13、未来光通信系统的高阶调制格式

未来光通信系统的高阶调制格式

1. 引言

随着光网络流量需求的不断增长,收发器需要不断发展以应对这一挑战。新一代 100 Gb/s 收发器采用双偏振正交相移键控(DP - QPSK)调制,这得益于相干检测、高阶调制、前向纠错(FEC)和数字信号处理(DSP)的结合。目前,研究人员正致力于实现 400 - Gb/s 系统,业界主要考虑采用双载波方法(2 × 200 Gb/s),使用双偏振 16 正交幅度调制(DP - 16QAM)。然而,DP - 16QAM 的频谱效率是以较低的非线性效应和噪声容限为代价的,这降低了未来 400 - Gb/s 系统的透明传输距离。

在高速光传输领域,考虑到收发器的复杂性,单载波 400 和 600 Gb/s 是比多载波方案更具吸引力的解决方案。主要的单载波选项依赖于双偏振(DP)16QAM 和 64QAM 调制格式,符号速率高达 64 GBd。但要实现更高的符号速率,系统需要采用具有更高采样率和带宽的数模/模数转换器(DAC/ADC),这会增加整体功耗和设备成本。因此,提高调制格式并使用更高阶的 QAM 格式(如 DP - 256QAM)是一个有趣的选择。

高阶调制格式(HOMFs),如正交幅度调制(QAM),具有高光谱效率,使其成为未来高速光系统的理想选择。M - QAM 星座图有 M 个复符号,每个符号最多可传输 k = log₂(M) 个信息比特。提高调制格式阶数(k)会增加频谱效率,但星座图符号之间的最小距离(d)会减小。这使得高阶 QAM 格式对 ASE 噪声、相位噪声、非线性和窄带滤波的影响更敏感。因此,在传输高速高阶 QAM 信号时,需要采用先进的数字信号处理技术来补偿各种损伤,以实现长距离传输。

此外,HOMFs

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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