【摘 要】
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大气激光通信作为一种功能性、无线、高带宽的接入工具,正在逐步获得市场的认可。目前认为其已经成为光纤布线的一个可行技术的、高带宽的无线替代品。但是,由于天气的不可控性,使得激光功率通过大气层的衰减变化难以预测。所以这个因素导致了大气激光通信难以达到理论速率,因此急需对通信技术进行创新。超奈奎斯特（FTN）通过压缩信号传输间隔,可提升信号发射速率,进而节省大量信道资源。因此,FTN成为提升信号传输速率
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大气激光通信作为一种功能性、无线、高带宽的接入工具,正在逐步获得市场的认可。目前认为其已经成为光纤布线的一个可行技术的、高带宽的无线替代品。但是,由于天气的不可控性,使得激光功率通过大气层的衰减变化难以预测。所以这个因素导致了大气激光通信难以达到理论速率,因此急需对通信技术进行创新。超奈奎斯特（FTN）通过压缩信号传输间隔,可提升信号发射速率,进而节省大量信道资源。因此,FTN成为提升信号传输速率的主要技术之一,将FTN与大气光通信结合,可以使其同时具有大容量以及高速率的优点。但其性能易受到波束飘移、扩散以及散射影响,因此研究如何提高恶劣天气下光通信性能方法具有重要意义。同时,当加速因子较小时,大气光通信FTN系统具有很强的码间干扰,从而导致性能急剧下降。因此,本文首先分析了几种常用的调制方式,之后,提出了混合调制应用于该系统,推导了混合调制的理论误码率。之后,将深度学习引入到该系统中,提出了一种深度学习预均衡方法用于消除码间干扰,该方法可在加速因子较小时取得正交性能。具体工作如下:（1）为追求更高的频带利用率,首先分析了几种常用调制方式的优缺点,之后提出将四相相移键控（QPSK）加载到4阶脉冲位置调制（4PPM）构成4PPM-QPSK混合调制,之后再将FTN技术与4PPM-QPSK混合调制技术结合构成QPSK-4PPM-FTN混合技术,构建了QPSK-4PPM-FTN光通信系统模型。蒙特卡洛仿真结果表明:将高阶脉冲位置调制与多进制相移键控相结合,可以在时间加速因子（t）不小于0.8的条件下,以较小的误码性能为代价传输更多的信息。例如,当t为0.8时QPSK-4PPM-FTN相较于QPSK传输的信息能够提高1.5倍。而且经计算结果可知QPSK-4PPM-FTN系统带宽利用率为4PPM的250%。（2）论证完混合调制QPSK-4PPM-FTN技术,经仿真结果可知该技术可以大幅度提高系统的频带利用率。之后将深度学习引入到FTN通信中发现系统性能提升更为明显。为此设计了一种基于深度学习的预均衡网络,为寻找到最合适的参数,利用大量的FTN信号对该预均衡网络进行了训练。随后,构建了深度学习预均衡FTN光通信系统,并对其进行理论分析。仿真结果表明,在加速因子不小于0.6的时候FTN信号经过深度学习预均衡网络时可几乎完全消除其带来的干扰,获得与Nyquist一致的性能。
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