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偏振复用可在不改变主干通信链路前提下双倍提升系统的容量,但是要求接收端能够有效地跟踪光信号偏振态,传统的方法是使用光学偏振控制手段对光信号实现的偏振态分离,但是存在跟踪速率较低以及系统复杂等方面问题。而在新一代相干光通信系统则利用信号处理算法实现快速鲁棒的偏振态跟踪与解偏。目前已有诸多偏振态跟踪技术相继提出,本文围绕课题组提出的半径导向线性卡尔曼(RDLKF)算法开展偏振态跟踪以及信道均衡性能研究。该算法具有收敛速度快和快速跟踪优点,在下一代高频谱效率光信号监测与分析方面具有明显应用潜力。本论文在课题组已有工作基础上,仿真和实验分析了该算法在不同应用环境下的性能,并对该算法的不足进行了相应的改进,主要内容分为基于RDLKF的解偏算法和基于RDLKF的均衡算法两部分。本论文首先回顾了偏振复用相干光通信系统及相关数字信号处理补偿算法发展历程。介绍了偏振复用相干光通信系统的工作流程,对系统中各个模块的工作原理进行了详细的分析,建立了相应的数学模型,给出了常用数字信号处理的过程,并对关键步骤进行了分析。在RDLKF解偏算法的研究中,将RDLKF解偏算法应用于QPSK/16QAM混合调制信号的偏振态恢复中,讨论了多种参数对算法的影响;其次为了解决RDLKF算法在高阶调制格式下解偏性能差的问题,提出了级联RDLKF算法,使用单模RDLKF对信道参数进行预收敛,再使用多模RDLKF进行继续收敛,实验结果表明该算法能有效降低RDLKF算法在高阶调制格式下解偏代价高的问题;为了进一步提高级联RDLKF算法的性能,采用概率判决和按星座点数目加权更新系数方式对半径导向方式进行了改进,仿真结果表明改进算法能够提高级联RDLKF算法的偏振态跟踪速度。在基于RDLKF均衡算法的研究中,为了解决RDLKF算法只能进行解偏,不能进行信道均衡的问题,提出了两种解决方案。第一种,将RDLKF算法与传统CMA算法结合提出了一种RDLKF+CMA级联算法,该算法使用RDLKF对信道参数进行预收敛,并将预收敛参数作为CMA滤波器的中心抽头系数,实验结果表明该算法能解决不仅可以进行信道均衡,而且也解决了CMA算法存在奇异性的问题;第二种,将RDLKF算法进行矢量扩展,并在状态空间建立新型约束关系,提出一种新型RDLKF均衡算法,实验结果表明该算法可以改善RDLKF不能进行信道均衡的问题并且具有快速的偏振态跟踪速率。