基于三次样条插值的M-QAM载波相位估计

在基于高阶调制的相干光通信传输系统中,接收端信号受相位噪声干扰会对系统性能产生直接的影响。传统的盲相位搜索(BPS)算法具有较高的线宽容差,适用于多种调制格式,但随着调制阶数的增加,用于BPS的测试相位数量会急剧加大。针对M元正交振幅调制(M-QAM)格式,本研究提出了一种新的低复杂度载波相位估计(CPE)算法。首先利用BPS算法,得到B个测试相位和平均欧氏距离之间的关系;然后在此基础上,提出了一种基于三次样条插值(CSI)的两级BPS载波相位估计算法,得到(2B−1)个等间隔插值相位和平均欧氏距离之间的光滑曲线关系;最后取曲线的最小值处所对应的相位值为最优相位估计值。仿真结果表明,在使用少量测试相位的前提下,通过CSI算法可以有效地对载波相位进行恢复,与BPS算法相比,CSI算法乘、加法器计算复杂度分别降低了38%和42%(16-QAM),为载波相位恢复提供了新思路。

可见光通信/射频异构组网资源分配研究进展

移动通信网络发展迅速,数据流量和智能设备激增。资源消耗是一笔庞大的数字,因此,对网络资源如何进行合理、高效的分配会是未来研究的重点。首先简要概述了可见光通信(VLC)与射频(RF)异构组网接入点(AP)资源分配的研究背景和意义;其次针对VLC/RF异构组网资源分配的主要系统结构,讨论和分析了基于匹配和博弈论理论的AP分配技术,还有资源管理系统方面的研究进展;最后,提供下一步研究的建议,进行总结展望。

基于卷积神经网络的农业病虫害识别研究综述

农作物病虫害是当今农业生产需要解决的重要问题之一。基于卷积神经网络的图像识别技术是一种新型的图像与数据处理技术,利用该技术,可以在农业种植过程中,及时准确地分析作物病虫害,以便做出快速准确的反应。综述了利用卷积神经网络模型识别农作物病虫害识别技术在国内外的发展情况,讨论了所调研文献中的病虫害识别关键技术,包括数据源选择、数据预处理手段、卷积神经网络模型和算法优化方式的不同与相似之处。提出了数据获取、复杂图像检测、神经网络模型的低泛化性和高复杂性是该项技术现阶段的不足之处。并进一步指出,构建丰富的数据库与高性能的神经网络是未来发展的主要趋势,为今后的相关研究提供参考。

室内可见光通信异构组网关键技术研究进展

移动通信网络发展迅速,移动宽带用户以及新兴信息业务与日俱增,可见光通信(VLC)成为室内异构组网的重要补充手段之一,其相关技术亟待突破。首先,围绕研究背景与意义进行简要概述,其次,深入讨论并分析了室内可见光通信异构组网架构设计、垂直切换方案设计和多用户接入机制优化三个关键技术的主要进展。最后,从实际应用需求角度出发,对三者进行总结与展望。

基于二维光子晶体的二维OCDMA编解码器研究

基于二维光子晶体提出了一种新的编解码器设计方案,设计了编码波长分别为1533.9nm、1549.7nm、1565.8nm和1582.1nm的四通道带异质结构的二维光子晶体编解码器。分析了光子晶体的慢光效应和滤波特性,论证了该新型编解码体系应用于OCDMA系统的可行性。

基于动量梯度下降优化算法的色散均衡器设计

针对梯度下降(GD)算法收敛速度较慢的问题,提出了一种基于GD优化算法的有限脉冲响应(FIR)色散均衡器。采用动量梯度下降(MGD)算法在每次更新迭代时对梯度进行指数加权平均优化(简称CMGD算法)并进行偏差修正,利用Opti System搭建单载波相干光传输系统并与Matlab联合仿真。仿真结果表明:在学习速率为0.1、动量系数为0.98时,CMGD算法收敛值达到0.015461;在不同信噪比条件下,采用CMGD算法设计的均衡器的均衡效果优于GD-FIR和经典时域FIR的均衡器,且降低了硬件实现复杂度。