【摘 要】
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跟传统的光通信系统相比相干光通系统具有更大的优势,并且随着光器件的发展使得相干光通信系统商用化变为可能,所以对相干光通信系统中的色散补偿进行研究具有重大的现实意义
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跟传统的光通信系统相比相干光通系统具有更大的优势,并且随着光器件的发展使得相干光通信系统商用化变为可能,所以对相干光通信系统中的色散补偿进行研究具有重大的现实意义。、随着大规模数字集成电路以及专用集成电路的发展,人们越来越重视利用电信号均衡原理对光信号的传输损伤进行补偿,使用基于数字信号处理的方法对色散进行补偿可以减少成本,提高信号质量,而且具有自适应补偿的能力本文主要研究在相干光通信系统中采用基于数字信号处理的方法补偿系统的色散,来提高光纤通信系统的性能。在分析了数字信号处理的方法来补偿色散的自适应均衡器和多种算法基础上重点研究了智能粒子群优化算法在补偿技术中的应用。用这种算法对均衡器的抽头进行优化,通过实验和理论分析、比对证明该算法的有效性。首先介绍课题研究的背景,之后分析了采用数字信号处理的方法来补偿色散用到的自适应均衡器和自适应算法,对自适应均衡器的结构进行分析并分类,比较了最小均方算法LMS和最小二乘算法RLS的性能,通过仿真分析完成了对LMS和RLS算法的性能的比较得到RLS算法有更好的收敛性和均衡效果。其次,本文又着重介绍了智能算法粒子群优化算法PSO的应用,用PSO算法来优化均衡器的抽头,来补偿光纤的色散,通过仿真分析可以得到,PSO算法有很好的均衡性能。最后通过比较这三种算法的收敛性和仿真眼图、误码率等特性发现,PSO算法的均衡效果比LMS算法和RLS算法的均衡效果都好,虽然PSO算法的收敛性没有RLS算法好,但是,PSO算法简单,参数少,收敛性比LMS好。
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