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为了满足日益增长的数据需求,实现“超大容量、超长距离”通信,结合波分复用、偏振复用、模式复用3种复用技术,演示了一个少模光纤传输系统。实验生成符合ITU-T标准的80个通道,利用两个正交偏振及LP11a、LP11b两个模式,在最长达1000 km的少模光纤上传输32 GBaud的16QAM信号。为了减少色散效应和严重的偏振间、模间串扰产生的影响,在接收端数字信号处理(DSP)中,采用基于时域和频域的多输入多输出(MIMO)均衡解复用技术,显著提升系统性能。实验结果表明,经500/1000 km的少模光纤传输,系统的比特误码率(BER)分别能满足7%低密度奇偶校验码(LDPC)硬判决门限(3.8×10-3)和25%LDPC软判决门限(4.2×10-2)。当少模光纤传输距离为1000 km时,系统实现的净速率为32.768 Tbit/s,属于国内领先水平。 相似文献
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超声散斑相关法可应用于水下物体内层界面的位移测量,在工程建设中具有广泛的应用前景。根据所建立的测量实验系统,对位于水中的有机玻璃试件内层界面的面内位移和离面位移进行了实测,测量误差一般在7%以内。进一步研究结果表明:在刚体位移情况下,一般经粗磨、粗刨和粗铣加工或砂模铸造后的粗糙外层界面对超声散斑相关法内层界面位移测量结果的影响极小;当外层界面发生应变时,其变形前后内层界面上的散斑场的相关性将随应变量的增加而减弱,但外层界面应变小于0.05ε时,内层界面上超声散斑相关系数的减小不超过4%。 相似文献
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提出了一种无需预训练的卷积神经网络(CNN)模式分解(MD)算法,该算法利用具有不同感受野的分支结构提升神经网络的学习能力,用于对环芯少模光纤(FM-RCF)复杂耦合进行高精度表征。在仿真测试中,所提方法的模态相对相位和模态权重误差分别减小为传统CNN-MD的1/8与1/5。实验中利用CCD采集RCF输出端实际光斑图像作为算法输入,对3个模式叠加状态下的光斑进行模态权重和相对相位分析,得到重建光斑与实际光斑之间的相似度高于90%。所提算法不易陷入局部最优且无需迭代,处理时间为ms量级,可为RCF的模式表征及性能预测提供理论与技术支持。 相似文献