引入噪声后再转回NFT域，利用所得散射数据估算本征值λ1,2及对应谱分量qd1,2。 图1a,b显示散射云主轴相对差值（椭圆率）随相位差的变化规律：相位差π时呈现近椭圆形态，π/2时为圆形。当相位差为π时，(Im(λ1),Im(λ2))与(∠qd2)呈现高度相关性（|相关系数|≈1）且呈负相关关系，其机理尚在研究中。这些关联特性有助于深入理解NFT域信号的噪声特性，对开发高效NFT通信方案至关重要。