随着互联网业务的蓬勃发展,光接入网面临着大容量、高速率及带宽灵活分配的业务需求与挑战。正交频分复用(OFDM)作为一种新型的光调制技术,具有较强的抗色散、抗非线性特性及较高的频带利用率,在下一代高速、大容量光接入网中极具应用潜力。同时,自适应光OFDM通信系统,能够根据流量需求,动态分配带宽资源,是推动智能光接入网发展的有力技术。而信号监测及均衡,是实现自适应OFDM系统资源动态分配及系统性能提升的关键技术。本论文对OFDM系统的信号监测及均衡技术开展了深入研究。在信号监测方面,包含信号调制格式识别及光信噪比(OSNR)估计。首先,论文创新地利用基于密度峰值的聚类算法及K近邻(KNN)回归算法,通过寻找信号星座点的簇心及自适应计算簇心数,识别信号的调制格式。该方法不需要训练序列,具有盲识别的优点。其次,论文创新地提出了基于高阶矩的高精度OSNR监测方法,通过提取信号的最小幅度信息估算多进制正交幅度调制(M-QAM)信号的OSNR,解决了传统高阶矩方法只能在小范围内估计M-QAM信号OSNR的问题。在信号均衡方面,论文先利用基于密度峰值的聚类算法确定信号星座点的簇心,接着利用K均值(K-means)聚类算法,对信号进行优化判决,最终在接收端实现信号调制格式无关的自适应均衡,提升系统的误码率性能。