基于WDM宽带无源光网络中IP业务的接入

为了进一步满足ATMPON增加带宽的需求 ,同时考虑到现行WDM器件性能的限制 ,提出了一种结合WDM与ATMPON技术的新型光纤接入网络结构。通过对IPOA的简化 ,给出了IP数据包在PON中传送的具体优化实施方案     

高速可见光通信的前沿研究进展

本文立足于通信领域近年来备受关注的研究热点--可见光通信,阐述了其研究背景和基础系统架构,围绕材料器件、高速系统、异构网络、水下可见光通信和机器学习等五个前沿研究方向展开了对可见光通信研究进展的探讨,并概述了现阶段高速可见光通信技术面临的若干挑战。最后展望了可见光通信的前景:在未来万物互联的智能时代,可见光通信将以其高速传输的优势成为通信网络中不可缺少的一部分,与其它通信方式合作互补共同造福人类生活。     

“数字信号处理”实践课题与考评方法

本文介绍了对“数字信号处理”课程增加实践课题和考评方法.该方案理论联系实际,实践课题相当于做一个小型的毕业设计.通过课题选题、翻译文献、配置小导师及课题答辩等环节,改善了学生的学习效果,提高了自主研究能力,活跃了教学氛围,取得了比较满意的试点结果.     

利用SOA中的四波混频实现2.5Gb/s信号的波长变换实验

基于SOA中四波混频效应,对中心波长为15474nm,调制速度为25Gb/s的光信号进行波长变换实验,最大波长变换距离达98nm。     

水下可见光通信星座几何整形和人工智能技术

水下可见光通信(UVLC)具有高传输速率、大容量、低延时和低成本等优势,已成为水下通信领域可行且很有吸引力的替代方案,应用前景广阔。然而,UVLC性能受到带宽、各种线性或非线性效应等瓶颈问题的局限。为了缓解这些问题,文章研究了基于几何整形的振幅移相键控(APSK)调制和编码映射,提出了基于双向循环神经网络(BRNN)的波形级后均衡器。此外,文章还提出了用基于深度神经网络(DNN)的波形到符号接收机来代替传统的匹配滤波、下采样和后均衡等操作。实验表明,与传统接收机相比,基于BRNN后均衡电压动态范围提升了170 mV(69%),基于DNN的波形到符号接收机电压动态范围提升了245 mV(100%)。实验结果证明,基于BRNN后均衡和基于DNN的波形到符号接收机能有效提升系统性能,是未来UVLC中很有前景的技术方案。     

基于特征提取的人工智能调制格式识别算法研究现状

随着信息领域不断发展,B5G/6G时代接踵而来,数字通信发展迈入更新、更快的阶段。为了适应更高速的通信、更多样的信道,不同的调制格式应运而生,被应用于不同环境。在不同时间、不同信道中改变调制格式,有利于最大化信道利用率。然而,发射端改变的调制格式对于接收机而言是未知的,这不利于不同通信子系统之间的连接,从而影响构建大型的空天地海一体化通信网络,自动调制格式识别算法将成为破局关键。由于人工智能算法在信号处理和基于特征的分类方面具有很大优势,因此基于特征提取的人工智能分类算法在调制格式识别领域拥有巨大的研究价值和实用价值。介绍了几种基于特征提取、人工智能分类的识别方法,并对其在通信领域的应用进行了分析、探讨和总结。     

面向下一代移动通信的前传网络关键技术

下一代宽带移动通信的容量相对5G通信提升百倍至千倍,这对支撑其发展的前传光通信网络的物理基础提出了巨大的挑战。系统回顾和梳理了移动前传网络的需求、技术和实现架构等。以光纤无线融合接入为基础,重点针对数字前传技术、模拟前传技术和数模结合前传技术3类移动前传架构,围绕其网络架构、关键技术和未来发展方向进行了深入的分析和探讨,并对未来前传网络关键技术进行展望。本研究可为未来移动前传网络的研究提供参考。     

基于BO-BiGRU的后均衡器在水下高速可见光通信系统中的应用

信号在水下可见光通信（UVLC）信道传输的过程中易受到非线性效应的影响，为了提高系统通信性能，对接收的信号进行均衡是至关重要的。提出了一种基于贝叶斯优化算法的双向门控循环单元（BO-BiGRU）模型作为UVLC系统中的后均衡器，其能够自动寻找模型最优超参数，以实现模型的最佳性能。BO-Bi GRU模型应用于1.2 m水下实验平台，采用64正交调幅（QAM）-无载波幅相调制（CAPM），在系统的误码率（BER）低于3.8×10-3的7%前向纠错（FEC）阈值的情况下，实现了3.10 Gbit/s的数据传输速率，比传统的后均衡方法提高了128 Mbit/s。