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🔥 内容介绍
在光纤通信领域,为应对不断增长的通信容量需求与日益复杂的传输环境挑战,高效的调制与编码技术至关重要。本研究聚焦于星座图整形技术,详细探讨了正交幅度调制(QAM)以及概率整形量子幅度调制(QA)在光纤通信中的性能表现,并通过仿真实验展开深入对比分析。通过构建精确的光纤通信仿真模型,综合考虑光纤损耗、色散、非线性效应等实际因素,模拟不同调制格式下信号在光纤中的传输过程。结果表明,在长距离、高速率传输场景中,概率整形 QA 技术在提升频谱效率、降低误码率等方面展现出显著优势,为光纤通信系统性能优化提供了有力的技术支撑,对未来光通信网络的发展具有重要的理论与实践指导意义。
一、引言
1.1 研究背景与意义
随着互联网、大数据、云计算等信息技术的迅猛发展,全球数据流量呈爆发式增长,这对光纤通信系统的传输容量和性能提出了极为严苛的要求。在光纤通信链路中,信号会不可避免地受到多种损伤,如光纤固有损耗导致信号强度衰减、色散效应使信号脉冲展宽进而引发码间干扰、非线性效应造成信号失真等,这些因素严重制约了通信系统的传输距离和速率 。调制技术作为光纤通信系统的关键环节,直接影响着信号的传输质量与频谱效率 。传统的调制格式,如二进制相移键控(BPSK)、四相相移键控(QPSK)等,在频谱效率方面逐渐难以满足当前及未来通信需求 。正交幅度调制(QAM)通过同时对载波的幅度和相位进行调制,能够在有限带宽内传输更多信息,显著提升了频谱效率 。然而,随着传输距离的增加和速率的进一步提高,QAM 信号在光纤中传输时受非线性效应影响加剧,性能出现严重下降 。概率整形技术作为一种新兴的调制优化手段,通过对信号星座点的概率分布进行优化,使其更符合信道特性,从而有效提升系统性能 。概率整形量子幅度调制(QA)便是在此基础上发展而来,它结合了量子信息理论与概率整形技术,有望在复杂光纤传输环境下实现更优的性能 。研究星座图整形技术在光纤通信中的性能,尤其是对比 QAM 与概率整形 QA 的表现,对于深入理解调制技术在光纤通信中的应用机制、开发高性能光纤通信系统具有重要的理论意义和实际应用价值,能够为未来光通信网络的升级与发展提供坚实的技术基础。
1.2 国内外研究现状
在国外,许多科研团队和机构对光通信中的调制技术及星座图整形技术开展了深入研究 。例如,[国外团队名称 1] 通过理论分析与实验验证,详细研究了高阶 QAM 在不同光纤传输条件下的性能极限,指出非线性效应是限制其长距离高速率传输的主要因素 。同时,[国外团队名称 2] 率先提出概率整形 QA 调制方案,并通过仿真和实验初步验证了其在提升频谱效率和抗非线性能力方面的优势 。随着研究的深入,[国外团队名称 3] 进一步优化概率整形算法,显著提高了概率整形 QA 系统的实现效率和稳定性 。在国内,相关研究也取得了丰硕成果 。[国内团队名称 1] 针对光纤通信中的非线性问题,提出了基于数字信号处理的 QAM 信号非线性补偿方法,有效改善了 QAM 信号在长距离传输中的性能 。[国内团队名称 2] 深入研究概率整形技术在光通信中的应用,通过改进星座图设计和概率分布优化,提升了概率整形 QA 系统的传输性能 。然而,目前对于 QAM 与概率整形 QA 在复杂光纤传输环境下的全面性能对比研究仍存在不足,尤其在考虑多种实际因素耦合影响时,对两者性能差异的量化分析还不够深入,需要进一步探索和完善。
二、光通信调制技术基础
2.1 正交幅度调制(QAM)原理
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
🔗 参考文献
[1] 孙吉辉.基于概率整形QAM的量子噪声流加密光纤通信技术研究[D].西南交通大学,2023.
[2] 高明义,曹凤楚,沈纲祥,等.基于概率整形高阶QAM相干光通信系统的矩形星座编码方法:CN202211559216.2[P].CN116346239A[2025-06-30].
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
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