一种基于改进频域最小均方算法的少模光纤模式复用系统均衡

基于少模光纤的模式复用传输在近些年由于其超过单模光纤非线性香农极限的高传输容量而受到广泛关注,同时偏振复用在不改变光纤链路的情况下,使得系统传输容量翻倍.因此模式复用和偏振复用的结合为下一代超100 Gb/s光网络提供了一种可行的解决方案.然而,该系统的性能受到模式耦合和不同模式的群延时的影响.本文主要讨论基于频域最小均方(LMS)算法的数字均衡技术在少模光纤的偏振模式复用系统中的应用,提出了一种以蝶形复数有限冲激响应滤波器为基本结构的改进频域最小均方算法.该算法通过改进在每一频域柜中的平均功率方程来获得更好的均衡效果.仿真结果表明:采用改进频域LMS算法后在收敛效果上优于传统频域LMS算法,同时提高了系统性能.

一种基于矢量加速的变步长频域最小均方算法

针对现有变步长频域批处理最小均方(VSFBLMS)算法收敛速度慢的问题,提出一种基于矢量加速的VSFBLM S算法。利用VSFBLM S计算得到的基本步长参数对当前收敛阶段进行判断,并根据收敛阶段分别在前期和后期选择较大和较小迭代次数的权值更新公式进行系数更新,从而加快算法前期的收敛速度并保证后期失调量较小。采用基于自适应滤波器噪声抵消模型进行算法性能测试,结果表明,相比VSFBLMS算法,该算法的收敛速度有较大提高,且在后期具有与VSFBLMS算法趋于一致的失调量。

少模光纤通信系统中的自适应频域均衡算法

少模光纤模式复用存在模式耦合和差分模式时延,必须通过自适应均衡算法补偿。为了降低长距离少模光纤通信系统中自适应均衡算法的复杂度,采用基于变步长-频域块最小均方算法的多输入多输出均衡器对2×2模分复用系统解复用。利用频域块最小均方自适应算法修正均衡器权系数,并通过变步长函数调整步长因子,兼顾算法收敛速度和收敛性能。算法可通过快速傅里叶变换降低计算复杂度。在112Gbit/s的1000km少模光纤高速通信仿真系统中,保证相同收敛速度情况下,提高信号Q2因子3.7d B,并在可编程现场门阵列上验证了100km少模光纤通信系统时的算法性能。结果表明,该算法能够实现模分复用系统的信号解复用,达到快速收敛、低稳态失调的目的。

基于频域LMS算法的稀疏信道估计

传统自适应滤波方法无法直接、有效地对稀疏信道进行估计。为此,提出一种基于频域的稀疏信道估计方法。为削弱或消除信道的稀疏性质在其估计过程中带来的影响,引入频域最小均方(LMS)算法。频域LMS算法通过FFT变换实现稀疏信道的非稀疏化,从而使其可以对稀疏信道直接估计。仿真实验结果表明,频域LMS算法具有较好的收敛性能,与频域RLS算法相比,其收敛速度相当,但其收敛后的均方误差提高近10 dB,可较好地完成对稀疏信道的估计,同时在算法的实现过程中通过使用重叠保留法能较大程度地减少估计的运算量。

一种高效的弱目标线谱检测算法

为实现弱目标线谱检测,在自适应线谱增强(Adaptive Line Enhancement,ALE)算法的基础上,结合频域批处理技术,提出了一种能降低计算量的高效线谱检测算法——归一化频域批处理最小均方(Normalized Frequency-domain Block Least Mean Square,NFBLMS)算法;所提NFBLMS算法在权值迭代过程中,步长参数不受输入信号功率的影响。理论分析和数值仿真结果表明:相比于已有的线谱检测算法,NFBLMS算法能较好地解决ALE算法实时处理运算量问题,并可获得较高的系统增益,且其步长参数具有较强的鲁棒性,能同时兼顾算法的收敛速度和稳态误差。因此NFBLMS算法更适合实际工程应用。

一种改进的智能天线算法

为改进智能天线系统中最小均方(LMS)算法收敛速度较慢的现状,提出了非零响应抽头检测频域归一化最小均方(FDNLMS)算法,利用空间滤波的优势,减少了发送数据对带宽的要求,提高了收敛速度.利用Matlab对多径、多用户的LMS算法和FDNLMS算法进行仿真,表明FDNLMS算法收敛速度比LMS算法提高了约28%.仿真结果表明:FDNLMS算法可以加快收敛速度,提高系统性能.