針對高階環(huán)形正交幅度調(diào)制(QAM)的相干光通信系統(tǒng),提出了一種模糊C均值算法和K最近鄰算法相結(jié)合的非線性均衡算法。對接收端經(jīng)相位噪聲補(bǔ)償后的數(shù)據(jù),先用FCM算法有效剪裁訓(xùn)練數(shù)據(jù),同時對測試數(shù)據(jù)進(jìn)行分類判決,從而極大降低了后續(xù)KNN算法的計(jì)算復(fù)雜度。即首先計(jì)算訓(xùn)練集的初始質(zhì)心和各數(shù)據(jù)點(diǎn)的初始隸屬度,經(jīng)過迭代計(jì)算收斂后,得到最終的質(zhì)心和各數(shù)據(jù)點(diǎn)的隸屬度。然后將質(zhì)心隸屬度大于某閾值的測試數(shù)據(jù)點(diǎn)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),計(jì)算各測試數(shù)據(jù)與各訓(xùn)練集質(zhì)心的距離對其暫時分類,接下來進(jìn)行KNN算法分類。同時對測試集進(jìn)行分類判決,即對距該質(zhì)心距離低于閾值的測試數(shù)據(jù)根據(jù)歐式距離直接判決,大于閾值的測試數(shù)據(jù)用以上KNN方法進(jìn)行判決。該算法基于112 Gbit/s單載波單偏振相干檢測環(huán)形16QAM單載波系統(tǒng)傳輸距離為1 040 km進(jìn)行了非線性均衡效果仿真驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明,本文所提出的FCM-KNN算法可取得和KNN算法幾乎相同的非線性均衡效果,而其復(fù)雜度比后者可降低近20倍,對高階QAM相干光通信系統(tǒng)長距離傳輸具有重要意義。

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【文章目錄】：
1 引 言
2 FCM-KNN算法
3 仿真結(jié)果與性能分析
4 結(jié) 論



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