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低成本高速率NG-PON系統(tǒng)中的高效新型均衡算法研究

發(fā)布時(shí)間:2021-11-03 20:02
  無源光網(wǎng)絡(luò)(Passive Optical Network,PON)作為一種終端接入技術(shù),是低成本解決寬帶光接入問題的最佳方案之一。然而,目前已經(jīng)大量鋪設(shè)的PON系統(tǒng)由于其上下行接入帶寬較低,難以滿足寬帶業(yè)務(wù)長(zhǎng)期發(fā)展需求。在此背景下,下一代PON(Next Generation Passive Optical Network,NG-PON)系統(tǒng)需要在功能和性能等方面得到進(jìn)一步升級(jí)。近年來,基于低成本光電器件的高速率NG-PON系統(tǒng)是當(dāng)前國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界和工業(yè)界關(guān)注的重點(diǎn)。在這些系統(tǒng)中,光電器件帶寬限制及光纖累積色散產(chǎn)生的碼間串?dāng)_將嚴(yán)重影響系統(tǒng)性能,進(jìn)而影響了PON系統(tǒng)的接入能力。為此,如何提升低成本、高速率NG-PON系統(tǒng)的性能也成為了當(dāng)前NG-PON研究的熱點(diǎn)之一。在眾多方案中,基于數(shù)字信號(hào)處理的均衡方案以補(bǔ)償碼間串?dāng)_的影響被認(rèn)為是解決上述問題的有效措施之一。為此,本文主要研究了低成本、高速率NG-PON系統(tǒng)中的新型高效均衡方案。首先,本論文對(duì)低成本高速率NG-PON系統(tǒng)的特性進(jìn)行了分析和系統(tǒng)建模;在此基礎(chǔ)上,提出了基于特征構(gòu)建以及特征工程方案的改進(jìn)型機(jī)器學(xué)習(xí)均衡算法;然后,對(duì)提出的新型... 

【文章來源】:杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】:65 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

低成本高速率NG-PON系統(tǒng)中的高效新型均衡算法研究


高速率低成本NG-PON系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

效果圖,三維空間,效果圖,方案


杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文 據(jù)來模擬。在均衡操作之后,將失真的數(shù)據(jù)信號(hào)解碼為 NRZ 或 PAM-4。最后,通過上述 DSP處理,進(jìn)行 BER 計(jì)算以評(píng)估所研究均衡器的性能。此外,在該實(shí)驗(yàn)中,均衡是在下采樣之后實(shí)現(xiàn)的,該下采樣每位只需要一個(gè)采樣就可以實(shí)現(xiàn)信號(hào)均衡。因此,實(shí)際上,只要使用 CDR查找最佳采樣時(shí)間,25GS/s 的采樣率就足以實(shí)現(xiàn)信號(hào)均衡。 2.4.2 帶限的單波長(zhǎng) 25-Gb/s NRZ 系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 為了證明所提出基于特征構(gòu)建優(yōu)化的 SVM 方案在低成本高速率 NG-PON 系統(tǒng)中的性能,本小節(jié)給出了該算法在每波長(zhǎng) 25-Gb/s NRZ 系統(tǒng)中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。為了演示本方案的線性可分性,給出了 NRZ 信號(hào)的數(shù)據(jù)樣本在幾何空間中分布,如圖 2.8 所示。

關(guān)系曲線,關(guān)系曲線,分辨率,方案


杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文18(b)20kmw/oEq.w/ourschemew/DFEw/FFEw/oEq.w/ourschemew/DFEw/FFE(a)BtB圖2.9不同均衡方案的以及未均衡信號(hào)在(a)BtB情況;(b)20km傳輸情況下的眼圖為了突出本方案的有效性,本章采用傳統(tǒng)FFE和DFE均衡器進(jìn)行了性能對(duì)比。在圖2.9(a)和圖2.9(b)中分別展示了在背對(duì)背(backtoback,BtB)和20km傳輸情況下在未均衡以及不同的均衡方案下得到的眼圖。在該項(xiàng)測(cè)試中,所有均衡方案的訓(xùn)練開支均設(shè)置為一致(500訓(xùn)練序列長(zhǎng)度,11濾波器抽頭數(shù))。在本節(jié)其他測(cè)試中,如無特別說明則均為該配置。可以看出,本方案獲得的眼圖具有特殊的形狀,這是由于SVM的特殊優(yōu)化目標(biāo)所致,描述為:wxb1(2.35)該式可以說明任意訓(xùn)練數(shù)據(jù)到最優(yōu)超平面的距離都大于等于1。因此,本方案可以在任何采樣時(shí)間保持較大的噪聲裕度。與普通的DFE和FFE相比,此功能使該方案能夠更好地抵抗模數(shù)轉(zhuǎn)換器(AnalogtoDigitalConverter,ADC)的定時(shí)偏移。圖2.10BER與(a)定時(shí)偏移關(guān)系曲線圖;(b)ADC分辨率關(guān)系曲線圖圖2.10為時(shí)鐘恢復(fù)模塊的定時(shí)抖動(dòng)引起的時(shí)序誤差對(duì)接收靈敏度的影響。DSO的采樣數(shù)據(jù)從80-GSa/s上采樣到800-GSa/s,即每比特?cái)?shù)據(jù)被32倍上采樣以實(shí)現(xiàn)32種不同的定時(shí)偏移。由于25Gb/sNRZ和50Gb/sPAM4信號(hào)所對(duì)應(yīng)的波特率均為25GBaud/s,因此兩種調(diào)制格式下的相鄰采樣點(diǎn)之間的時(shí)序偏移均為1.25ps。在下采樣處理期間,將服從高斯分布的隨機(jī)

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體行為識(shí)別方法[J]. 陳華華,查永亮.  杭州電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(06)
[2]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)行駛小車研究與設(shè)計(jì)[J]. 鐘皇平,王麗君,俞超.  杭州電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(06)

碩士論文
[1]基于支持向量機(jī)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類算法研究[D]. 朱文峰.南京郵電大學(xué) 2019
[2]基于支持向量機(jī)和深度學(xué)習(xí)的車牌識(shí)別技術(shù)研究[D]. 陽光.成都理工大學(xué) 2019
[3]基于光滑非凸損失的魯棒支持向量機(jī)及其稀疏算法[D]. 安亞利.西安電子科技大學(xué) 2019



本文編號(hào):3474265

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