100G DP-QPSK光信号相干检测中的偏振解复用与频偏估计技术研究

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随着光纤传输网络上流量的迅猛增长,对光纤传输骨干网信号的检测和处理是网络空间安全和态势感知的基础。近年来,100G DP-QPSK相干光系统在光纤骨干网中大规模部署,因此针对100G DP-QPSK光信号相干检测技术的研究对网络空间安全非常关键。本文针对100G DP-QPSK光信号相干检测中的偏振解复用和频偏估计技术进行研究,研究内容包括:(1)研究了100G DP-QPSK光信号相干检测原理,包括调制发射与相干检测原理、光纤信道中色散、偏振模色散和偏振相关损耗的特性以及频偏和相偏存在的原因。针对这些信号损伤,分析了常用的信号损伤补偿算法,为后续的算法研究打下理论基础。(2)提出了一种用于偏振解复用的自适应步长斯托克斯(stokes)空间法,解决了可迭代stokes空间法恒定步长带来的收敛性不够好的问题。原有的可迭代stokes空间法无奇点问题、收敛速度较快且偏振态跟踪性能较好,但它的迭代步长固定,设置步长时需要在收敛速度和收敛稳定性中找平衡点。本文对可迭代stokes空间法进行改进,提出的新算法保留了可迭代stokes空间法的优点,并且实现了步长的自适应更新。仿真结果表明,提出的新算法与可迭代stokes空间法相比,增加了少量的运算,但收敛速度提升一倍、收敛更稳定,且偏振态跟踪性能也得到提高。(3)提出了一种用于频偏估计的基于卡尔曼滤波的两级相位增量算法,解决了相位增量算法的频偏估计精度不高的问题。原有的相位增量算法以求平均的方式去除自发散射噪声,该算法简单易行,但频偏估计精度太低;且所需序列较长,导致时延较大。本文针对相位增量算法进行改进,提出的新算法以两级来估计频偏,第一级用相位增量算法对短序列进行频偏的粗估计,第二级用卡尔曼滤波估计出精确的频偏。仿真结果表明,提出的新算法与相位增量算法相比,频偏估计范围不变,频偏估计精度提高三个数量级,且运算量只有之前的七分之一。
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