基于正交频分复用的弹性光网络关键参数识别研究

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近些年,学者们提出了一种具备数据速率灵活,频谱可重新配置以及资源利用率高等特性的新型光网络,即为基于相干光正交频分复用(Coherent Optical Orthogonal Frequency Division Multiplexing,CO-OFDM)的弹性光网络(Elastic Optical Network,EON),可以简写为OFDM-EON。这种新型网络体系架构不仅具备大容量、超高传输速率、数据速率灵活、低成本以及对偏振模色散的鲁棒性等特性,而且与传统的波分复用(Wavelength Division Multiplex,WDM)体系相比较,此网络体系的频谱利用率能够提高5-95%。基于这些独特的特性,OFDM-EON被认为是下一代骨干网络最有可能的选用方案。本论文主要针对OFDM-EON系统接收信号的关键参数识别展开研究(如子载波数、带宽、各个子载波的调制格式、循环前缀长度等)。在OFDM-EON系统中,这些参数会根据信号所传输的距离、光信道噪声特性和用户流量的变化进行动态调整,而且在实际应用场景中对接收端信号解调时,我们又无法预先知道系统参数,因此有必要对系统中的某些关键参数进行智能识别。本论文主要的研究内容如下:(1)在先验信息缺乏的情况下,本文针对OFDM-EON这种新型结构首次提出利用数字信号的循环平稳特性识别系统的子载波数量。其核心思想是基于循环平稳信号的高阶循环累积量只有当循环频率等于子载波频率时才具有值的特点,识别OFDM-EON系统子载波的数量。本文分别通过仿真和实验的方法对该方案进行相关的性能分析,结果表明该方案可准确的识别出系统的子载波数量。(2)在先验信息缺乏的情况下,为了能够准确的识别出OFDM-EON这种新型结构中每个子载波的调制格式,本文提出可根据不同调制格式具有不同的模均方值的特性,智能的识别系统子载波的调制格式。基于仿真得到的分析结果表明该方案可准确的识别出系统所选用的所有子载波调制格式。
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