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多維復用傳輸系統(tǒng)的關鍵技術研究

發(fā)布時間:2017-08-08 12:00

  本文關鍵詞:多維復用傳輸系統(tǒng)的關鍵技術研究


  更多相關文章: 多維模分復用系統(tǒng) 盲均衡算法 自適應步長 多入多出恒模算法神經(jīng)網(wǎng)絡解復用算法


【摘要】:隨著社會信息化程度的不斷提高、互聯(lián)網(wǎng)應用的迅速普及與多媒體業(yè)務的日益增加,通信網(wǎng)絡對傳輸帶寬的需求呈現(xiàn)爆炸式增長,目前網(wǎng)絡流量已接近現(xiàn)有傳輸技術的極限。發(fā)展新型傳輸技術以滿足未來網(wǎng)絡的增長需求已成為一個迫在眉睫的任務。以空分復用為主要內(nèi)容的多維通信傳輸機制與組網(wǎng)方法的研究已經(jīng)成為當前光纖通信領域令人矚目的前沿研究方向和熱點課題。模分復用屬于空分復用的一個類型。模分復用傳輸系統(tǒng)以不同模式為信息載體,以少模光纖為傳輸鏈路,采用多輸入多輸出結構,尚有許多關鍵的科學問題亟需研究解決,諸如少模光纖傳輸鏈路中的隨機模式耦合的對發(fā)送信號和系統(tǒng)性能的影響以及各種關鍵設備(模式轉換器、模式復用器和解復用器、少模光纖放大器等)的內(nèi)在機理及設計等。本論文主要基于國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973計劃)課題“多維復用光纖通信基礎研究”,對模分復用傳輸系統(tǒng)及其關鍵技術進行了研究,最為主要的研究內(nèi)容為模分復用傳輸系統(tǒng)接收端MIMO DSP的解模式耦合算法的提出與實現(xiàn)。 論文的主要研究內(nèi)容與創(chuàng)新工作如下: 一、研究了模分復用傳輸系統(tǒng)的基本理論和關鍵技術 研究了模分復用光纖中LP模式的傳播特性,研究了多模傳輸?shù)墓鈭鲴詈虾凸β蜀詈侠碚撘约熬仃噦鬏旕詈夏P汀Mㄟ^收集閱讀研究大量文獻,對比總結,綜述了模分復用傳輸系統(tǒng)的關鍵技術包括:發(fā)送端、模式轉換器、模式復用解復用器、少模光纖傳輸鏈路、相干接收機、數(shù)字信號處理模塊等。深入研究了上述技術的原理與實現(xiàn)方法。 二、提出自適應步長多入多出恒模算法并用于解模式耦合 通過對多維復用盲均衡算法中的多入多出恒模算法(MIMO-CMA)的學習,結合自適應數(shù)字信號處理的方法,在原有的MIMO-CMA算法的基礎上提出了用自適應步長功能的多入多出恒模算法。并在不同耦合強度下,測量了四個模式的接收信號的誤比特率和算法收斂性能。相對傳統(tǒng)的MIMO-CMA算法在誤碼性能上有所提高。 三、提出基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的多維解復用算法并利用該算法實現(xiàn)解模式耦合 本論文首次提出一種新型的盲均衡算法。該算法采用基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡)的多維解復用算法實現(xiàn)模分復用傳輸系統(tǒng)的相干接收端的解模式耦合。采用基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的多維解復用算法,可以實現(xiàn)在不同耦合強度下,相對于多入多出恒模算法,提升了四個模式的接收信號的誤比特率性能,并減少了對數(shù)據(jù)量的依賴。
【關鍵詞】:多維模分復用系統(tǒng) 盲均衡算法 自適應步長 多入多出恒模算法神經(jīng)網(wǎng)絡解復用算法
【學位授予單位】:北京郵電大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2015
【分類號】:TN929.11
【目錄】:
  • 摘要4-6
  • ABSTRACT6-11
  • 第一章 緒論11-17
  • 1.1 課題研究背景與意義11-13
  • 1.2 課題研究現(xiàn)狀13-15
  • 1.2.1 國外研究情況14-15
  • 1.2.2 國內(nèi)研究情況15
  • 1.3 主要內(nèi)容與論文結構15-17
  • 第二章 多維模分復用傳輸基本理論17-33
  • 2.1 多維模分復用中的光纖模式17-28
  • 2.1.1 幾何光學方法分析17-19
  • 2.1.2 波導方法分析以及LP模式19-26
  • 2.1.3 模式的物理意義26-28
  • 2.2 模式耦合理論28-31
  • 2.2.1 光場耦合模型28-29
  • 2.2.2 功率耦合模型29-30
  • 2.2.3 矩陣傳輸耦合模型30-31
  • 2.3 本章小結31-33
  • 第三章 模分復用傳輸系統(tǒng)的關鍵技術33-51
  • 3.1 模分復用系統(tǒng)簡介33-34
  • 3.2 模式復用解復用技術34-41
  • 3.3 多維模分復用系統(tǒng)的信道均衡技術41-49
  • 3.3.1 符號間隔均衡器43-44
  • 3.3.2 多維模分復用系統(tǒng)的恒模算法44-49
  • 3.4 本章小結49-51
  • 第四章 自適應步長的MIMO-CMA算法及其性能分析51-57
  • 4.1 自適應步長MIMO-CMA算法原理51-52
  • 4.2 自適應步長MIMO-CMA算法的仿真實現(xiàn)及性能分析52-56
  • 4.2.1 VPI仿真平臺和多維模分復用仿真系統(tǒng)簡介52
  • 4.2.2 自適應步長MIMO-CMA算法的仿真實現(xiàn)及性能分析52-56
  • 4.3 本章小結56-57
  • 第五章 基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡的解復用均衡算法57-67
  • 5.1 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡解復用算法原理57-61
  • 5.2 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡解復用算法性能分析61-65
  • 5.3 本章小結65-67
  • 第六章 論文工作總結和展望67-69
  • 6.1 論文工作總結67-68
  • 6.2 進一步展望68-69
  • 參考文獻69-75
  • 致謝75-77
  • 攻讀學位期間發(fā)表的學術論文目錄77

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 阮秀凱;李昌;談燕花;張耀舉;;基于電域反饋神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應盲均衡方法[J];光學學報;2013年05期

,

本文編號:639842

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