相干光正交频分复用系统中射频导频和扩展卡尔曼滤波联合的相位噪声补偿算法

针对大线宽和高阶圆形正交幅度调制(C-QAM)的相干光正交频分复用(CO-OFDM)系统,提出一种基于射频导频(RF-Pilot)和时域扩展卡尔曼滤波相结合的相位噪声补偿算法。该算法通过在接收端预设的RF-Pilot进行时域相位噪声粗补偿,并进行信道估计和均衡。再对信道均衡后的频域数据进行预判决,结合判决后的时域数据和信道均衡后的时域数据,进行扩展卡尔曼滤波,实现相位噪声的最终补偿。基于传输速率为50Gb·s~(-1)和传输距离为100km的CO-OFDM系统在C-16QAM和C-32QAM两种调制格式下进行了算法的仿真验证。仿真结果表明,该算法相较于原RF-Pilot算法,具有较好的相位噪声补偿效果,且频谱利用率并未显著降低,算法复杂度并未显著增加。激光器线宽为2.1MHz,且使用C-32QAM时,该相位噪声算法补偿的误码性能可达到前向纠错上限,从理论上证明使用该算法可提高CO-OFDM系统对激光器线宽的容忍度,线宽较宽的廉价分布式反馈激光器可作为CO-OFDM系统的发射端光源和接收端本地振荡。该算法能扩展大线宽CO-OFDM系统在长距离接入网和城域网中的应用。     

基于时频域卡尔曼滤波的CO-OFDM系统相位噪声补偿算法

针对基于高阶正交幅度调制(QAM)的大线宽相干光正交频分复用(CO-OFDM)系统,提出了一种基于时域和频域卡尔曼滤波(KF)联合估计的相位噪声补偿算法。所提算法在发射端插入时域训练符号和导频序列,在接收端基于训练符号进行频域卡尔曼滤波后得到信道估计值,进行时域扩展卡尔曼滤波(EKF)后得到相位噪声粗略估计值。时域相位噪声估计值为复数值,为获得较好的补偿效果,根据导频序列数目将每个OFDM符号分割为若干个亚符号。在导频序列处进行时域EKF,通过在每个亚符号最后一个导频处进行线性插值,得到每个采样点的相位噪声粗略估计值。对粗略相位噪声补偿后的频域数据进行预判决,并对时域相位噪声进行精细补偿。采用所提算法对传输速率为50Gbit·s-1、传输距离为100km的CO-OFDM系统进行了数值模拟,结果表明所提算法与其他方法相比取得了较好的补偿效果。对于激光器线宽为1 MHz(16QAM)和800kHz(32QAM)的CO-OFDM系统,误码率可达前向纠错上限。     

CO-OFDM系统基于时频域卡尔曼滤波的相位噪声补偿算法

本文基于高阶正交幅度调制(QAM)和大线宽的相干光正交频分复用(CO-OFDM)系统,提出了一种基于时域和频域卡尔曼滤波联合估计的相位噪声补偿算法。该算法在发射端时域插入训练符号和导频序列,首先在接收端基于训练符号进行频域卡尔曼滤波得到信道估计。其次进行时域扩展卡尔曼滤波得到相位噪声粗略估计值。因此时相位估计值为复数值,为获得较好的补偿效果,根据导频序列数目,将每个OFDM符号分割为若干个亚符号。同时在导频序列处进行时域扩展卡尔曼滤波,通过在每个亚符号最后一个导频处进行线性插值得到每个采样点的相位噪声粗略估值。将粗略相位噪声补偿后的频域数据进行预判决后,最后进行时域相位噪声精细补偿。基于50Gb/sCO-OFDM系统传输100km进行了仿真验证,该算法较其他方法相比取得了较好的补偿效果。在激光器线宽为1MHz且16QAM以及线宽为800KHz且32QAM两种情况下,误码率性能可达前向纠错(FEC)上限。该算法能极大促进CO-OFDM系统在长距离接入网和城域网中的应用。     

大线宽相干光正交频分复用系统中盲相位噪声补偿

基于大线宽相干光正交频分复用(CO-OFDM)系统,提出了一种可以有效克服符号判决错误的盲载波间干扰(ICI)相位噪声补偿算法。使用该算法之前,先使用无迭代盲(IFB)算法对公共相位误差(CPE)的相位噪声进行补偿。该算法采用了形式简单的代价函数,可大幅减小计算复杂度。该ICI相位噪声补偿算法包括粗略ICI和精细ICI相位噪声补偿两个阶段,先使用平均能量盲(Avg-BL)算法进行粗略ICI相位噪声补偿,再使用公共相位误差分割补偿(CPEC)算法进行精细ICI相位噪声补偿。该CPEC算法对粗略ICI相位噪声补偿后的频域数据进行判决,再将每个接收到的正交频分多路复用(OFDM)时域符号分割为一定数目的亚符号,从而求出每个亚符号中相位噪声的近似平均值。Avg-BL算法有效解决了CPEC算法中的符号判决错误传播问题;CPEC算法在时域OFDM亚符号分割数目较大的情况下,对ICI相位噪声具有较好的补偿效果。对50Gbit/s CO-OFDM系统在传输距离为100km的情况进行了仿真,仿真结果表明,与Avg-BL算法和CPEC算法等ICI相位噪声算法相比,所提算法具有较好的相位噪声补偿效果,且具有较高的频谱利用率。在该算法中,选择合适的时域OFDM亚符号分割数目,可取得较好的补偿效果,且算法复杂度并未显著增加。     

基于量子粒子群优化的正交小波加权多模盲均衡算法

针对常数模盲均衡算法(CMA)均衡高阶正交振幅调制信号(QAM)存在收敛速度慢、稳态误差大的缺点, 提出了基于量子粒子群优化的正交小波加权多模盲均衡算法(QPSO-WTWMMA). 该算法根据高阶QAM信号星座图分布特点, 将量子粒子群优化算法(QPSO) 和正交小波变换融入于加权多模盲均衡算法(WMMA)中. 因而, 利用QPSO对均衡器权向量进行了优化, 利用正交小波变换降低了输入信号的自相关性, 利用WMMA选择了合适的误差模型匹配QAM星座图. 理论分析及水声信道仿真结果表明, QPSO-WTWMMA算法可以获得更快的收敛速度和更低的稳态误差, 在水声通信中具有重要的参考价值.     

一种基于星座恢复的相干光OFDM系统非线性抑制方法

鉴于相干光正交频分复用系统（CO-OFDM）易受非线性效应影响,严重制约系统传输性能, 提出一种基于星座恢复的降低系统峰均值功率比（PAPR）的方法。对系统模型及作用机理进行分析,仿真结果显示,以10 Gbit/s的速率通过单模光纤传输720 km,基于星座恢复的CO-OFDM系统Q值较无非线性抑制的CO-OFDM系统有3 dB提高;另外,系统最佳限幅比例系数受色度色散影响,随着色散因子的增大,星座恢复效果也逐渐减弱,在传输240 km条件下,色散因子为12 ps/nmkm较6 ps/nmkm,限幅比例系数从0.9降低至0.8。     

基于投影直方图的CO-OFDM系统盲相位噪声补偿算法

提出了一种改进的盲相位噪声补偿算法——两阶投影直方图(two-stage PH)算法。利用一系列均匀分布的测试相位对接收信号进行相位旋转,将得到的信号向实轴投影,获取投影直方图;统计投影中心附近星座点的数量,以数量最多对应的测试相位作为粗相移值;以粗相移值为中心均匀取一定数量的测试相位,重复一阶投影直方图的估计步骤,得到精确的相移值进行相位补偿。通过基于光梳状谱的双向相干光正交频分复用无源光网络(COOFDM-PON)实验系统对该算法的性能进行了验证。结果表明:该方法对10×8Gbit/s的CO-OFDM系统的公共相位噪声有很好的补偿效果,将16正交振幅调制(16QAM)CO-OFDM系统的误码率降低至少2个数量级。该算法测试相位的个数仅需一阶投影直方图算法测试相位个数的1/4,极大地降低了系统的复杂度,可用于CO-OFDM系统的公共相位噪声补偿。     

基于自适应ICA的PDM-CO-OFDM系统信道均衡算法

基于独立成分分析法(ICA)能够实现偏振复用相干光正交频分复用(PDM-CO-OFDM)系统的盲信道均衡,与基于导频的信道均衡方法相比,能极大提高系统的频谱利用率。然而这种固定步长的ICA算法对每个子载波采用迭代算法来计算信道频率响应分离矩阵,需要经过几十次迭代才能收敛。为有效降低该算法的计算复杂度,提出一种基于自适应步长ICA的盲信道均衡算法,采用自适应分离步长提高迭代算法的收敛速度。基于100 Gb/s 16进制正交振幅调制(16 QAM)PDM-CO-OFDM系统,仿真实验表明该自适应算法的系统误码率性能优于固定步长ICA算法的结果,且收敛速度提高5倍以上,能够用于未来高速PDM-CO-OFDM系统接收端进行高效信道均衡。     

相干光正交频分复用传输系统中的无导频相位纠偏方法

提出了一种适用于16-QAM的新型相位纠偏方法,克服了基于M次方算法的传统相位纠错方法不适用于高阶正交振幅调制的缺点.该方法结合正交频分复用调制方式,无需导频即可完成相位盲估计,且计算量较少.本文基于112 Gb/s 1040 km的相干光正交频分复用传输系统进行了算法验证,并与传统的4次方纠偏方法进行了比较,实验证明...     

基于径向基神经网络的太阳能电池缺陷检测

为了检测太阳能电池的缺陷,建立了太阳能电池板的电致发光(EL)图像与其缺陷类型间的神经网络预测模型,可以对太阳能电池板不同类型缺陷进行自适应检测。首先,采用主成分分量分析(PCA)算法对电致发光(EL)图像训练样本集降维;然后,将降维后得到的数据输入神经网络预测模型进行学习,对模型的参数进行优化选取;最后,将训练好的网络对测试样本集进行仿真。仿真结果表明:在采用相同的训练样本集和测试样本集条件下,与反向传播神经网络(BPNN)相比,径向基神经网络(RBFNN)具有全局最优特性,结构简单,最高识别率达96.25%,计算时间较短,能满足在线检测的要求。     

可见光通信系统的非线性失真抑制研究北大核心CSCD

发光二极管的非线性特性是引起光信号出现非线性失真的一个重要因素,针对该问题,采用人工神经网络在接收端对信号的非线性失真进行抑制,进而降低可见光通信系统的误码率。将发光二极管的输入电信号与接收端转换后的电信号组成成对数据,将成对数据集送入神经网络进行训练,学习信号在电光转换、信道传输及光电转换过程中的非线性失真特性,通过神经网络对信号的非线性失真进行估计与抑制。此外,在训练过程中采用分布估计算法搜索神经网络的超参数集,以降低训练难度。实验结果表明,该方法在不同的信道环境下均能有效地改善可见光通信的性能。     

相干光正交频分复用传输系统中的 无导频相位纠偏方法

提出了一种适用于16-QAM的新型相位纠偏方法,克服了基于M次方算法的传统相位纠错方法不适用于高阶正交振幅调制的缺点.该方法结合正交频分复用调制方式,无需导频即可完成相位盲估计,且计算量较少.本文基于112 Gb/s 1 040 km的相干光正交频分复用传输系统进行了算法验证,并与传统的4次方纠偏方法进行了比较,实验证明该算法适用于正交频分复用和16-QAM调制平台,相位纠偏结果显著优于基于导频的4次方算法.     

基于判决导引的水声信道混合盲均衡算法研究

提出了一种适用于正交幅度调制(QAM)信号的混合盲均衡算法,该算法在初始模式中分别对QAM信号的同相分量和正交分量进行均衡,利用方形环判决域对均衡器输出信号进行判决,当误码率降到足够低的水平时自动切换到判决导引最小均方误差算法。最后利用水声信道仿真模型,对该算法的性能进行了验证。结果表明:该算法性能稳健,收敛后均方误差小,有效降低了高速水声通信的误码率,提高了水声信道均衡的稳定性,且有良好的冷启动和重新启动能力。     

基于SIPM-SPM调制的ACO-OFDM系统性能分析

针对DCO-OFDM系统功率效率低以及高阶信号调制复杂度高的问题,提出一种联合子载波索引和功率叠加复用(Subcarrier Index-Power Modulated With Superposition Multiplexing,SIPM-SPM)的新型信息承载维度,将其应用于非对称限幅光正交频分复用(Asymmetrically Clipped Optical OFDM,ACO-OFDM)系统。该调制技术对高功率子载波采用SPM,添加两个8PSK和QPSK编码的复值数据,进一步增加了信号的传输容量,同时ACO-OFDM系统避免了直流偏置带来的功率损耗。仿真结果显示:在ACO-OFDM系统中,SIPM-SPM相较于SIPM(8-PSK/QPSK),信号传输容量提高了28.6%;相较于相同信号传输容量的SIPM(32-PSK/QPSK),在误码率为1.0×10^(-3)时,信噪比增益>2.8 dB,色散容忍度提高了>560 ps/nm,光发射功率动态范围提高了>6.7 dB。这表明将SIPM-SPM调制应用于ACO-OFDM系统,具有较好的抗噪声性能和较高色散容忍度,也降低了对发射光功率的需求。     

一种光正交频分复用系统的联合相位均衡方法

正交频分复用（OFDM）技术加相干接收与数字信号处理法(DSP)的组合是超长距离光通信的理想模型。光OFDM系统对相位噪声十分敏感,必须对相位噪声进行补偿。提出一种基于正交小波基变换的光OFDM系统的联合相位均衡方案。该方案将块状导频周期性地插入OFDM信号,在接收端利用导频信息首先消除各个子载波的公共相位误差,然后采用自适应均衡方式消除每个子载波自身相位误差。仿真结果表明,对于二进制正交振幅键控(4QAM)调制信号,在采用常规的G.652光纤、100 Gb/s的相干光OFDM系统中,该联合相位补偿方法可使信号在满足传输系统的误码性能要求下,传输距离达到1000 km。     

基于再生核RBF神经网络的瓦斯突出预测系统

该设计的瓦斯突出预测系统由数据采集,数据传输和数据处理三部分组成;首先使用层次分析法和MATLAB选择出了瓦斯突出影响因素,然后使用TMS320C6713和PCI总线技术设计了数据采集和传输系统,同时采用再生核算法来进行RBF神经网络的训练,通过W12[a,b]空间插值逼近的方法,把RBF神经网络的训练转换为解线性方程组,最后使用LABVIEW,MATLAB和CCS混合编程实现了再生核RBF神经网络的训练和仿真以及TMS320C6713软件开发,准确地预测出了瓦斯突出。     

海豚Whistles为信息载体的正交频分复用循环移位键控扩频伪装水声通信

提出一种伪装水声通信调制方法,将原始海豚whistles信号表示为以自身DFT系数为数据符号的正交频分复用(OFDM)块,采用m序列对OFDM块中的子载波幅度进行指数调制实现正交频分复用循环移位键控(OFDM-CSK)扩频调制,分别采用PEAQ算法与相关系数计算听觉与波形相似度,作为两个客观评价结果约束OFDM子载波幅度的修改程度,保证伪装的效果。提出匹配滤波与正交匹配追踪结合的自同步算法,使伪装通信信号帧结构的设计保持原始whistles叫声的模式,提高了伪装的效果。通过CSK扩频技术很大程度地提高系统的频带利用率且通过垂直阵虚拟时间反转信道均衡技术提高了通信系统的稳健性。海上试验验证了伪装通信方法的可行性。      

基于小波变换的长距离光正交频分复用系统中四波混频引起的相位噪声分析

四波混频（FWM）效应是相干光正交频分复用（CO-OFDM）系统中最主要的非线性作用。分析基于小波变换的相干光正交频分（WT-OOFDM）系统原理,研究小波变换对FWM效应和光放大器自发辐射（ASE）引起的相位噪声的改善效果。数值结果表明,在采用常规G. 652光纤,100 Gbit/s的WT-OOFDM传输1500 km时,非线性相位噪声降低20%,总相位噪声降低15%。     

非线性系统混沌运动的神经网络控制

设计前馈反传神经网络控制非线性系统混沌运动的新方法.根据扰动参数模型输入输出数据,按照非线性学习算法训练网络产生系统稳定所需的小扰动控制信号,去镇定混沌运动,使嵌入在混沌吸引子中的不稳定周期轨道回到稳定不动点上.Hnon映射数值仿真结果表明,这种方法控制非线性混沌系统响应速度快、控制精度高 关键词： 混沌控制 神经网络 吸引子 非线性     

基于波段调制的HOSVD多光谱人脸识别

通过分析影响多光谱人脸识别的两个重要因子:皮肤的物理特性和传感器的系统响应特性,提出了基于波段调制的高阶奇异值分解多光谱人脸识别算法.该算法考虑到各波段上数据信息的差异性,用加权融合方法对多光谱图像光谱维进行单独处理,保留了光谱维更多的信息量.仿真结果表明,基于波段调制的高阶奇异值分解方法可应用于多光谱人脸识别,与未考虑波段特性的单波段积融合高阶奇异值分解、单波段和融合高阶奇异值分解相比有较高的识别结果.