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高速光纤通信中数字信号处理算法原理与应用  第2卷  多载波调制和人工智能新技术
高速光纤通信中数字信号处理算法原理与应用  第2卷  多载波调制和人工智能新技术

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工业技术

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  • 作 者:余建军,迟楠著
  • 出 版 社:北京:清华大学出版社
  • 出版年份:2018
  • ISBN:9787302503798
  • 页数:185 页
图书介绍:本书介绍光纤通信中最先进技术的原理和应用,主要包括直接检测和相干检测的各种数字处理算法以及如何用这些算法在光传输系统中的应用。
《高速光纤通信中数字信号处理算法原理与应用 第2卷 多载波调制和人工智能新技术》目录

第12章 光OFDM原理 1

12.1引言 1

12.2直接检测光OFDM系统基本结构 3

12.3相干检测光OFDM系统结构与基本原理 4

12.4小结 23

参考文献 23

第13章 直接检测OFDM的基本数字信号处理技术 27

13.1引言 27

13.2基于half-cycled技术消除DDO-OFDM中子载波互拍效应的研究 30

13.2.1系统原理 30

13.2.2实验装置及结果 33

13.2.3小结 38

13.3直接检测的高阶QAM-OFDM信号的传输研究 38

13.3.1实验装置 38

13.3.2实验结果和分析 40

13.3.3小结 46

13.4基于DFT-S的大容量DDO-OFDM信号短距离传输研究 46

13.4.1基于DFT-S的大容量DDO-OFDM系统中训练序列的优化 46

13.4.2大容量DDO-OFDM中预增强和DFT-S技术的比较 55

13.4.3小结 62

参考文献 62

第14章 强度调制直接检测高速光纤接入系统 65

14.1引言 65

14.2高频谱效率调制技术 66

14.2.1奈奎斯特调制技术 68

14.2.2超奈奎斯特调制技术 73

14.3非线性补偿技术 77

14.3.1基于沃尔泰拉级数的非线性补偿技术 78

14.3.2基于类平衡编码和探测的非线性补偿技术 79

14.4单边带调制系统 85

14.5高速波分复用系统 92

14.6小结 95

参考文献 95

第15章 基于IQ调制直接检测的高速光纤接入系统 98

15.1引言 98

15.2基于IQ调制器的独立边带调制直接检测系统 98

15.3基于训练序列的镜像消除算法 101

15.3.1基于训练序列的镜像消除算法原理 101

15.3.2实验系统 103

15.3.3实验结果 104

15.4基于自适应盲均衡的镜像消除算法 109

15.4.1基于自适应盲均衡的镜像消除算法原理 109

15.4.2实验系统和结果 110

15.5小结 113

参考文献 113

第16章 前向纠错码 115

16.1引言 115

16.2分组码 116

16.2.1线性分组码 116

16.2.2循环码 118

16.2.3BCH编码 120

16.2.4RS编码 123

16.2.5奇偶校验码 124

16.3Turbo编码 125

16.3.1Turbo码的编码 125

16.3.2Turbo码的迭代译码 126

16.3.3MAP译码 127

16.3.4Turbo均衡技术 129

16.3.5OFDM信号Turbo迭代均衡 129

16.3.6基于MIMO-CMA均衡算法 131

16.4LDPC编码 136

16.4.1LDPC码的基本概念 136

16.4.2 60GHz LDPC-TCM OFDM光毫米波信号传输系统原理 137

16.4.3实验结果及分析 140

16.5级联编码 141

16.6总结 143

参考文献 143

第17章 高谱效率光四维调制基本原理与关键技术 146

17.1引言 146

17.2二维、三维恒模调制的星座点分布与性能分析 147

17.3四维多阶调制的原理与实现 150

17.3.1四维多阶调制基本原理 150

17.3.2四维多阶调制的实现 151

17.4多维多阶调制星座图的设计依据 158

17.4.1“簇形”问题 158

17.4.2“球形”问题 160

17.5典型多维多阶星座图性能分析 160

17.5.1N=2 161

17.5.2N=4 163

17.6总结与展望 166

参考文献 167

第18章 光通信系统中的机器学习算法 169

18.1引言 169

18.2支持向量机 171

18.2.1间隔与支持向量 172

18.2.2对偶问题 173

18.2.3核函数 173

18.2.4基于SVM的调制格式识别 174

18.3BP神经网络 174

18.3.1BP神经元 175

18.3.2BP网络 175

18.3.3基于BP神经网络的OSNR估计器 176

18.4聚类算法 177

18.4.1K-means聚类算法原理 177

18.4.2算法流程 178

18.4.3算法展示与分析 178

18.5聚类算法在抗非线性中的应用 180

18.5.1应用原理 180

18.5.2结果分析 182

参考文献 183

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