【摘 要】
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光纤通信通过采用波分复用和偏振分复用等多种复用技术,利用高阶正交幅度调制或扩展通信带宽等方式来提升系统的传输容量以应对日益增长的数据需求。但是在长距离、高带宽的骨干网络中,由克尔非线性带来的非线性香农极限是制约容量增长的重要因素。因此,必须使用非线性补偿技术来缓解光纤通信系统中的非线性损伤。光学相位共轭器,通过信号光与空闲光之间的相位共轭关系来实现对光纤链路中累积非线性损伤的补偿,而人工神经网络可
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光纤通信通过采用波分复用和偏振分复用等多种复用技术,利用高阶正交幅度调制或扩展通信带宽等方式来提升系统的传输容量以应对日益增长的数据需求。但是在长距离、高带宽的骨干网络中,由克尔非线性带来的非线性香农极限是制约容量增长的重要因素。因此,必须使用非线性补偿技术来缓解光纤通信系统中的非线性损伤。光学相位共轭器,通过信号光与空闲光之间的相位共轭关系来实现对光纤链路中累积非线性损伤的补偿,而人工神经网络可以通过对受非线性干扰后信号星座图的学习来模拟信号传输前后的非线性关系,从而实现对光纤非线性的补偿。本文研究分析了上述两种非线性补偿技术并针对其中的问题提出了高能效的光学相位共轭器和光电融合式非线性均衡器两种方法来分别补偿单信道和波分复用系统中64阶正交幅度调制信号的非线性损伤。提出的两种方法具有低成本,高能效,易于部署,强鲁棒性和低复杂度等特点,对于未来低成本的宽带动态光网络具有很好的应用前景。
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