基于数字信号处理的光纤通信技术：多载波信号传输和神经网络等新算法（第二卷）

　　本书主要介绍了高速光纤通信技术中的数字信号处理技术的原理和在系统中的应用。主要内容包括在高速光纤长距离传输系统中的基于相干光探测和在城域网、局域网或数据中光互联中的短距离传输中的强度调制和直接检测系统中的数字信号处理技术。文章最后几章介绍了为了提高传输距离或增加传输容量所采用的概率整型、几何整形、神经网络、机器学习、KK相位恢复算法等新技术中的数字信号处理的新算法。总之本书是对近10年来高速光纤传输中的数字信号处理新技术的总结，对光纤通信系统中数字信号处理的原理及应用都有系统而又详细的介绍。

　　余建军，复旦大学国家千人教授。1999年博士毕业于北京邮电大学。从1999年到2011年先后在丹麦技术大学、美国贝尔实验室、乔治亚理工学院、美国NEC研究所和中兴美国研究所从事高速光传输技术的研究。发表论文500余篇，申请美国专利80余项，其中授权50余项。其博士论文评为“全国优秀博士论文”；先后入选教育部“长江特聘教授”，国家“q人计划”，国家自然科学基金会“国家杰出青年”和美国OSA Fellow。先后担任国际杂志IEEE/OSA J. of Lightwave Technology， IEEE/OSA J. of Optical COmmunication and Networks， IEEE Photonics Journ

目录
第13章光OFDM系统原理

13.1引言

13.2直接检测光OFDM系统基本结构

13.3相干检测光OFDM系统结构与基本原理

13.4小结

参考文献

第14章直接检测光OFDM的基本数字信号处理技术

14.1引言

14.2基于半符号周期技术消除DDOOFDM系统中子
载波互拍效应的研究

14.2.1系统原理

14.2.2实验装置及结果

14.2.3小结

14.3直接检测的高阶QAMOFDM信号的传输研究

14.3.1实验装置

14.3.2实验结果和分析

14.3.3小结

14.4基于DFTS的大容量DDOOFDM信号短距离传输研究

14.4.1基于DFTS的大容量DDOOFDM系统中训练
序列的优化

14.4.2大容量DDOOFDM系统中预增强和DFTS

技术的比较

14.4.3小结

参考文献

第15章强度调制直接检测高速光纤接入系统






15.1引言

15.2高频谱效率调制技术

15.2.1奈奎斯特调制技术

15.2.2超奈奎斯特调制技术

15.3非线性补偿技术

15.3.1基于沃尔泰拉级数的非线性补偿技术

15.3.2基于类平衡编码和探测的非线性补偿技术

15.4单边带调制系统

15.5高速波分复用系统

15.6小结

参考文献

第16章基于IQ调制直接检测的高速光纤接入系统

16.1引言

16.2基于IQ调制器的独立边带调制直接检测系统

16.3基于训练序列的镜像消除算法

16.3.1基于训练序列的镜像消除算法原理

16.3.2实验系统

16.3.3实验结果

16.4基于自适应盲均衡的镜像消除算法

16.4.1基于自适应盲均衡的镜像消除算法原理

16.4.2实验系统和结果

16.5小结

参考文献

第17章前向纠错码

17.1引言

17.2分组码

17.2.1线性分组码

17.2.2循环码

17.2.3BCH编码

17.2.4RS码

17.2.5奇偶校验码

17.3Turbo码

17.3.1Turbo码的编码

17.3.2Turbo码的迭代译码

17.3.3MAP译码

17.3.4Turbo均衡技术

17.3.5OFDM信号Turbo迭代均衡

17.3.6基于MIMOCMA均衡算法

17.4LDPC码

17.4.1LDPC码的基本概念

17.4.260GHz LDPCTCM OFDM光毫米波信号
传输系统原理

17.4.3实验结果及分析

17.5级联编码

17.6总结

参考文献

第18章高频谱效率光四维调制基本原理与关键技术

18.1引言

18.2二维、三维恒模调制的星座点分布与性能分析

18.3四维多阶调制的原理与实现

18.3.1四维多阶调制基本原理

18.3.2四维多阶调制的实现

18.4多维多阶调制星座图的设计依据

18.4.1“簇形”问题

18.4.2“球形”问题

18.5典型多维多阶星座图性能分析

18.5.1N=2

18.5.2N=4

18.6总结与展望

参考文献

第19章光通信系统中的机器学习算法

19.1引言

19.2支持向量机

19.2.1间隔与支持向量

19.2.2对偶问题

19.2.3核函数

19.2.4基于SVM的调制格式识别

19.3BP神经网络

19.3.1BP神经元

19.3.2BP网络

19.3.3基于BP神经网络的OSNR估计器

19.4聚类算法

19.4.1Kmeans聚类算法原理

19.4.2算法流程

19.4.3算法展示与分析

19.5聚类算法在抗非线性中的应用

19.5.1应用原理

19.5.2结果分析

参考文献

第20章KK算法原理与应用

20．1引言

20．2KK接收机原理

20．3仿真设置和结果

20．3．1仿真设置

20．3．2仿真结果与讨论

20．4实验装置和结果

20．4．1实验装置

20．4．2实验结果与讨论

20．5结论

参考文献

索引