项目名称: 基于数据辅助线性相位估计的超高速光波分相干传输关键技术研究

项目编号: No.61271239

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 无线电电子学、电信技术

项目作者: 陈健

作者单位: 南京邮电大学

项目金额: 76万元

中文摘要: 超高传输容量光相干信号检测用以挖掘新型光调制格式的高频谱利用率、高接收灵敏度和色散容忍度等方面的潜力。因难以实现高速光锁相环,同步检测必需的光载波相位信息提取只能由相位估计技术替代,这是近年来利用高速电信号数字处理技术实现的准理想化光相干检测方案,但相位估计过程中复杂非线性运算使得实时信号检测困难。2008年我们首次提出了辅助判决式最大似然光载波相位估计技术,完全基于线性化算法,确保高速光信号实时相干检测。前期工作主要集中在单信道接收机方案的理论,相关研究成果受邀在SPIE newsroom专题报道及OFC 2012特邀报告。本项目拟进一步研究线性载波相位估计方案在光波分复用系统中的性能与优化,解决理论、实验和应用方面的关键问题,为在线相干检测奠定基础。研究内容主要包括各种色散分布、放大方案和相邻信道非线性特性前提下的检测方案与特性,并探讨实用高速数字采样系统滤波带宽和采样精度要求等。

中文关键词: 相干光通信;数字信号处理;相位估计;接收机;辅助判决式最大似然

英文摘要: Coherent optical signal detection in ultra high capacity transmission systems has the potential on effective spectral efficiency of novel optical modulation formats, high receiver sensitivity and tolerance to accumulated residual dispersion, etc. Since it is difficult to implement high speed optical phase-locked loop, extraction of optical carrier phase information for synchronous coherent detection can only be replaced by optical carrier phase estimation. Beneficial from recent rapid development of high speed electrical digital signal processing techniques, such a novel scheme is a quasi-ideal optical coherent detection method. However, real-time coherent detection is still difficult to be implemented because of complicated nonlinear mathematical operation in the process of such carrier phase estimation. We first proposed a novel decision-aided maximum likelihood (DA-ML) optical carrier phase estimation scheme in 2008, which is based on a simple linear arithmetic algorithm to ensure the potential of non-offline processing on coherent optical signal detection. Previous pioneering works are mainly focus on different versions of single carrier receiver design with theoretical performance evaluation, and the most important results have been reported in recent SPIE newsroom and an OFC 2012 invited paper. In this pro

英文关键词: Coherent optical communication;Digital signal processing;Phase estimation;Receiver;Data-aided maximum-likelihood (DA-ML)

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