基于半徑導向線性卡爾曼濾波的偏振解復用和均衡技術研究.pdf

1、偏振復用可在不改變主干通信鏈路前提下雙倍提升系統(tǒng)的容量，但是要求接收端能夠有效地跟蹤光信號偏振態(tài)，傳統(tǒng)的方法是使用光學偏振控制手段對光信號實現(xiàn)的偏振態(tài)分離，但是存在跟蹤速率較低以及系統(tǒng)復雜等方面問題。而在新一代相干光通信系統(tǒng)則利用信號處理算法實現(xiàn)快速魯棒的偏振態(tài)跟蹤與解偏。目前已有諸多偏振態(tài)跟蹤技術相繼提出，本文圍繞課題組提出的半徑導向線性卡爾曼（RDLKF）算法開展偏振態(tài)跟蹤以及信道均衡性能研究。該算法具有收斂速度快和快速跟蹤優(yōu)點，在

2、下一代高頻譜效率光信號監(jiān)測與分析方面具有明顯應用潛力。本論文在課題組已有工作基礎上，仿真和實驗分析了該算法在不同應用環(huán)境下的性能，并對該算法的不足進行了相應的改進，主要內容分為基于RDLKF的解偏算法和基于RDLKF的均衡算法兩部分。
　　本論文首先回顧了偏振復用相干光通信系統(tǒng)及相關數(shù)字信號處理補償算法發(fā)展歷程。介紹了偏振復用相干光通信系統(tǒng)的工作流程，對系統(tǒng)中各個模塊的工作原理進行了詳細的分析，建立了相應的數(shù)學模型，給出了常用數(shù)字

3、信號處理的過程，并對關鍵步驟進行了分析。
　　在RDLKF解偏算法的研究中，將RDLKF解偏算法應用于QPSK/16QAM混合調制信號的偏振態(tài)恢復中，討論了多種參數(shù)對算法的影響；其次為了解決RDLKF算法在高階調制格式下解偏性能差的問題，提出了級聯(lián)RDLKF算法，使用單模RDLKF對信道參數(shù)進行預收斂，再使用多模RDLKF進行繼續(xù)收斂，實驗結果表明該算法能有效降低RDLKF算法在高階調制格式下解偏代價高的問題；為了進一步提高級聯(lián)R

4、DLKF算法的性能，采用概率判決和按星座點數(shù)目加權更新系數(shù)方式對半徑導向方式進行了改進，仿真結果表明改進算法能夠提高級聯(lián)RDLKF算法的偏振態(tài)跟蹤速度。
　　在基于RDLKF均衡算法的研究中，為了解決RDLKF算法只能進行解偏，不能進行信道均衡的問題，提出了兩種解決方案。第一種，將RDLKF算法與傳統(tǒng)CMA算法結合提出了一種RDLKF+CMA級聯(lián)算法，該算法使用RDLKF對信道參數(shù)進行預收斂，并將預收斂參數(shù)作為CMA濾波器的中心抽