本文關(guān)鍵詞：大氣湍流模型對(duì)OAM復(fù)用通信系統(tǒng)的串?dāng)_及抑制方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：與頻率、時(shí)間、正交碼片等自由度一樣,軌道角動(dòng)量(orbital angular momentum,OAM)為復(fù)用技術(shù)提供了一種新的自由度。基于軌道角動(dòng)量復(fù)用的通信系統(tǒng)可極大地提升系統(tǒng)傳輸速率、增加頻譜利用率。然而,自由空間的OAM復(fù)用通信系統(tǒng)不可避免地受到大氣湍流的影響,OAM串?dāng)_嚴(yán)重地影響了系統(tǒng)通信質(zhì)量。因而,大氣湍流對(duì)OAM復(fù)用通信系統(tǒng)的串?dāng)_及抑制方法的研究對(duì)OAM的研究具有重要理論意義和參考價(jià)值。論文的主要研究工作如下。(1)論文研究了Kolmogorov模型大氣湍流對(duì)OAM復(fù)用通信系統(tǒng)的串?dāng)_及抑制方法。首先,分析了Kolmogorov模型大氣湍流對(duì)OAM復(fù)用通信系統(tǒng)的光相位、強(qiáng)度和誤碼率的影響;在此基礎(chǔ)上,結(jié)合多入多出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)信道均衡的方法,給出了一種基于MIMO均衡抑制大氣湍流對(duì)OAM復(fù)用通信系統(tǒng)串?dāng)_的通信方案。研究結(jié)果表明,Kolmogorov模型大氣湍流破壞OAM光的相位,影響著光強(qiáng)度的分布,導(dǎo)致系統(tǒng)誤碼率的增大;同時(shí),MIMO信道均衡方法能夠有效地抑制大氣湍流對(duì)OAM復(fù)用通信系統(tǒng)的影響,且不同均衡算法對(duì)OAM復(fù)用通信系統(tǒng)中的串?dāng)_具有不同的抑制。在弱、中強(qiáng)度湍流(2 1410nC-?)情況下,需要訓(xùn)練序列的遞歸最小二乘算法(Recursive Least Squares,RLS)使均衡后系統(tǒng)誤碼率降低了1到3個(gè)數(shù)量級(jí);不需要訓(xùn)練序列的恒模盲均衡算法(Constant Module Algorithm,CMA)僅能使系統(tǒng)誤碼率降低了0.5到1個(gè)數(shù)量級(jí);改進(jìn)的RLS-CMA半盲均衡算法僅需要RLS算法一半的訓(xùn)練序列,可獲得與RLS算法相近的誤碼率性能。(2)論文研究了non-Kolmogorov模型大氣湍流對(duì)OAM復(fù)用通信系統(tǒng)的串?dāng)_及抑制方法。首先分析了non-Kolmogorov模型大氣湍流對(duì)OAM復(fù)用通信系統(tǒng)的影響,主要從non-Kolmogorov大氣湍流產(chǎn)生的像差對(duì)OAM光子概率分布的影響和non-Kolmogorov模型大氣湍流對(duì)OAM光相位、強(qiáng)度、系統(tǒng)誤碼率的影響等幾個(gè)方面進(jìn)行分析�？紤]到MIMO均衡方法能夠有效抑制Kolmogorov模型下OAM復(fù)用通信系統(tǒng)的串?dāng)_,設(shè)計(jì)基于MIMO均衡的抑制non-Kolmogorov大氣湍流對(duì)OAM復(fù)用通信系統(tǒng)串?dāng)_的通信方案。仿真結(jié)果表明,non-Kolmogorov大氣湍流產(chǎn)生的澤尼克波面傾斜像差、像散像差、慧差像差均會(huì)使OAM光子概率分布產(chǎn)生變化;non-Kolmogorov大氣湍流模型破壞OAM光的相位,影響光傳輸?shù)膹?qiáng)度分布,使得系統(tǒng)誤碼率增大;另一方面,MIMO均衡可降低OAM復(fù)用通信系統(tǒng)平均誤碼率、抑制non-Kolmogorov模型大氣湍流對(duì)OAM復(fù)用通信系統(tǒng)的串?dāng)_。在弱、中強(qiáng)度湍流(2 1410nC-?)情況下,僅需少量訓(xùn)練序列的RLS-CMA半盲均衡算法能夠使OAM復(fù)用通信系統(tǒng)的誤碼率降低1到2個(gè)數(shù)量級(jí)。
【關(guān)鍵詞】：OAM復(fù)用通信 大氣湍流 MIMO均衡 Kolmogorov模型大氣湍流 non-Kolmogorov模型大氣湍流
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN914
【目錄】：

• 摘要4-6
• abstract6-9
• 專用術(shù)語(yǔ)注釋表9-10
• 第一章 緒論10-13
• 1.1 課題研究背景10-12
• 1.2 論文主要內(nèi)容12-13
• 第二章 OAM復(fù)用通信系統(tǒng)、大氣湍流基礎(chǔ)理論13-24
• 2.1 OAM復(fù)用通信系統(tǒng)13-17
• 2.2 Kolmogorov模型大氣湍流17-21
• 2.3 non-Kolmogorov模型大氣湍流21-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第三章 Kolmogorov模型大氣湍流對(duì)OAM復(fù)用系統(tǒng)的串?dāng)_及抑制方法研究24-48
• 3.1 Kolmogorov模型大氣湍流對(duì)OAM復(fù)用通信系統(tǒng)的影響24-29
• 3.1.1 Kolmogorov模型大氣湍流對(duì)復(fù)用OAM光相位、強(qiáng)度的影響24-27
• 3.1.2 Kolmogorov模型大氣湍流對(duì)OAM復(fù)用通信系統(tǒng)誤碼率的影響27-29
• 3.2 基于MIMO均衡技術(shù)抑制OAM復(fù)用通信系統(tǒng)串?dāng)_的方案29-31
• 3.2.1 MIMO均衡原理29-30
• 3.2.2 基于MIMO均衡抑制OAM復(fù)用通信系統(tǒng)串?dāng)_的方案30-31
• 3.3 不同MIMO均衡算法對(duì)OAM復(fù)用通信系統(tǒng)串?dāng)_的抑制31-46
• 3.3.1 基于LMS、RLS帶訓(xùn)練序列的均衡算法抑制OAM復(fù)用通信系統(tǒng)串?dāng)_31-40
• 3.3.2 基于CMA盲均衡算法抑制OAM復(fù)用通信系統(tǒng)串?dāng)_40-43
• 3.3.3 基于LMS-CMA和RLS-CMA半盲均衡算法抑制OAM復(fù)用通信系統(tǒng)串?dāng)_43-46
• 3.4 本章小結(jié)46-48
• 第四章 non-Kolmogorov模型大氣湍流對(duì)OAM復(fù)用通信系統(tǒng)的串?dāng)_及抑制方法研究48-71
• 4.1 non-Kolmogorov模型大氣湍流對(duì)OAM復(fù)用通信系統(tǒng)的影響48-65
• 4.1.1 non-Kolmogorov大氣湍流產(chǎn)生的像差對(duì)OAM光子概率分布的影響48-55
• 4.1.2 廣義Von Karman譜大氣湍流對(duì)OAM復(fù)用通信系統(tǒng)強(qiáng)度、相位、誤碼率的影響55-60
• 4.1.3 廣義指數(shù)譜大氣湍流對(duì)OAM復(fù)用通信系統(tǒng)強(qiáng)度、相位、誤碼率的影響60-65
• 4.2 基于MIMO均衡技術(shù)抑制non-Kolmogorov模型大氣湍流對(duì)OAM復(fù)用通信系統(tǒng)串?dāng)_的方案65-66
• 4.3 不同MIMO均衡算法對(duì)OAM復(fù)用通信系統(tǒng)串?dāng)_的抑制66-70
• 4.3.1 不同MIMO均衡算法對(duì)QPSK信號(hào)星座圖的恢復(fù)67-69
• 4.3.2 不同MIMO均衡算法對(duì)OAM復(fù)用通信系統(tǒng)誤碼率的調(diào)整69-70
• 4.4 本章小結(jié)70-71
• 第五章 總結(jié)與展望71-73
• 5.1 課題研究總結(jié)71-72
• 5.2 課題研究展望72-73
• 參考文獻(xiàn)73-75
• 附錄1攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目75-76
• 致謝76

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本文編號(hào)：499102