【摘 要】
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随着云计算和大数据技术的迅速发展,4k高清视频、虚拟现实、智能医疗等业务得到广泛普及,高速率、大容量和低时延的光接入网络是未来的发展趋势。将正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）应用于光接入网,从而构建直接检测的光OFDM系统,具有频谱利用率高、抗信道色散和衰落等技术优势。但在OFDM系统中,发送机和接收机的采样频率偏移（SF
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随着云计算和大数据技术的迅速发展,4k高清视频、虚拟现实、智能医疗等业务得到广泛普及,高速率、大容量和低时延的光接入网络是未来的发展趋势。将正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）应用于光接入网,从而构建直接检测的光OFDM系统,具有频谱利用率高、抗信道色散和衰落等技术优势。但在OFDM系统中,发送机和接收机的采样频率偏移（SFO）会导致传输性能的降低。本文主要研究直接检测光OFDM系统的SFO估计与补偿技术,从而提升系统性能,所开展的主要工作如下:1、针对直接检测光纤OFDM系统的SFO问题,提出了一种低复杂度的SFO盲估计与补偿方法。通过提取接收OFDM符号的子载波中调制符号,使用四次方算法估计SFO所引起的相位偏移,进而估计出系统整体SFO。为进一步提高估计精度,使用两个子载波调制符号的减法运算以消除信道均衡不准确所导致的残留相位。实验结果表明,该方法的最大SFO估计范围达±1000ppm,估计误差低于±3ppm。由于无需导频或训练符号,降低了系统复杂度。2、针对直接检测可见激光OFDM系统的SFO问题,提出了一种基于改进K-means聚类算法的SFO自动补偿方法,无需对SFO引起的相位进行估计。通过选取接收端的部分样本数据进行K-means聚类,并结合旋转因子对初代质心进行修正。实验结果表明,1.314 Gb/s可见光OFDM信号经过3m自由空间传输,系统所承受的SFO容忍范围达±120ppm。相对于传统K-means算法,本文所提出的改进Kmeans聚类算法可降低计算复杂度和数据冗余度。
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