發(fā)布時(shí)間：2023-04-29 02:40

　　科技的進(jìn)步與社會(huì)的發(fā)展給人們的生活帶來了巨大的改變,先進(jìn)的通訊給大家?guī)肀憷耐瑫r(shí)也對(duì)通信帶寬和傳輸速率的需求也隨之上升,對(duì)光通信領(lǐng)域的科研者們提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。相干光通信技術(shù)因?yàn)槠浯髱挕⒏哳l譜效率、更高的接收靈敏度等優(yōu)點(diǎn)以及商業(yè)化可能性的上升再度進(jìn)入科研者們的視線,受到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。而卡爾曼濾波器(KF)因?yàn)槠鋬?yōu)越的濾波性能被應(yīng)用到相干光通信系統(tǒng)中,KF有著快速的收斂速度、估計(jì)精度高、應(yīng)用范圍廣、計(jì)算復(fù)雜度低等優(yōu)點(diǎn)。將KF和相干光通信技術(shù)結(jié)合起來是光通信領(lǐng)域一個(gè)重要的研究方向,是提升相干光接收機(jī)的DSP算法的性能一個(gè)重要手段�；谙喔晒馔ㄐ藕蚄F,在相干傳輸系統(tǒng)的模型基礎(chǔ)上分析了KF的基本原理,并將KF應(yīng)用到傳輸信道中的部分損傷效應(yīng)的補(bǔ)償算法中。針對(duì)OFDM仿真系統(tǒng),采用擴(kuò)展的卡爾曼濾波器(EKF)對(duì)系統(tǒng)的光纖色散進(jìn)行監(jiān)測(cè)從而進(jìn)行補(bǔ)償,探究了過程噪聲協(xié)方差Q和測(cè)量噪聲協(xié)方差R對(duì)KF估計(jì)性能的影響。在QPSK和16QAM仿真系統(tǒng)中驗(yàn)證三種基于KF的載波相位估計(jì)(CPE)方法的基礎(chǔ)上,作出改進(jìn)得到自適應(yīng)級(jí)聯(lián)噪聲協(xié)方差(ACCM)的算法ACCM-CPE,極大地提升了算法對(duì)Q和R...

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 光纖通信技術(shù)的研究背景與意義
    1.2 相干光通信技術(shù)
        1.2.1 相干光通信技術(shù)的研究背景和意義
        1.2.2 相干光通信技術(shù)的研究現(xiàn)狀
    1.3 課題的研究背景與意義
        1.3.1 色散補(bǔ)償?shù)难芯勘尘芭c意義
        1.3.2 相位噪聲估計(jì)的研究背景與意義
        1.3.3 偏振跟蹤的研究背景與意義
    1.4 本文的主要內(nèi)容安排及創(chuàng)新點(diǎn)
第二章 卡爾曼濾波器的數(shù)字相干接收原理與設(shè)計(jì)
    2.1 相干光通信系統(tǒng)的基礎(chǔ)理論
        2.1.1 相干光通信技術(shù)
        2.1.2 相干光通信中的偏振復(fù)用技術(shù)
    2.2 卡爾曼濾波器的基礎(chǔ)理論
        2.2.1 線性卡爾曼濾波原理
        2.2.2 擴(kuò)展的卡爾曼濾波原理
        2.2.3 無跡卡爾曼濾波原理
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于卡爾曼濾波器的信道損傷估計(jì)
    3.1 基于卡爾曼濾波器的色散估計(jì)技術(shù)
        3.1.1 色散補(bǔ)償算法的基本原理
        3.1.2 仿真搭建與性能分析
    3.2 基于噪聲協(xié)方差級(jí)聯(lián)的載波相位恢復(fù)技術(shù)
        3.2.1 基于卡爾曼濾波器的載波相位恢復(fù)算法原理
        3.2.2 仿真系統(tǒng)的搭建與實(shí)驗(yàn)裝置
        3.2.3 ACCM-CPE算法的性能驗(yàn)證和結(jié)果分析
    3.3 基于噪聲協(xié)方差級(jí)聯(lián)的相位噪聲與幅度噪聲聯(lián)合消除技術(shù)
        3.3.1 算法的原理
        3.3.2 算法的性能分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于卡爾曼濾波器的偏振解復(fù)用技術(shù)
    4.1 基于訓(xùn)練序列的CKF和 MKF偏振跟蹤技術(shù)
        4.1.1 基于訓(xùn)練序列的MKF算法的基本原理
        4.1.2 基于訓(xùn)練序列的MKF的性能分析
    4.2 基于EMKF和 LMKF的偏振態(tài)與載波相位同時(shí)跟蹤技術(shù)
        4.2.1 基于訓(xùn)練序列的EMKF和 ECKF的算法原理
        4.2.2 基于訓(xùn)練序列的LMKF和 LCKF的算法原理
        4.2.3 仿真的搭建與算法的性能分析與驗(yàn)證
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 未來展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果



本文編號(hào)：3804997